• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10c
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• pp.358-360
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• 2004

컴퓨터와 네트워크 환경의 발달에 힘입어 고화질의 미디어 데이터를 실시간으로 전송하는 미디어 스트리밍 서비스에 대한 요구가 증가하고 있다. 스트리밍 서비스는 서버의 많은 자원을 필요로 한다. 서버의 자원 중에서 메인 메모리는 대용량의 미디어 데이터를 다루는 미디어 스트리밍 서버 성능에 중요한 역할을 한다. 그러므로 제한된 메인 메모리를 효과적으로 이용할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 효과적인 미디어 스트리밍 서비스를 위한 동적 버퍼 관리 기법과 버퍼 히트율을 높일 수 있는 대체 정책을 제안하고 평가한다.

• Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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• v.12 no.1
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• pp.20-28
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• 2018

In this research, for the smooth cultural life of seniors, we recruit 92 smart seniors (male: 22, female: 70) and survey their preferred content sub-genre. The survey is mainly based on the two devices (PC, Smartphone) to be used. As a result of the study, there was a little difference in preference on the web pages between both devices, the video contents showed the similar preference, regardless of the device. Also, sub-genres surveyed show higher correlations with similar sub-genres in other content genres. So, If the result of this study is reflected in the development of cultural contents and the composition of content pages, it will be helpful for senior to enjoy the improved cultural life by lowering entry barriers accessing digital media contents.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.10 no.3
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• pp.437-449
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• 2024

This study analyzed the influence of MBTI (Myers-Briggs Type Indicator) personality types on preferences for user interface (UI) design in music applications. Through an online survey, 535 responses were collected, and data were processed using ANOVA analysis in Python. The analysis revealed that certain MBTI types tend to prefer combinations of warm and neutral color tones, aligning with their artistic sensibilities and emphasis on harmony. Conversely, other MBTI types show a preference for colder color tones or combinations of cold and neutral tones, reflecting their practical and systematic tendencies. Additionally, it was found that UI layout preferences also vary according to personality types. Some MBTI types exhibit a preference for the 'Mostly Fluid' model, reflecting their efficient and systematic nature. These findings underscore the importance of considering users' individual personality types in UI design for music applications.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.156-159
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• 2010

최근 스마트 폰은 사용의 편리성과 용도의 다양성 때문에 크게 확산 되고 있다. 또 스마트폰의 기능과 용도를 확장 시켜주기 위한 어플리케이션 역시 매일 수십 개씩 쏟아져 나오고 있다. 이미 나와 있는 수 만개의 어플리케이션과, 매일 업데이트 되는 어플리케이션들 사이에서 선호 어플리케이션을 찾기는 쉽지 않은 일이다. 이에 본 연구에선 협력 필터링 기반의 사용자 맞춤형 모바일 어플리케이션 추천시스템을 설계 및 제안한다. 사용자가 선호하는 어플리케이션을 추천 받을 수 있도록 함으로써 사용자에게 선호 정보를 보여 줄 수 있을 뿐만 아니라, 어플리케이션의 구매를 유도하여 새로운 가치 창출과 양방향성 마켓플레이스에 일조 할 수 있을 것이다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.16 no.2
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• pp.164-171
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• 2006

Recently Digital multimedia broadcasting (DMB) has been available as a commercial service. The users sometimes have difficulty in finding their preferred multimedia contents and need to spend a lot of searching time finding them. They are even very likely to miss their preferred contents while searching for them. In order to solve the problem, we need a method for recommendation users preferred only minimum information. We propose an algorithm and a system for recommending users' preferred contents using preference transition probability from user's usage history. The system includes four agents: a client manager agent, a monitoring agent, a learning agent, and a recommendation agent. The client manager agent interacts and coordinates with the other modules, the monitoring agent gathers usage data for analyzing the user's preference of the contents, the learning agent cleans the gathered usage data and modeling with state transition matrix over time, and the recommendation agent recommends the user's preferred contents by analyzing the cleaned usage data. In the recommendation agent, we developed the recommendation algorithm using a user's preference transition probability for the contents. The prototype of the proposed system is designed and implemented on the WIPI(Wireless Internet Platform for Interoperability). The experimental results show that the recommendation algorithm using a user's preference transition probability can provide better performances than a conventional method.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.17 no.3
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• pp.643-653
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• 2017

The purpose of this study is to analyze the influence of Trans Media Brand Experience on Brand Image, Brand Preference, and Purchase Intent. Trans Media experience refers the act of enjoying contents by crossing a number of different media. With the advance of digital convergence, brand experience communication has become more diverse. This study focuses on one particular Trans Media case, Bacchus Self-Scanner by using Smart PLS to analyze 119 participants on a structural equation model. The result shows that 1) brand experience has a positive impact(+) on brand image and purchase intent, 2) brand image has a positive impact(+) on Brand Preference and Purchase Intent, and 3) Brand Preference has a positive impact(+) on Purchase Intent. As the result shows, the empirical proof that Brand Experience affects not only the indirect-effect of Brand Image and Brand Preference but also Purchase Intent as the direct-effect, and that Brand Image can affect Brand Preference and Purchase Intent, will serve as strategic implications for Brand Experience and Brand Image.

