(57)【要約】【課題】メディアデータのアナログ要因によるユーザ体感品質の低下を切り分けるためのユーザ体感品質を推定可能な推定モデルを生成する。【解決手段】ユーザ体感品質推定モデル生成装置１において、任意の測定期間に得られた制御パケット５から、アプリケーション用パケットの送受信状況を示す中間パラメータを取得するとともに、メディア品質情報６からその測定期間におけるメディアデータの送受信状況を示すメディア特徴量から推定されたリアルタイム系アプリケーションに対するユーザ体感品質メディア推定値を取得し、個々の測定期間に得られた中間パラメータとユーザ体感品質メディア推定値とからなる複数の処理データに基づき、これら両者の関係を示す回帰式を所望の品質推定モデルとして生成する。【選択図】  図１
2007006203.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
パケット通信網を介して接続されたアプリケーション端末間で所望のメディアデータをやり取りするためのリアルタイム系アプリケーションについて、当該リアルタイム系アプリケーションで用いるアプリケーション用パケットに関する送受信状況からユーザ体感品質を推定するための品質推定モデルを生成するユーザ体感品質推定モデル生成装置であって、
任意の測定期間における前記アプリケーション用パケットの送受信状況を示す中間パラメータを取得するネットワーク品質情報取得部と、
前記測定期間における前記メディアデータの送受信状況を示すメディア特徴量から推定された前記リアルタイム系アプリケーションに対するユーザ体感品質メディア推定値を取得するメディア品質情報取得部と、
個々の測定期間に得られた中間パラメータとユーザ体感品質メディア推定値とからなる複数の処理データに基づき、これら両者の関係を示す回帰式を所望の品質推定モデルとして生成する品質推定モデル生成部と
を備えることを特徴とするユーザ体感品質推定モデル生成装置。
【請求項２】
請求項１に記載のユーザ体感品質推定モデル生成装置において、
前記ネットワーク品質情報取得部は、前記測定期間にやり取りされた前記メディアデータのアナログ特性に関するアナログ設定情報とを取得し、
前記品質推定モデル生成部は、各測定期間に得られた前記ユーザ体感品質メディア推定値のうちの最高値が得られた測定期間における前記アナログ設定情報を抽出するアナログ設定値抽出手段と、当該アナログ設定情報と等しいアナログ設定情報が得られた測定期間の処理データから中間パラメータとユーザ体感品質メディア推定値を選択するデータ選択手段と、選択された各処理データの中間パラメータとユーザ体感品質メディア推定値の関係を示す回帰式を所望の品質推定モデルとして生成する推定モデル生成手段とを有する
ことを特徴とするユーザ体感品質推定モデル生成装置。
【請求項３】
請求項１に記載のユーザ体感品質推定モデル生成装置において、
前記メディア品質情報取得部は、前記測定期間ごとに前記メディア特徴量を取得し、
前記各ユーザ体感品質メディア推定値を当該測定期間におけるアナログ設定情報またはメディア特徴量、あるいはこれら組合せに基づき分類して統計分析処理し、品質劣化の要因を特定するための品質劣化要因情報をそれぞれの分類に関する有意性に基づき生成する品質劣化要因情報生成部をさらに備える
ことを特徴とするユーザ体感品質推定モデル生成装置。
【請求項４】
請求項１に記載のユーザ体感品質推定モデル生成装置において、
前記メディア品質情報取得部は、前記測定期間ごとに前記メディア特徴量を取得し、
前記品質推定モデル生成部で生成した推定モデルを用いて前記測定期間ごとに当該中間パラメータから前記リアルタイム系アプリケーションに対するユーザ体感品質ネットワーク推定値をそれぞれ推定し、これらユーザ体感品質ネットワーク推定値の所定信頼区間幅と前記各ユーザ体感品質メディア推定値の所定信頼区間幅の和から、これらユーザ体感品質ネットワーク推定値と前記各ユーザ体感品質メディア推定値の差異の要因を判定するための差異判定基準値を算出する差異判定基準値算出部をさらに備える
ことを特徴とするユーザ体感品質推定モデル生成装置。
【請求項５】
パケット通信網を介して接続されたアプリケーション端末間で所望のメディアデータをやり取りするためのリアルタイム系アプリケーションについて、当該リアルタイム系アプリケーションで用いるアプリケーション用パケットに関する送受信状況からユーザ体感品質をインサービスで推定し、そのユーザ体感品質の劣化要因を特定する品質管理装置であって、
任意の測定期間における前記アプリケーション用パケットの送受信状況を示す中間パラメータを測定するネットワーク品質測定部と、
前記測定期間における前記メディアデータの送受信状況を示すメディア特徴量を測定するメディア品質情報測定部と、
メディア特徴量とユーザ体感品質推定値との関係を示す品質推定モデルを用いて前記メディア特徴量からユーザ体感品質メディア推定値を推定するとともに、請求項１に記載のユーザ体感品質推定モデル生成装置で生成された品質推定モデルを用いて前記中間パラメータからユーザ体感品質ネットワーク推定値を推定するユーザ体感品質推定部と、
これらユーザ体感品質ネットワーク推定値とユーザ体感品質メディア推定値の推定値差と所定の差異判定基準値とを比較し、その比較結果に応じて当該測定期間における品質劣化要因を特定する品質劣化要因特定部と
を備えることを特徴とする品質管理装置。
【請求項６】
請求項５に記載の品質管理装置において、
前記品質劣化要因特定部は、前記比較の結果、前記推定値差が前記差異判定基準値を上回った場合、予め設定された品質劣化要因情報のうち、当該測定期間に得られた前記メディア特徴量または当該測定期間にやり取りされたメディアデータのアナログ特性に関するアナログ設定情報により満足される品質劣化要因を、当該測定期間における品質劣化要因として特定する
ことを特徴とする品質管理装置。
【請求項７】
請求項５に記載の品質管理装置において、
前記品質劣化要因特定部は、前記比較の結果、前記推定値差が前記差異判定基準値以下の場合、所定の品質管理目標値を下回る前記ユーザ体感品質ネットワーク推定値の低下に応じて、前記パケット通信網または前記アプリケーション端末におけるパケット転送状況を品質劣化要因として特定する
ことを特徴とする品質管理装置。
【請求項８】
請求項５に記載の品質管理装置において、
品質劣化要因特定部は、前記差異判定基準値として、請求項４に記載のユーザ体感品質推定モデル生成装置で生成された差異判定基準値を用いる
ことを特徴とする品質管理装置。
【請求項９】
請求項６に記載の品質管理装置において、
品質劣化要因特定部は、前記品質劣化要因情報として、請求項３に記載のユーザ体感品質推定モデル生成装置で生成された品質劣化要因情報を用いる
ことを特徴とする品質管理装置。
【請求項１０】
パケット通信網を介して接続されたアプリケーション端末間で所望のメディアデータをやり取りするためのリアルタイム系アプリケーションについて、当該リアルタイム系アプリケーションで用いるアプリケーション用パケットに関する送受信状況からユーザ体感品質を推定するための品質推定モデルを生成するユーザ体感品質推定モデル生成装置のコンピュータに、
任意の測定期間における前記アプリケーション用パケットの送受信状況を示す中間パラメータを取得するネットワーク品質情報取得ステップと、
前記測定期間における前記メディアデータの送受信状況を示すメディア特徴量から推定された前記リアルタイム系アプリケーションに対するユーザ体感品質メディア推定値を取得するメディア品質情報取得ステップと、
個々の測定期間に得られた中間パラメータとユーザ体感品質メディア推定値とからなる複数の処理データに基づき、これら両者の関係を示す回帰式を所望の品質推定モデルとして生成する品質推定モデル生成ステップと
を実行させるプログラム。
【請求項１１】
パケット通信網を介して接続されたアプリケーション端末間で所望のメディアデータをやり取りするためのリアルタイム系アプリケーションについて、当該リアルタイム系アプリケーションで用いるアプリケーション用パケットに関する送受信状況からユーザ体感品質をインサービスで推定し、そのユーザ体感品質の劣化要因を特定する品質管理装置のコンピュータに、
任意の測定期間における前記アプリケーション用パケットの送受信状況を示す中間パラメータを測定するネットワーク品質測定ステップと、
