[논문]유비쿼터스 환경에 적합한 IP 통화품질 측정 모델

최승권; 이병록; 신병곤; 김선철; 조용환

유비쿼터스 환경에 적합한 IP 통화품질 측정 모델
Suitable IP Currency Quality Measurement Model in Ubiquitous Environment 원문보기

본 논문은 IP를 통한 화상전화 서비스 환경에서 통화 품질 측정 E-Model을 개선하여 품질 분석과 유비쿼터스 환경에 적합한 화상전화 서비스 통화 품질 측정 모델을 제안한다. 이 연구는 영상전송에서 여러 손실 요소 중 부호화 및 지연에 관련된 모델을, 음성에서는 버스트 패킷 손실과 최신 효과를 적용하여 화상전화 서비스의 품질을 측정할 수 있게 하며, NR factor측정 모델과 UR factor측정 모델을 사용하여 사용자가 인지하는 실제 품질에 더 가깝도록 지연과 최신효과를 추가하는 방법을 제공한다. 결과적으로 화상전화 서비스 통화 품질 모델에 최신 효과를 감안하여 기존 모델보다 더 정확한 결과 값을 보일 수 있다.

This paper proposes a quality measurement model for video phone service over IP environment. Proposed model enhances conventional E-Model by using quality analysis and this model is suitable for ubiquitous environment. This research measures video phone quality by applying bust packet loss and recency effect. It uses delay and recency effect for compensating actual quality and recognized quality of user using NR and UR factor. Simulation results show that this model can provide more precise results than conventional model by considering recency effect of video phone service quality measurement model.

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

따라서 본 논문에서는 기존의 화상전화 서비스의 통 화 품질 측정에서 고려되지 않았던 2가지 요소를 개선하였다. 개선 요소는 기존 E-Model의 랜덤 패킷 손실의 한계를 대체하기 위하여 패킷 손실 값을 반영하여 보다 정교한 측정이 가능한 것을 보았다.
따라서 본 논문에서는 이러한 단점을 개선하기 위해 개선된 E-Model을 제안함으로 이러한 문제를 해결하고 자 한다.

가설 설정

. 장비 지연 : 저속 코덱은 고속의 코덱보다 신호를 압축하기 때문에 오디오 신호가 감쇄된다.
패킷 손실 이벤트는 일정구간에 패킷 손실을 주고 최 신효과를 가정하여 설정 하였다.

제안 방법

에서는 화상전화 서비스에 대한 고찰과 함께 기존의 화상전송 및 VoIP 통화품질 평가 모델과 문제점 들을 살펴보았다. 그리고 현재 가장 보편적으로 이용되고 있는 E-Model의 단점을 개선한 E-Model을 제안하였다. ITU-T/ITU-R에서 표준화한 E-Modde 현재 가장 보편적으로 이용되고 있으나, 많은 문제점을 가지고 있기도 하다.
본 논문에서 제시한 개선된 E-Modele 기존의 E-Model을 기본으로 하여 모델링을 한 후 최근 많은 문제가 되고 있는 패킷 손실을 고려하였다. 개선된 E-Model의 흐름도는 [그림 9]와 같다.
앞서 저안한 향상된 E-Model의 성능을 평가하기 위 하여, [그림 10]과 같이 마코프 체인을 사용하는 2-상태 의 길버트 모델을 구현하고 버스트 패킷 손실 특성을 설 명하기 위해 사용하였다.
이것은 종단으로부터의 결과와 네트 워크의 전송 특성이 모델이 적용될 당시를 고려하지 않 았다는 것이다. 이러한 단점을 보완하기 위해 본 논문에서는 전송 시스템과 종단 장비 모두에서 기술적인 발전 을 제공하는 개념을 제시하였고, 기존 모델을 업데이트 하고 유지하기 쉽게 설계하였다. VoIP 서비스는 또한 사용자들에게 접근에 대한 장점이 있을 때 감쇄 요소의 보상을 부여하게 된다.
제안한 E-Modele 기존 방법에서 보다 품질 측정의 통계적 평가를 제공함으로써 차별화 될 수 있다. scale 1-5안의 통신 상황을 위한 MOScqe는 R요소로부터 얻을 수 있다.

