(57)【要約】【課題】運用者等が自身の知識や経験に基づいてメディアレートセットを決定する方法では、多大な時間と労力を必要とする割には最適なメディアレートセットを決定するのは困難であること。【解決手段】サーバ装置及びクライアント装置を含むメディア配信システムにおけるサーバ装置とクライアント装置との間のネットワークの可用帯域の確率密度関数をF(x)、サーバ装置が使用するメディアレート選択アルゴリズムをg、メディアレートの個数をmとするとき、或る可用帯域のときにメディアレート選択アルゴリズムgにより選択されるメディアレートと当該或る可用帯域との差を示す誤差関数の確率密度関数F(x)の下での期待値を表す第１の評価関数と、メディアレートの個数mを表す第２の評価関数とから構成されるメディアレートセット評価関数の値を最適にするようにメディアレートのセットを決定する。【選択図】図１
2012039483.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークを介して互いに通信可能に構成されたサーバ装置及びクライアント装置を含むメディア配信システムにおける前記サーバ装置と前記クライアント装置との間のネットワークの可用帯域の確率密度関数をF(x)、前記サーバ装置が使用するメディアレート選択アルゴリズムをg、メディアレートの個数をmとするとき、
或る可用帯域のときに前記メディアレート選択アルゴリズムgにより選択されるメディアレートと当該或る可用帯域との差を示す誤差関数の前記確率密度関数F(x)の下での期待値を表す第１の評価関数と、メディアレートの個数mを表す第２の評価関数とから構成されるメディアレートセット評価関数の値を最適にするようにメディアレートのセットを決定する最適メディアレートセット算出手段
を備えることを特徴とするメディアレートセット決定装置。
【請求項２】
前記メディアレートセット評価関数は、更に、
可用帯域が或る値から別の或る値に変化したときの前記メディアレート選択アルゴリズムgにより選択されるメディアレートの変化量を示す関数の前記確率密度関数の下での期待値を表す第３の評価関数を含んで構成される
ことを特徴とする請求項１に記載のメディアレートセット決定装置。
【請求項３】
前記メディアレートセット評価関数は、更に、
メディアデータのデータ量の総和を表す第４の評価関数を含んで構成される
ことを特徴とする請求項１または２に記載のメディアレートセット決定装置。
【請求項４】
前記最適メディアレートセット算出手段は、
任意の与えられたメディアレートセットに対して１つのメディアレートを追加する場合に前記メディアレートセット評価関数が最適となるように追加する手順を含む
ことを特徴とする請求項１乃至３の何れかに記載のメディアレートセット決定装置。
【請求項５】
前記最適メディアレートセット算出手段は、
任意の与えられたメディアレートセットの１つの要素であるメディアレートを、前記メディアレートセット評価関数が最適となるように更新する手順を含む
ことを特徴とする請求項１乃至４の何れかに記載のメディアレートセット決定装置。
【請求項６】
前記ネットワークの可用帯域を測定する可用帯域測定手段と、
前記可用帯域測定手段で複数回にわたって測定された前記ネットワークの可用帯域に基づいて前記確率密度関数F(x)を生成する可用帯域確率密度関数生成手段と
を備えることを特徴とする請求項１乃至５の何れかに記載のメディアレートセット決定装置。
【請求項７】
請求項１乃至６の何れかに記載のメディアレートセット決定装置と、
前記メディアレートセット決定装置によって決定されたメディアレートセットに従って、コンテンツを符号化してメディアデータを生成するメディアデータ生成手段と、
前記生成されたメディアデータを蓄積するメディアデータ記憶手段と、
前記蓄積されたメディアデータを前記クライアント装置へ配信する配信手段と
を備えることを特徴とするサーバ装置。
【請求項８】
ネットワークを介して互いに通信可能に構成されたサーバ装置及びクライアント装置を含むメディア配信システムにおける前記サーバ装置と前記クライアント装置との間のネットワークの可用帯域の確率密度関数をF(x)、前記サーバ装置が使用するメディアレート選択アルゴリズムをg、メディアレートの個数をmとするとき、
或る可用帯域のときに前記メディアレート選択アルゴリズムgにより選択されるメディアレートと当該或る可用帯域との差を示す誤差関数の前記確率密度関数F(x)の下での期待値を表す第１の評価関数と、メディアレートの個数mを表す第２の評価関数とから構成されるメディアレートセット評価関数の値を最適にするようにメディアレートのセットを決定する
ことを特徴とするメディアレートセット決定方法。
【請求項９】
ネットワークを介して互いに通信可能に構成されたサーバ装置及びクライアント装置を含むメディア配信システムにおける前記サーバ装置と前記クライアント装置との間のネットワークの可用帯域の確率密度関数をF(x)、前記サーバ装置が使用するメディアレート選択アルゴリズムをg、メディアレートの個数をmとするとき、
コンピュータを、
或る可用帯域のときに前記メディアレート選択アルゴリズムgにより選択されるメディアレートと当該或る可用帯域との差を示す誤差関数の前記確率密度関数F(x)の下での期待値を表す第１の評価関数と、メディアレートの個数mを表す第２の評価関数とから構成されるメディアレートセット評価関数の値を最適にするようにメディアレートのセットを決定する最適メディアレートセット算出手段
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、サーバ装置が配信するメディアデータのメディアレートの集合を決定する装置と方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ネットワークを介して互いに通信可能に構成されたサーバ装置及びクライアント装置を含むメディア配信システムの一種に、電子化された映像データや音声データ等のメディアデータのメディアレートを事前に決定された幾つかのメディアレートのうちから選択する方式のメディア配信システムが知られている（例えば特許文献１参照）。ここで、メディアレートとは、メディアデータを単位時間だけ等速再生するために必要なデータ量を指し、符号化レート、もしくはビットレートとも称する。
【０００３】
