Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2020.07a
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pp.66-67
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2020
본 논문에서는 기 구축된 케이블 방송망 인프라 교체에 따른 경제적 부담을 줄이면서도 효과적으로 네트워크 개선 및 진화가 용이하도록 가입자에 근접한 지점까지 전송 장치를 위치하는 방법을 제안한다. 최근 들어 케이블 방송망은 융합화, 지능화, 개인화 형태로 발전하는 미래 방송·통신 서비스의 수요 충족에 한계를 보이고 있어 이를 해결하기 위한 전송 기술의 개발 및 네트워크 진화 등이 요구되고 있는 실정이다. 국내 케이블 방송 사업자들도 네트워크 개선 및 신규 서비스 도입 등의 노력을 시도하고 있으나 기존에 설치 및 구축된 케이블 방송·통신 인프라의 전반적인 교체에 따른 경제적 부담이 걸림돌이 되고 있다. 제안한 방법에서는 전송 장비를 셀인입점으로 이동함으로 셀 분할 비용을 절감할 수 있으며 향후 셀인입점 이후의 종단 망만 업그레이드함으로써 네트워크의 개선이 가능한 장점을 가진다.
Kim, Seong-Won;Kim, Jung-Hwan;Si, Jang-Hyun;Jung, Moon-Ryul
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2006.11a
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pp.239-244
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2006
최근 인터넷에서 많은 관심을 보이고 있는 개인 미디어(UCC;User Created, Contents, VC2;Viewer Created Contents, 이하 UCC-사용자가 직접 제작한 미디어 콘텐츠를 불특정 다수에게 제공하는 서비스) 중에 비디오/오디오 콘텐츠를 영상 콘텐츠의 기본적인 매체라 할 수 있는 TV상에서 직접 즐길 수 있다면 미디어의 대상과 그 미디어의 Entertainment적인 효과는 배가될 것이다. 디지털 케이블 방송에서 UCC와 같은 다양하고 많은 미디어 콘텐츠를 디지털 TV상에서 서비스를 하고자 한다면 현재의 OCAP(OpenCable Application Plat form)기반에서는 RVOD(Real Video on Demand)와 동일한 서비스 모델을 가져야 하는 부담과 UCC 제공을 위한 방송 플랫폼별 인터페이스가 필요할 것이다. 이러한 문제점을 Return Path를 통한 RTP(Real-time Transport Protocol;RFC1889)을 이용해서 기존의 VoD(Video on Demand)스트림의 대역에서 분리하고 별도의 VOD프로토콜을 구현함으로써 라이브 방송환경과 동일한 인프라의 지속적인 확장보다는 일반적인 네트워크 프로토콜을 이용하여 VoD서비스를 위한 인프라에 많은 영향을 받지 않는 서비스가 가능할 수 있을 것이다. 따라서 본 논문에서는 RTP를 위한 Set-Top-Box상의 다운로드 가능한 구조의 클래스 분석과 클라이언트 대응의 UCC Transcoding 및 전송을 위한 스트리밍 서버의 설계에 중점을 두고 경량화 된 VOD서비스 및 시스템을 설계함으로써 방송환경 하에 On-Demand서비스의 효율적인 확장성과 보다 많은 콘텐츠 등록 및 활용의 기회를 가져올 수 있을 것으로 기대한다.
TPEG는 디지털방송 매체를 통해 교통 및 여행정보를 전송하는 표준 프로토콜로 이동환경에서 운전자들에게 실시간으로 교통정보를 제공할 수 있는 킬러 애플리케이션으로 기대를 모으고 있다. 교통정보를 데이터화해 지상파 DMB, DAB 등의 매체를 통해 이용자의 위치와 주변 정보를 실시간으로 전달하는 기술로 데이터의 부호화, 복호화 및 필터링 등 다양한 규격을 포함한다. TPEG는 DMB 등 휴대이동방송이 시작되면서 디지털 방송신호를 통해 개인 단말기에 멀티미디어 교통정보를 제공할 수 있어 최근 각광을 받고 있다. 본 고에서는 TPEG 서비스의 개요 및 개발현황, 사업자들의 TPEG 서비스 추진현황을 살펴보고, TPEG 서비스의 문제점 및 개선방안을 제시하고자 한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2004.11a
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pp.151-154
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2004
디지털 방송의 시작과 함께, 지상파, 위성, 케이블과 같은 다양한 매체를 통한 다채널 방송 시청 환경의 도래는 사용자에게 많은 방송 프로그램 시청 정보를 전달하게 되었다. 이와 더불어, 방송 단말에 전송된 다양한 방송 프로그램 정보를 탐색하고 선호 방송 프로그램을 선별하기 위해서는 사용자에게 많은 노력이 요구된다. 이러한 요구에 따라, 똔 논문에서는 다채널 방송 시청 환경 하에서 사용자의 방송 프로그램 시청 히스토리를 분석하고, 특정 시간에 따른 사용자의 방송 프로그램 시청 패턴을 추출하여 방송 프로그램 장르에 대한 사용자 선호도를 자동으로 계산하는 알고리즘을 제안하고, MPEG-7 MDS 구조에 따른 사용자 선호도 서술과 사용자의 선호도에 따라 방송 프로그램을 자동적으로 추천하는 TV 프로그램 추천 어플리케이션을 소개한다 본 실험을 위해 실제 연령대별, 성별, 시간대별로 사용자의 TV 시청 자료를 사용하였으며, 실험결과를 통해 본 논문에 제안된 베이시안 네트워크 기반 사용자 자동 학습 알고리즘이 효과적으로 사용자 선호도를 학습할 수 있음을 확인하였다.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.4
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pp.227-232
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2014
Recent development and generalization of Internet technology contributes to the large scale of commerce and capital followed by appearance and growth of large portal sites. As a result, the personal data on the Internet not deleted for a long period of time is a new risk factor, for example, the invasion of people's privacy. In particular, exposing personal data like witch-hunts is a critical issue so that the person concerned cannot carry on with normal life. This study suggests the necessity of the right to request personal data deletion related to a person concerned on Internet sites, a method of introducing the right in Korea, and a method of improving the application.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.3
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pp.43-49
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2012