前記測定期間における前記メディアデータの送受信状況を示すメディア特徴量を測定するメディア品質情報測定ステップと、
メディア特徴量とユーザ体感品質推定値との関係を示す品質推定モデルを用いて前記メディア特徴量からユーザ体感品質メディア推定値を推定するとともに、請求項１に記載のユーザ体感品質推定モデル生成装置で生成された品質推定モデルを用いて前記中間パラメータからユーザ体感品質ネットワーク推定値を推定するユーザ体感品質推定ステップと、
これらユーザ体感品質ネットワーク推定値とユーザ体感品質メディア推定値の推定値差と所定の差異判定基準値とを比較し、その比較結果に応じて当該測定期間における品質劣化要因を特定する品質劣化要因特定ステップと
を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、通信品質推定技術に関し、特にリアルタイム系アプリケーションのユーザ体感品質を推定するユーザ体感品質推定技術、およびこのユーザ体感品質推定値を用いた主観品質管理技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＩＰ電話や映像配信等のような市場で熟成してきたリアルタイム系アプリケーションにおいては、パケット網（例えば、ＩＰ網）の品質が保証されないため、アプリケーションの品質管理技術が注目され、ユーザ体感品質を推定する技術が提案されている（例えば、特許文献１，２など参照）。
また、それらＲＴＰ(Realtime Transport Protocol：IETF RFC1889)などのプロトコルを利用したアプリケーションのインサービスにおいて、そのようなユーザ体感品質推定技術を利用して、アプリケーション実行中にＲＴＣＰ(RTP Control Protocol：IETF RFC3611)などの制御用プロトコルなどを利用して得られる品質レポート情報から、主観品質を推定する技術も提案されている。
【０００３】
【特許文献１】特開２００２−０６４５３９号公報
【特許文献２】特開２００４−０２３５９４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、このような従来技術では、ネットワークおよび端末の品質情報と、経験値または予測したある一定のアルゴリズムによって作成された品質推定モデルとを用いて、メディアの品質情報（劣化に関する情報）やユーザ体感品質（主観品質）を推定しているため、アプリケーションの実装特性や設定によって推定誤差が生じる得るという問題点があった。
【０００５】
特に、インサービスでアプリケーション品質の常時監視を行う際、スケーラビリティの面から、音声や映像として表示されたものの品質状態、具体的には、音量、ノイズ量、エコー、フレームレート、画像サイズなどのアナログ特性については標準値を利用してネットワーク品質のみを測定し品質を推定している。発明者らも、またアナログ特性については事前測定値のみを利用し、常時測定する項目はネットワーク品質のみとした品質推定・管理方法を検討してきた。
【０００６】
しかし、電話の音声品質推定において、ネットワーク品質と端末（アナログ特性）の影響によって品質が決定されることは、例えばＩＴＵ−Ｔ勧告G.107E-modelで明らかにされており、映像品質においてもこれらのことは当てはまる。すなわち、ネットワーク品質が良好であっても、エコー、映像サイズ、さらには画面でのノイズなど、様々なアナログ要因によってユーザが体感する品質が低下することは十分に有り得る。
したがって、メディアデータの送受信状況を示すメディア品質情報を反映したユーザ体感品質だけでなく、アプリケーション用パケットの送受信状況を示すネットワーク品質情報を反映したユーザ体感品質が必要となる。
【０００７】
本発明はこのような課題を解決するためのものであり、インサービスで呼ごとにリアルタイム系アプリケーションのユーザ体感品質を管理する際、メディアデータのアナログ要因によるユーザ体感品質の低下を切り分けるためのユーザ体感品質を推定可能な推定モデルを生成できるユーザ体感品質推定モデル生成装置およびプログラムを提供することを目的とし、また上記品質推定モデルを用いてユーザ体感品質の劣化要因を容易に特定できる品質管理装置およびプログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
このような目的を達成するために、本発明にかかるユーザ体感品質推定モデル生成装置は、パケット通信網を介して接続されたアプリケーション端末間で所望のメディアデータをやり取りするためのリアルタイム系アプリケーションについて、当該リアルタイム系アプリケーションで用いるアプリケーション用パケットに関する送受信状況からユーザ体感品質を推定するための品質推定モデルを生成するユーザ体感品質推定モデル生成装置であって、任意の測定期間におけるアプリケーション用パケットの送受信状況を示す中間パラメータを取得するネットワーク品質情報取得部と、測定期間におけるメディアデータの送受信状況を示すメディア特徴量から推定されたリアルタイム系アプリケーションに対するユーザ体感品質メディア推定値を取得するメディア品質情報取得部と、個々の測定期間に得られた中間パラメータとユーザ体感品質メディア推定値とからなる複数の処理データに基づき、これら両者の関係を示す回帰式を所望の品質推定モデルとして生成する品質推定モデル生成部とを備えている。
【０００９】
この際、品質推定モデル生成の具体的構成として、ネットワーク品質情報取得部により、測定期間にやり取りされたメディアデータのアナログ特性に関するアナログ設定情報とを取得し、品質推定モデル生成部に、各測定期間に得られたユーザ体感品質メディア推定値のうちの最高値が得られた測定期間におけるアナログ設定情報を抽出するアナログ設定値抽出手段と、当該アナログ設定情報と等しいアナログ設定情報が得られた測定期間の処理データから中間パラメータとユーザ体感品質メディア推定値を選択するデータ選択手段と、選択された各処理データの中間パラメータとユーザ体感品質メディア推定値の関係を示す回帰式を所望の品質推定モデルとして生成する推定モデル生成手段とを設けてもよい。
【００１０】
また、品質劣化要因情報を生成する構成として、メディア品質情報取得部により、測定期間ごとにメディア特徴量を取得し、上記構成に加えて、各ユーザ体感品質メディア推定値を当該測定期間におけるアナログ設定情報またはメディア特徴量、あるいはこれら組合せに基づき分類して統計分析処理し、品質劣化の要因を特定するための品質劣化要因情報をそれぞれの分類に関する有意性に基づき生成する品質劣化要因情報生成部をさらに備えてもよい。
【００１１】
また、差異判定基準値を算出する構成として、メディア品質情報取得部により、測定期間ごとにメディア特徴量を取得し、上記構成に加えて、品質推定モデル生成部で生成した推定モデルを用いて測定期間ごとに当該中間パラメータからリアルタイム系アプリケーションに対するユーザ体感品質ネットワーク推定値をそれぞれ推定し、これらユーザ体感品質ネットワーク推定値の所定信頼区間幅と各ユーザ体感品質メディア推定値の所定信頼区間幅の和から、これらユーザ体感品質ネットワーク推定値と各ユーザ体感品質メディア推定値の差異の要因を判定するための差異判定基準値を算出する差異判定基準値算出部をさらに備えてもよい。
【００１２】
また、本発明にかかる品質管理装置は、パケット通信網を介して接続されたアプリケーション端末間で所望のメディアデータをやり取りするためのリアルタイム系アプリケーションについて、当該リアルタイム系アプリケーションで用いるアプリケーション用パケットに関する送受信状況からユーザ体感品質をインサービスで推定し、そのユーザ体感品質の劣化要因を特定する品質管理装置であって、任意の測定期間におけるアプリケーション用パケットの送受信状況を示す中間パラメータを測定するネットワーク品質測定部と、測定期間におけるメディアデータの送受信状況を示すメディア特徴量を測定するメディア品質情報測定部と、メディア特徴量とユーザ体感品質推定値との関係を示す品質推定モデルを用いてメディア特徴量からユーザ体感品質メディア推定値を推定するとともに、請求項１に記載のユーザ体感品質推定モデル生成装置で生成された品質推定モデルを用いて中間パラメータからユーザ体感品質ネットワーク推定値を推定するユーザ体感品質推定部と、これらユーザ体感品質ネットワーク推定値とユーザ体感品質メディア推定値の推定値差と所定の差異判定基準値とを比較し、その比較結果に応じて当該測定期間における品質劣化要因を特定する品質劣化要因特定部とを備えている。
