Packet losses and packet arrival delays often spoil the user-perceived quality of video that is transmitted over a best-effort IP network. Although streaming video with an appropriate video bitrate and FEC redundancy is effective against this problem, it requires a technique to estimate the goodput, namely, the traffic rate that can pass through end-to-end networks. Concerning this issue, a number of techniques to estimate the available bandwidth, which is defined as a difference between the physical link bandwidth and cross-traffic rate, have been studied. However, the available bandwidth does not conform with the network goodput because it does not consider a cross-interaction among the traffic. In this paper, we point out that the dynamics of the goodput has the viscoelasticity, and propose a method to analyze the dynamics by a viscoelastic material model. The results of simulation using ns-2 showed that the viscoelastic material model enable to analyze the dynamics with an accuracy rate of about 80%.%ベストエフォート型のIPネットワークを介した映像配信サービスでは，パケットロスやパケット到着遅延が映像の視聴品質を低下させることがある・この問題に対して，適切な映像ビットレートやFEC冗長度で映像を配信する手法が有効だが，そのためにはEnd-to-Endで通過可能なトラヒックレート，すなわちグッドプットを推定する必要がある．これに関して，従来から可用帯域を推定する技術が数多く研究されてきた．しかし，可用帯域はリンクの物理帯域からそこを流れるクロストラヒックの平均レートを減じた倍であり，トラヒックの相互作用が考慮されていないため，グッドプットと一致しない．本稿では，トラヒックの相互作用によるグッドプットの動特性が粘弾性特性を有することを指摘し，粘弾性体モデルを用いてグッドプットの動特性を解析する手法を提案する．そして，ns-2を用いたシミュレーションによって，粘弾性体モデルがその動特性を適合率約80%で高精度に解析できることを示す．
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