1. Pantheon
  2. Trabalhos Acadêmicos e Técnicos
  3. Trabalhos de Conclusão de Curso de Graduação
  4. Ciência da Computação
Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/11422/16744
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorMenasche, Daniel Sadoc-
dc.contributor.authorOliveira, Daniel A.-
dc.date.accessioned2022-04-25T18:54:09Z-
dc.date.available2023-12-21T03:02:27Z-
dc.date.issued2021-03-04-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11422/16744-
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio de Janeiropt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectQoSpt_BR
dc.subjectQoEpt_BR
dc.subjectQualidade de vídeopt_BR
dc.subjectMedidaspt_BR
dc.titleEntendendo o efeito das condições da rede na qualidade de experiência do usuáriopt_BR
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/9931198850020140pt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/9204341623231981pt_BR
dc.contributor.advisorCo1Silva, Edmundo Albuquerque de Souza-
dc.contributor.advisorCo1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9358511568098561pt_BR
dc.contributor.referee1Leão, Rosa Maria Meri-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3553487130003978pt_BR
dc.description.resumoFoi previsto que, até 2022, aproximadamente 82% do tráfego na Internet será tráfego de vídeo (CISCO, 2019). A expectativa é de que as pessoas assistam os vídeos em diferentes equipamentos, como celulares, smart TVs, computadores e tablets. Ao mesmo tempo, os usuários têm se tornado cada vez mais exigentes quanto à qualidade dos vídeos. Nesse contexto, torna-se crucial que provedores de internet entendam como condições de rede afetam a qualidade dos vídeos, visto que isso impacta diretamente na qualidade de experiência (QoE) do usuário. O objetivo principal deste trabalho é estudar a relação entre o tamanho do buffer do driver WiFi e a QoE percebida, fazendo uso de métodos interpretativos. A análise é baseada em experimentos que consistem na coleta de dados de uma aplicação de vídeo que é transmitida em uma rede monitorada. Coleto métricas de vídeos do YouTube usando uma extensão do Google Chrome, implementada em javascript. Mais especificamente, foram coletados dados que permitem a obtenção de: latência inicial, taxa do vídeo, mudanças na taxa do vídeo e ocorrência e duração de rebufferizações. Essas métricas servem como proxies para a QoE percebida pelo usuário. Para entender como as métricas de QoE se comportam com mudanças no desempenho da rede, vario as condições de rede, como, por exemplo, a taxa de perda de pacotes e, crucialmente, o tamanho do buffer do driver de WiFi do roteador de modo a analisar como as métricas de QoE se comportam sujeitas a essas variações. No futuro experimentos serão realizados com clientes voluntários de um provedor de internet para a criação de um modelo de inferência de métricas de QoE a partir de métricas de rede e o tamanho do buffer do driver WiFi.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto de Computaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFRJpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.embargo.termsabertopt_BR
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