디지털 방송이 본격적으로 시작되고 각 가정에 디지털 TV의 보급이 많이 이루어짐에 따라 사용자들이 시청할 수 있는 채널 및 프로그램의 수는 기존의 공중파 환경과 비교하여 폭발적으로 증가하였다. 채널의 수가 수백 개로 늘어나기 때문에 사용자가 자신이 원하는 프로그램을 찾기 위해서는 리모콘을 누르거나 방송 편성표를 검색하는 것과 같은 많은 시간과 노력을 필요하다. 따라서 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 사용자의 프로파일과 선호도 정보를 분석하여 사용자의 취향에 적합한 프로그램을 추천해줄 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 수백 개의 채널에서 방송되는 프로그램 및 사용자의 선호도 정보를 분석하여 사용자가 원하는 프로그램을 추천해주고 시청 히스토리를 분석하여 사용자 모델을 동적으로 갱신하는 기법을 제안한다.
본 연구는 IPTV 이용자의 미디어 이용특성(TV 시청시간, 스타 선호도, 장르 선호도)에 따른 VOD 이용행태(VOD이용 및 이용금액)의 차이를 살펴보고, 미디어 이용특성과 IPTV 사업자가 운영하는 가이드채널에 대한 평가가 VOD 이용의사에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 VOD 이용경험과 가이드 채널 시청 경험이 있는 자를 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였다. 연구결과, 선호하는 스타가 출연하는 경우 VOD 이용이 가장 많았으며, 지불의사 측면에서는 스타 선호도보다는 장르선호도가 VOD에 대한 지불의사에 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 둘째, 미디어 이용특성 중 장르 선호도와 가이드 채널에 대한 시청의사와 인지된 오락성이 VOD 이용의사에 유의미한 영향을 주는 것으로 밝혀졌다. 본 연구결과를 통해 VOD 이용을 높이기 위해서는 VOD 이용 현황 분석을 통해 맞춤형 프로모션과 다양한 이벤트를 제공함으로써 가이드 채널 시청률을 보다 더 적극적으로 높일 필요가 있다.
디지털 방송 기술에 의해 방송 네트워크 사업자가 시청자들에게 수많은 방송프로그램을 송출할 수 있는 초다(超多) 채널 방송 환경이 열리게 되었는데 이런 환경은 시청자에게 다양하고 풍부한 시청 경험을 제공하는 동시에 복잡한 방송프로그램 편성에서 자신이 원하는 방송프로그램을 탐색해야 하는 어려움을 주고 있다. 이 문제를 해결하기 위해서 시청자의 시청 패턴 (선호하는 방송 채널, 방송프로그램 장르, 시청 시간대 등)을 분석하여 시청자가 채널을 변경할 때 특정 방송 채널 또는 방송프로그램을 우선적으로 추천해주는 연구가 진행되어 왔는데, 한 방송프로그램이 여러 방송 채널에서 재방송되고, 같은 장르의 방송프로그램들이 같은 시간대에 편성되고, 한 방송 채널에 다양한 장르의 방송프로그램이 방영되는 환경 때문에 시청자 입장에서 만족할 만한 추천 성능을 보여주지 못하고 오히려 채널 변경 기능의 불확실성을 높이는 결과를 가져왔다. 이 에, 본 논문은 시청자가 시청 중인 방송프로그램을 바로 선호하는 방송프로그램을 등록하고 그 등록된 방송프로그램에 대해서 방송 스케줄 열람, 바로보기 (열람 시 방송 중일 때), 녹화 예약, 시청 예약 등의 관리 기능을 지원하는 데이터 서비스를 제안한다. 이 서비스는 국제 데이터 서비스 표준인 MHP를 기반으로 하며 핵심 기능인 방송프로그램 구별과 탐색을 위해서 DVB-SI (Service Information)의 EIT (Event Information Table)를 활용하였다.
본 논문에서는 학습 과제 수행 시 청각 자극이 뇌에 미치는 영향을 확인하기 위하여 뇌파 계측 실험을 통해 얻은 데이터로 분석한 결과를 제시하였다. 피험자가 수학적 과제를 해결하는 동안, 피험자의 선호도에 따라 구분한 선호 음악 및 비선호 음악을 청각 자극으로 제시하였으며, 수학적 과제는 암기형 및 절차형 과제로 구분하여 뇌파를 측정하였다. 이를 집중력과 관련된 뇌파의 주파수 대역인 세타파, SMR파 및 중간베타파로 나누어 상대 파워 스펙트럼 값을 비교하였다. 본 논문의 결과로는 무음악과 선호 음악 및 무음악과 비선호 음악을 비교한 경우에서 유의한 차이를 나타내는 채널을 관측할 수 있었으며, 공통적으로 전두엽 부위의 채널인 F3 및 F4에서 평균의 차이를 나타냈다. 유의미한 차이를 나타낸 채널들에서도 음악이 없는 경우보다 음악이 제시된 경우의 파워가 더 크게 나타났으며, 선호도에 따라서는 선호 음악이 비선호 음악의 경우보다 두뇌의 활성도가 크게 나타난다는 사실을 실험결과로부터 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 다중 입출력 안테나 OFDM 통신시스템에서 신뢰할 만한 데이터 신호 사용하는 한 연판정 지향 채널 추정 기법을 제안한다. 기존 방식에서는 주어진 기준 신호만을 이용하여 채널을 추정하는 반면에 제안하는 기법은 기준 신호를 포함하여 신뢰할 만한 데이터 신호를 동시에 사용하여 채널을 추정한다. 모의실험을 통해 제안하는 기법이 기존 채널 추정에 비해 성능이 우수함을 확인할 수 있다.