【００１３】
この際、品質劣化要因を特定する具体的構成として、品質劣化要因特定部により、比較の結果、推定値差が差異判定基準値を上回った場合、予め設定された品質劣化要因情報のうち、当該測定期間に得られたメディア特徴量または当該測定期間にやり取りされたメディアデータのアナログ特性に関するアナログ設定情報により満足される品質劣化要因を、当該測定期間における品質劣化要因として特定するようにしてもよい。
【００１４】
また、品質劣化要因を特定する他の具体的構成として、品質劣化要因特定部により、比較の結果、推定値差が差異判定基準値以下の場合、所定の品質管理目標値を下回るユーザ体感品質ネットワーク推定値の低下に応じて、パケット通信網またはアプリケーション端末におけるパケット転送状況を品質劣化要因として特定するようにしてもよい。
【００１５】
また、品質劣化要因特定部により、差異判定基準値として、上記ユーザ体感品質推定モデル生成装置で生成された差異判定基準値を用いるようにしてもよい。
また、品質劣化要因特定部により、品質劣化要因情報として、上記ユーザ体感品質推定モデル生成装置で生成された品質劣化要因情報を用いるようにしてもよい。
【００１６】
また、本発明にかかるプログラムは、パケット通信網を介して接続されたアプリケーション端末間で所望のメディアデータをやり取りするためのリアルタイム系アプリケーションについて、当該リアルタイム系アプリケーションで用いるアプリケーション用パケットに関する送受信状況からユーザ体感品質を推定するための品質推定モデルを生成するユーザ体感品質推定モデル生成装置のコンピュータに、任意の測定期間におけるアプリケーション用パケットの送受信状況を示す中間パラメータを取得するネットワーク品質情報取得ステップと、測定期間におけるメディアデータの送受信状況を示すメディア特徴量から推定されたリアルタイム系アプリケーションに対するユーザ体感品質メディア推定値を取得するメディア品質情報取得ステップと、個々の測定期間に得られた中間パラメータとユーザ体感品質メディア推定値とからなる複数の処理データに基づき、これら両者の関係を示す回帰式を所望の品質推定モデルとして生成する品質推定モデル生成ステップとを実行させるようにしたものである。
【００１７】
また、本発明にかかる他のプログラムは、パケット通信網を介して接続されたアプリケーション端末間で所望のメディアデータをやり取りするためのリアルタイム系アプリケーションについて、当該リアルタイム系アプリケーションで用いるアプリケーション用パケットに関する送受信状況からユーザ体感品質をインサービスで推定し、そのユーザ体感品質の劣化要因を特定する品質管理装置のコンピュータに、任意の測定期間におけるアプリケーション用パケットの送受信状況を示す中間パラメータを測定するネットワーク品質測定ステップと、測定期間におけるメディアデータの送受信状況を示すメディア特徴量を測定するメディア品質情報測定ステップと、メディア特徴量とユーザ体感品質推定値との関係を示す品質推定モデルを用いてメディア特徴量からユーザ体感品質メディア推定値を推定するとともに、請求項１に記載のユーザ体感品質推定モデル生成装置で生成された品質推定モデルを用いて中間パラメータからユーザ体感品質ネットワーク推定値を推定するユーザ体感品質推定ステップと、これらユーザ体感品質ネットワーク推定値とユーザ体感品質メディア推定値の推定値差と所定の差異判定基準値とを比較し、その比較結果に応じて当該測定期間における品質劣化要因を特定する品質劣化要因特定ステップとを実行させるようにしたものである。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、ユーザ体感品質推定モデル生成装置において、測定期間ごとに取得された、アプリケーション用パケットの送受信状況を示す中間パラメータと、メディアデータの送受信状況を示すメディア特徴量から推定されたリアルタイム系アプリケーションに対するユーザ体感品質メディア推定値とから、これら両者の関係を示す回帰式から所望の品質推定モデルが生成されるため、メディア特徴量から推定されるユーザ体感品質メディア推定値を、そのメディア特徴量に対応する中間パラメータから推定可能な品質推定モデルを生成できる。
【００１９】
これにより、任意の測定期間において得られたメディア特徴量と中間パラメータから、ユーザ体感品質メディア推定値とユーザ体感品質ネットワーク推定値をインサービスで容易に推定することができ、これらの差異に基づきメディア特徴量すなわちアナログ要因によるユーザ体感品質の低下、すなわちアプリケーションの実装特性や設定によって生じる推定誤差を把握できる。
したがって、インサービスで呼ごとにリアルタイム系アプリケーションのユーザ体感品質を管理する際、特に、品質劣化の要因を切り分けする際、極めて有用である。
【００２０】
また、品質管理装置において、任意の測定期間に取得したメディア特徴量から予め設定されている品質推定モデルを用いて推定されたユーザ体感品質メディア推定値と、任意の測定期間に取得した中間パラメータから上記ユーザ体感品質推定モデル生成装置で生成された品質推定モデルを用いて推定されたユーザ体感品質ネットワーク推定値との推定値差と、ユーザ体感品質推定モデル生成装置から設定された差異判定基準値とが比較され、その比較結果に応じて当該測定期間における品質劣化要因が特定されるため、リアルタイム系アプリケーションで送受信するメディアデータの送受信状況を示すメディア特徴量や、メディアデータのアナログ特性に関するアナログ設定情報などのアナログ要因に基づくユーザ体感品質の劣化、またはパケット通信網やアプリケーション端末でのパケット転送状況に基づくユーザ体感品質の劣化のいずれかに、品質劣化の要因を切り分けることが可能となる。
【００２１】
この際、上記ユーザ体感品質推定モデル生成装置で生成された品質推定モデルを用いているため、メディア特徴量から推定されたユーザ体感品質メディア推定値と比較するユーザ体感品質ネットワーク推定値をインサービスで容易に推定でき、両ユーザ体感品質値を容易に比較できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
［第１の実施の形態］
まず、図１および図２を参照して、本発明の第１の実施の形態にかかるユーザ体感品質推定モデル生成装置および品質管理装置について説明する。図１は、本発明の第１の実施の形態にかかるユーザ体感品質推定モデル生成装置および品質管理装置が適用される品質管理システムの構成を示すブロック図である。図２は、本発明の第１の実施の形態にかかるユーザ体感品質推定モデル生成装置の構成を示すブロック図である。
【００２３】
この品質管理システムには、アプリケーション端末３Ａ，３Ｂ、品質管理装置２Ａ，２Ｂ、およびユーザ体感品質推定モデル生成装置１が設けられている。
アプリケーション端末３Ａ，３Ｂは、パケット通信網９に接続されて、両端末間でメディアパケット４や制御パケット５などのアプリケーション用パケット８を送受信することにより、音声や映像等の任意のメディアデータをやり取りするリアルタイム系アプリケーションを実行する情報処理端末である。
【００２４】
品質管理装置２Ａ，２Ｂは、各アプリケーション端末３Ａ，３Ｂの内部あるいは外部に設けられて、それぞれのアプリケーション端末３Ａ，３Ｂで実行されているリアルタイム系アプリケーションについて、そのユーザ体感品質を所定の品質管理目標値に基づき管理するとともに、必要に応じてその品質劣化要因を特定する情報処理端末である。
ユーザ体感品質推定モデル生成装置１は、アプリケーション端末３Ａ，３Ｂで送受信した制御パケット５（５Ａ，５Ｂ）および品質管理装置２Ａ，２Ｂで得られたメディア品質情報６（６Ａ，６Ｂ）に基づき、アプリケーション用パケット８の送受信状況からリアルタイム系アプリケーションのユーザ体感品質値を推定するための品質推定モデルを生成し、品質管理装置２Ａ，２Ｂでの品質劣化要因特定のための品質劣化要因分析情報７Ａ，７Ｂを生成して品質管理装置２Ａ，２Ｂへ設定する情報処理端末である。
【００２５】
