• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.431-436
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• 2015

오늘날 수많은 TV 프로그램들이 방송됨에 따라 TV 프로그램을 추천해주는 추천 시스템에 관한 연구가 시작되었으며, 추천의 정확도를 더욱 높이기 위한 연구가 현재도 활발히 진행 중이다. 추천 시스템은 장르, 줄거리 등과 같은 메타데이터를 사용하여 TV 프로그램을 추천하거나, TV 프로그램에 대한 시청자의 선호도를 계산하여 TV 프로그램을 추천한다. 본 논문에서는 추천의 정확도를 높이고자 시청비율, 종료시간과의 관계, 최근시청이력 등 시청시간의 여러 패턴을 추가로 사용하여 선호도 계산에 활용하는 협업 필터링 TV 프로그램 추천 시스템을 제안한다. 연구의 효용성을 검증하기 위해 시청시간패턴의 모든 요소를 선호도 계산에 활용한 경우와 단순히 시청자가 가장 많이 시청하는 채널을 추천하는 경우의 협업 필터링 추천 결과를 비교하였다. 실험을 통해 시청시간패턴 모든 요소를 같이 선호도 계산에 활용한 경우의 성능이 증가한 것을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.153-167
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• 2015

본 논문은 VOD 이용자의 특징 및 실질 시청패턴을 분석하기 위하여 현 IPTV 가입가구의 인구 사회학적 자료와 실제 장르별 시청시간 및 지불액 자료를 결합하여 실증 연구를 실시하였다. 그 결과 남성, 미취업자, 고소득자, 조기 수용자가 상대적으로 능동적인 VOD 시청패턴을 보이고 있음을 확인하였다. 선호도 측면에서는 시간이동형 콘텐츠를 주로 시청하는 소비자는 여성이 많은 가구였고, 비시간이동형 콘텐츠를 주로 시청하는 소비자는 남성이 많은 가구와 미취학아동이 속한 가구였다. 또한, 시간이동형 콘텐츠 구매경험이 많은 소비자는 주로 여성이 많은 가구와 고소득 가구인 반면, 비시간이동형 콘텐츠 구매경험이 많은 가구는 가구원 수가 많은 가구, 가구주가 무직인 가구, 가구주 연령이 낮은 가구였다. 본 논문은 정확한 데이터베이스를 활용하여 분석하였으므로, 실용적 차원에서 VOD 이용을 극대화하기 위한 서비스 전략과 마케팅 활동 방안을 제안할 수 있다는 점에서 의의를 갖는다.

• 방송공학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.625-637
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• 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.

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

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.135-136
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• 2018

최근 개인방송은 시청자가 언제 어디서나 원하는 장소, 시간에 시청할 수 있을 정도로 보편적이고 대중화 되어 있다. 일반적으로 시청자는 방송을 시청할 때 영상의 구간별로 진행되는 콘텐츠를 처음부터 시청하면서 확인하거나 댓글을 확인하기 전까지는 확인할 수 있는 방법이 없다. 이에 본 논문은 행동 패턴을 분석하여 해당 영상의 콘텐츠를 파악하여 시청자에게 방송진행자가 무엇을 하고 있는지를 제공할 수 있다. 따라서 시청자가 영상의 구간별 콘텐츠를 확인하여 영상에서 원하는 구간을 선택하여 시청이 가능하게 되면서 시청자에게 영상을 시청하는데 편리성을 줄 수 있는 기대효과를 가진다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.537-542
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• 2021

스마트 TV는 인터넷을 기반으로 기존의 TV에 비해 다양한 서비스와 정보를 제공하고 있다. 보다 개인화된 서비스나 정보를 제공하기 위해서는 사용자의 시청 패턴을 분석하고 이를 기반으로 맞춤형 서비스나 정보를 제공해야한다. 제안하는 시스템은 사용자의 TV 시청 패턴을 입력받고 이를 분석하여 사용자에게 맞춤형 정보로써 TV 프로그램이나 영화를 추천한다. 이를 위해 전처리기와 딥러닝(deep learning) 모델로 시스템을 구성하였다. 전처리기는 사용자가 시청한 TV 프로그램의 이름과 해당 TV 프로그램을 시청한 날짜, 시청한 시간 등을 입력하면 이를 정제한다. 그리고 정제된 데이터를 다중속성 LSTM 모델이 학습하고 예측을 수행하게 된다. 제안하는 시스템은 사용자에게 맞춤형 정보를 제공하는 시스템으로써 기존의 IoT 기술과 딥러닝 기술을 융합한 디지털 컨버전스(convergence)의 선도 기술이 될 것으로 사료된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.1000-1006
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• 2014

