최근 사용자들은 TV, 컴퓨터, 모바일 폰등 다수의 기기들을 통해 보다 많은 콘텐츠를 접할 수 있는 기회를 갖게 되었으며, 디지털 방송 환경에서 Anytime, Anywhere 서비스는 가장 핵심적 이슈였다. 이를 위해 많은 연구 및 개발이 진행되어졌고, 이와 같은 서비스들은 3-스크린, TVing 등의 서비스들로 이어졌다. 이와 같이 풍부한 인터넷 자원에 기반 한 3-스크린 개념의 서비스들은 사용자에게 무한한 콘텐츠 접근성을 보장한다. 개인 맞춤형 방송은 다양한 방송환경에서 킬러 어플리케이션으로 주목 받아 왔다. 특히 IPTV와 CATV와 같이 수십 개 이상의 채널과 수백 개 이상의 콘텐츠를 제공하는 방송 환경에서는 맞춤형 방송은 매우 유용한 어플리케이션이다. TV-Anytime Forum 등에서는 개인 맞춤형 방송에 대한 표준을 제정하였으며, 이 중 맞춤형 광고 서비스를 위하여 Interstitial Metadata 에 대한 표준을 제정하였다. 본 논문에서는 TV-Anytime 표준에서 정의한 메타데이터에 기반을 둔 3-스크린 환경에서의 맞춤형 콘텐츠 및 인터스티셜 서비스를 설계 및 개발한다.
다수의 미디어들을 하나의 콘텐츠로 조합하여 다양한 맞춤형의 콘텐츠 소비 기능을 제공하는 콘텐츠 패키지(package)가 새로운 형태의 미디어로 표준화되고 있다. 본 논문에서는 TV-Anytime Phase-2(TVA-2)에 제안하여 현재 표준화 작업중인 패키지 데이터 모델을 제시하고자 한다. TVA-2 패키지 기반의 교육용 콘텐츠를 사용한 맞춤형 서비스 시나리오를 제안하고, 제안된 맞춤형 교육용 콘텐츠 서비스 시나리오를 지원하기 위한 TV-Anytime 패키징 기술을 설명한다. 또한, TV-Anytime 패키징 기술에 의해 다양한 종류의 콘텐츠를 매체에 상관없이 사용자의 선호도 및 소비환경(usage environment)에 적합하게 대화형(interactive) 소비 경험을 제공하는 맞춤형 서비스가 가능함을 보인다.
사회가 점점 고도화 되면서 스트레스는 중요한 사회적 이슈로 부각되고 있다. 본 논문에서는 스트레스의 완화를 위한 맞춤형 콘텐츠 서비스 시스템을 설계하고 구현한다. 본 제안 시스템에서는 생체신호 및 심리정보를 기반으로 스트레스 증상 및 지수를 계산하고 선호도 등의 사용자 정보를 기반으로 영상, 음향, 향기 및 조명 콘텐츠 조합을 추천하고 추천된 콘텐츠 서비스를 제공한다. 이를 위하여 본 논문에서는 스트레스 증상을 분류하고, 심리정보 측정을 위한 자가평가도구 문항을 정의하였다. 정의된 스트레스 증상에 맞게 영상, 음향, 향기 및 조명 콘텐츠를 분류하였으며, 3단계 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 모델을 제안하였다. 또한 사용자 맞춤형 콘텐츠 서비스 모델을 제안하였으며, 이에 따라 서비스 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 시스템은 기존의 시스템들과는 달리 사용자 맞춤형이며 다양한 콘텐츠 조합을 서비스할 수 있는 특징이 있다.
본 논문에서는 양방향환경에서의 메타데이터 서비스를 제공하는 TV-Anytime 시스템에서의 개인 맞춤형 서비스를 위한 오퍼레이션들을 설계 밋 구현한다. TV-Anytime 포럼에서는 양방향 환경에서의 메타데이터 서비스를 위해 get_Data 와 submit_Data 오퍼레이션을 정의 하였으나, 이 두 오퍼레이션은 양방향 환경에서의 맞춤형 서비스를 제공할 수가 없다. 이에 본 논문에서는 사용자 프로파일 정보를 활용한 개인 맞춤형 서비스를 위해 새로운 오퍼레이션을 제안한다. 제안된 오퍼레이션을 통해 사용자는 양방향 환경에서의 SOAP 프로토콜을 통해 콘텐츠의 검색, 저장, 탐색 및 개인 맞춤형 서비스가 가능하다.