• Informatization Policy
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• v.22 no.2
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• pp.57-74
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• 2015

This research has been performed in order to investigate the probability that cultural factors in everyday life affect individuals' political behaviors. Using the data collected from 2014 Seoul mayoral election, it analyzes how the degree to which individuals have various cultural capital influences their types of political information acquisition through media. The outcomes suggest following three. First, the more cultural capital individuals have, the more active they are in obtaining political information using diverse media. Second, those who mark high score in the self-cognitive area of cultural capital, such as cultural preferences and cultural tastes, tend to gather political information throughout formal news-oriented media such as on-line news, TV, and newspapers. Third, when types of media are classified into old and new, those who have a variety of cultural capital are likely to prefer new media as their major source of political information acquisition.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2004.11a
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• pp.143-146
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• 2004

본 논문은 시청자 개개인의 선호도 정보(user preference)를 이용하여, 컨텐츠 제공자(content provider)로부터 개인화 된 비디오 요약을 제공받을 수 있는 맞춤형 방송 서비스를 제안한다. 제안하는 방송 서비스는 다채널의 디지털 방송 환경에서 시청자들에게는 채널선택의 편의성과, 컨텐츠 제공자들에게는 시청자들이 자신들의 컨텐츠에 대한 소비를 촉진시키는 기능을 제공한다. 따라서, 본 논문에서는 개인화 된 비디오 요약 서비스를 제공하기 위해, TV-Anytime에 기반한 사용자 선호도 정보를 이용하는 시스템 스킴(scheme)을 제안한다. 제안하는 방송 서비스의 유효성을 테스트하기 위해 영화 장르의 비디오에 대해서 이벤트(event)들을 세그먼트(segment)하고, 해당 선호도 정보에서 추론된 선호 이벤트 정보에 따라 비디오 요약(video skim)을 생성하고, 시청자 단말에 제공하는 실험을 수행한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.431-434
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• 2012

시간 흐름에 따라 TV 프로그램 스케줄은 변화하고 스케줄의 변화는 사용자 선호에 영향을 미친다. 이러한 스케줄 변화에 따른 토픽의 흐름이 사용자 선호도에 미치는 영향 외에도, 개성에 따른 선호도의 변화는 개인별 차이가 크다. 본 논문은 사용자 선호도 변화에 적응적으로 대응하면서 시간 변화에도 일정한 관심을 보이는 사용자의 선호도에는 가중치를 더한 모델을 목표로 한다. 따라서 제안 모델은 현재의 시청 데이터를 기준으로 한 사용자별 선호도의 선행 정보(prior)로 이전 시청선호를 두었고, 선호도 변화와 일관성을 고려하여 하나의 시청길이에 대한 선호도뿐만 아니라 여러 시청 길이의 선호도를 결합한 선호도를 구성할 수 있는 확장성 있는 모델을 제시한다. 선호도의 일관성에 대한 가중치 연산에 있어 전체 확률모델의 확률을 향상시키는 연산을 통해 정교성을 더한 모델을 제시한다. 실제 사용자들이 시청한 데이터인 2011 TNMS데이터를 기준으로 제안 모델의 성능을 확인한 결과, 기존의 LDA, MDTM모델 보다 나은 성능을 보임을 확인할 수 있었으며, 1주일 단위 추천결과, 5개 추천 시, 최대 67.9%의 추천 정확도를 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.62-65
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• 2011

최근 화두가 되고 있는 스마트 폰 앱의 관심으로 스마트 TV의 앱에 대한 관심도 함께 증가하고 있다. TV시청 이용자들의 편의를 위해 증가하고 있는 수많은 채널과 콘텐츠 중, 개인 사용자의 이용 습관 및 대중의 선호 프로그램을 고려하여, 편리하게 원하는 TV프로그램에 접근하도록 해 주는 TV 앱이 있다면 이는 매우 중요한 기능으로 자리 잡을 가능성이 높을 것으로 예상된다. 이에 본 논문은 사용자의 시청 이용행태를 기반으로 주제모델링 기술의 고전적 모델인 LDA을 기반으로 협업필터링을 결합한 TV 선호 프로그램 추천 알고리듬을 제안한다. 개인의 관심 선호도는 일반적으로 특정 개수로 한정지어지는 특성을 고려하여, 개인 선호도 특성이 구별 되도록 두 가지 방법을 적용하였다. 하나는 개인 선호도 프로파일의 특정 상위 주제만을 고려하는 것이고, 또 다른 하나는 개인별 주제에 대한 선호도의 다양성이 드러나도록 비대칭 하이퍼-파라미터를 갖는 LDA를 사용 하였다. 실험 결과, 두 가지 방식에 대해 사용자의 실제 TV시청 이용내역 데이터를 기반으로 추천 성능의 향상을 평균 Precision 값을 측정하여 확인하였다. 또한, 본 논문에서는 주제 모델링을 통해 학습된 각 주제의 상위 확률의 TV 프로그램들을 분석한 결과, 하나의 주제가 개인별 시청의 특성 보다는 가족단위의 시청 특성을 드러냄을 확인할 수 있었다.