本実施の形態では、ユーザ体感品質推定モデル生成装置１において、任意の測定期間に得られた制御パケット５から、アプリケーション用パケットの送受信状況を示す中間パラメータと、その測定期間にやり取りされたメディアデータのアナログ特性に関するアナログ設定情報とを取得するとともに、メディア品質情報６からその測定期間におけるメディアデータの送受信状況を示すメディア特徴量から推定されたリアルタイム系アプリケーションに対するユーザ体感品質メディア推定値を取得し、個々の測定期間に得られた中間パラメータとユーザ体感品質メディア推定値とからなる複数の処理データに基づき、これら両者の関係を示す回帰式を所望の品質推定モデルとして生成するようにしたものである。
【００２６】
さらに、推定モデル生成の際、各測定期間に得られたユーザ体感品質メディア推定値のうちの最高値が得られた測定期間におけるアナログ設定情報を抽出して、このアナログ設定情報と等しいアナログ設定情報が得られた測定期間の処理データから中間パラメータとユーザ体感品質メディア推定値を選択し、これら選択された各処理データの中間パラメータとユーザ体感品質メディア推定値の関係を示す回帰式を所望の品質推定モデルとして生成するようにしたものである。
【００２７】
［ユーザ体感品質推定モデル生成装置］
次に、図２を参照して、本実施の形態にかかるユーザ体感品質推定モデル生成装置の構成について詳細に説明する。
ユーザ体感品質推定モデル生成装置１は、全体としてサーバやパーソナルコンピュータなどの情報処理装置からなり、ネットワーク品質情報抽出部１１、メディア品質情報抽出部１２、品質推定モデル生成部１４、差異判定基準値算出部１５、品質劣化要因情報生成部１６、および品質劣化要因分析情報設定部１７が設けられている。
【００２８】
このユーザ体感品質推定モデル生成装置１おいて、上記各機能部は、専用回路部や演算処理部、さらには記憶部により実現される。このうち、演算処理部はＣＰＵおよびその周辺回路を有し、ＣＰＵ内部や周辺回路のメモリあるいは記憶部からプログラムを読み込んで実行することにより各種機能部を実現する。また、記憶部はハードディスクやメモリなどの記憶装置からなり、専用回路部や演算処理部で用いる各種処理情報やプログラムを記憶する。
【００２９】
ネットワーク品質情報抽出部１１は、専用回路部や演算処理部からなり、モデル生成対象となる対象リアルタイム系アプリケーションによりアプリケーション端末３Ａ，３Ｂ間で送受信される制御パケット５を、アプリケーション端末３Ａ，３Ｂまたはアプリケーション端末３Ａ，３Ｂとパケット通信網９との間に接続されたバブ（ＨＵＢ）などのパケット転送装置（図示せず）を介してキャプチャ（捕捉）する機能と、これら制御パケット５から対象リアルタイム系アプリケーションに関する中間パラメータやアナログ設定情報を抽出する機能と、これら中間パラメータやアナログ設定情報をその測定期間に対応付け、処理データ１３Ａとして記憶部へ保存する機能とを有している。
【００３０】
中間パラメータとしては、例えば無効パケット率などユーザ体感品質に応じて変化する指標が用いられる。無効パケットとは、一方の端末から一定間隔で送信された各試験用パケットのうち他方の端末へ到着しなかった損失パケットと、直前到着パケットとの到着間隔がリアルタイム系アプリケーションの揺らぎ吸収許容時間を越えた遅着パケットのことであり（例えば、特開2002-064539号公報など参照）、送信した試験パケット数に対する無効パケット数（損失パケット数＋遅着パケット数）の割合で求められる。
【００３１】
アナログ設定情報は、リアルタイム系アプリケーションの実装特性やユーザ設定などの各種アナログ特性を示す設定情報であり、アプリケーション端末３Ａ，３Ｂ間でＲＴＣＰ  ＸＲ(RTP Control Protocol Extended Reports)などの制御パケット５によりやり取りされる。ここでは、リアルタイム系アプリケーションで送受信したメディアデータの各種アナログ特性のうち、ユーザ体感品質の劣化要因として考えられるアナログ特性の種別とその値をアナログ設定情報として用いる。アナログ設定情報の種別としては、メディアデータの音量、エコー、画面サイズ、または音声／映像客観評価に利用されるパラメータなどの種別が用いられ、これら種別アナログ設定情報の値としては、例えば音量であればそのレベル値（ｄＢ値）などの測定量が用いられる。
【００３２】
メディア品質情報抽出部１２は、専用回路部や演算処理部からなり、品質管理装置２Ａ，２Ｂで得られたメディア品質情報６（６Ａ，６Ｂ）を受け取る機能と、メディア品質情報６から任意の測定期間におけるメディアデータの送受信状況を示すメディア特徴量と、そのメディア特徴量から推定したユーザ体感品質メディア推定値(ＭＯＳｍ)とを抽出する機能と、これらメディア特徴量とユーザ体感品質メディア推定値をその測定期間に対応付け、処理データ１３Ａとして記憶部へ保存する機能とを有している。
【００３３】
メディア特徴量は、アプリケーション端末３Ａ，３Ｂ間で送受信したメディアデータに関する送受信状況すなわちメディア品質を示す情報であり、具体的にはメディアデータの欠落情報から得た劣化状況などが用いられ、品質管理装置２Ａ，２Ｂ間でＲＴＣＰ  ＸＲなどの制御パケット５を用いてやり取りする。
【００３４】
具体的な欠落情報としては、例えば、メディアデータが音声／映像の場合、受信したメディアパケットのＩＤ番号順に損失の有無を０／１で記録し、損失の処理が無音挿入であったか詰めたかの情報に加え、無音挿入の場合、何ｍｓ挿入したかの情報も欠落情報として利用すればよい。また、映像については、例えばＩＰ網上で発生するパケット損失への対策として前方誤り訂正符号ＦＥＣ(Forward Error Correction)機能を付加した動画圧縮技術であるＭＰＥＧ２ＴＳ(Moving Picture Experts Group 2 Transport Stream)が用いられている場合、何番目のＴＳ(Transport Stream)パケットが欠落したかの情報を欠落情報として用いればよい。
【００３５】
品質推定モデル生成部１４は、演算処理部からなり、記憶部の処理データ１３Ａを参照して、各測定期間に得られたユーザ体感品質メディア推定値のうちの最高値が得られた測定期間におけるアナログ設定情報を抽出する機能（アナログ設定値抽出手段）と、当該アナログ設定情報と等しいアナログ設定情報が得られた測定期間の処理データから中間パラメータとユーザ体感品質メディア推定値を選択する機能（データ選択手段）と、選択された各処理データの中間パラメータとユーザ体感品質メディア推定値の関係を示す回帰式を所望の品質推定モデルとして生成する機能（推定モデル生成手段）と、この品質推定モデル１３Ｂ（回帰式パラメータ）を記憶部へ保存する機能を有している。
【００３６】
差異判定基準値算出部１５は、演算処理部からなり、記憶部の処理データ１３Ａを参照して、品質推定モデル生成部１４で生成した品質推定モデル１３Ｂを用いて測定期間ごとに当該中間パラメータからリアルタイム系アプリケーションに対するユーザ体感品質ネットワーク推定値(ＭＯＳｎ)をそれぞれ推定する機能と、これらユーザ体感品質ネットワーク推定値の所定信頼区間幅(ΔＭＯＳｎ)と各ユーザ体感品質メディア推定値(ＭＯＳｍ)の所定信頼区間幅(ΔＭＯＳｍ)の和から、これらユーザ体感品質ネットワーク推定値と各ユーザ体感品質メディア推定値の差異の要因を判定するための差異判定基準値(ＭＯＳｒｅｆ)を算出する機能と、この差異判定基準値１３Ｃを記憶部へ保存する機能とを有している。
【００３７】
品質劣化要因情報生成部１６は、演算処理部からなり、記憶部の処理データ１３Ａを参照して、ユーザ体感品質メディア推定値(ＭＯＳｍ)を当該測定期間におけるアナログ設定情報またはメディア特徴量、あるいはこれら組合せに基づき分類して統計分析処理する機能と、それぞれの分類に関する有意性に基づき品質劣化の要因を特定するための品質劣化要因情報を抽出する機能と、この品質劣化要因情報１３Ｄを記憶部へ保存する機能とを有している。
【００３８】
品質劣化要因分析情報設定部１７は、専用回路部や演算処理部からなり、品質管理装置２Ａ，２Ｂに対し、当該品質管理装置２Ａ，２Ｂでのリアルタイム系アプリケーションに対する品質劣化要因分析のための情報として、記憶部に保存されている品質推定モデル１３Ｂ、品質劣化要因情報１３Ｄ、および差異判定基準値１３Ｃを含む品質劣化要因分析情報７（７Ａ，７Ｂ）を設定する機能とを有している。
