본 연구에서는 방송클립동영상 이용이 VOD 구매의도와 본방송 시청의도에 영향을 줄 수 있는지를 살펴보고자 하였다. 이를 위해 방송클립동영상 이용자를 대상으로 설문조사를 통해 이용동기와 이용시간, 이용시점, 장르, 이용패턴 등의 이용경험 중심으로 살펴보았다. 연구결과를 요약하면, 방송클립동영상 이용동기 변인에서는 대인관계와 전체방송 대비이점이 높을수록, 방송클립동영상 이용경험 변인에서는 교육 장르, 게시된 영상보기, 게시된 영상 공유 및 추천을 이용하는 정도가 높을수록 VOD를 구매하고자 하는 의도가 높은 것으로 나타났다. 그리고 방송클립동영상 이용동기 변인에서는 이용유연성이 높을수록, 방송클립동영상 이용경험 변인에서는 드라마/영화 장르와 게시된 영상에 대한 댓글 읽기 및 작성 등과 같은 이용이 높을수록 본방송을 시청하고자 하는 의도가 높은 것으로 나타났다.
TV 드라마는 타 장르에 비해 시청률과 채널 홍보 효과가 매우 크며, 한류를 통해 산업적 효과와 문화적 영향력을 확인시켜줬다. 따라서, 이와 같은 드라마의 흥행 여부를 예측하는 일은 방송 관련 산업에서 매우 중요한 부분임은 주지의 사실이다. 이를 위해서 본 연구에서는 2003년부터 2012년까지 10년간, 지상파 채널을 통해 방송된, 총 280개의 TV 미니시리즈 드라마를 분석하였다. 이들 드라마 중 평균 시청률 상위 45개, 하위 시청률 45개를 선정하여 흥행 드라마의 시청시간 분포 (5%~100%, 11-Step) 모형을 만들었다. 이들 기준 모형과 신규 드라마의 시청시간 분포와의 이격 거리를 Euclidean/Correlation으로 측정한 유사도(Similarity)를 통해, 시청자의 초기(1~5회) 시청시간 분포로 신규 드라마의 성패 여부를 예측하는 모델을 만들었다. 또한 총 방송 시간 중 70% 이상 시청한 시청자를 열혈 시청층(이하 열혈층) 으로 분류하고, 상위/하위 드라마의 평균값과 비교하여, 신규 드라마의 흥행여부를 판별할 수 있도록 설계하였다. 연구 결과 드라마의 초반 시청자 충성도(시청시간)는 드라마의 대흥행 여부를 예측하는데 중요한 요소임을 밝혔으며, 최대 75.47%의 확률로 대흥행 드라마의 탄생을 예측할 수 있었다.
본 연구에서는 양치 방향 및 각 부위에서의 양치 시간이 기록 가능한 지능형 칫솔을 이용하여 양치 교육에 따른 효과를 정량적으로 분석하였다. 칫솔의 가속도 센서를 이용한 자동 검출 부위는 칫솔모의 위, 아래, 오른쪽, 왼쪽으로 4등분 하였다. 실험 방법은 피험자로 하여금 첫 번째 실험에서는 평상시의 양치 습관을 따라서 자유롭게 측정하였으며, 지능형 칫솔을 이용한 교육 영상시청 및 양치 방법의 점수화를 통하여 피험자의 습관 교정의 필요성을 인지하도록 하였다. 그 후 일주일 동안은 각 가정에서 동영상 시청을 통한 습관 교정을 하였으며 두 번째 실험에서는 첫 번째 실험과 같이 자유로운 양치를 하도록 하였다. 결과적으로 4 부위별 양치시간이 교육 전에 비해 균형을 이루었으며 총 시간의 증가를 보였다.