다매체 다채널 방송 환경의 도래로 사용자 방송 단말에 많은 방송 프로그램 정보가 전달되고 있다. 시청자는 방송 단말에 제공되는 수많은 방송 프로그램으로부터 자신이 원하는 방송 프로그램을 탐색하고 선별하게 되었으며 이는 기존의 제한된 수의 방송채널이 제공되는 환경에서는 문제가 되지 않았던 사용자의 프로그램 선별에 대한 노력이 수백개의 방송 프로그램 채널이 주어지는 방송시청 환경 하에서는 시청자로 하여금 프로그램 선별에 많은 노력을 요구하게 되는 문제점으로 등장하게 되였다. 멀티미디어 내용 기술에 대한 국제 표준인 MPEG-7 과 TV Anytime은 사용자의 컨텐츠 장르, 채널, 출연 배우, 키워드 등의 여러 선호도 정보를 기술 할 수 있는 사용자 선호도 기술 규격과 사용자의 컨텐츠 소비 정보 등을 기술 할 수 있는 사용자 히스토리 기술규격에 대해 기술하고 있다. 그러나 사용자의 선호도 값 추출 방법이나 응용 방법에 대해서는 표준화 대상으로 정해놓고 있지 않다. 본 논문에서는 사용자의 선호도를 추출하여 사용자 선호도에 적합한 프로그램을 선별하여 사용자에게 추천하고, 사용자의 프로그램 시청에 대한 액션을 모니터링하여 자동적으로 사용자의 변화하는 선호도를 갱신하는 알고리듬 연구에 대한 결과를 제시한다. 또한 사용자 선호도 기반 지능형 방송 프로그램 가이드 시스템에 대한 연구결과를 제시한다.
디지털 방송의 출현으로 시청자는 다양한 TV 채널들을 제공 받을 수 있게 되었다. 하지만, 많은 TV 채널들의 제공으로 시청자가 자신이 원하는 방송프로그램을 찾는 것이 어려워졌다. 이러한 어려움을 해소하기 위하여, TV 서비스 제공 업체에서는 EPG(Electronic Program Guide)로 시청자에게 TV 채널들의 정보를 제공하고 있다. 하지만 TV 채널과 방송프로그램 수의 증가로 인해 EPG는 정보의 홍수(Information Overload) 문제와 사용할 때에 긴 지연시간(Time-consuming)을 발생시켰다. 따라서 본 논문에서는 시청 패턴에 기반하여 시청자가 선호하는 방송프로그램이 현재 방영되고 있는 채널만 걸러내어 추천해주는 채널 필터링 시스템(Channel Filtering System, CFS)을 설계하고 구현한다. 구현된 시스템은 사용중인 TV 또는 셋탑박스의 교체를 요구하지도 않을 뿐만 아니라, 시청자가 업/다운 버튼만 누르면 사용자가 선호하는 방송 프로그램이 방영되고 있지 않은 채널은 자동적으로 지나치게 함으로써, 시청자의 사용 편의성을 증대하도록 하였다.
최근 디지털 융합이 가속화 되면서 쇼핑에 있어서도 전통적인 매장과 온라인 및 모바일 매장에서의 채널 경계가 모호해지고 있다. 특히 동일한 쇼핑에도 여러 채널을 동시에 이용해 정보 검색 및 구매 행위에 적극 활용하는 옴니채널 쇼핑이 급속히 가속화되고 있다. 이에 따라 마케팅, 경영정보, 컴퓨터 공학 등 다양한 분야에서 옴니채널 쇼핑에 대한 활발한 연구가 진행 중이나 아직까지 소비자의 심리적 기질 차에 초점을 두고 이것이 옴니채널 쇼핑과 어떻게 연관되는 지를 본 연구는 거의 없다. 본 연구는 실험을 통해 소비자가 더 외향적(vs. 내성적) 일수록 동일 제품의 쇼핑에 있어서도 보다 옴니채널 쇼핑방식을 선호함을 검증하였다. 그리고 이러한 현상이 외향성이 높이는 다양성 추구 성향에 의해 매개됨을 보였다. 이 같은 연구결과를 토대로 본 연구는 실질적인 연구 결과의 적용을 제안하였으며, 아울러 소비자의 독특함 추구 성향 및 구조화 욕구와 옴니채널 쇼핑이 연계되어 연구될 수 있는 방안을 제시하였다.