上述したようなメディア配信システムでは、サーバ装置は、コンテンツ（例えば、映像又は音声等を表す情報）を予め複数のメディアレートで符号化して蓄積されたメディアデータを保持しており、その複数のメディアレートの集合（本明細書では、メディアレートセットと称する）から任意の１つを選択し、当該メディアレートのメディアデータをクライアント装置へ送信可能に構成される。また、クライアント装置は、サーバ装置により送信されたメディアデータを受信しながら、受信したメディアデータを記憶装置に記憶させるとともに当該記憶されているメディアデータを再生する。
【０００４】
インターネットやモバイルネットワークなどベストエフォート型のネットワークを介している場合、ネットワークの可用帯域（単位時間あたりに通信可能なデータ量）が不十分であったり、大きく変動したりすることがある。このとき、サーバ装置が配信するメディアデータの到着が遅延したり、メディアデータが欠落したりするため、クライアント装置で再生が停止したり、再生するメディアデータの品質が劣化したりする。
【０００５】
特許文献１に記載のメディアレート選択方式は、クライアント装置の再生バッファ量（受信したメディアデータのうちの未だ再生していない部分）を目標値に近づけるように、サーバ装置が予め与えられた選択可能なメディアレートセットから１つのメディアレートを選択する。
【０００６】
これによれば、再生バッファ量を適切な範囲に維持することができる。従って、残余再生時間が過少となることによって、クライアント装置におけるコンテンツの再生が途切れることを防止することができる。
【０００７】
また、特許文献２に記載のメディアレート制御方式は、転送するデータの欠落からネットワークの輻輳を検出し、転送するメディアデータのメディアレートを制御する。特許文献２では、転送するときにリアルタイム処理でメディアレートを制御して符号化する方式について記載されているが、リアルタイム処理で符号化する計算量を削減する場合、予め複数のメディアレートで符号化して蓄積しておく方式が考えられる。
【０００８】
これによれば、ネットワークの輻輳によるメディアデータの欠落を抑制できる。従って、メディアデータの品質劣化を抑制することができる。
【０００９】
特許文献１，２をはじめ、ネットワーク状態（可用帯域やパケットロス率等）に応じてクライアント装置で再生されるメディアデータの品質が劣化しないように、予め与えられたメディアレートセットから１つを決定する技術が数多く開発されてきている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開２００４−１７２８３０号公報
【特許文献２】特開平５−２６００９０号公報
【非特許文献】
【００１１】
【非特許文献１】V.J.Ribeiro, R.H.Riedi, R.G.Baraniuk, J.Navratil, L.Cottrell, "pathChirp: Efficient Available Bandwidth Estimation for Network Paths, " Proc. Passive and Active Measurements Workshop, Apr.2003
【非特許文献２】M.Jain, C.Dovrolis, "End-to-End Available Bandwidth: Measurement Methodology, Dynamics, and Relation with TCP Throughtput, " Proc. SIGCOMM 2002, Vol.32, pp.295-308, Oct.2002
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
ネットワークを介して互いに通信可能に構成されたサーバ装置及びクライアント装置を含むメディア配信システムにおいて、上述したように、サーバ装置が予め与えられたメディアレートセットから適切な１つを選択して配信する技術が特許文献１，２等で提案ないし実用化されている。しかしながら、予め用意すべき最適なメディアレートセットを決定する装置は提案されていない。
【００１３】
上述したメディア配信システムは、そのシステムに最適なメディアレートセットが事前に準備されて初めて、所期の効果が発揮される。最適なメディアレートセットを決定する装置が存在しない状況では、メディア配信システムの開発者や運用者が自身の知識や経験に基づいて、メディアレートセットを決定することになる。しかし、このような決定方法では、多大な時間と労力を必要とする割には、最適なメディアレートセットを決定するのは困難である。若し、最適なメディアレートセットが用意されていなければ、ネットワーク状態に応じて適切にメディアレートを選択することができず、メディアデータの品質劣化を抑制することができなくなる。
【００１４】
一方で、メディアデータを予め符号化・蓄積しておかずに、配信するときにリアルタイム処理で符号化またはトランスコードすることによって、利用するネットワーク状態に適応したメディアレートで配信する方式のメディア配信システムが知られている。しかし、この方式は、配信時の符号化やトランスコードに伴う演算量が非常に多くなってしまう問題がある。
【００１５】
本発明の目的は、上述したような課題、すなわち、メディア配信システムの開発者や運用者が自身の知識や経験に基づいて予め用意すべきメディアレートセットを決定する方法では、多大な時間と労力を必要とする割には最適なメディアレートセットを決定するのは困難である、という課題を解決するメディアレートセット決定装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本発明の一形態にかかるメディアレートセット決定装置は、ネットワークを介して互いに通信可能に構成されたサーバ装置及びクライアント装置を含むメディア配信システムにおける上記サーバ装置と上記クライアント装置との間のネットワークの可用帯域の確率密度関数をF(x)、上記サーバ装置が使用するメディアレート選択アルゴリズムをg、メディアレートの個数をmとするとき、或る可用帯域のときに上記メディアレート選択アルゴリズムgにより選択されるメディアレートと当該或る可用帯域との差を示す誤差関数の上記確率密度関数F(x)の下での期待値を表す第１の評価関数と、メディアレートの個数mを表す第２の評価関数とから構成されるメディアレートセット評価関数の値を最適にするようにメディアレートのセットを決定する最適メディアレートセット算出手段を備える。
【発明の効果】
【００１７】
本発明は上述した構成を有するため、メディア配信システムに最適なメディアレートセットを決定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の第１の実施形態のブロック図である。
