• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2012.07a
• /
• pp.55-58
• /
• 2012

본 논문은 사용자의 각종 멀티미디어 콘텐츠 소비 히스토리를 수집하여 체계화 및 패턴 분석을 수행하고, 이를 바탕으로 사용자가 선호할 것으로 예측되는 멀티미디어 콘텐츠들을 추출하여 제공하는 콘텐츠 추천 시스템에 관한 연구이다. 본 논문에서는 콘텐츠 소비와 연관된 사용자 로그와 엔진에서 자동 추출한 사용자 그룹을 통하여 콘텐츠 추천을 수행한다. 각 사용자들의 선호정보 데이터를 분석하여 선호정보 패턴이 유사한 사용자들을 사용자 그룹으로 정의하고, 각 사용자들이 속한 사용자 그룹의 사용자 로그를 활용하여 사용자별 선호 콘텐츠를 예측한다. 본 시스템은 웹 또는 모바일 환경에서 음악, 방송, 광고, 기사 등의 방대하고 다양한 콘텐츠를 복합적으로 사용자들에게 선별하여 제공해 주며, 이들의 연관성과 사용자의 콘텐츠 선호패턴을 반영한 개인 맞춤형 콘텐츠 추천 엔진은 사용자가 선호할만한 콘텐츠들을 추천하여 사용자의 콘텐츠 소비 시의 만족도를 높여줄 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2001.11b
• /
• pp.29-33
• /
• 2001

사용자에게 적합한 프로그램을 추천하거나 필터링을 수행하는 지능형 방송 단말 응용 소프트웨어 에이전트에서 필수적으로 사용되는 사용자 선호도 (User Preference)를 추출하는 알고리즘을 연구하였다. 시청자 선호도 추출 알고리즘으로는 시청자의 프로그램 장르나 출연 배우 등에 대한 선호도, 프로그램 시청 시간 등에 대한 선호도나 시청 프로그램에 대한 사용자의 인터랙션 습성 분석에 의한 프로그램 선호도 등을 probabilistic framework과 rule-based framework을 근간으로 추출하는 알고리즘 연구에 대한 결과를 본 논문에서 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.04a
• /
• pp.640-642
• /
• 2004

네트워크 환경이 발전하면서 사용자가 원하는 때에 서비스를 받을 수 있는 미디어 스트리밍 서비스에 대한 요구가 증가하고 있다. 미디어 스트리밍 서비스는 특정 시간대 선호되는 미디어들에 대한 서비스가 집중되는 현상을 발생한다. 특정한 미디어에 대한 집중적 요구를 하는 다수의 사용자들을 만족시키기 위해서는 미디어 서버내의 메인 메모리를 효과적으로 사용할 수 있는 버퍼 관리 기법이 필요하다. 본 논문에서는 미디어 서버내의 버퍼 성능 향상을 위하여 사용자 선호도를 반영한 정책을 제안하고 평가한다.

• Journal of Internet Computing and Services
• /
• v.10 no.1
• /
• pp.111-121
• /
• 2009

In this paper, we propose a multimedia recommender system using user's playback time. Proposed system collects multimedia content which is requested by user and its user‘s playback time, as web log data. The system predicts playback time.based preference level and related contents from collected transaction database by fuzzy association rule mining. Proposed method has a merit which sorts recommendation list according to preference without user’s custom preference data, and prevents a false preference. As an experimental result, we confirm that proposed system discovers useful rules and applies them to recommender system from a transaction which doesn‘t include custom preferences.

• Journal of the Korea Convergence Society
• /
• v.7 no.5
• /
• pp.181-188
• /
• 2016

This study investigated consumer convergence preferences for healthcare information service in social media using the multi-attribute utility theory. The multi-attribute utility theory is an approach for compositional modeling attributes wherein researchers compute the overall service utility by aggregating the evaluation results for attribute values. We found that healthcare information service consumers in social media evaluate the service preference through the multi attributes - Update, Cost, Usefulness, Usability, Reliability. And the study shows that individual preference by estimating weight of each attribute in the services influences the service use intention. So we believe that estimating preferences with multi-attribute utility theory will predict business success of the services in a new media, and for a successful business of the social media services marketers should assess the consumer's preference using the multi-attributes.

