• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제51차 동계학술대회논문집 23권1호
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• pp.51-54
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• 2015

추천 시스템의 대표적인 연구 중 하나인 콘텐츠 기반 추천 시스템 연구는 TV 프로그램이나 영화의 줄거리, 장르, 리뷰 등의 콘텐츠의 메타데이터를 이용한다. 그러나 이러한 연구들은 콘텐츠 관련 정보에만 의존할 뿐, 시청자의 프로파일과 콘텐츠의 정보를 함께 고려하지 않는다. 본 논문에서는 시청자의 프로파일 중 연령과 콘텐츠의 정보인 프로그램의 줄거리를 활용한 TV 프로그램 추천 시스템을 제안한다. 본 추천 시스템은 시청자를 연령에 따라 분류한 후, LDA 알고리즘을 이용하여 시청자의 시청 TV 프로그램의 줄거리를 분류된 나이에 따라 각각의 줄거리 토픽 모델로 생성한다. 이를 기준으로 시청자가 원하는 시간대에 방송되는 프로그램들의 줄거리 토픽벡터와 시청자의 선호도 토픽벡터의 유사도를 비교해 가장 유사도가 높은 TV 프로그램을 시청자에게 추천하는 방식이다. 본 논문에서는 연구의 효용성을 검증하기 위해 줄거리만을 사용한 경우와 줄거리와 연령을 동시에 활용한 경우를 비교 실험하였다. 실험을 통해 프로그램의 줄거리만을 사용한 경우보다 연령을 동시에 활용한 경우의 추천 시스템 성능이 개선된 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.272-274
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• 2013

최근 TV 시청자들의 콘텐츠 소비량이 증가함에 따라 방송사에서 제공하는 TV 프로그램들의 수량이 방대해지고 장르 또한 다양해지고 있기 때문에 시청자가 TV 프로그램을 선택하는 것이 점점 더 어려워지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 TV 프로그램 추천이라는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 기존의 연구에서는 시청자를 기반으로 하는 협업 필터링 추천 방법과 아이템을 기반으로 하는 협업 필터링 추천 방법이 제안되었지만 시청자의 시청 의도를 고려하는 연구는 사례는 적다. 이에 본 논문에서는 LDA 모델링을 이용하여 사용자의 시청 의도를 고려한 TV 프로그램 추천 기법을 제안한다. 실험을 통해 시청자의 시청 의도가 반영된 TV 프로그램 추천이 가능하다는 것을 검증했다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.183-189
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• 2020

본 연구는 시청자 권익의 관점에서 중간광고가 시청자 만족도와 흥미도에 어떤 영향을 미치는 가에 관한 실증 연구를 실시하여, 중간광고가 시청자 권리에 미치는 영향에 관한 과학적이고 객관적인 기초 자료를 제공하기 위한 목적으로 실시되었다. 방송 프로그램 중간에 광고가 포함되지 않는 프로그램과 광고가 포함된 프로그램에 대하여 시청자가 가지는 프로그램 흥미도, 만족도 그리고 구매의향 가격의 차이를 알아보기 위해 210명을 대상으로 실험을 실행하였다. 연구결과, 텔레비전 프로그램 중간에 삽입된 광고가 시청자의 프로그램 흥미도, 만족도 그리고 구매의향 가격에 영향을 미칠 것이라는 가설을 지지하지 못하였다. 이러한 연구결과를 근거로 중간광고가 시청자 권익에 미치는 이론적, 실무적 시사점을 논의하였다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.54-54
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• 2017

이 연구의 목적은 온라인 방송으로 신규 창업점포를 광고 또는 임의 노출했을 때, 시청자들에게 미치는 영향을 측정하고 효율적인 광고를 하면서도 창업점포주들의 만족도를 높이기 위한 영향력을 미치는 변인과 효과적인 매체를 분석하고 조사하는데 있다. 이 목적을 달성하기 위하여 온라인 방송의 여러 매체들간 독립변인들과 대조군을 노출시켜, 이로 나타나는 결과 값들을 비교 분석하는 실험연구를 통해, 효과적인 방송 광고 방안을 제시하고자 한다. 매출 상승 효과를 높이기 위해, 방송중 주목, 흥미, 기억, 용인 등의 요인을 적용하여, 긍정적인 분위기로 시청자들의 창업점포를 각인시키고자 한다. 이를 통해, 온라인 방송으로 신규 창업점포를 광고 또는 임의 노출했을 때, 시청자들에게 미치는 영향을 측정하고 효율적인 광고를 하면서도 창업점포주들의 만족도를 높이기 위한 영향력을 미치는 변인과 효과적인 매체를 분석하고 조사하고자 한다. 실험연구 진행방법으로는 매주 금요일 JBS 방송, 페이스북, 유투브에 노출시켜 점포 매출 전*후를 조사하여 온라인 방송이 매출의 영향을 주는지 알아보고자 한다. 또한 매출에 영향이 미친다면 창업학도로서 큰 의미가 될 것으로 보여 논문 연구 진행중으로, 창업컨설턴트들에게 의미있는 연구를 진행할 것이다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제16권1호
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• pp.127-135
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• 2015