【００３９】
［品質推定モデル生成動作］
次に、図３を参照して、本発明の第１の実施の形態にかかるユーザ体感品質推定モデル生成装置の動作として、所望の品質推定モデルを生成する品質推定モデル生成動作について説明する。図３は、本発明の第１の実施の形態にかかるユーザ体感品質推定モデル生成装置での品質推定モデル生成処理を示すフローチャートである。
【００４０】
ユーザ体感品質推定モデル生成装置１は、図１の品質管理システムにおいて、リアルタイム系アプリケーションの品質管理を行う前の準備として、あるいは品質管理開始後のメンテナンスとして、図３の品質推定モデル生成処理を実行する。
【００４１】
まず、ネットワーク品質情報抽出部１１は、モデル生成対象となる対象リアルタイム系アプリケーションによりアプリケーション端末３Ａ，３Ｂ間で送受信される制御パケットをキャプチャする（ステップ１００）。そして、これら制御パケットから対象リアルタイム系アプリケーションに関する中間パラメータを抽出し、その測定期間と対応付けて記憶部へ処理データ１３Ａとして保存し（ステップ１０１）、これら制御パケットから対象リアルタイム系アプリケーションに関するアナログ設定情報を抽出し、その測定期間と対応付けて記憶部へ処理データ１３Ａとして保存する（ステップ１０２）。
【００４２】
これに前後して、メディア品質情報抽出部１２は、品質管理装置２Ａ，２Ｂから通知されたメディア品質情報６からメディアデータの送受信状況を示すメディア特徴量を抽出し、その測定期間と対応付けて記憶部へ処理データ１３Ａとして保存するとともに（ステップ１０３）、そのメディア特徴量から推定したユーザ体感品質メディア推定値(ＭＯＳｍ)とを抽出し、その測定期間と対応付けて記憶部へ処理データ１３Ａとして保存する（ステップ１０４）。
【００４３】
このようにして、各測定期間の処理データ１３Ａが得られた後、品質推定モデル生成部１４は、各測定期間の処理データ１３Ａからユーザ体感品質メディア推定値(ＭＯＳｍ)の最高値を抽出し（ステップ１０５）、その測定期間における処理データ１３Ａからアナログ設定値を抽出する（ステップ１０６）。
次に、品質推定モデル生成部１４は、各測定期間の処理データ１３Ａから上記アナログ設定値を持つ測定期間の処理データ１３Ａを選択する（ステップ１０７）。そして、これら処理データ１３Ａの中間パラメータとユーザ体感品質メディア推定値(ＭＯＳｍ)との関係を示す回帰式を生成し、所望の品質推定モデル１３Ｂとして記憶部へ保存し（ステップ１０８）、一連の品質推定モデル生成処理を終了する。
【００４４】
このように、本実施の形態では、ユーザ体感品質推定モデル生成装置１において、任意の測定期間に得られた制御パケット５から、アプリケーション用パケットの送受信状況を示す中間パラメータを取得するとともに、メディア品質情報６からその測定期間におけるメディアデータの送受信状況を示すメディア特徴量から推定されたリアルタイム系アプリケーションに対するユーザ体感品質メディア推定値を取得し、個々の測定期間に得られた中間パラメータとユーザ体感品質メディア推定値とからなる複数の処理データに基づき、これら両者の関係を示す回帰式を所望の品質推定モデルとして生成するようにしたので、メディア特徴量から推定されるユーザ体感品質メディア推定値を、そのメディア特徴量に対応する中間パラメータから推定可能な品質推定モデルを生成できる。
【００４５】
これにより、任意の測定期間において得られたメディア特徴量と中間パラメータから、ユーザ体感品質メディア推定値とユーザ体感品質ネットワーク推定値をインサービスで容易に推定することができ、これらの差異に基づきメディア特徴量すなわちアナログ要因によるユーザ体感品質の低下、すなわちアプリケーションの実装特性や設定によって生じる推定誤差を把握できる。したがって、インサービスで呼ごとにリアルタイム系アプリケーションのユーザ体感品質を管理する際、極めて有用である。
【００４６】
また、本実施の形態では、各測定期間にやり取りされたメディアデータのアナログ特性に関するアナログ設定情報を取得しておき、推定モデル生成の際、各測定期間に得られたユーザ体感品質メディア推定値のうちの最高値が得られた測定期間におけるアナログ設定情報を抽出して、このアナログ設定情報と等しいアナログ設定情報が得られた測定期間の処理データから中間パラメータとユーザ体感品質メディア推定値を選択し、これら選択された各処理データの中間パラメータとユーザ体感品質メディア推定値の関係を示す回帰式を所望の品質推定モデルとして生成するようにしたので、そのアプリケーションの実装特性や設定に起因する推定誤差が抑制されたユーザ体感品質値を推定可能な品質推定モデルを生成できる。
【００４７】
［差異判定基準値算出動作］
次に、図４を参照して、本発明の第１の実施の形態にかかるユーザ体感品質推定モデル生成装置の動作として、ユーザ体感品質ネットワーク推定値と各ユーザ体感品質メディア推定値の差異の要因を判定するための差異判定基準値を算出する差異判定基準値算出動作について説明する。図４は、本発明の第１の実施の形態にかかるユーザ体感品質推定モデル生成装置での差異判定基準値算出処理を示すフローチャートである。
【００４８】
ユーザ体感品質推定モデル生成装置１は、上記品質推定モデル生成処理を実行した後、図４の差異判定基準値算出処理を実行する。
【００４９】
まず、差異判定基準値算出部１５は、記憶部の処理データ１３Ａを参照し、各測定期間のユーザ体感品質メディア推定値(ＭＯＳｍ)について９５％信頼区間幅Δｃｍ（片側）を算出する（ステップ１１０）。また、品質推定モデル生成部１４で生成した品質推定モデル１３Ｂを用いて測定期間ごとに当該中間パラメータからリアルタイム系アプリケーションに対するユーザ体感品質ネットワーク推定値(ＭＯＳｎ)をそれぞれ推定し（ステップ１１１）、これらユーザ体感品質ネットワーク推定値(ＭＯＳｎ)について９５％信頼区間幅Δｃｎ（片側）を算出する（ステップ１１２）。
【００５０】
次に、９５％信頼区間幅Δｃｍと９５％信頼区間幅Δｃｎの和から、これらユーザ体感品質ネットワーク推定値と各ユーザ体感品質メディア推定値の差異の要因を判定するための差異判定基準値(ＭＯＳｒｅｆ)を算出して、この差異判定基準値１３Ｃを記憶部へ保存し（ステップ１１３）、一連の差異判定基準値算出処理を終了する。
【００５１】
図５は、ユーザ体感品質メディア推定値(ＭＯＳｍ)とユーザ体感品質ネットワーク推定値(ＭＯＳｎ)との分布例を示す説明図である。通常、測定期間ごとに得られたユーザ体感品質メディア推定値(ＭＯＳｍ)は、ある程度のばらつきを有しており、統計的には特性１２０のような分布状況となる。一方、ユーザ体感品質ネットワーク推定値(ＭＯＳｎ)について特性１２１のような分布状況となる。
【００５２】
ここで、リアルタイム系アプリケーションで送受信するメディアデータの送受信状況およびアプリケーション用パケットの送信状況が正常な場合、ユーザ体感品質メディア推定値(ＭＯＳｍ)とユーザ体感品質ネットワーク推定値(ＭＯＳｎ)は、特性１２０，１２１の分布にしたがった差異すなわち推定値差を持つ。一方、アナログ要因に基づきメディアデータの送受信状況だけが劣化した場合、中間パラメータに比較してメディア特徴量の低下が著しくなり、ユーザ体感品質メディア推定値(ＭＯＳｍ)とユーザ体感品質ネットワーク推定値(ＭＯＳｎ)が乖離することになる。
【００５３】
したがって、任意の測定期間に得られたユーザ体感品質メディア推定値(ＭＯＳｍ)とユーザ体感品質ネットワーク推定値(ＭＯＳｎ)の推定値差ΔＭＯＳを、メディアデータおよびアプリケーション用パケットの送信状況が正常な場合の差異すなわち差異判定基準値(ＭＯＳｒｅｆ)と比較することにより、アナログ要因に基づくユーザ体感品質の劣化の有無を判定できる。
本実施の形態では、９５％信頼区間幅Δｃｍと９５％信頼区間幅Δｃｎの和から、差異判定基準値(ＭＯＳｒｅｆ)を算出するようにしたので、ユーザ体感品質値の推定誤差に対する信頼区間を考慮した差異判定基準値(ＭＯＳｒｅｆ)を算出でき、正確な判定を行うことができる。
【００５４】
なお、９５％信頼区間幅Δｃｍおよび９５％信頼区間幅Δｃｎについては、それぞれのユーザ体感品質メディア推定値(ＭＯＳｍ)やユーザ体感品質ネットワーク推定値(ＭＯＳｎ)との関係を示す回帰式を信頼区間幅推定モデルとして生成しておき、これら信頼区間幅推定モデルに基づき任意の体感品質メディア推定値(ＭＯＳｍ)やユーザ体感品質ネットワーク推定値(ＭＯＳｎ)から、その９５％信頼区間幅Δｃｍおよび９５％信頼区間幅Δｃｎを導出してもよい。