유비쿼터스 기술은 언제, 어디에서나, 원하는 형태의 정보와 서비스를 원하는 매체와 장치를 통하여 제공하는 지능형 네트워크 개념으로 정립되어가고 있다. 디지털 지식 기반을 통하여 통신과 방송이 융합되고 이를 통한 다양한 콘텐츠의 유통 및 서비스 방식이 급속하게 변하고 있으며, 유비쿼터스 네트워크를 통하여 개인의 생활 패턴을 고려한 맞춤형 서비스를 제공하고 있다(중략)
본 논문에서는 통신 방송 융합 환경하에서 다양한 이동 통신 단말을 가지고 있는 최종 소비자(End-user)에게 멀티미디어 콘텐츠를 서비스(간단히, UCA(Ubiquotous Contens Access) 라고 함) 해 주는 기술들을 소개하고 이 기술들이 적용된 시스템을 모델을 제안한다. 또한 제안된 서비스 기술에 대해 소비자 측면에서 보여지는 서비스 기술의 상대적 우위성과 오락성을 분석하였다. 통신 방송 융합 서비스 모델의 특성은 End to End(E2E) media QoS와 소비자 맞춤형 콘텐츠 소비 제공으로써 콘텐츠의 제작에서 적응, 전달, 그리고 최종 소비자에게 맞춤형 콘텐츠 소비를 가능하게 하는 유통 시스템을 가진다. 이와 같은 통신 방송 융합 환경에서의 멀티미디어 콘텐츠 서비스를 위한 서비스 모델을 제안하고 소비자 관점에서 바라본 통방 융합서비스 기술에 대해 상대적 우위성 및 오락성을 분석함으로써 제안된 통신 방송 융합 서비스 모델이 소비자 관점에서의 사업적인 가치가 있음을 알 수 있었다.
무선 이동통신 기술과 하드웨어 기술 등의 발전과 멀티미디어 처리기술의 발전에 따라 개인 맞춤형 e-Learning서비스가 필요하다. 특히 처음 프로그래밍을 접하는 학습자에게 개인 맞춤형 e-러닝 콘텐츠는 반드시 필요하다. 즉 프로그램 개발 능력을 학습하기 위해 많은 반복적인 실습이 요구되며, 학습자 개인에 따라 다양한 학습 효과를 보여주기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 프로그래밍을 처음 배우는 학습자에게 적합한 개인 맞춤형 서비스를 가능하게 하면서, 프로그래밍이 수행되는 과정을 시뮬레이션 형태로 보여주어 학습 효과를 극대화할 수 있는 e-러닝 콘텐츠를 개발하였다.
본 논문에서는 방송망과 통신망이 연동되어 있는 통신 방소 융합 환경하에서 다양한 이동 통신 단말을 가지고 있는 최종 소비자(End-user)에게 멀티미디어 콘텐츠를 서비스 해 주는 서비스 모델을 제시한다. 이 서비스 모델의 특성은 End to End(E2E) media QoS와 소비자 맞춤형 콘텐츠 소비 제공으로써 콘텐츠의 제작에서 적응, 전달, 그리고 최종 소비자에게 맞춤형 콘텐츠 소비를 가능하게 하는 유통 구조를 가지고 있다. 제안된 서비스 모델은 미래의 통방융합 환경에서의 멀티미디어 콘텐츠의 유통을 위한 참조 모델로 사용될 수 있을 것이다.
본 논문은 양방향 개인 맞춤형 방송 시스템 구축에 관한 연구이다. 맞춤형 방송이란 사용자가 원하는 방송 프로그램만을 사용자가 원하는 시간에 볼 수 있게 하는 서비스를 말한다. 양방향 방송 서비스는 사용자의 방송단말과 방송 서버 사이의 양방향 데이터 전송을 허용하여 만족도 높고 개인화된 방송 서비스를 제공하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 양방향 맞춤형 방송 서비스를 위한 사용자 프로파일 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 맞춤형 방송 서비스를 위한 표준인 TV-Anytime에서 제안하고 있는 메타데이터를 기반으로 사용자 프로파일과 콘텐츠 데이터 및 맞춤형 광고 서비스를 포함한 맞춤형 방송의 다양한 기능을 포함하여 양방향 데이터 전송까지 지원하고 있다. 구축된 양방향 맞춤형 방송 시스템은 사용자 프로파일을 통하여 개인 별로 선호하는 방송 콘텐츠 및 광고를 추천 및 지원하여 사용자의 시청 만족도를 높였으며, 기존의 방송과 차별화된 지능적인 방송 서비스의 지원으로 사용자의 만족도를 증가시켰다.
최근 들어 빅데이터 기반의 추천 방식과 개인화 시스템을 활용하여 맞춤형 콘텐츠를 추천해주는 서비스가 주목받고 있다. 이는 단순히 OTT 서비스뿐만 아니라 상품추천이나 음악 추천, 친구 추천, 뉴스 추천 등 여러 분야에서도 널리 사용 중이다. 본 연구는 OTT 서비스의 맞춤형 콘텐츠를 지속해서 이용하는 경우 정보 탐색 과정의 사용 경험과 이용만족도에 대해 알아보고자 시작되었다. OTT 서비스 중 사용자가 가장 많고 콘텐츠 추천 기능이 강점인 넷플릭스와 왓챠플레이를 중심으로 사용자 인터뷰를 진행하여 사용자들의 추천 기능 이용 패턴을 파악하고 그 과정에서의 특이사항이나 어려움을 파악하려 하였다. 이를 바탕으로 콘텐츠 추천 및 탐색 과정의 UX를 개선할 수 있는 방안을 제시하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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