• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
• /
• pp.821-823
• /
• 2003

지금까지의 TV 방송 서비스는 지상파. 위성 또는 케이블 방송국에서 제공되는 방송 프로그램을 단순히 수동적으로 시청하는 형태가 주를 이루었다. 그러나 최근 디지털 기술의 발전으로 이러한 단 방향 TV방송 서비스를 넘어 양방향 TV 방송 서비스를 가능하게 함으로써 정보 공급자와 사용자 간의 수평적 커뮤니케이션이 가능하게 되었다. 또한 다매체 다채널 방송 환경의 도래로 인하여 TV 시청자에게 수많은 방송 프로그램 정보가 제공됨으로써 정보의 과부하로 인하여 방송 프로그램의 수동적 취사선택이 매우 어려운 TV시청 환경으로 바뀌고 있다. 이로 인하여 TV 시청자의 선호도에 기반한 방송 프로그램 시청환경 제공의 필요성이 대두되었으며 이러한 필요성은 TV의 개인화된 맞춤형 방송 서비스의 도래를 예고 하고 있다. 본 논문에서는 사용자의 요구와 선호도에 따라 개인화된 정보를 전자 프로그램 가이드, 퍼스널 캐스팅 또는 검색/필터링 등의 응용에 사용할 수 있도록 하는 MPEG-21의 컨텍스트 디지털 아이템에 대한 연구이다.

• 한국언론정보학보
• /
• 제60권
• /
• pp.172-192
• /
• 2012

지난 십수 년 동안 텔레비전을 시청할 수 있는 플랫폼이 다양해지고 다양한 미디어 형식을 결합시킨 소비가 손쉽게 일어나며 국내 지상파 방송 프로그램 이외의 프로그램 자원이 풍부해지는 포스트 TV 시대가 전개된다. 이 연구는 미디어 환경 변화에 따라 텔레비전 시청 경험의 성격과 의미가 어떻게 달라지고 있는지를 주목해보고자 한다. 특히 월터 옹(Walter Ong)의 관계주의적 시각에서 현재의 텔레비전 시청 환경, 시공간 경험, 사회적 장소로서의 텔레비전, 텔레비전 시청의 의미와 위상 등을 구체적으로 관찰해보고자 한다. 이를 위해 29명의 20대에 대한 심층 인터뷰 조사를 진행하였고, 이러한 인터뷰 사례를 기초로 일상 속에 이용하는 커뮤니케이션 체계가 변화하면서 텔레비전의 의미와 적절성이 어떻게 바뀌고 있는지를 구체적으로 기술하고 이해해보고자 하였다. 이들의 사례는 텔레비전 시청 경로가 다변화되고 소셜 미디어 이용과 연결되면서 텔레비전 시청 개념이 확장되고 있음을 시사한다. 물리적, 상징적 '모이는' 장소로서의 텔레비전의 의미가 여전히 '잔존'하지만, '집단적인 개인화'와 '개인적 집단화' 라는 다양한 층위의 시청 경험이 만들어지고 있음을 보여주고 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제12권5호
• /
• pp.326-338
• /
• 2006

본 논문에서는 시간에 따라 다양한 컨텐츠를 제공하는 방송 환경에서 고객의 최근 시청 정보를 이용하여 바로 다음에 고객이 시청하기를 선호하는 컨텐츠를 추천하기 위한 방법으로 가중치 지용 Markov 모델을 제안한다. 일반적으로 TV 시청자들은 최근에 시청한 자신이 선호하는 컨텐츠를 다시 시청하는 성향이 있다. 본 논문에서 제안하는 가중치 적용 Markov 모델은 TV 시청자들의 이와 같은 성향을 고려하여 고객이 연속적으로 시청한 정도에 따라 컨텐츠 선호도 전이 행렬에 가중치를 적용한다. 제안된 모델의 실험을 위해 고객으로부터 수집된 TV 시청 정보를 이용하여 고객의 선호 장르를 추천하는데 제안 모델을 적용하였다. 실험 결과 제안된 방법이 기존 방법에 비해 추천의 정확도가 향상되었음을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
• /
• pp.214-216
• /
• 2005