【００５５】
図６は、信頼区間幅推定モデルを示す説明図である。ここでは、信頼区間幅推定モデル１２５が体感品質メディア推定値(ＭＯＳｍ)から９５％信頼区間幅Δｃｍを推定するモデルを示し、信頼区間幅推定モデル１２６が体感品質ネットワーク推定値(ＭＯＳｎ)から９５％信頼区間幅Δｃｎを推定するモデルを示している。
したがって、９５％信頼区間幅Δｃｍおよび９５％信頼区間幅Δｃｎ、さらにはこれらの和からなる差異判定基準値(ＭＯＳｒｅｆ)を算出する際に必要な統計処理を大幅に削減できる。
【００５６】
［品質劣化要因情報生成動作］
次に、図７を参照して、本発明の第１の実施の形態にかかるユーザ体感品質推定モデル生成装置の動作として、品質劣化の要因を特定するための品質劣化要因情報を生成する品質劣化要因情報生成動作について説明する。図７は、本発明の第１の実施の形態にかかるユーザ体感品質推定モデル生成装置での品質劣化要因情報生成処理を示すフローチャートである。
【００５７】
ユーザ体感品質推定モデル生成装置１は、上記品質推定モデル生成処理を実行した後、図７の品質劣化要因情報生成処理を実行する。
【００５８】
まず、品質劣化要因情報生成部１６は、記憶部の処理データ１３Ａを参照して、ユーザ体感品質メディア推定値(ＭＯＳｍ)をその測定期間におけるアナログ設定情報またはメディア特徴量、あるいはこれら組合せからなるメディア品質パラメータに基づき分類する（ステップ１３０）。
【００５９】
この際、メディア品質パラメータのアナログ設定情報としては、メディア特徴量を測定した値とするのではなく、アプリケーション実行時に設定した値を用いる。例えばメディアデータとして音声データを送受信する場合、その音量やノイズ量などのパラメータを用いればよい。また、メディアデータとして映像メディアを送受信する場合、その画面サイズや画面出力に係わるリフレッシュレートなどのパラメータを用いればよい。これら以外にも、メディアの品質に影響があるパラメータについては、要因として加えてもよい。
【００６０】
次に、品質劣化要因情報生成部１６は、これら分類ごとに各種統計量を算出し（ステップ１３１）、これら統計量に基づき分散分析処理を行うことにより、各分類の有意性を判断する（ステップ１３２）。なお、ここでの統計量算出手法や分散分析手法は、公知の手法を用いればよい。
【００６１】
図８は、各分類に対する分散分析例（一元配置）を示す説明図である。この例では、メディア品質に影響のあると予測される要因Ａ〜Ｄごとに、ユーザ体感品質評価値を分類している。例えば要因Ａがエコーだとすると、エコーがあった時の品質評価値は、全て要因Ａに属するものとされる。この場合、要因Ａの条件に当てはまるものは１１５２（標本数）あり、全標本のユーザ体感品質評価値の和として３２５６．７（合計）が得られ、その他統計量もそれぞれ算出されている。
【００６２】
図９は、分散分析表を示す説明図である。この例では、前述した図８の統計処理結果を用いて分散分析した結果が示されており、この分析結果に基づきこれらの要因に分類する効果すなわち有用性があるか否かを判定する。分散分析法を適用すると、このデータでは、「観測された分散比」が「Ｆ境界値」よりも大きいことから、「影響がないという仮説が棄却される」ので、これらの要因に分類する意味があると判断される。
【００６３】
品質劣化要因情報生成部１６は、このような解析結果に基づき各分類の有意性を判断し、有意性が認められた分類の要因を品質劣化要因情報１３Ｄとして記憶部へ保存する（ステップ１３３）、一連の品質劣化要因情報生成処理を終了する。
したがって、ユーザ体感品質メディア推定値(ＭＯＳｍ)がユーザ体感品質ネットワーク推定値(ＭＯＳｎ)より劣化している場合、その測定期間で得られたメディア特徴量やアナログ設定情報が、品質劣化要因情報１３Ｄで指定された要因を満足するか否かを確認することにより、ユーザ体感品質メディア推定値(ＭＯＳｍ)の品質劣化要因を容易に特定できる。
【００６４】
［第２の実施の形態］
次に、図１０を参照して、本発明の第２の実施の形態にかかる品質管理装置に説明する。図１０は、本発明の第１の実施の形態にかかる品質管理装置の構成を示すブロック図である。ここでは、品質管理装置２がアプリケーション端末３内に実装されている場合を例として説明する。
【００６５】
［アプリケーション端末］
アプリケーション端末３（３Ａ，３Ｂ）は、全体としてパーソナルコンピュータなどの情報処理端末からなり、通信Ｉ／Ｆ部３１、操作入力部３２、画面表示部３３、およびアプリケーション機能部３４が設けられている。
【００６６】
このアプリケーション端末３において、上記各機能部は、専用回路部や演算処理部、さらには記憶部により実現される。このうち、演算処理部はＣＰＵおよびその周辺回路を有し、ＣＰＵ内部や周辺回路のメモリあるいは記憶部からプログラムを読み込んで実行することにより各種機能部を実現する。また、記憶部はハードディスクやメモリなどの記憶装置からなり、専用回路部や演算処理部で用いる各種処理情報やプログラムを記憶する。
【００６７】
通信Ｉ／Ｆ部３１は、専用回路部や演算処理部からなり、パケット通信網９を介して通信相手との間で、リアルタイム系アプリケーションで用いるメディアパケット４や制御パケット５からなるアプリケーション用パケット８などの各種パケットを送受信する機能と、制御パケット５を含む各種パケットをユーザ体感品質推定モデル生成装置１へ分配する機能と、制御パケット５を含む各種パケットを品質管理装置２へ分配する機能と、品質管理装置２から出力された各種パケットをパケット通信網９へ転送する機能とを有している。
【００６８】
操作入力部３２は、キーボードやマウスなどの操作入力装置からなり、利用者の操作を検出してアプリケーション機能部３４へ出力する機能を有している。
画面表示部３３は、ＬＣＤやＰＤＰなどの画面表示装置からなり、アプリケーション機能部３４から出力された、例えば相手装置と送受信したメディアデータなどの各種情報を画面表示する機能を有している。
アプリケーション機能部３４は、演算処理部からなり、操作入力部３２で検出された利用者の操作に応じて、所定のアプリケーションプログラムを実行することにより、リアルタイム系アプリケーションなどの各種アプリケーションを実行する機能を有している。
【００６９】
［品質管理装置］
品質管理装置２（２Ａ，２Ｂ）は、全体としてパーソナルコンピュータなどの情報処理端末からなり、パケット処理部２１、ネットワーク品質情報測定部２２、メディア品質情報測定部２３、メディア品質情報送信部２４、ユーザ体感品質推定部２５、品質劣化要因特定部２６、および品質劣化要因分析情報設定部２８が設けられている。
【００７０】
この品質管理装置２おいて、上記各機能部は、専用回路部や演算処理部、さらには記憶部により実現される。このうち、演算処理部はＣＰＵおよびその周辺回路を有し、ＣＰＵ内部や周辺回路のメモリあるいは記憶部からプログラムを読み込んで実行することにより各種機能部を実現する。また、記憶部はハードディスクやメモリなどの記憶装置からなり、専用回路部や演算処理部で用いる各種処理情報やプログラムを記憶する。なお、品質管理装置２をアプリケーション端末３内に実装する際、これら専用回路部や演算処理部としてアプリケーション端末３の専用回路部や演算処理部を兼用できる。
【００７１】
パケット処理部２１は、専用回路部や演算処理部からなり、アプリケーション端末３の通信Ｉ／Ｆ部３１から配分されたパケットを受信して、モデル生成対象となる対象リアルタイム系アプリケーションによりアプリケーション端末３Ａ，３Ｂ間で送受信される制御パケット５、さらには相手アプリケーション端末の対向品質管理装置から送信された制御パケットをキャプチャする機能と、その制御パケット５をネットワーク品質情報測定部２２へ出力する機能と、モデル生成対象となる対象リアルタイム系アプリケーションによりアプリケーション端末３Ａ，３Ｂ間で送受信されるメディアパケット４や制御パケット５、さらには対向品質管理装置から送信された制御パケットをメディア品質情報測定部２３へ出力する機能と、メディア品質情報測定部２３から出力された対向品質管理装置に対して送信する制御パケットをアプリケーション端末３の通信Ｉ／Ｆ部３１へ送信する機能とを有している。
