New video coding algorithms

Předložená dizertační práce se zabývá moderními algoritmy pro kódovaní videosekvencí, zejména algoritmem High Efficiency Video Coding, a jeho použítím v prostředí online streamování. Vzhledem k tomu, že chování koncových diváků směřuje ke sledování video obsahu kdykoli a kdekoli, způsob, jakým je obsah doručen k divákovi, se stává stejně důležitým, jakým je samotné kódování. V této práci se zaměřujeme na užití HEVC ve službách založených na HTTP adaptivním streamování, zejména ve službách využívajích DASH. Dále se zabýváme dalšími aspekty, které mají vliv na kvalitu zážitku (Quality of Experience) tak, jak jej vnímá koncový uživatel. Takovými jsou na příklad přítomnost reklamy či další systémové parametry. Abychom mohli sbírat názory uživatelů, pro naše experimenty často používáme crowdsourcing. Z tohoto důvodu je část této práce věnována samotnému crowdsourcingu a tomu, jak jej lze využít pro hodnocení kvality videa.This doctoral thesis is focused on modern video coding algorithms, especially High Efficiency Video Coding and its possible use in online video streaming services. As the behavior of the consumers is heading towards watching the video content anytime, anywhere, the way of delivering the content is as much important task as the video encoding itself. In this thesis, we analyze the use of HEVC in HTTP adaptive streaming environments, namely in DASH. Furthermore, we focus on other aspects, which may have an impact on the Quality of Experience as perceived by the viewers, such as presence of advertisement and other system aspects. In our experiments, we utilize crowdsourcing to collect the opinions of the viewers, hence a part of this work is also dedicated to the topic of crowdsourcing and how it can be used for video quality assesment.

Given Enough Eyeballs, all Bugs are Shallow - A Literature Review for the Use of Crowdsourcing in Software Testing

Over the last years, the use of crowdsourcing has gained a lot of attention in the domain of software engineering. One key aspect of software development is the testing of software. Literature suggests that crowdsourced software testing (CST) is a reliable and feasible tool for manifold kinds of testing. Research in CST made great strides; however, it is mostly unstructured and not linked to traditional software testing practice and terminology. By conducting a literature review of traditional and crowdsourced software testing literature, this paper delivers two major contributions. First, it synthesizes the fields of crowdsourcing research and traditional software testing. Second, the paper gives a comprehensive overview over findings in CST-research and provides a classification into different software testing types

Метод аналізу взаємозалежностей параметрів QoE та QoS на основі алгоритмів машинного навчання

Робота публікується згідно наказу Ректора НАУ від 27.05.2021 р. №311/од "Про розміщення кваліфікаційних робіт здобувачів вищої освіти в репозиторії університету". Керівник дипломної роботи: професор кафедри ТКРС, Одарченко Р.С.Сьогодні більшість постачальників телекомунікаційних послуг зацікавлені в тому, щоб клієнти були задоволені послугами, які їм надаються. Очевидно, що користувачі певної послуги будуть і надалі обирати одного і того ж провайдера, якщо їх очікування якості послуг виправдалися. Тому, щоб задовольняти очікування клієнтів, провайдерам необхідно постійно вимірювати поточний рівень якості послуг, які вони надають. Проведення таких вимірювань називають процесом моніторингу якості. Розрізняють якість обслуговування (QoS) та якість моніторингу досвіду (QoE). Якість обслуговування (QoS) визначається як сукупність характеристик телекомунікаційної послуги, яка впливає на її здатність задовольняти заявлені та непрямі потреби користувача. Якість моніторингу досвіду (QoE) – це «ступінь задоволення або роздратування користувача від користування програмою чи послугою