【図２】本発明の第２の実施形態で用いるメディアレートセット決定装置のブロック図である。
【図３】本発明の第２の実施形態で用いるメディアレートセット決定装置にて実行される順次局所最適化処理の手順を示すフローチャートである。
【図４】本発明の第２の実施形態で用いるメディアレートセット決定装置にて実行される繰り返し局所最適化処理の手順を示すフローチャートである。
【図５】本発明の第２の実施形態における順次局所最適化処理で決定されたメディアレートセットの一例を示す図である。
【図６】本発明の第２の実施形態における繰り返し局所最適化処理で決定されたメディアレートセットの一例を示す図である。
【図７】本発明の第２の実施形態で用いる評価関数を大域的最適化して決定されたメディアレートセットの一例を示す図である。
【図８】評価関数を用いずに直観的に決定したメディアレートセットの一例を示す図である。
【図９】本発明の第２の実施形態で決定した各方式のメディアレートセットの要素数と評価関数値を比較したグラフである。
【図１０】本発明の第２の実施形態の各方式で決定されたメディアレートセットを用いたときのメディアレート選択制御のシミュレーション結果を示すグラフである。
【図１１】本発明の第２の実施形態で用いる可用帯域確率密度関数と各方式で決定されたメディアレートセットとを示すグラフである。
【図１２】本発明の第３の実施形態のブロック図である。
【図１３】本発明の第４の実施形態のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
次に本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
[第１の実施形態]
図１を参照すると、本発明の第１の実施形態にかかるメディア配信システムは、サーバ装置１００と、クライアント装置２００と、メディアデータ記憶装置３００と、メディアレートセット決定装置４００と、コンテンツ記憶装置５００と、メディアデータ生成装置６００と、ネットワークＮＷとで構成される。
【００２０】
コンテンツ記憶装置５００は、ハードディスク装置等で構成され、映像または音声等を表すコンテンツを記憶する。
【００２１】
メディアレートセット決定装置４００は、コンテンツを符号化するメディアレートのセットを決定し、メディアデータ生成装置６００に通知する。
【００２２】
メディアデータ生成装置６００は、コンテンツ記憶装置５００に記憶されたコンテンツを符号化してメディアデータを生成し、メディアデータ記憶装置３００に蓄積する。メディアデータ生成装置６００は、同じコンテンツをメディアレートセット決定装置４００から通知されたメディアレートセットに従って、複数のメディアレートで符号化する。その際、Ｈ.２６４／ＳＶＣのようにマルチレイヤコーデックを利用してもよいし、複数のメディアレートで符号化してそれぞれ別々に蓄積しておいてもよい。
【００２３】
メディアデータ記憶装置３００は、ハードディスク装置等で構成され、メディアデータ生成装置６００で生成されたメディアデータを記憶する。
【００２４】
サーバ装置１００とクライアント装置２００とは、ネットワークＮＷを介して互いに通信可能なように構成されている。ネットワークＮＷは、例えばインターネットやモバイルネットワークで構成される。
【００２５】
サーバ装置１００は、メディアデータ記憶装置３００からメディアデータを読み出し、ネットワークＮＷを通じてクライアント装置２００へ送信（配信）する。その際、サーバ装置１００は、ネットワークＮＷの状況に応じて、適切なメディアレートを選択し、この選択したメディアレートのメディアデータをクライアント装置２００へ送信する。
【００２６】
クライアント装置２００は、サーバ装置１００により送信されたメディアデータを受信しながら、受信したメディアデータを記憶装置（図示せず）に記憶させるとともに当該記憶されているメディアデータを再生可能に構成される。
【００２７】
サーバ装置１００、クライアント装置２００、メディアデータ記憶装置３００、コンテンツ記憶装置５００、およびメディアデータ生成装置６００は、当該分野の当業者に良く知られた技術であるため、その詳細な説明は省略する。
【００２８】
次に、本実施形態におけるメディアレートセット決定装置４００について詳細に説明する。
【００２９】
メディアレートセット決定装置４００は、メディアレートセットを最適化問題により導出する。最適化問題は、各種の分野における設計などに利用されているが、メディアレートセットの決定に最適化問題を適用した事例は見当たらない。また、どのような最適化問題を立案すればよいかは、当該技術分野において自明ではない。本実施形態では、クライアント装置で再生されるメディアデータの品質と、メディアデータ作成コストとの２つを最適化する多目的最適化問題を立案し、クライアント装置で再生されるメディアデータの品質劣化抑制効果とメディアデータ作成コスト抑制効果との双方を高いレベルで満足するメディアレートセットを決定をする。
【００３０】
より具体的には、サーバ装置１００とクライアント装置２００との間のネットワークＮＷの可用帯域の確率密度関数をF(x)、サーバ装置１００が使用するメディアレート選択アルゴリズムをg、メディアレートの個数をmとするとき、メディアレートセット決定装置４００は、或る可用帯域のときにメディアレート選択アルゴリズムgにより選択されるメディアレートと当該或る可用帯域との差を示す誤差関数の確率密度関数F(x)の下での期待値（平均値とも称する）を表す第１の評価関数と、メディアレートの個数mを表す第２の評価関数とから構成されるメディアレートセット評価関数の値を最適にするようにメディアレートのセットを決定する最適メディアレートセット算出手段（図示せず）を備えている。
【００３１】
ネットワークＮＷの可用帯域により近いメディアレートでメディアデータをサーバ装置１００からクライアント装置２００へ送信できればできるほど、より高品質（高精細）なメディアデータの配信が可能となる。第１の評価関数は、このようなメディアデータの品質を評価する関数である。他方、メディアレートの種類が増えれば増えるほど、メディアデータを作成するコストが増大する。第２の評価関数は、このようなメディアデータの作成コストを評価する関数である。従って、これら２つの評価関数を含んで構成されるメディアレートセット評価関数の値を最適にするようにメディアレートのセットを決定することにより、クライアント装置で再生されるメディアデータの品質劣化抑制効果とメディアデータ作成コスト抑制効果との双方を高いレベルで満足するメディアレートセットを決定することができる。