본 연구는 스마트폰에서 OTT 서비스 이용이 활성화되고 있는 것에 주목하여 텔레비전 콘텐츠 시청 행위 추적 방법의 설계를 제안한다. 이를 위해 기존 OTT서비스 어플리케이션을 활용하여 시청 맥락의 흐름(flow)과 패턴을 기록하는 로그 파일 기록 어플리케이션을 개발하였다. 본 논문에서 제시한 로그 파일 포맷은 기존의 분단위 시청률 조사방법이 아닌 초단위 측정으로 이용자 스마트폰을 통한 시청 행위와 시청 시간을 정확하고 정밀하게 측정할 수 있었다. 또한 실시간 방송 VOD 광고 콘텐츠 속성 및 플레이 모드에 따라 나타나는 시청 행태를 발생 이벤트에 따라 추적할 수 있었으며, GPS 데이터를 로그 파일 기록과 매칭한 결과 시청의 공간적 맥락을 분석할 수 있었다. 연구 결과를 바탕으로 패널을 이용한 통합시청률 조사 또는 모바일 민속지학(Mobile Ethnography) 에서의 방법론적 활용과 같은 학문적 실무적 의의를 논의하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1163-1172
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• 2011

본 논문은 여전히 큰 영향력을 가지고 있는 매체인 TV와 가족, 특히 아동과의 관계에 대해서 살펴보고자 하였다. 지금까지는 주로 TV의 시청이 가족 또는 가족의 구성원에 어떠한 영향을 미치는가를 살펴보았다면 본 연구에서는 가족의 형태에 따라서 TV의 시청행태가 어떻게 달라지는지를 규명해보고자 하였다. 특히 TV의 시청에 많은 시간을 할애하고 TV 프로그램 선호에 민감한 아동들을 대상으로 하여 가족의 유형과 가족 커뮤니케이션 패턴에 따라서 아동의 TV 시청이 어떻게 달라지는지를 연구하고자 하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2004년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.151-154
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• 2004

디지털 방송의 시작과 함께, 지상파, 위성, 케이블과 같은 다양한 매체를 통한 다채널 방송 시청 환경의 도래는 사용자에게 많은 방송 프로그램 시청 정보를 전달하게 되었다. 이와 더불어, 방송 단말에 전송된 다양한 방송 프로그램 정보를 탐색하고 선호 방송 프로그램을 선별하기 위해서는 사용자에게 많은 노력이 요구된다. 이러한 요구에 따라, 똔 논문에서는 다채널 방송 시청 환경 하에서 사용자의 방송 프로그램 시청 히스토리를 분석하고, 특정 시간에 따른 사용자의 방송 프로그램 시청 패턴을 추출하여 방송 프로그램 장르에 대한 사용자 선호도를 자동으로 계산하는 알고리즘을 제안하고, MPEG-7 MDS 구조에 따른 사용자 선호도 서술과 사용자의 선호도에 따라 방송 프로그램을 자동적으로 추천하는 TV 프로그램 추천 어플리케이션을 소개한다 본 실험을 위해 실제 연령대별, 성별, 시간대별로 사용자의 TV 시청 자료를 사용하였으며, 실험결과를 통해 본 논문에 제안된 베이시안 네트워크 기반 사용자 자동 학습 알고리즘이 효과적으로 사용자 선호도를 학습할 수 있음을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.181-191
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• 2010

출범 3주년을 맞은 IPTV의 가입자 규모가 2009년 8월 현재 170만 가구를 넘어서면서, 가입자들의 VOD 수용 방식에도 변화가 예상되고 있다. 즉, 기존 미디어의 소극적 수용 방식과 달리 VOD 서비스는 능동적 선택에 의한 비선형적 시청이 가능하기 때문이다. 따라서 이 연구에서는 VOD 서비스를 실제로 이용하고 있는 경험자들을 대상으로 서비스 이용 태도를 보다 구체적으로 살펴보고자 한다. 분석 결과, 조사 대상자들은 IP-VOD 서비스로 지상파 방송 프로그램을 가장 많이 보고 있었으며, 무엇보다 버라이어티 프로그램을 선호하는 것으로 나타났다. 또한, 응답자의 절반 이상이 주 2-3회 정도 VOD 서비스를 이용하며, 1회 시청 양은 2-3시간에 이른다고 응답했다. 한편, 주말에는 최대 8시간 이상을 연속해서 이용하는 사례도 나타나, 일부 이용자들의 VOD 중독현상이 우려되고 있다.