Personalized message syndication is an important process for maximizing the effect of mobile marketing. This paper proposes an algorithm for determining clients satisfying target conditions in real-time. The proxy server as an intermediate node stores client profiles (gender, age, location, etc) and their respective summaries into a database. When a company syndicates messages at run time, the proxy server maps target conditions expressed by boolean expressions to integer value and determines target clients by comparing target value with profile summary. Thus, this approach provides efficient personalized message syndication in very large systems with millions of clients because it can determine target clients in real-time and work with a traditional database easily.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2011.07a
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pp.157-159
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2011
현재는 국토해양부의 "도로터널 방재시설 설치 지침"에 따라 1종 도로 터널 내 아날로그 AM/FM 라디오 재난방송시스템이 설치되어 운영 중이나 T-DMB의 경우 관련 시스템이 개발이 되어 있지 않았다. T-DMB는 개인용, 휴대용, 이동형의 디지털방송매체로서의 특징을 가지고 있으며 최근들어 수신기 보급 증가로 새로운 재난방송 매체로 부상하고 있는 현실을 감안하면 터널 및 지하공간에서 T-DMB 방송망과 수신기를 활용한 국지적 재난방송 기술 개발은 매우 필요하다. 이에 본 논문은 기존 T-DMB 방송서비스 권역 내에서 터널 및 지하공간 등 T-DMB 수신환경이 열악한 지역에서 평상시에는 T-DMB 방송을 중계하여 수신환경을 개선하고 재난발생 시에는 기존 T-DMB 단말기로 수신 가능하며 각 재난상황에 맞는 맞춤형 재난경보방송을 송신하는 T-DMB 재난방송시스템 및 관련기술을 소개한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2002.11a
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pp.243-246
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2002
It is expected that intelligent broadcasting service (IBS) will be able to provide broadcast programs based on user preference and program-associated information (metadata) in order to assist users to easily navigate the program contents being broadcast. So users can access program contents anytime/anywhere in the way they want. In this paper we propose a framework for IBS based on an intelligent software agent platform so called FIPA (Foundation for Intelligent Physical Agents). We use an FIPA implementation. so called FIPA-OS, as a platform for exchanging user preferences and program information as FIPA messages between a server and clients. The user preference is modeled as the User Preference description scheme in MPEG-7 MDS (Multimedia Description Scheme).
With the advent of the digital broadcasting, the audiences can access a large number of TV programs and their information through the multiple channels on various media devices. The access to a large number of TV programs can support a user for many chances with which he/she can sort and select the best one of them. However, the information overload on the user inevitably requires much effort with a lot of patience for finding his/her favorite programs. Therefore, it is useful to provide the persona1ized broadcasting service which assists the user to automatically find his/her favorite programs. As the growing requirements of the TV personalization, we introduce our automatic user preference learning algorithm which 1) analyzes a user's usage history on TV program contents: 2) extracts the user's watching pattern depending on a specific time and day and shows our automatic TV program recommendation system using MPEG-7 MDS (Multimedia Description Scheme: ISO/IEC 15938-5) and 3) automatically calculates the user's preference. For our experimental results, we have used TV audiences' watching history with the ages, genders and viewing times obtained from AC Nielson Korea. From our experimental results, we observed that our proposed algorithm of the automatic user preference learning algorithm based on the Bayesian network can effectively learn the user's preferences accordingly during the course of TV watching periods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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