【００３２】
上記のメディアレートセット決定装置４００の構成では、メディアレート評価関数は、第１および第２の評価関数から構成されていたが、その他の評価関数を更に含めるようにしてもよい。
【００３３】
例えば、メディアレートセット評価関数は、更に、可用帯域が或る値から別の或る値に変化したときのメディアレート選択アルゴリズムgにより選択されるメディアレートの変化量を示す関数の確率密度関数F(x)の下での期待値を表す第３の評価関数を含んで構成されていてもよい。一般にメディアレートが変動すればするほど、クライアント装置で再生されるメディアデータの品質がより大きく変動し、画面のちらつきや音声の変化によって視聴品質が劣化する。第３の評価関数は、このようなメディアデータの品質を評価する関数である。従って、更に第３の評価関数を含んで構成されるメディアレートセット評価関数の値を最適にするようにメディアレートのセットを決定することにより、クライアント装置で再生されるメディアデータの品質劣化抑制効果とメディアデータ作成コスト抑制効果との双方をより高いレベルで満足するメディアレートセットを決定することができる。
【００３４】
また、メディアレートセット評価関数は、更に、メディアデータのデータ量の総和を表す第４の評価関数を含んで構成されていてもよい。一般にメディアデータのデータ量が多くなればなるほど、保存するための記憶容量をより多く必要とするために保存コストがより嵩むことになる。第４の評価関数は、このような保存コストを評価する関数である。従って、更に第３の評価関数を含んで構成されるメディアレートセット評価関数の値を最適にするようにメディアレートのセットを決定することにより、クライアント装置で再生されるメディアデータの品質劣化抑制効果とメディアデータ作成コスト抑制効果とメディアデータ保存コスト抑制効果とを高いレベルで満足するメディアレートセットを決定することができる。
【００３５】
本実施形態のメディア配信システムは、サーバ装置１００とメディアデータ生成装置６００とメディアレートセット決定装置４００とをそれぞれ独立した装置で実現したが、これら３つの装置は物理的に独立している必要性は必ずしもない。例えば、サーバ装置１００とメディアデータ生成装置６００、サーバ装置１００とメディアレートセット決定装置４００、メディアデータ生成装置６００とメディアレートセット決定装置４００、サーバ装置１００とメディアデータ生成装置６００とメディアレートセット決定装置４００とを、それぞれ１台の装置で実現するようにしてもよい。
【００３６】
[第２の実施形態]
次に、本発明の第２の実施形態にかかるメディア配信システムについて説明する。図２は本実施形態にかかるメディア配信システムで用いられるメディアレートセット決定装置４００の構成を示すブロック図である。
【００３７】
図２を参照すると、本発明の第２の実施形態にかかるメディア配信システムのメディアレートセット決定装置４００は、可用帯域確率密度関数４０１と、メディアレート決定アルゴリズム４０２と、メディアレートと可用帯域との差４０３と、メディアレートの変化量４０４と、メディアレートセットの要素数４０５と、前記メディアレートと可用帯域との差４０３とメディアレートの変化量４０４とメディアレートセットの要素数４０５とを変数として有する関数であって、且つクライアント装置２００で再生されるメディアデータの品質及びメディアデータ作成コストに対応するように定められた関数である評価関数４０６と、この評価関数４０６に基づいて最適なメディアレートセットを決定する最適メディアレートセット算出部４０７と、を備える。
【００３８】
可用帯域確率密度関数４０１は、利用するネットワークの可用帯域（単位時間あたりに通信可能なデータ量）の確率密度関数である。可用帯域をｘ［Ｋｂｐｓ］としたとき、可用帯域確率密度関数をＦ（ｘ）と書くことにする。可用帯域は、０以上且つボトルネックリンク帯域Ａ［Ｋｂｐｓ］以下の実数となるため、可用帯域確率密度関数Ｆ（ｘ）の定義域は［０、Ａ］となる。例えば、ボトルネックリンク帯域がＨＳＤＰＡ（Ｈｉｇｈ Ｓｐｅｅｄ Ｄｏｗｎｌｉｎｋ Ｐａｃｋｅｔ Ａｃｃｅｓｓ）であれば、Ａ＝７、２１０［Ｋｂｐｓ］となる。Ｆ（ｘ）は数式１を満足する。ただし、∫［０、Ａ］ｄｘは０からＡまでのｘについての積分を表す。
【００３９】
[数式１]
∫［０、Ａ］Ｆ（ｘ）ｄｘ＝１  且つ  Ｆ（ｘ）≧０（ｘ∈［０、Ａ］）
【００４０】
可用帯域確率密度関数Ｆ（ｘ）は、利用するネットワークの可用帯域を予め計測し、その計測結果から生成しておく。可用帯域の計測方法は任意でよい。例えば、可用帯域計測ツールであるＰａｔｈＣｈｉｒｐ（非特許文献１）やＰａｔｈＬｏａｄ（非特許文献２）などを用いて可用帯域を計測することが考えられる。また、そのようにして複数回計測した結果に基づいて、確率密度関数を形成することが考えられる。
【００４１】
メディアレート決定アルゴリズム４０２は、サーバ装置１００にてメディアデータを配信するときにメディアレートセットの中から配信するメディアデータのメディアレートを決定するためのアルゴリズムである。ここで、利用するネットワークの現在の可用帯域がｘ［Ｋｂｐｓ］であるとき、メディアレートセットＲから１つのメディアレートｒ［Ｋｂｐｓ］が選択されるアルゴリズムであるとき、当該アルゴリズムをｇで表し、数式２のように記述することにする。
【００４２】
[数式２]
ｒ＝ｇ（ｘ、Ｒ）
ただし、メディアレートセットＲは、メディアレートの集合であるから、その要素数をｍ個とすると数式３のように記述できる。
【００４３】
[数式３]
Ｒ＝｛ｒ１,ｒ２,…,ｒｍ｝
【００４４】
評価関数４０６は、クライアント装置２００で再生されるメディアデータの品質及びメディアデータ作成コストに対応するように定められた関数であり、以下の（１）から（３）の３点のうち１つ又は複数の要素が含まれる。
【００４５】
（１）できるだけ高品質（高精細）であること
（２）品質の揺らぎがないこと
（３）メディアデータ作成コストが小さいこと
【００４６】
上記（１）は、できる限り高いメディアレートを選択できることを意味している。これは、すなわちできる限り可用帯域ｘ［Ｋｂｐｓ］に近いメディアレートを選択できることである。そこで、（１）に関する評価関数の要素として、メディアレートと可用帯域との差４０３を用いる。メディアレートと可用帯域との差４０３に関する評価関数の要素は、数式４のように表され、当該差が小さい程、評価関数値が小さくなる。
