2017 Fiscal Year Research-status Report
Framework Establishment of Bayesian Methodologies for QoE Estimation and Prediction in Multimedia Communications
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17K06454
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| Research Institution | Nagoya Industrial Science Research Institute |
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Principal Investigator |
田坂 修二 公益財団法人名古屋産業科学研究所, 研究部, 研究員 (80110261)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | マルチメディア通信 / QoE / ベイズ統計モデル / インターネット高度化 / ユーザ体感品質 / ベイジアンネットワーク |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，マルチメディア通信におけるQoE (Quality of Experience: ユーザ体感品質)を，技術的要因のみならずユーザ属性などの非技術的要因をも考慮して推定・予測するベイズ的方法論の枠組みを構築することである．
本年度（平成29年度）の目標は，次の二つである．(a)単一QoE尺度ベイズ統計回帰モデルの枠組み完成(音声・ビデオ通信)， (b)単一QoE尺度について，ベイジアンネットワーク(BN)モデルとベイズ統計(BS)モデルとの比較を行い，これら2種類の方法の有効適用領域を明らかにする．
目標(a)については，単一QoE尺度(満足度)を用いた音声・ビデオインタラクティブ通信のベイズ階層回帰モデルを作成し，MCMC(Markov chain Monte Carlo)シミュレーション手法を用いて，QoEの推定と予測を行った．更に，モデル比較，選択した事前確率分布の影響の調査を行ったとともに，モデルの予測精度の検証を事後予測p値によるleave-one-out cross validationで行った．これらの成果は，マルチメディア通信QoEのベイズ統計モデルとしては，世界で初めてのものである．この研究内容は，IEEE Transactions on Multimedia 2017年6月号に掲載された．
目標(b)については，従来研究とは異なり，ユーティリティノードを用いないベイジアンネットワーク(BN)を構築して，目標(a)の研究で得られた方法によるBSモデルと比較した．その結果，両モデルは同等のQoE推定精度を与えることが分かった．しかし，QoE予測については，ランダム効果項を持つBS階層回帰モデルがBNモデルよりも優れていることが明らかになった．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
交付申請書に記載した「平成29年度の研究実施計画」は，すべて達成した．但し，第2目標“ベイジアンネットワークモデルとベイズ統計モデルとの比較”については，研究はほぼ完了したものの，その成果発表を平成29年度中に行うことができなかった．発表は，平成30年度に行う予定である．
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| Strategy for Future Research Activity |
研究計画調書と交付申請書に記載のように，本研究の目標は，次の４点である．(1)単一QoE尺度ベイズ統計回帰モデルの枠組み完成(音声・ビデオ通信)．(2)多次元QoE尺度ベイズ構造方程式モデルの枠組み完成(力覚・音声・ビデオ通信)．(3)ユーザ属性や影響要因からQoEへの因果効果の解明と因果推論． (4) ベイジアンネットワークのようなグラフィカルモデリングとベイズ統計モデルとの併用による強力なQoE推定・予測手法の確立．目標(4)の達成は2段階で行う．初年度に，単一QoE尺度について，ベイジアンネットワークとベイズ統計モデルとの比較を行い，各々の特徴を明らかにする．この結果を，第2，3年目に目標(2)，(3)の研究で利用し，発展させる．
初年度（平成29年度）は，計画通り，目標(1)と目標(4)の前半部分とを達成した．従って，今後の研究は，当初計画に沿って推進するのが適切であると考えている．すなわち，基本的には，平成30年度に目標(2)，平成31年度に目標(3)の達成を目指す．目標(4)の後半部分“ベイジアンネットワークモデルとベイズ統計モデルとの併用による強力な推定・予測手法の確立”は，平成30年度と31年度にまたがる．全ての目標を完全に達成できることが理想ではあるが，取り組む問題の難度を考慮すれば，容易なことではない．そのため，平成30年度の研究進展状況によって，平成31年度における研究の重点を目標(3)と目標(4)とにどのように配分するかの検討が必要になる．
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| Causes of Carryover |
「現在までの達成度」の箇所で述べたように，平成29年度の第2目標“ベイジアンネットワークモデルとベイズ統計モデルとの比較”の成果発表を平成29年度中に行うことができなかった．この発表のための費用相当分（論文掲載料，別刷り代，出張旅費など）は，平成30年度に繰り越すことになった．
成果発表のために，まずは，関連分野のジャーナルに投稿する予定である．そのための，論文掲載料と別刷り代に，繰越金を使用する．更に，国内学会での成果発表の旅費に充当することもありうる．
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Research Products
(1 results)
