Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/83067
Title: วิธีการทำนายคะแนนความพึงพอใจด้วยข้อมูลจากเครือข่ายคอมพิวเตอร์สำหรับการส่งวิดีโอแบบปรับตัวผ่านทางเอชทีทีพี
Other Titles: Network-based QoE scoring prediction scheme for HTTP Adaptive Streaming
Authors: สุทัส ธนะจันทร์
Advisors: กุลธิดา โรจน์วิบูลย์ชัย
Other author: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์
Issue Date: 2565
Publisher: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Abstract: ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา บริการวิดีโอสตรีมมิงผ่านอินเทอร์เน็ต ได้รับความนิยมขึ้นอย่างมาก ทำให้การวัด QoE เป็นกระบวนการที่มีความสำคัญสำหรับผู้ให้บริการเครือข่าย อย่างไรก็ตามกระบวนการวัด QoE ตามมาตรฐานไม่ได้ถูกออกแบบมาเพื่ออำนวยความสะดวกในการวัดของผู้ให้บริการเครือข่ายเนื่องจากเป็นการใช้ข้อมูลจากฝั่งอุปกรณ์ของผู้ใช้งาน เพื่อที่จะช่วยให้ผู้ให้บริการเครือข่ายสามารถวัด QoE ได้โดยปราศจากการเข้าถึงอุปกรณ์ของผู้ใช้บริการ วิทยานิพนธ์ฉบับนี้จึงเสนอแบบแผนการทำนาย QoE เชิงเครือข่ายสำหรับมาตรฐาน ITU-T P.1204.3 โดยใช้การวิเคราะห์การถดถอย บนข้อมูลการจราจรในเครือข่าย ผลลัพธ์ของการทดลองแสดงให้เห็นว่า แบบแผนที่เรานำเสนอนั้น สามารถทำนาย QoE ของผู้ใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วย RMSE เท่ากับ 0.14 และ PCC เท่ากับ 0.98
Other Abstract: In the past few years, video streaming services on the Internet have gained a lot of interests. This makes QoE assessment a key process for network providers. However, QoE assessment does not design for convenience of network provider’s assessment because the QoE assessment required information from the client side. For QoE assessment of network providers without client side information. In this paper, we propose a new network-based QoE prediction scheme for ITU-T P1204.3 using regression analysis on network traffic. The experimental results show that our proposed scheme is effective to predict the QoE  of users with 0.14 RMSE and 0.98 PCC.
Description: วิทยานิพนธ์ (วศ.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2565
Degree Name: วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต
Degree Level: ปริญญาโท
Degree Discipline: วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์
URI: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/83067
URI: http://doi.org/10.58837/CHULA.THE.2022.785
metadata.dc.identifier.DOI: 10.58837/CHULA.THE.2022.785
Type: Thesis
Appears in Collections:Eng - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
6270297021.pdf1.61 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.