【００４７】
[数式４]
｛ｘ−ｇ（ｘ、Ｒ）｝2
【００４８】
上記（２）は、メディアレートの変動が少ないことを意味している。メディアレートが変動すると、クライアント装置２００で再生されるメディアデータの品質が大きく変動し、画面のちらつきや音声の変化によって視聴品質が劣化する。そこで、（２）に関する評価関数の要素として、メディアレートの変化量４０４を用いる。可用帯域がｘ［Ｋｂｐｓ］からｙ［Ｋｂｐｓ］に変化したときの、メディアレートの変化量４０４に関する評価関数の要素は、数式５のように表され、当該変化量が小さい程評価関数値が小さくなる。
【００４９】
[数式５]
｛ｇ（ｙ、Ｒ）−ｇ（ｘ、Ｒ）｝2
【００５０】
上記（３）については、用意するメディアレートの数、すなわちメディアレートセットの要素数が小さい程、メディアデータ作成コストが小さいと考える。そこで、（３）に関する評価関数の要素として、メディアレートセットの要素数４０５を用いる。メディアレートセットの要素数４０５をｍ個とした場合、メディアレートセットの要素数４０５に関する評価関数の要素は、数式６のように表され、当該要素数が小さい程、評価関数値が小さくなる。
【００５１】
[数式６]
ｍ2
【００５２】
以上の評価関数の要素を、可用帯域確率密度関数Ｆ（ｘ）の定義域全域に渡って計算することによって、数式７のように評価関数Ｊは定義される。ただし、∫∫［０、Ａ］ｄｘｄｙは、∫［０、Ａ］ｄｘ∫［０、Ａ］ｄｙを表す。
【００５３】
[数式７]
Ｊ＝∫［０、Ａ］（｛ｘ−ｇ（ｘ、Ｒ）｝2）Ｆ（ｘ）ｄｘ＋∫∫［０、Ａ］（｛ｇ（ｙ、Ｒ）−ｇ（ｘ、Ｒ）｝2）Ｆ（ｘ）Ｆ（ｙ）ｄｘｄｙ＋ｍ2
【００５４】
以上３つの評価関数の要素について考慮したが、メディアデータ保存コストという第４の要素を考慮してもよい。この場合、メディアデータのデータ量がコストとして計算されるため、数式８で表される値を評価関数に加えると良い。ただし、Σ［ｉ＝１→ｍ］は１からｍまでの総和を表す。
【００５５】
[数式８]
（Σ［ｉ＝１→ｍ］ｒｉ）2
【００５６】
また、上記の数式４から数式８まで全て２次形式（２乗で表された値）を用いてきたが、評価関数の要素はこれに限らず絶対値などを用いてもよい。
【００５７】
最適メディアレートセット算出部４０７は、評価関数４０６を最小にするメディアレートセットＲを算出する。一般にＦ（ｘ）やｇ（ｘ、Ｒ）は非線形である。特にｇ（ｘ、Ｒ）は非線形かつ離散である。このため、評価関数Ｊを最小にする解（大域的最適解）を算出することは困難である。そこで、大域的最適解ではないが、大域的最適解に近いメディアレートセットを算出する方法について、図３と図４を参照して詳細に説明する。
【００５８】
図３は、最適メディアレートセット算出部４０７にて実行される処理の手順の一例を表している。
【００５９】
ＳＴＥＰ１０１は、ループ回数をカウントするための変数ｎに１を代入して初期化するステップである。
【００６０】
ＳＴＥＰ１０２は、評価関数４０６を最小にするメディアレートセットＲを探索するメディアレートセットの要素数をＮとしたとき、ｎがＮを上回っているか否かを判定するステップである。メディアレートセットの要素数Ｎは、例えばＮ＝８としたとき、メディアレートセットの要素数が８以下のもので、評価関数４０６を最小にするメディアレートセットＲを探すということを意味する。
【００６１】
ＳＴＥＰ１０３について説明するにあたり、変数をいくつか定義しておく。Ｊは、評価関数４０６を表す。Ｒｎ−１は、ＳＴＥＰ１０３のループにおける１回前に算出されたメディアレートセットを表す。ただし、ｎ＝１のときのＲｎ−１＝Ｒ０は、空集合とする。ｒは実数であり、メディアレートセットＲｎ−１に追加すべきｎ個目のメディアレートを表す変数である。ＳＴＥＰ１０３の処理は、ＡＲＧＭＩＮなる関数で表している。ＡＲＧＭＩＮは、評価関数４０６であるＪと、ｎ−１個の要素を持つメディアレートセットＲｎ−１とが与えられたとき、ｎ個目のメディアレートｒをメディアレートセットに追加した場合に、評価関数Ｊを最小にするｎ個目のメディアレートｒを追加したｎ個の要素を持つメディアレートセットＲｎを算出する関数である。このとき、評価関数Ｊを最小にするｎ個目のメディアレートｒを算出するためにいかなる最適解探索方式を適用してもよく、例えば、線形探索方式、二分木探索方式を適用するとよい。
【００６２】
ＳＴＥＰ１０４は、変数ｎを１だけ増加させるステップである。以上より、ｎ＝１からｎ＝Ｎまで、ＳＴＥＰ１０２から１０４が繰り返されることになる。
【００６３】
ＳＴＥＰ１０５は、ＳＴＥＰ１０３で算出されたｎ個のメディアレートセットＲ１、Ｒ２、…、Ｒｎのうち、評価関数Ｊを最小にするメディアレートセットＲＯＰＴを算出するステップであり、当該ステップをＡＲＧＭＩＮ［Ｊ、Ｒｉ］で表している。
【００６４】
図３に記載の最適メディアレートセット算出部４０７にて実行される処理の手順は、メディアレートセットの要素数が１個から順番にＮ個まで算出していく方式であり、以降では、これを順次局所最適化方式と呼ぶことにする。
【００６５】
評価関数Ｊのように数学的に解析的でない（もしくは微分可能でない）関数の最適解（最適なメディアレートセット）を算出する際、当該関数が複数変数を持つ場合、最適解を算出するためには指数時間の計算時間を要してしまうが、順次局所最適化方式を適用することによって、大域的最適解（厳密な最適解）を得ることはできないが、それに近い値を実用的な計算時間で算出可能になる。
【００６６】
図４は最適メディアレートセット算出部４０７にて実行される処理の手順の他の例を表しており、図３の順次局所最適化方式よりも高精度な最適解を算出可能となる。順次局所最適化方式では精度が不十分である場合、図４に示す手順を使用すればよい。以下、図４の手順について詳細に説明する。
【００６７】
ＳＴＥＰ２０１は、ループ回数をカウントするための変数ｎに１を代入して初期化するステップであり、図３のＳＴＥＰ１０１に等しい。
【００６８】
ＳＴＥＰ２０２は、評価関数４０６を最小にするメディアレートセットＲを探索するメディアレートセットの要素数をＮとしたとき、ｎがＮを上回っているか否かを判定するステップであり、図３のＳＴＥＰ１０２に等しい。
【００６９】
ＳＴＥＰ２０３は、評価関数４０６であるＪとｎ−１個の要素を持つメディアレートセットＲｎ−１とが与えられたとき、ｎ個目のメディアレートｒをメディアレートセットに追加した場合に、評価関数Ｊを最小にするｎ個目のメディアレートｒを追加したｎ個の要素を持つメディアレートセットＲｎを算出するステップであり、図３のＳＴＥＰ１０３に等しい。