【００７２】
ネットワーク品質情報測定部２２は、演算処理部からなり、パケット処理部２１からの制御パケット５に基づき、対象リアルタイム系アプリケーションに関する中間パラメータを任意の測定期間について測定する機能と、制御パケット５から当該測定期間におけるアナログ設定情報を抽出する機能とを有している。
メディア品質情報測定部２３は、演算処理部からなり、パケット処理部２１からのメディアパケット４に基づき、対象リアルタイム系アプリケーションで送受信したメディアデータのメディア特徴量を任意の測定期間について測定する機能と、対向品質管理装置と制御パケットをやり取りすることによりメディア特徴量やその測定に必要な各種情報をやり取りする機能を有している。
【００７３】
メディア品質情報送信部２４は、演算処理部からなり、メディア品質情報測定部２で測定されたメディア特徴量およびこのメディア特徴量からユーザ体感品質推定部２５で推定されたユーザ体感品質メディア推定値(ＭＯＳｍ)を含むネットワーク品質情報６をユーザ体感品質推定モデル生成装置１へ送信する機能を有している。
【００７４】
ユーザ体感品質推定部２５は、演算処理部からなり、所定の品質推定モデルを用いてメディア品質情報測定部２３で測定されたメディア特徴量に対応するユーザ体感品質メディア推定値(ＭＯＳｍ)を推定する機能と、品質劣化要因分析情報設定部２８により設定された所定の品質推定モデルを用いてネットワーク品質情報測定部２２で測定された中間パラメータに対応するユーザ体感品質ネットワーク推定値（ＭＯＳｎ）を推定する機能とを有している。
【００７５】
品質劣化要因特定部２６は、演算処理部からなり、品質劣化要因分析情報設定部２８により設定された所定の差異判定基準値と、ユーザ体感品質推定部２５で推定された同一測定期間におけるユーザ体感品質メディア推定値(ＭＯＳｍ)およびユーザ体感品質ネットワーク推定値（ＭＯＳｎ）の推定値差とを比較する機能と、その比較結果に応じて当該測定期間における品質劣化要因の特定方法を選択する機能とを有している。
【００７６】
また、品質劣化要因特定部２６は、比較の結果、推定値差が差異判定基準値を上回った場合、品質劣化要因分析情報設定部２８により設定された品質劣化要因情報のうち、メディア品質情報測定部２３で当該測定期間に測定されたメディア特徴量またはネットワーク品質情報測定部２２で当該測定期間に測定されたアナログ設定情報により満足される品質劣化要因を、当該測定期間における品質劣化要因として特定する機能と、比較の結果、推定値差が差異判定基準値以下の場合、所定の品質管理目標値を下回るユーザ体感品質ネットワーク推定値の低下に応じて、パケット通信網またはアプリケーション端末におけるパケット転送状況を品質劣化要因として特定する機能と、各測定期間におけるユーザ体感品質メディア推定値(ＭＯＳｍ)およびユーザ体感品質ネットワーク推定値（ＭＯＳｎ）と、品質劣化要因の特定結果とを品質管理情報２７として記憶部へ保存する機能とを有している。
【００７７】
品質劣化要因分析情報設定部２８は、ユーザ体感品質推定モデル生成装置１から設定された品質劣化要因分析情報７を受信する機能と、この品質劣化要因分析情報７に含まれている品質推定モデル（回帰式パラメータ）をユーザ体感品質推定部２５へ設定する機能と、品質劣化要因分析情報７に含まれている差異判定基準値および品質劣化要因情報を品質劣化要因特定部２６へ設定する機能とを有している。
【００７８】
［第２の実施の形態の動作］
次に、図１１〜図１３を参照して、本発明の第２の実施の形態にかかる品質管理装置の動作について説明する。図１１は、本発明の第２の実施の形態にかかる品質管理装置の品質劣化要因特定処理を示すフローチャートである。図１２は、本発明の第２の実施の形態にかかる品質管理装置の品質劣化要因特定処理（続き）を示すフローチャートである。図１３は、本発明の第２の実施の形態にかかる品質管理装置の品質劣化要因特定処理（続き）を示すフローチャートである。
【００７９】
品質管理装置２は、図１の品質管理システムにおいて、アプリケーション端末３Ａ，３Ｂでのリアルタイム系アプリケーションの開始に応じて、あるいは利用者やオペレータからの指示に応じて、図１１〜図１３の品質劣化要因特定処理を開始する。
この際、品質管理装置２は、品質劣化要因分析情報設定部２８により、ユーザ体感品質推定モデル生成装置１の品質劣化要因分析情報設定部１７から、品質推定モデル１３Ｂ、品質劣化要因情報１３Ｄ、および差異判定基準値１３Ｃを含む品質劣化要因分析情報７を予め受け取り、その品質推定モデル（回帰式パラメータ）がユーザ体感品質推定部２５へ設定されているとともに、差異判定基準値および品質劣化要因情報が品質劣化要因特定部２６へ設定されているものとする。
【００８０】
まず、品質管理装置２は、パケット処理部２１により、アプリケーション端末３の通信Ｉ／Ｆ部３１から配分されたパケットを受信して、モデル生成対象となる対象リアルタイム系アプリケーションによりアプリケーション端末３Ａ，３Ｂ間で送受信されるメディアパケット４や制御パケット５、さらには相手アプリケーション端末の対向品質管理装置から送信された制御パケットをキャプチャする（ステップ２００）。
【００８１】
ネットワーク品質情報測定部２２は、パケット処理部２１からの制御パケット５に基づき、対象リアルタイム系アプリケーションに関する中間パラメータを任意の測定期間について測定するとともに（ステップ２０１）、その制御パケット５から当該測定期間におけるアナログ設定情報を抽出する（ステップ２０２）。
一方、メディア品質情報測定部２３は、パケット処理部２１からのメディアパケット４や対向品質管理装置から送信された制御パケットに基づき、対象リアルタイム系アプリケーションで送受信したメディアデータのメディア特徴量を任意の測定期間について測定する（ステップ２０３）。
【００８２】
次に、ユーザ体感品質推定部２５は、品質劣化要因分析情報設定部２８により設定された所定の品質推定モデルを用いてネットワーク品質情報測定部２２で測定された中間パラメータに対応するユーザ体感品質ネットワーク推定値（ＭＯＳｎ）を推定するとともに（ステップ２０４）、予め登録されている所定の品質推定モデルを用いてメディア品質情報測定部２３で測定されたメディア特徴量に対応するユーザ体感品質メディア推定値(ＭＯＳｍ)を推定する（ステップ２０５）。
【００８３】
続いて、品質劣化要因特定部２６は、品質劣化要因分析情報設定部２８により設定された所定の差異判定基準値ＭＯＳｒｅｆと、ユーザ体感品質推定部２５で推定された同一測定期間におけるユーザ体感品質メディア推定値(ＭＯＳｍ)およびユーザ体感品質ネットワーク推定値（ＭＯＳｎ）の推定値差ΔＭＯＳ＝|ＭＯＳｍ−ＭＯＳｎ|とを比較し、品質劣化要因の切り分けを行う（ステップ２０６）。
【００８４】
ここで、推定値差ΔＭＯＳが差異判定基準値ＭＯＳｒｅｆより大きい場合（ステップ２０７：ＹＥＳ）、対象アプリケーションの品質劣化要因がメディアデータの送受信状況の劣化に起因すると判断し、図１２のアナログ品質パラメータに基づく品質劣化要因特定処理を開始する。
【００８５】
まず、品質劣化要因特定部２６は、ネットワーク品質情報測定部２２で当該測定期間に抽出されたアナログ設定情報と、メディア品質情報測定部２３で当該測定期間に測定されたメディア特徴量とを、メディア品質パラメータとして取得する（ステップ２１０）。
次に、品質劣化要因特定部２６は、品質劣化要因分析情報設定部２８に設定された品質劣化要因情報のうち、これらメディア品質パラメータにより満足される品質劣化要因を検査する（ステップ２１１）。
【００８６】
ここで、メディア品質パラメータにより満足される品質劣化要因が見つかった場合（ステップ２１２：ＹＥＳ）、その品質劣化要因を対象アプリケーションの品質劣化要因と判定して、その品質劣化要因を品質管理情報２７として記憶部へ保存し（ステップ２１３）、一連の品質劣化要因特定処理を終了する。この際、品質劣化要因が複数見つかった場合、そのメディア品質パラメータの数的量に応じて順位付けし、その全部または順位で選択した一部を保存するようにしてもよい。
【００８７】