모바일 기술과 비디오 스트리밍 기술이 발달하고 미디어 플랫폼이 다변화 되면서 '페이스북 라이브', '아프리카 TV'와 같은 모바일 개인방송은 기존 IT 시스템과는 다른 수용 패턴을 보이고 있다. 모바일 개인방송 시청 요인에는 오락적 동기가 가장 큰 비중을 차지하므로 기존의 외재적, 생산적 동기 중심의 시스템 수용 이론으로는 연구의 한계가 있다고 판단하였다. 이에 본 연구는 오락적 동기 시스템 수용 분석에 특화된 HMSAM(Hedonic-Motivation System Adoption Model)을 이론적 틀로 활용하여 모바일 개인방송 시청자의 수용 요인에 어떠한 오락적 동기가 작용하는지 실증적으로 알아보고자 하였다. 연구 변인에는 즐거움(Joy), 시간 흐름 미인지(Temporal Dissociation), 현실도피감(Escapism), 몰입(Focused Immersion)과 같은 내재적 동기가 포함되었다. 또한 인지된 사용 용이성(Perceived Ease of Use), 인지된 유용성(Perceived Usefulness), 시청 의도(Intention to Watch) 변인도 포함되었다. 연구 분석은 Multi-indicator 모형의 구조방정식을 통하여 변수들 간의 인과관계와 유의성을 검증하였다. 연구 결과, 모바일 개인방송 시청의 즐거움은 시간 흐름 미인지, 현실도피감, 인지된 사용 용이성과 긍정적(+)인 관계를 맺고, 시청의도와 몰입에도 긍정적(+)인 영향을 주었다. 현실도피감 역시 몰입에 긍정적(+)인 영향을 주었다. 본 연구는 오락적 동기 시스템 수용에 대한 최신 연구인 HMSAM 모델을 이론적 틀로 활용하여 모바일 개인방송 시청 요인들을 새롭게 분석하였다는 점에 의의가 있다. 향후 재미와 오락의 개념을 더 세분화하고, 미디어의 능동적 수용과 수동적 수용을 추가적으로 살펴본다면 더욱 발전된 후속 연구가 진행될 수 있을 것이다.
케이블TV, 위성방송, IPTV의 출현으로 시청자는 다양한 TV 프로그램을 제공받을 수 있게 되었지만 여가시간이 감소함에 따라 TV 시청시간이 줄어들게 되면서 시청자는 자신이 원하는 시간에 원하는 프로그램을 보고자 하는 욕구가 점점 더 증가하게 되었다. 이와 더불어 2009년 이후 급속한 시장 확산이 이루어지고 있는 스마트폰은 기존의 디지털기기와 연동하는 서비스의 제공을 통해 본격적인 스마트 네트워크 미디어 시대로의 진입을 가속화하고 있다. 최근 이 두 기기를 결합하여 스마트폰으로 TV를 제어하는 등의 TV연동형 기능이 등장하고 있는 바, 본 연구에서는 단순한 TV제어에서 더 나아가 효율적인 TV시청을 위해 개인의 시청패턴을 분석하는 추천기법을 활용하여 방송콘텐츠를 추천해주는 스마트폰 어플리케이션의 콘셉트를 제시하고자 하였다. 인터랙션과 UI 디자인의 구체적 방향을 제시하기 위해 기존 연구 및 TV 연동형 어플리케이션과 제품의 사례를 분석하였으며, 설문조사를 통해 연구의 필요성과 당위성을 확인하고 그에 근거하여 적합한 UI구조를 제안하고자 하였다.
국내 OTT(Over-the-top media service) 시장의 추천 서비스에서 거론되는 대표 업체는 Youtube와 Netflix이다. Youtube는 여러 방법을 거쳐 2016년부터 이용자의 시청 시간을 기록하여 이용하는 알고리즘을 머신러닝에 도입하면서 개인화된 추천을 본격화하였고, Netflix는 사용자의 선택한 영상, 시청 시간대, 영상 시청 기기 등 정보 수집을 통해 이용자를 분류하고 비슷한 시청 패턴을 가진 사람들을 같은 그룹에 묶는 방식과 영상을 직접 시청 후 사람이 태그(메타데이터)를 직접 기록하여 사용자로부터 수집한 정보와 영상에 붙은 태그 정보를 이용한다. 본 논문에서는 수기로 작성하던 영상 미디어의 메타데이터를 자동으로 생성하여 영상미디어의 추천을 개선하기 위한 방법을 제안하고자 한다.