【００７０】
ＳＴＥＰ２０４は、ループ回数をカウントするための変数ｍに１を代入して初期化するステップである。
【００７１】
ＳＴＥＰ２０５は、変数ｍが所定の値Ｍを超えているか、もしくは変数ｎが１か否かを判断するステップである。
【００７２】
ＳＴＥＰ２０６は、変数ｎの値を１だけ増加させるステップである。
【００７３】
ＳＴＥＰ２０７は、１からｎまでの整数からランダムに１つの整数ｋを選出するステップである。ただし、１回前に選出した整数と異なる値を選出するよう構成されているものとする。
【００７４】
ＳＴＥＰ２０８は、ＳＴＥＰ２０３で算出されたメディアレートセットＲｎからｋ番目の要素（メディアレート）であるｒｋを取り出した（削除した）メディアレートセットＲＴＭＰを算出するステップである。
【００７５】
ＳＴＥＰ２０９は、ＳＴＥＰ２０３と同様の処理手順であるが、ＲｎがＲＴＭＰに置き換わっている。ＳＴＥＰ２０９の処理は、すなわち、ＳＴＥＰ２０３で得られたメディアレートセットＲｎからｋ番目の要素を最適な値に更新する処理である。
【００７６】
ＳＴＥＰ２１０は、変数ｍの値を１だけ増加させるステップである。
【００７７】
ＳＴＥＰ２１１は、ＳＴＥＰ２０９で算出されたｎ個のメディアレートセットＲ１、Ｒ２、…、Ｒｎのうち、評価関数Ｊを最小にするメディアレートセットＲＯＰＴを算出するステップであり、図３のＳＴＥＰ１０５に等しい。
【００７８】
図４に記載の最適メディアレートセット算出部４０７にて実行される処理の手順は、図３に記載の処理手順にＳＴＥＰ２０５からＳＴＥＰ２１０を追加した処理手順である。すなわち、図３に記載の処理手順で算出されたメディアレートセットに対して各要素を１つずつ取り出して繰り返し最適な値に更新していく処理手順であり、順次局所最適化方式よりも高精度な最適解の算出が可能となる。以降では、この処理手順を繰り返し局所最適化方式と呼ぶことにする。
【００７９】
＜具体例＞
次に、以上で説明したメディアレートセット決定装置４００を適用した具体例について説明する。
【００８０】
事前に得られた可用帯域密度関数４０１は、数式９に示すように、平均２、０００Ｋｂｐｓ、標準偏差５００Ｋｂｐｓの正規分布に従うとする。
【００８１】
[数式９]
Ｆ（ｘ）＝Ｎ（２０００、５００）
【００８２】
また、メディアレート決定アルゴリズム４０２は、与えられたメディアレートセットの中から可用帯域を超えない最大のメディアレートを選択するものとし、数式１０で表現されるものとする。
【００８３】
[数式１０]
ｇ（ｘ、Ｒ）＝ｍａｘ｛ｒ｜ｒ≦ｘ、ｒ∈Ｒ｝
【００８４】
このとき、数式７で表された評価関数Jを最小にするメディアレートセットを、順次局所最適化方式で算出すると、図５に示す算出結果が得られる。図５中、{}はメディアレートセットを示し、{}内の数値はメディアレート（単位はＫｂｐｓ）を示す。
【００８５】
図５を参照すると、要素数５のメディアレートセットＲ＝｛１１４０、２００３、６２３、１５７５、２３２８｝の評価関数値が０.６５４と最も小さくなっているため、このメディアレートセットが評価関数Ｊを最小にするメディアレートセットＲＯＰＴとなる。
【００８６】
一方、同一条件にて繰り返し局所最適化方式で算出した場合、図６に示すようなメディアレートセットが得られる。要素数５のメディアレートセットＲ＝｛６５０、１１２５、１５７５、１７７８、２０２５｝の評価関数値が０.６５０となっており、評価関数Ｊを最小化できている。また、全ての要素数において、順次局所最適化方式を上回っていることが分かる。
【００８７】
図７は、網羅的に大域的最適解を探索した結果を示している。前述した通り、網羅的に大域的最適解を算出するには指数時間の計算時間を必要とするため、一般的なパーソナルコンピュータでは分解能が５０Ｋｂｐｓであり、要素数が４までが限界である。
【００８８】
繰り返し局所最適化方式（図６）と網羅的に大域的最適解を探索した結果（図７）とを比較すると、繰り返し局所最適化方式は、非常に大域的最適解に近い解を算出できていることがわかる。
【００８９】
図８は、前述の最適化方式を適用せずに、可用帯域確率密度関数を参照して、ネットワーク管理者等が直感的にメディアレートセットを選出した結果を示している。各最適化方式と比較して、評価関数値が大きな値になってしまっていることがわかる。
【００９０】
図９は、網羅的に大域的最適解を探索して求められることができた最大の要素数４の場合について、繰り返し局所最適化方式（図６）、大域的最適解（図７）及び最適化なし（図８）の結果を折れ線グラフで表し比較したものである。この図９によれば、繰り返し局所最適化方式は、大域的最適解に近い解を算出できていることが一目できる。
【００９１】
図１０は、可用帯域確率密度関数Ｆ（ｘ）が数式９で表され、メディアレート決定アルゴリズムが数式１０で表される場合のメディアレート制御のシミュレーション結果を示している。図１０において、横軸は時刻［秒］、縦軸はメディアレート［Ｋｂｐｓ］を示す。一点鎖線は、可用帯域の時間的な変化を示す。可用帯域が一点鎖線のように変化した場合に、サーバ装置のメディアレート制御によって、どのようなメディアレートが選択されているかを示したのが、実線と破線である。このうち、実線が繰り返し局所最適化方式によってメディアレートセットを選択した場合、点線が最適化しないでメディアレートセットを決定した場合を示している。なお、繰り返し局所最適化方式で決定したメディアレートセットはＲ＝｛７５８、１３５０、１８００、２２５０｝であり、最適化していないメディアレートセットはＲ＝｛５００、７５０、１０００、２０００｝とした。
【００９２】
図１０を参照すると、繰り返し局所最適化方式は、選出した４つのメディアレートを全て活用できており、可用帯域の変動に効率良く追従できている様子が確認できる。一方、最適化なしのメディアレートセットでは、選出した４つのうち３つしか活用できていない上に、可用帯域変動への追従が悪く、可用帯域よりも必要以上に小さなメディアレートを使用せざるを得ない状況が多くなっている。
【００９３】
図１１は、数式９で表される可用帯域確率密度関数のグラフに、繰り返し局所最適化方式で決定した要素数４のメディアレートセットと、最適化していない要素数４のメディアレートセットをプロットした図である。繰り返し局所最適化方式で決定したメディアレートは、最適化なしのメディアレートセットと比較して、確率が高い可用帯域の値をカバーし、かつ高いメディアレートを達成していることがわかる。
【００９４】