一方、メディア品質パラメータにより満足される品質劣化要因が見つからなかった場合（ステップ２１２：ＮＯ）、品質劣化要因分析情報設定部２８に設定された品質劣化要因情報以外の要因で対象アプリケーションの品質劣化が生じたと判定し、その判定結果を品質管理情報２７として記憶部へ保存して（ステップ２１４）、一連の品質劣化要因特定処理を終了する。
【００８８】
また、ステップ２０７において、推定値差ΔＭＯＳが差異判定基準値ＭＯＳｒｅｆ以下の場合（ステップ２０７：ＮＯ）、対象アプリケーションの品質劣化要因がアプリケーション用パケットの送受信状況の劣化に起因すると判断し、図１３の品質管理目標値に基づく品質劣化要因特定処理を開始する。
【００８９】
まず、品質劣化要因特定部２６は、ネットワーク品質情報測定部２２で当該測定期間に抽出されたユーザ体感品質ネットワーク推定値（ＭＯＳｎ）と予め設定されている品質管理目標値ＭＯＳｔとを比較する（ステップ２２０）。
ここで、ユーザ体感品質ネットワーク推定値（ＭＯＳｎ）が品質管理目標値ＭＯＳｔに達していない場合（ステップ２２１：ＮＯ）、パケット通信網９またはアプリケーション端末３Ａ，３Ｂのパケット転送処理に品質劣化要因があると判定し、その判定結果を品質管理情報２７として記憶部へ保存して（ステップ２２２）、一連の品質劣化要因特定処理を終了する。
【００９０】
一方、ユーザ体感品質ネットワーク推定値（ＭＯＳｎ）が品質管理目標値ＭＯＳｔに達している場合（ステップ２２１：ＹＥＳ）、対象アプリケーションにおいて品質劣化が発生していないと判定し、その判定結果を品質管理情報２７として記憶部へ保存して（ステップ２２３）、一連の品質劣化要因特定処理を終了する。
【００９１】
このように、本実施の形態では、ネットワーク品質情報測定部２２により、任意の測定期間におけるアプリケーション用パケットの送受信状況を示す中間パラメータを測定するとともに、メディア品質情報測定部２３により、上記測定期間におけるメディアデータの送受信状況を示すメディア特徴量を測定し、ユーザ体感品質推定部２５により、所定の品質推定モデルを用いてメディア特徴量からユーザ体感品質メディア推定値(ＭＯＳｍ)を推定するとともに、ユーザ体感品質推定モデル生成装置１で生成された品質推定モデルを用いて中間パラメータからユーザ体感品質ネットワーク推定値（ＭＯＳｎ）を推定するようにしたものである。
【００９２】
そして、品質劣化要因特定部２６により、これらユーザ体感品質ネットワーク推定値（ＭＯＳｎ）とユーザ体感品質メディア推定値(ＭＯＳｍ)の推定値差ΔＭＯＳと、ユーザ体感品質推定モデル生成装置から設定された差異判定基準値ＭＯＳｒｅｆとを比較し、その比較結果に応じて当該測定期間における品質劣化要因を特定するようにしたものである。
【００９３】
これにより、リアルタイム系アプリケーションで送受信するメディアデータの送受信状況を示すメディア特徴量や、メディアデータのアナログ特性に関するアナログ設定情報などのアナログ要因に基づくユーザ体感品質の劣化、またはパケット通信網やアプリケーション端末でのパケット転送状況に基づくユーザ体感品質の劣化のいずれかに、品質劣化の要因を切り分けることが可能となる。
【００９４】
この際、上記ユーザ体感品質推定モデル生成装置で生成された品質推定モデルを用いているため、リアルタイム系アプリケーションで送受信するメディアデータの送受信状況を示すメディア特徴量から推定されたユーザ体感品質メディア推定値(ＭＯＳｍ)と比較するユーザ体感品質ネットワーク推定値（ＭＯＳｎ）を、リアルタイム系アプリケーションで送受信するアプリケーション用パケットの送受信状況を示す中間パラメータからインサービスで容易に推定でき、これらユーザ体感品質メディア推定値(ＭＯＳｍ)とユーザ体感品質ネットワーク推定値（ＭＯＳｎ）を容易に比較できる。
【００９５】
また、比較の結果、推定値差ΔＭＯＳが差異判定基準値ＭＯＳｒｅｆを上回った場合、予め設定された品質劣化要因情報のうち、当該測定期間に得られたメディア特徴量または当該測定期間にやり取りされたメディアデータのアナログ特性に関するアナログ設定情報により満足される品質劣化要因を、当該測定期間における品質劣化要因として特定するようにしたので、アナログ要因による品質劣化を確実に切り分けることができる。
【００９６】
また、比較の結果、推定値差ΔＭＯＳが差異判定基準値ＭＯＳｒｅｆ以下の場合、所定の品質管理目標値を下回るユーザ体感品質ネットワーク推定値（ＭＯＳｎ）の低下に応じて、パケット通信網９またはアプリケーション端末３におけるパケット転送状況を品質劣化要因として特定するようにしたので、ネットワーク要因による品質劣化を確実に切り分けることができる。
【００９７】
また、差異判定基準値として、前述した第１の実施の形態にかかるユーザ体感品質推定モデル生成装置１で算出された差異判定基準値ＭＯＳｒｅｆを用いるようにしたので、ユーザ体感品質メディア推定値(ＭＯＳｍ)とユーザ体感品質ネットワーク推定値（ＭＯＳｎ）の比較結果すなわち推定値差ΔＭＯＳを、品質推定誤差を考慮して精度よく判定できる。
また、品質劣化要因情報として、前述した第１の実施の形態にかかるユーザ体感品質推定モデル生成装置１で生成された品質劣化要因情報を用いるようにしたので、リアルタイム系アプリケーションで送受信するメディアデータの送受信状況を示すメディア特徴量や、メディアデータのアナログ特性に関するアナログ設定情報などのアナログ要因に基づくユーザ体感品質の劣化要因を正確に特定できる。
【図面の簡単な説明】
【００９８】
【図１】本発明の第１の実施の形態にかかるユーザ体感品質推定モデル生成装置および品質管理装置が適用される品質管理システムの構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態にかかるユーザ体感品質推定モデル生成装置の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態にかかるユーザ体感品質推定モデル生成装置での品質推定モデル生成処理を示すフローチャートである。
【図４】本発明の第１の実施の形態にかかるユーザ体感品質推定モデル生成装置での差異判定基準値算出処理を示すフローチャートである。
【図５】ユーザ体感品質メディア推定値(ＭＯＳｍ)とユーザ体感品質ネットワーク推定値(ＭＯＳｎ)との分布例を示す説明図である。
【図６】信頼区間幅推定モデルを示す説明図である。
【図７】本発明の第１の実施の形態にかかるユーザ体感品質推定モデル生成装置での品質劣化要因情報生成処理を示すフローチャートである。
【図８】各分類に対する分散分析例（一元配置）を示す説明図である。
【図９】分散分析表を示す説明図である。
【図１０】本発明の第１の実施の形態にかかる品質管理装置の構成を示すブロック図である。
【図１１】本発明の第２の実施の形態にかかる品質管理装置の品質劣化要因特定処理を示すフローチャートである。
【図１２】本発明の第２の実施の形態にかかる品質管理装置の品質劣化要因特定処理（続き）を示すフローチャートである。
【図１３】本発明の第２の実施の形態にかかる品質管理装置の品質劣化要因特定処理（続き）を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００９９】
１…ユーザ体感品質推定モデル生成装置、１１…ネットワーク品質情報抽出部、１２…メディア品質情報抽出部、１３Ａ…処理データ、１３Ｂ…品質推定モデル、１３Ｃ…差異判定基準値、１３Ｄ…品質劣化要因情報、１４…品質推定モデル生成部、１５…差異判定基準値算出部、１６…品質劣化要因情報生成部、１７…品質劣化要因分析情報設定部、２，２Ａ，２Ｂ…品質管理装置、２１…パケット処理部、２２…ネットワーク品質情報測定部、２３…メディア品質情報測定部、２４…メディア品質情報送信部、２５…ユーザ体感品質推定部、２６…品質劣化要因特定部、２７…品質管理情報、２８…品質劣化要因分析情報設定部、３，３Ａ，３Ｂ…アプリケーション端末、３１…通信Ｉ／Ｆ部、３２…操作入力部、３３…画面表示部、３４…アプリケーション機能部、４…メディアパケット、５，５Ａ，５Ｂ…制御パケット、６，６Ａ，６Ｂ…ネットワーク品質情報、７，７Ａ，７Ｂ…品質劣化要因分析情報、８…アプリケーション用パケット、９…パケット通信網。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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