Entendendo o efeito das condições da rede na qualidade de experiência do usuário

Oliveira, Daniel A.

Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11422/16744

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Menasche, Daniel Sadoc	-
dc.contributor.author	Oliveira, Daniel A.	-
dc.date.accessioned	2022-04-25T18:54:09Z	-
dc.date.available	2023-12-21T03:02:27Z	-
dc.date.issued	2021-03-04	-
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11422/16744	-
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal do Rio de Janeiro	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	QoS	pt_BR
dc.subject	QoE	pt_BR
dc.subject	Qualidade de vídeo	pt_BR
dc.subject	Medidas	pt_BR
dc.title	Entendendo o efeito das condições da rede na qualidade de experiência do usuário	pt_BR
dc.type	Trabalho de conclusão de graduação	pt_BR
dc.contributor.advisorLattes	http://lattes.cnpq.br/9931198850020140	pt_BR
dc.contributor.authorLattes	http://lattes.cnpq.br/9204341623231981	pt_BR
dc.contributor.advisorCo1	Silva, Edmundo Albuquerque de Souza	-
dc.contributor.advisorCo1Lattes	http://lattes.cnpq.br/9358511568098561	pt_BR
dc.contributor.referee1	Leão, Rosa Maria Meri	-
dc.contributor.referee1Lattes	http://lattes.cnpq.br/3553487130003978	pt_BR
dc.description.resumo	Foi 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.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.department	Instituto de Computação	pt_BR
dc.publisher.initials	UFRJ	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO	pt_BR
dc.embargo.terms	aberto	pt_BR
Appears in Collections:	Ciência da Computação

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
DAOliveira.pdf		1.72 MB	Adobe PDF	View/Open

Show simple item record Recommend this item View Statistics

Pantheon Institutional repository