[第３の実施形態]
次に、本発明の第３の実施形態にかかるメディア配信システムについて説明する。図１２は本実施形態にかかるメディア配信システムで用いられるメディアレートセット決定装置４００の構成を示すブロック図である。
【００９５】
図１２を参照すると、本発明の第３の実施形態にかかるメディア配信システムのメディアレートセット決定装置４００は、主な機能部として、通信インターフェース部（以下、通信Ｉ／Ｆ部という）４１１、操作入力部４１２、画面表示部４１３、記憶部４１４、および演算処理部４１５が設けられている。
【００９６】
通信Ｉ／Ｆ部４１１は、専用のデータ通信回路からなり、図示しない通信回線およびネットワークＮＷを介して接続されたクライアント装置２００などの各種装置との間でデータ通信を行う機能を有している。上記通信回線およびネットワークＮＷは、サーバ装置１００とクライアント装置２００とを接続する通信回線およびネットワークＮＷと同じであることが望ましい。
【００９７】
操作入力部４１２は、キーボードやマウスなどの操作入力装置からなり、オペレータの操作を検出して演算処理部４１５に出力する機能を有している。
【００９８】
画面表示部４１３は、ＬＣＤやＰＤＰなどの画面表示装置からなり、演算処理部４１５からの指示に応じて、決定されたメディアレートセットなどの各種情報を画面表示する機能を有している。
【００９９】
記憶部４１４は、ハードディスクやメモリなどの記憶装置からなり、演算処理部４１５での各種処理に必要な処理情報やプログラム４１４Ｐを記憶する機能を有している。プログラム４１４Ｐは、演算処理部４１５に読み込まれて実行されることにより各種処理部を実現するプログラムであり、通信Ｉ／Ｆ部４１１などのデータ入出力機能を介して外部装置（図示せず）や記憶媒体（図示せず）から予め読み込まれて記憶部４１４に保存される。記憶部４１４で記憶される主な処理情報として、可用帯域確率密度関数４１４Ａ、メディアレート決定アルゴリズム４１４Ｂ、および評価関数４１４Ｃがある。
【０１００】
可用帯域確率密度関数４１４Ａは、メディア配信システムにおけるサーバ装置１００とクライアント装置２００との間のネットワークの可用帯域の確率密度関数である。
【０１０１】
メディアレート決定アルゴリズム４１４Ｂは、サーバ装置１００にてメディアデータを配信するときにメディアレートセットの中から配信するメディアデータのメディアレートを決定するためのアルゴリズムである。メディアレート決定アルゴリズム４１４Ｂは、例えば第２の実施形態の数式１０に相当する。
【０１０２】
評価関数４１４Ｃは、第１の実施形態で説明したメディアレート評価関数や、第２の実施形態における数式７による評価関数に相当する。
【０１０３】
演算処理部４１５は、ＣＰＵなどのマイクロプロセッサとその周辺回路を有し、記憶部４１４からプログラム４１４Ｐを読み込んで実行することにより、上記ハードウェアとプログラム４１４Ｐとを協働させて各種処理部を実現する機能を有している。演算処理部４１５で実現される主な処理部として、可用帯域測定手段４１５Ａ、可用帯域確率密度関数生成手段４１５Ｂ、評価関数生成手段４１５Ｃ、および最適メディアレートセット算出手段４１５Ｄがある。
【０１０４】
可用帯域測定手段４１５Ａは、非特許文献１または２に記載されるような可用帯域計測ツールを使用して、サーバ装置１００とクライアント装置２００との間のネットワークの可用帯域を測定する機能を有する。可用帯域測定手段４１５Ａは、サーバ装置１００に接続されるクライアント装置２００について、複数回にわたって可用帯域を測定する。また、サーバ装置１００に複数のクライアント装置２００が接続される場合、その複数のクライアント装置について、複数回にわたって可用帯域を測定する。これらの測定結果は、可用帯域確率密度関数生成手段４１５Ｂに伝達される。
【０１０５】
可用帯域確率密度関数生成手段４１５Ｂは、可用帯域測定手段４１５Ａで測定された可用帯域の測定結果から、サーバ装置１００とクライアント装置２００との間のネットワークの可用帯域の確率密度関数を生成する。生成する確率密度関数は、測定された複数の可用帯域の測定結果に適合するものであれば、数式で表現された関数であっても良いし、グラフ形式で表現された関数であってもよい。可用帯域確率密度関数生成手段４１５Ｂは、生成した関数を、可用帯域確率密度関数４１４Ａとして記憶部４１４に記憶する。
【０１０６】
評価関数生成手段４１５Ｃは、記憶部４１４に記憶された可用帯域確率密度関数４１４Ａとメディアレート決定アルゴリズム４１４Ｂを用いて、第１の実施形態で説明したメディアレート評価関数や、第２の実施形態における数式７による評価関数を生成し、評価関数４１４Ｃとして記憶部４１４に記憶する。
【０１０７】
最適メディアレートセット算出手段４１５Ｄは、記憶部４１４に記憶された評価関数４１４Ｃを用いて、最適なメディアレートセットを決定する。決定されたメディアレートセットは、通信Ｉ／Ｆ部４１１を通じてメディアデータ生成装置６００へ送信されると共に、必要に応じて画面表示部４１３に表示される。
【０１０８】
このように本実施形態のメディアレートセット決定装置４００は、実際に測定した可用帯域に基づく確率密度関数を使用して、最適なメディアレートセットを決定することができる。
【０１０９】
[第４の実施形態]
次に、本発明の第４の実施形態にかかるメディア配信システムについて説明する。図１３は本実施形態にかかるメディア配信システムで用いられるサーバ装置１００の構成を示すブロック図である。
【０１１０】
図１２を参照すると、本発明の第４の実施形態にかかるメディア配信システムのサーバ装置１００は、メディアレートセット決定装置としてのメディアレートセット決定機能と、メディアデータ生成装置としてのメディアデータ生成機能と、サーバ装置としてのメディアデータ配信機能とを兼ね備えている。
【０１１１】
本実施形態のサーバ装置１００は、主な機能部として、通信Ｉ／Ｆ部４１１、操作入力部４１２、画面表示部４１３、記憶部４１４、および演算処理部４１５が設けられている。
【０１１２】
通信Ｉ／Ｆ部４１１は、専用のデータ通信回路からなり、図示しない通信回線およびネットワークＮＷを介して接続されたクライアント装置２００などの各種装置との間でデータ通信を行う機能を有している。
【０１１３】
操作入力部４１２は、キーボードやマウスなどの操作入力装置からなり、オペレータの操作を検出して演算処理部４１５に出力する機能を有している。
【０１１４】