성능/효과

따라서 본 논문에서는 기존의 화상전화 서비스의 통 화 품질 측정에서 고려되지 않았던 2가지 요소를 개선하였다. 개선 요소는 기존 E-Model의 랜덤 패킷 손실의 한계를 대체하기 위하여 패킷 손실 값을 반영하여 보다 정교한 측정이 가능한 것을 보았다. 또한 기존에 E-Model에서 무시되었던 time varying impairment 값을 최신 효과의 도입으로 해결하였다.
개선된 E-Model의 NR factor 결과는 MOS Score로 변환하여 MOS, PESQ, 기존 E-Model과 비교하였으며 패킷 손실은 0-10%로 변화를 주며 손실별 결과를 확인 하였다. [그림 12]는 위 환경의 실험결과를 도식화 했다.
결과와 같이 실제 사용자가 느끼는 서비스 품질은 같은 양의패킷 손실이라도 버스트 패킷손실이 더 나쁜 영향을 줌을 알 수 있다. 기존 모델에서는 랜덤과 버스트 패킷 손 실 모두 같은 MOS score를 보이나 제안한 E-Model에 서는 버스트 패킷 손실시 사람이 느끼는 것과 마찬가지로 더 낮은 점수를 보이고 있음을 볼 수 있다.
사용자가 인지하는 실제 품질에 더 가깝도록 지연과 최신효과를 추가한 것을 의미하며 결과는 개선된 E- Model의 UR factor가 시간에 따라 변화하는 최신효과를 보상함을 보여준다. 또한 M0S나 기존의 E-Model에 비해 더 객관적으로 통화품질 측정이 가능함을 알 수 있다. 이는 M0S 와 E-Modele 하나의 호 동안의 통화 품 질이 상대적으로 일정하다고 가정 이지만 개선된 E-Modele 최신효과와 같은 시간에 따라 변화하는 요 소들을 감안할 수 있음을 [그림 13]에서 볼 수 있다.
개선 요소는 기존 E-Model의 랜덤 패킷 손실의 한계를 대체하기 위하여 패킷 손실 값을 반영하여 보다 정교한 측정이 가능한 것을 보았다. 또한 기존에 E-Model에서 무시되었던 time varying impairment 값을 최신 효과의 도입으로 해결하였다. 패킷 손실 모델을 통한 시뮬레이션 결과에서도 개선된 E-Model이 두 결과 값 NR factor와 UR factor를 통한 통화 품질 측정 결과 기존 모델보다 더 정교하고 신뢰성이 있음을 검증 하였다.
사용자가 인지하는 실제 품질에 더 가깝도록 전송지 연과 최신효과를 추가 한 요인을 의미 하며 인지 방법은 개선된 E-Model의 NR factor에 시간에 따라 변화하는 최신효과와 지연 요인을 계산하여 사용자가 인지하는 실제 품질에 더 가깝도록 보상하였다.
사용자가 인지하는 실제 품질에 더 가깝도록 지연과 최신효과를 추가한 것을 의미하며 결과는 개선된 E- Model의 UR factor가 시간에 따라 변화하는 최신효과를 보상함을 보여준다. 또한 M0S나 기존의 E-Model에 비해 더 객관적으로 통화품질 측정이 가능함을 알 수 있다.
용어 Ro와 Is, Id값은 특정 감쇄 값으로 분할된다. 실험 결과 모든 파라메타가 디폴트일 때는 R=93.2로 매우 높은 품질의 계산 결과를 도출 하였다. 이때 전송 요소 R은 0에서 100안에 위치할 수 있고, R=0 일 때 초악의 품질을 나타내었고, R=100일 때 매우 높은 품질을 나타내었다.
여러 통화 품질 측정 모델을 통해 얻어낸 값들을 [표 1]과 같이 MOS라는 5단계의 평가 기준으로 산출하여 품질을 분류하는 것을 보여준다.
2로 매우 높은 품질의 계산 결과를 도출 하였다. 이때 전송 요소 R은 0에서 100안에 위치할 수 있고, R=0 일 때 초악의 품질을 나타내었고, R=100일 때 매우 높은 품질을 나타내었다.
제안한 E-Model의 NR Factor의 결과가 필터 링, 가변 지연, 코딩 왜곡, 채널 오류 등을 고려한 PESQ와 비슷한 성능을 보이나 NR 값이 더 정확한 결과를 보이고 있음을 볼 수 있다.
또한 기존에 E-Model에서 무시되었던 time varying impairment 값을 최신 효과의 도입으로 해결하였다. 패킷 손실 모델을 통한 시뮬레이션 결과에서도 개선된 E-Model이 두 결과 값 NR factor와 UR factor를 통한 통화 품질 측정 결과 기존 모델보다 더 정교하고 신뢰성이 있음을 검증 하였다.

후속연구

현재 VoIP 서비스의 통화품질은 화상전화 활성화에 가장 중요한 요소로 자리 잡고 있는 만큼 영상의 손실 보다는 사용자 측면에서는 음성 데이터의 손실이 더 크게 지각되는 것이 사실이다. 이에 영상과 음성의 품질을 적절히 조율하며 전반적인 화상통화 품질의 향상을 위해 다양한 연구를 통한 통화 서비스 품질 평가 모델의 개발이 필요하다.

원문 보기

ScienceON 원문보기

원문 URL 링크

한국콘텐츠학회 : 저널
DBPia : 저널

*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.

연관된 기능

미래기술 디렉토리

내보내기 메뉴

내보내기 구분

파일저장
인쇄
메일전송

구성항목

기본정보
상세정보

관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관

저장형식

Text(ASCII format)
Excel format
RefWorks Direct Export
RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley

메일정보

받는사람 (필수): @
보내는사람 (선택): @
제목
내용: KISTI 검색결과 이메일 서비스

안내

총 건의 자료가 검색되었습니다.

다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000)

검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다.

데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요)

다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다.
파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오.

Text(ASCII format)
Excel format

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

AI-Helper ※ AI-Helper는 을 사용합니다.

AI-Helper

안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

연합인증

유비쿼터스 환경에 적합한 IP 통화품질 측정 모델
Suitable IP Currency Quality Measurement Model in Ubiquitous Environment 원문보기

초록
AI-Helper

Abstract ▼ AI-Helper

주제어