디지털 방송이 시작되면서 시청자가 선택할 수 있는 채널은 200여 개로 늘어났다. 지금처럼 리모컨으로 채널을 돌려가며 보거나 원하는 TV 프로그램을 찾기란 거의 불가능해진 것이다. 이러한 다채널 다매체 시대에 원하는 프로그램 시청을 도와줄 수 있는 프로그램 가이드 시스템의 필요성이 증가하게 되었고, 더 나아가 TV를 시청하는 각 개인의 선호도를 반영하는 것이 요구되었다. 본 논문에서는 r-order Markov Model을 이용한 개인화된 전자 TV 프로그램 추천 시스템을 제안한다. Markov Model은 시간이 지남에 따라 시청하는 프로그램의 변화를 모델링하기 위한 방법으로 사용하였다. 이 시스템은 시청자의 선호 프로그램을 예측하기 위해서 r-order Markov Model을 제안하는 것뿐만 아니라 TV 시청자의 프로그램 선호를 예측하기 위한 모델들을 적용하였다. 실험 결과는 Markov Model이 추천에 대한 높은 정확성을 제공할 수 있다는 것을 보여준다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.122-126
• /
• 2014

감성은 콘텐츠 구매과정에서 결정적인 요소로 작용하며, 영화 콘텐츠의 탐색/소비 과정에서도 콘텐츠 소비의 새로운 기준이다. 그러므로 본 연구에서는 콘텐츠의 내용과 감성을 반영하기 위한 감성분류체계를 제안하였다. 제안한 감성분류체계를 기반으로 사용자의 취향과 감성에 기반하여 콘텐츠를 분류/추천하여 개인화된 편성을 제공하는 것을 "감성 큐레이션"이라 정의하고, 이를 위한 감성기반 큐레이션 방법론을 기술하고 실험을 통해 추천 효과를 입증하였다. 큐레이션은 기존의 개인화 추천과 달리 고객 취향뿐만이 아닌, 신선함, 다양성을 제공할 수 있어야 하며, 상용 큐레이션 서비스에서는 실제 시청으로 연결되는 비율이 중요하다. 본 연구에서는 큐레이션 성능 평가를 위해 성향인지도, 신선도, 다양성에 기반한 만족도 설문조사 방법과 함께, 콘텐츠의 전체 시청률 대비 큐레이션을 통해 추천되어 증가된 시청률의 확대 비율인 Lift score 라는 새로운 평가 방법을 제안하여 그 효용성을 증명하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2004년도 정기총회 및 학술대회
• /
• pp.137-141
• /
• 2004

본 논문은 디지털방송 컨텐츠(드라마, 영화, 토크쇼)상에서 PPL(Product Placement) 간접광고를 보다 개인화 된 맞춤 광고로 구현한 어플리케이션을 기술한다. 이러한 애플리케이션은 개인의 취향에 최적화된 광고를 제공하고 방송사와 시청자간의 Interaction에 의해 전자상거래가 가능한 채널로 이동할 수 있는 기능을 제공한다. 다시 말해서 본 논문의 어플리케이션은 컨텐츠 시작 전에 개인이 선호하는 물품을 선택하여 컨텐츠 속에 나오는 PPL광고에서 시청자가 선택한 물품만이 컨텐츠 방영 중에 나타나고, 그 선택 물품의 상세 정보와 구매를 할 수 있는 DAL(Dedicated Advertisers Location)채널로 이동할 수 있도록 하였다. 따라서 시청자 측면에서는 개인화 된 방송 서비스를 이용하여 자신이 원하는 선별된 광고를 보는 효율적이고 능동적인 방송시청을 하게 되며, 방송 사업자 측면에서는 맞춤 방송 서비스로 효과적인 타겟 소비자를 정하여 효과적인 마케팅을 할 수 있다. 그리고 시청한 광고 물품들을 장바구니라는 일종의 북마크에 담을 수 있게 하였다. 시청자가 원할 때는 언제든지 광고된 물품의 T-Commerce채널로 이동 가능하도록 설계, 구현하였다. 이것은 개인화 된 맞춤형 방송과 쌍방향 Interaction이 가능한 새로운 데이터방송의 특성을 잘 보여주는 Interactive 광고로서 새로운 모델이 될 것이다. 본 논문의 어플리케이션(Xlet)은 우리나라 위성방송 데이터방송 표준인 MHP 미들웨어에 의해 구동되어지며, 데이터방송용 API인 JavaTV API, Havi & Davic API에 따라 구현되어졌다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제14권5호
• /
• pp.625-637
• /
• 2009