• Journal of Digital Convergence
• /
• v.11 no.1
• /
• pp.173-179
• /
• 2013

For this study, we conducted a survey targeting elementary school students to examine how the type of family communication shows differences in the children's use of media to draw up effective measures to use media. The result of study is that meaningful differences showed according to the time spent watching TV(F=6.719, p<.05) and using PC(F=7.713, p<.05) or cell phone(F=6.404, p<.05). The authoritative type pursuing obedience preferred entertainment programs and spent much time watching TV and preferred entertainment games when using a PC. The deliberating type pursuing conversations preferred educational and informative programs when watching TV and informative programs when using a PC. This study is meaningful in that it presents lessons learned to draw up measures for children to effectively use media based on the study results.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2013.11a
• /
• pp.155-156
• /
• 2013

최근 뇌파에 관련된 연구가 IT 분야와 결합하여 많이 진행되고 있다. 우리의 연구에서는 음악의 선호/비선호를 구분 문제를 뇌파를 이용해서 접근하려 한다. 이를 위해서 데이터를 모으고 분석하는 과저에서 나온 실험결과를 이 논문에서 발표한다. 최대한 편안한 상태에서 음악을 들으면서 뇌파를 취득하였을 때, 선호하는 음악과 비선호하는 음악을 구분해서 들었을 때의 뇌파취득 결과와, 그렇지 않았을 때의 뇌파 취득 결과를 간단한 분류방법을 통해서 비교한다.

• Journal of Convergence for Information Technology
• /
• v.9 no.5
• /
• pp.1-6
• /
• 2019

As the mobile market expands, a variety of platforms are available to provide multimodal media content. Multimodal media content contains heterogeneous data, accordingly, user requires much time and effort to select preferred content. Therefore, in this paper we propose multimodal media content classification using keyword weighting for recommendation. The proposed method extracts keyword that best represent contents through keyword weighting in text data of multimodal media contents. Based on the extracted data, genre class with subclass are generated and classify appropriate multimodal media contents. In addition, the user's preference evaluation is performed for personalized recommendation, and multimodal content is recommended based on the result of the user's content preference analysis. The performance evaluation verifies that it is superiority of recommendation results through the accuracy and satisfaction. The recommendation accuracy is 74.62% and the satisfaction rate is 69.1%, because it is recommended considering the user's favorite the keyword as well as the genre.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2003.11b
• /
• pp.656-660
• /
• 2003

Web환경의 발달로 인해 아바타(Avatar), 사이버캐릭터(Cyber Character), 사이버 펫(Cyber Pet), 이모티콘(Emoticon)등의 멀티미디어 캐릭터들이 등장하게 되었다. 인터넷 사용자들이 과거에는 Web의 익명성에 매료되었다면, 현재에는 이러한 멀티미디어 캐릭터를 이용하여 자신을 표현하고 나타내고자하는 욕구들이 늘어나고 있다. 따라서 본 연구에서는 다양한 멀티미디어 캐릭터 중에 아바타 캐릭터 Type에 대한 사용자들의 선호도와 선호요인을 조사하여 일반 캐릭터와 상호비교 해봄으로써 기존의 일반 캐릭터와는 다른 아바타 캐릭터만의 특성에 대해 알아보고 아바타 캐릭터 제작시 가장 효율적인 접근방법을 제시하고자 하였다. 그 결과 가장 효과적인 아바타 캐릭터 Type은 캐릭터의 형태나 성격, 느낌을 우선적으로 고려하기보다는 먼저 아바타 캐릭터의 기능적인 면을 고려한, 즉 사용자의 개성이 좀더 어필(Appeal)될 수 있어야 하며 사용자의 개성연출에 적합한 Type으로 제작되어야한다는 결론을 내릴 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2014.11a
• /
• pp.74-76
• /
• 2014

모바일 단말, 웨어러블 디바이스 등 개인용 단말의 이용이 확대되면서 사용자 및 사용자 그룹의 다양한 미디어 소비정보, 이용 패턴 정보 기반으로 하는 다양한 서비스가 확대되고 있다. 이러한 개인 혹은 사용자 그룹을 대상으로 하는 대표적이면서 가장 서비스 효율을 높일수 있는 서비스 가운데 하나가 타겟팅 광고 서비스이다. 이러한 타겟팅 광고 서비스는 단순한 개인의 선호도 정보만을 반영하는 것에서 개인의 미디어 소비이력, 미디어 이용패턴 정보 등 사용자가 직접적으로 정보를 입력없이 추천이 가능하도록 연구가 계속되고 있다. 본 논문에서는 고정형 및 모바일 단말에서 사용자의 미디어 콘텐츠 선호 정보 및 소비이력 정보를 통합적으로 반영하여 타겟팅 광고 콘텐츠를 자동적으로 선정하고 추천하는 엔진을 설계 구현하였다. 제안한 추천엔진은 콘텐츠 특성에 대한 선호도와 사용자의 콘텐츠 소비 패턴에서 취득된 정보를 기반으로 예측된 선호도를 결합하여 사용자의 최종 선호도를 추정하고, 이를 기반으로 광고 콘텐츠에 대한 추천을 수행한다. 사용자 메타데이터 및 콘텐츠 메타데이터는 TV-Anytime 표준을 기반으로 하였다.