画面表示部４１３は、ＬＣＤやＰＤＰなどの画面表示装置からなり、演算処理部４１５からの指示に応じて、決定されたメディアレートセットや配信状況などの各種情報を画面表示する機能を有している。
【０１１５】
記憶部４１４は、ハードディスクやメモリなどの記憶装置からなり、演算処理部４１５での各種処理に必要な処理情報やプログラム４１４Ｐを記憶する機能を有している。プログラム４１４Ｐは、演算処理部４１５に読み込まれて実行されることにより各種処理部を実現するプログラムであり、通信Ｉ／Ｆ部４１１などのデータ入出力機能を介して外部装置（図示せず）や記憶媒体（図示せず）から予め読み込まれて記憶部４１４に保存される。記憶部４１４で記憶される主な処理情報として、可用帯域確率密度関数４１４Ａ、メディアレート決定アルゴリズム４１４Ｂ、評価関数４１４Ｃ、コンテンツ４１４Ｄ、およびメディアデータ４１４Ｅがある。
【０１１６】
可用帯域確率密度関数４１４Ａは、自サーバ装置１００とクライアント装置２００との間のネットワークの可用帯域の確率密度関数である。
【０１１７】
メディアレート決定アルゴリズム４１４Ｂは、自サーバ装置１００にてメディアデータを配信するときにメディアレートセットの中から配信するメディアデータのメディアレートを決定するためのアルゴリズムである。メディアレート決定アルゴリズム４１４Ｂは、例えば第２の実施形態の数式１０に相当する。
【０１１８】
評価関数４１４Ｃは、第１の実施形態で説明したメディアレート評価関数や、第２の実施形態における数式７による評価関数に相当する。
【０１１９】
コンテンツ４１４Ｄは、配信対象となる映像や音声などの情報である。
【０１２０】
メディアデータ４１４Ｅは、コンテンツ４１４Ｄを符号化して生成したデータである。
【０１２１】
演算処理部４１５は、ＣＰＵなどのマイクロプロセッサとその周辺回路を有し、記憶部４１４からプログラム４１４Ｐを読み込んで実行することにより、上記ハードウェアとプログラム４１４Ｐとを協働させて各種処理部を実現する機能を有している。演算処理部４１５で実現される主な処理部として、可用帯域測定手段４１５Ａ、可用帯域確率密度関数生成手段４１５Ｂ、評価関数生成手段４１５Ｃ、最適メディアレートセット算出手段４１５Ｄ、メディアデータ生成手段４１５Ｅ、および配信手段４１５Ｆがある。
【０１２２】
可用帯域測定手段４１５Ａは、非特許文献１または２に記載されるような可用帯域計測ツールを使用して、自サーバ装置１００とクライアント装置２００との間のネットワークの可用帯域を測定する機能を有する。可用帯域測定手段４１５Ａは、自サーバ装置１００に接続されるクライアント装置２００について、複数回にわたって可用帯域を測定する。また、自サーバ装置１００に複数のクライアント装置２００が接続される場合、その複数のクライアント装置について、複数回にわたって可用帯域を測定する。これらの測定結果は、可用帯域確率密度関数生成手段４１５Ｂに伝達される。
【０１２３】
可用帯域確率密度関数生成手段４１５Ｂは、可用帯域測定手段４１５Ａで測定された可用帯域の測定結果から、自サーバ装置１００とクライアント装置２００との間のネットワークの可用帯域の確率密度関数を生成する。生成する確率密度関数は、測定された複数の可用帯域の測定結果に適合するものであれば、数式で表現された関数であっても良いし、グラフ形式で表現された関数であってもよい。可用帯域確率密度関数生成手段４１５Ｂは、生成した関数を、可用帯域確率密度関数４１４Ａとして記憶部４１４に記憶する。
【０１２４】
評価関数生成手段４１５Ｃは、記憶部４１４に記憶された可用帯域確率密度関数４１４Ａとメディアレート決定アルゴリズム４１４Ｂを用いて、第１の実施形態で説明したメディアレート評価関数や、第２の実施形態における数式７による評価関数を生成し、評価関数４１４Ｃとして記憶部４１４に記憶する。
【０１２５】
最適メディアレートセット算出手段４１５Ｄは、記憶部４１４に記憶された評価関数４１４Ｃを用いて、最適なメディアレートセットを決定する。決定されたメディアレートセットは、メディアデータ生成手段４１５Ｅに伝達されると共に、必要に応じて画面表示部４１３に表示される。
【０１２６】
メディアデータ生成手段４１５Ｅは、最適メディアレートセット算出手段４１５Ｄから伝達されたメディアレートセットに従って、記憶部４１４に記憶されたコンテンツ４１４Ｄを符号化してメディアデータ４１４Ｅを生成し、記憶部４１４に蓄積する。
【０１２７】
配信手段４１５Ｆは、記憶部４１４からメディアデータ４１４Ｆを読み出し、ネットワークＮＷを通じてクライアント装置２００へ送信（配信）する。その際、サーバ装置１００は、メディアレート決定アルゴリズム４１４Ｂを用いて、ネットワークＮＷの状況に応じた適切なメディアレートを選択し、この選択したメディアレートのメディアデータをクライアント装置２００へ送信する。
【０１２８】
このように本実施形態のサーバ装置１００は、実際に測定した可用帯域に基づく確率密度関数を使用して最適なメディアレートセットを決定し、この決定したメディアレートセットに従ってコンテンツを符号化してメディアデータを生成し、クライアント端末２００へ配信することができる。
【産業上の利用可能性】
【０１２９】
本発明は、映像配信や音声配信などに適用できる。
【符号の説明】
【０１３０】
１００  サーバ装置
２００  クライアント装置
３００  メディアデータ記憶装置
４００  メディアレートセット決定装置
４０１  可用帯域確率密度関数
４０２  メディアレート決定アルゴリズム
４０３  メディアレートと可用帯域との差
４０４  メディアレートの変化量
４０５  メディアレートセットの要素数
４０６  評価関数
４０７  最適メディアレートセット算出部
５００  コンテンツ記憶装置
６００  メディアデータ生成装置
ＮＷ    ネットワーク
【図１】
2012039483.tif 000003
【図２】
2012039483.tif 000004
【図３】
2012039483.tif 000005
【図４】
2012039483.tif 000006
【図５】
2012039483.tif 000007
【図６】
2012039483.tif 000008
【図７】
2012039483.tif 000009
【図８】
2012039483.tif 000010
【図９】
2012039483.tif 000011
【図１０】
2012039483.tif 000012
【図１１】
2012039483.tif 000013
【図１２】
2012039483.tif 000014
【図１３】
2012039483.tif 000015