방송 프로그램 콘텐츠들의 증가와 콘텐츠 접근 방법의 다양화로 따라 사용자는 기존의 단순한 방송 시청 환경에서 보다 복합적인 환경에서 다양한 콘텐츠를 접할 수 있게 되었다. 따라서 사용자는 익숙지 않은 다양한 콘텐츠들 중에서 자신이 시청하기 원하는 콘텐츠를 찾고 그것들을 원하는 시간에 시청하기 위해 전보다 많은 노력을 기울이게 되었다. 또한 사용자는 대체로 자신만의 일관성 있는 시청 패턴으로 프로그램을 시청한다. 본 논문에서는 사용자의 개인적인 시청 특성을 발견하여 사용자의 수고를 줄이고 프로그램 시청의 편의성을 제공하기 위해 순차 패턴 마이닝 기법을 이용하여, 개인 맞춤형 TV 프로그램 스케줄러를 제안한다. 이를 위해 개인 맞춤형 TV 프로그램 스케줄 추천 시스템을 제안하였으며, 사용자들의 TV 프로그램 시청 기록을 바탕으로 TV시청 환경에 적합한 순차 패턴 마이닝 기법을 제안하였다. 또한 개인 사용자의 암시적인 선호도를 추출하여 TV 프로그램 추천에 적용, 개인 맞춤형 TV 프로그램 스케줄을 구성하여 추천할 수 있도록 하였다. 이러한 TV 프로그램 스케줄 추천 시스템은 향후 IPTV의 VoD 특성을 고려한 프로그램 스케줄 추천 시스템으로 확장 가능하다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
• /
• pp.604-606
• /
• 2004

방송과 관련된 디지털 기술과 통신 기술의 급격한 발전은 방송 산업의 다양화와 컨텐츠의 수적 증가를 유도한 반면 시청자의 시청 환경을 고려하는 편의성과 최적 정보 전달 기술의 발전은 더디게 진행되어왔다. 본 논문에서는 국내에서 최근 상용 서비스가 실시된 양방향 TV 환경에서 양방향 방송 서비스를 제공하고, 시청자의 행위, 선호도, 성향 등을 분석하여 개인화된 프로그램 채널 추천, 표적화된 광고의 제공, T-Commerce 환경을 지원할 수 있는 양방향 TV 개인화 시스템을 설계하고 구현한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
• /
• pp.591-594
• /
• 2013

본 연구는 가장 일상적인 미디어 행위로 볼 수 있는 텔레비전 시청이 OTT서비스로 인해 어떠한 변화를 맞고 있는지를 탐색하는 것이다. OTT 서비스를 분석하고 이용자들을 관찰하여 기존의 시청행위와 어떤 차이를 갖는지 알아보았다. 연구결과, 즉시적이고 동시적인 소셜시청(social viewing), 정보공유에 의한 채널 잽핑(channel zapping), 멀티시청(multi viewing), 시청 공간의 탈맥락화로 OTT서비스 시청경험 특성을 설명할 수 있었다. 구체적으로 텔레비전 콘텐츠 시청은 가족단위 시청에서 개인화 된 행위로 바뀌었고, 타인과 텍스트와 이미지를 통해 시청과 동시에 이야기를 주고받는 소셜시청(social viewing) 행태가 이른바 '목적형 시청'(lean forward)일 경우 심화됨을 관찰할 수 있었다. 특히 해당 콘텐츠에 대한 내용과 평가를 SNS를 통해 시청자간에 공유하면서 OTT서비스를 실시간으로 이용하는 것이 자연스러운 시청행위가 되고 있음을 알 수 있었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
• /
• pp.105-110
• /
• 2009

기존의 TV 시청 환경은 제한된 채널과 콘텐츠들을 중에서 사용자가 스스로 채널 이동을 통해 자신이 원하는 콘텐츠를 선택하여 시청하는 형태였다. 그러나 IPTV 의 도입과 더불어 다채널/다매채 시청 환경에서는 사용자가 수많은 콘텐츠에 접근이 가능하며 그로 인해 자신이 선호하고 자신에게 친숙한 콘텐츠를 찾는 것이 많은 부담이 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 TV 시청환경에서 사용자에게 적합한 프로그램들을 시간적 순서에 따라 추천해 주는 개인화된 (IP)TV 프로그램 자동 스케줄러를 제안한다. 개인 맞춤형 프로그램 스케줄 추천 시스템은 사용자의 누적된 시청 기록을 기반으로 사용자의 시청 패턴을 추론하고 사용자 개인의 선호도 정보를 적용하여 순차적인 프로그램을 추천한다.