본 연구는 스마트폰 사용이 건강한 성인의 보행패턴에 미치는 영향을 알고자 하였다. 건강한 성인 20명이 본 연구에 동원되었다. 모든 대상자는 보통보행과 스마트폰 보행을 각각 2회씩 수행하였다. 보통보행은 대상자가 선택한 속도로 걸었으며, 스마트폰 보행은 동영상 시청을 하면서 걸었다. 보행 동안 GAITRite 시스템을 이용하여 보행패턴과 관련된 시, 공간적 변수를 확인하였다. 통계분석은 두 보행에 대한 시, 공간적 변수를 비교하기 위하여 대응 표본 t 검정을 이용하였다. 시간적 변수비교에서 스마트폰 보행은 보통보행보다 보행속도, 분속수에서 유의하게 낮았으며(p<.05), 한쪽 다리 지지 시간, 양쪽 다리 지지 시간에서는 유의하게 길었다(p<.05). 공간적 변수 비교에서 스마트폰 보행은 보통보행보다 한 발짝 길이, 한걸음 길이에서 유의하게 짧았으며(p<.05), 보행 시 보간에서는 유의하게 길었다(p<.05). 본 연구의 결과는 보행 동안 스마트폰 사용이 올바른 보행패턴에 부정적인 영향을 줄 수 있음을 증명한다.
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. 따라서, 사용자로 하여금 자신의 취향 및 자신이 원하는 방송 프로그램 정보에 자동적으로 근접할 수 있도록 하는 개인화된 방송 서비스가 요구되고 있다. 이러한 요구에 따라, 본 논문에서는 다채널 방송 시청 환경 하에서 사용자의 방송 프로그램 시청 히스토리를 분석하고, 특정 시간에 따른 사용자의 방송 프로그램 시청 패턴윽 추출하여 방송 프로그램 장르에 대한 사용자 선호도를 자동으로 계산하는 알고리즘을 제안하고. MPEG-7 MDS 구조에 따른 사응자 선호토 서술과 이를 이용하여 사용자의 선호도에 따라 방송 프로그램을 자동적으로 추천하는 TV 프로그램 추천 어플리케이션을 소개한다. 본 논룬의 실헐을 위해 AC Nielsen Korea에서 제공된 실제 연령대별, 성별, 시간대별로 사용자의 TV 시청 자료를 사용하였으며, 실험결과를 통해 본 논문에 제안된 베이시안 네트워크 기반 사용자 자동 학습 알고리즘이 효과적으로 사용자 선호도를 학습한 수 있음을 확인하였다.
최근 TV 시청자를 위한 개인 맞춤형 서비스 및 상호작용에 대한 요구가 증가하면서 IPTV의 인기가 확산되고 있다. IPTV는 수백개의 채널을 통해 다양한 서비스를 제공하는 장점이 있지만, 폭발적인 채널 수의 증가로 인해 원하는 컨텐츠를 찾기까지 지나치게 많은 탐색시간이 소요되고 있다. 또한, IPTV는 채널 변경시마다 네트워크 대역폭 제약에 의한 컨텐츠 전송시간이 소요되어 채널 변경 시 오랜 지연시간이 요구된다. 이러한 문제점을 해소하기 위해 본 논문에서는 실시간 시청률 및 사용자의 과거 시청 패턴에 근거한 인기채널과 비인기채널의 구분법을 설계하고, 이에 근거한 인기채널 목록의 우선 탐색 및 프리페칭을 통한 미리보기 기능을 제안한다. 다양한 실험을 통해 제안한 기법이 기존의 채널 탐색 인터페이스들에 비해 IPTV의 채널 탐색시간을 크게 줄일 수 있음을 보인다.
최근 사용자에 대한 많은 정보를 얻는 것이 가능해지면서, 데이터마이닝 기법이나 Contents 추천 기법을 이용한 맞춤형 서비스가 가능하게 되었다. 특히, 대부분의 사람들에게 TV 프로그램 시청은 여가생활시간에서 가장 높은 비중을 차지 하고 있다. 따라서, 보다 지능적인 TV 프로그램 서비스를 제공하는 기술에 대하여 관심이 고조되고 있다. 본 논문에서는 TV-Anytime을 이용하여 개인화된 Electronic Program Guide (EPG)를 생성하고, 개인화된 EPG 정보를 활용하여 시청자에게 맞춤형 TV 프로그램 서비스를 제공하는 시스템에 대한 연구 결과를 제시한다. 또한 시청자의 시청패턴과 TV 프로그램 선호도를 바탕으로 시청자가 원하는 프로그램을 추천하는 TV Program Recommender Agent와 방송 및 TV 프로그램에 대한 대화를 담당하는 TV Program Helper Agent, 시스템 조정 및 메시지 전달을 담당하는 Coordinator Agent로 이루어진 멀티에이전트 기반 시스템 구조를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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