본 논문은 개인별 프로그램 선호도와 채널 선호도를 기반으로 프로그램을 추천해주는 선호프로그램편성표를 구성하여 이를 효과적으로 보여주는 사용자인터페이스(UI) 모델을 제안한다. 현재 개인 맞춤화 전자프로그램가이드(PEPG)에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있으나 주로 추천 알고리즘 연구에 그 초점이 맞춰져 있는 실정이다. 동일한 추천 알고리즘에 의해 추출된 프로그램이라 할지라도 정렬 순서와 디스플레이 방법에 따라 편성표를 이용하는 사용자의 용이성이 달라질 수 있다. 이에 본 논문은 추천 알고리즘에 의해 추출된 프로그램들의 선호도에 현재시간 기준으로 가중치를 부과하여 그 프로그램들의 선호도를 합산한 값으로 정렬한 편성표를 구성하였다. 이러한 선호프로그램편성표는 시청자가 가장 선호하는 프로그램과 채널이 최우선으로 보여지게 되므로 쉽고 빠르게 원하는 프로그램을 찾아갈 수 있다는 장점이 있다. 따라서, 사용자는 원하는 프로그램이 시작할 때까지 기다리거나 하는 시간의 낭비없이 시청이 가능하다. 본 논문을 통해 향후 등장하게 될 많은 개인 맞춤화된 서비스들을 개발하는데 도움이 될 수 있길 바란다.
본 논문은 오프라인 채널이 온라인 채널로 사업 영역을 확장할 경우 기존 오프라인 채널의 경쟁적 자산, 이를테면, 브랜드 명성, 서비스 만족도 등이 온라인 채널의 선호도로 연결될 수 있는지를 실증분석을 통해 증명하였다. 연구결과, 오프라인 채널의 브랜드 명성과 서비스 만족도가 오프라인 채널의 선호도에는 직접적으로 긍정적인 영향을 미치고, 온라인 채널의 선호도에는 간접적으로 영향을 미친다. 즉, 오프라인 채널의 경쟁력이 우수할 경우 고객 입장에서는 오프라인 채널의 선호도가 높아져서 거래관계에 대한 몰입과 충성심이 증가한 뒤, 시간적 거리를 두고 오프라인 기업이 확장한 온라인 채널에 대한 선호도 향상으로 발전해 갈 수 있음이 입증되었다. 즉, 오프라인 채널의 경쟁력 향상은 현재와 미래 모두의 사업 기회를 확보하는 데 긍정적 영향을 미치는 것이다. 본 연구의 주요 시사점을 정리하면 다음과 같다. 첫째, 유통 채널의 서비스 품질 관리가 브랜드 명성 관리보다 더욱 중요하다. 고객의 서비스에 대한 체험과 주관적인 평가는 장기적인 브랜드 명성 관리의 선행요소로서 중요할 뿐만 아니라, 채널 선호도에도 더 큰 영향을 미친다. 따라서, 신규 고객을 포함한 일반 고객을 대상으로 하는 광범위한 브랜드 포지셔닝 전략 보다는 기존 우수 고객을 대상으로 하는 서비스 만족도 향상 전략이 더 중요하다는 의미이다. 둘째, 기존의 오프라인 채널이 온라인 채널로서 인터넷쇼핑몰을 구축할 경우 기존의 오프라인 채널의 고객 선호도, 주관적인 평가가 그대로 온라인 채널에도 영향을 미친다는 점이다. 유통기관의 오프라인 채널이 온라인 채널로 확장한 경우뿐만 아니라, 기존의 전통 제조기업이나 서비스 기업이 영업활동의 확장으로서 온라인으로 채널을 확장한 경우도 마케팅 채널의 수직적 통합(Vertical Integration)으로서 유통채널의 확장에 준하여 모두 이에 해당될 수 있다. 셋째, '채널확장'이란 '기업이 자사의 마케팅 활동이나 영업활동의 채널을 증대하기 위하여 온라인 또는 오프라인으로 채널을 확대시키는 의사결정과 그 실행'을 의미하는 것임을 확인할 수 있다. 일반적으로 오프라인 기업의 온라인으로의 채널 확장은 유통채널 확장 그 자체를 위한 목적과 전반적인 경영 프로세스 혁신의 목적 두 가지로 나누어 질 수 있다. 전자는 전통 오프라인 기업의 매출액을 증대하여 수익창출에 기여하기 위함이고, 후자는 주로 오프라인 기업의 비용절감을 통해 수익증대에 기여하기 위함이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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