입체영상 디스플레이 제조 및 콘텐츠 저작 소프트웨어 기술의 발달은 3차원 입체영상의 응용 분야를 특수한 가상시뮬레이션의 응용 분야에서 주변에서 흔히 접할 수 있는 영화, 게임, 광고, 전시 등 다양한 분야로 확장시키고 있다. 하지만, 현존하는 양안시차 원리 기반의 입체영상은 시청자에게 피로감을 유발시킨다. 양안시차에 의한 깊이 인지와 피로감 사이의 관계를 도출하기 위해 시청자 실험 기반의 연구가 활발히 진행되고 있으며, 현재 3차원 입체영상 제작 및 시청 가이드라인의 결과물들이 제시되고 있다. 또한, 입체영상 기술은 과다 깊이 제공을 통한 몰입도 증대의 제작자 측면과 허용 범위 내의 최소 피로 추구의 시청자 측면의 상반되는 목적성을 갖고 있다. 본 연구는 3D입체영상 제작 및 가이드라인에 기초가 되는 깊이 변화도 중심의 분석 데이터를 제공한다. 입체영상 제작자 측면에서 활용 가능한 안정적 깊이 변화 구간과 장면 간 깊이 변화의 속도 기준을 도출하였으며, 시청자 측면에서는 뇌파 장치를 활용하여 깊이 변화 적응 시간에 대한 기준 값을 제시하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권10호
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• pp.709-721
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• 2006

지상파, 위성파, 케이블 방송 같은 기존의 방송환경은 시청자 취향에 상관없이 일방적인 단방향 방송 서비스를 제공해 왔다. 하지만, 최근에는 광대역 통신망을 통한 다양한 미디어 전송이 가능하게 되었다. 또한, 방송 환경에서 양방향 통신이 가능하게 됨으로써 장르, 시청 시간대, 배우 등 시청자의 선호도를 반영한 방송 서비스가 중용한 응용으로 대두되고 있다. 따라서, 기존의 방송환경에서 시청자의 선호도를 반영한 맞춤형 방송 서비스가 중요한 방송 서비스의 하나가 될 수 있다. 본 논문에서는 표적광고를 위한 새로운 시도로써 맞춤형 방송 서비스 응용 중 하나인 시청자 프로과일 추론을 통한 표적 광고 방법을 소개한다. 제안된 시청자 프로파일 추론 알고리즘은 시청자의 TV 시청 데이타(TV Viewing history data) 분석을 통해 시청자의 성별 및 연령대를 예측한다. 예측된 시청자의 성별 및 연령대를 바탕으로 TV Anytime 메타데이타를 이용한 표적 광고 선별 방법을 통하여 광고를 선택하게 된다. 제안된 표적 광고 시스템은 시청자 프로파일 추론 알고리즘과 표적 광고 선별 방법을 이용하여 구성되어 있으며, 실제 TV 시청 데이타를 이용하여 제안된 표적 광고 시스템의 실험 결과를 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제51차 동계학술대회논문집 23권1호
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• pp.47-50
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• 2015

TV는 타 도메인과 달리, 사전에 정해진 시간에 콘텐츠가 방영된다. 그러므로 TV 프로그램 추천 시스템은 시청자의 현재 시각(time-context)을 고려해야 한다. 시간 기반의 TV 프로그램 추천 방법이 다수 연구되었지만, 대부분의 기존 연구는 특정 시간대(timeslot)에서의 시청자의 선호도를 계산하는 데에만 집중되어 있고, 시청 내역 전체기간에서의 선호도를 고려하지 않은 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 시청자의 지역 선호도와 전역 선호도를 모두 고려한 시간 기반의 TV 프로그램 추천기법을 제안한다. 이를 위해 제안 방법에서는 시간대의 길이에 따라 여러 가지 선호도 모델을 사용한다. 여러 개의 선호도 모델로부터 산출된 선호도를 병합하여 가장 선호도가 높은 TV 프로그램을 추천한다. 실 데이터를 이용한 실험을 통해 기준방식과 비교함으로써, 제안 방법의 효용성을 검증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.214-216
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• 2005

디지털 방송이 시작되면서 시청자가 선택할 수 있는 채널은 200여 개로 늘어났다. 지금처럼 리모컨으로 채널을 돌려가며 보거나 원하는 TV 프로그램을 찾기란 거의 불가능해진 것이다. 이러한 다채널 다매체 시대에 원하는 프로그램 시청을 도와줄 수 있는 프로그램 가이드 시스템의 필요성이 증가하게 되었고, 더 나아가 TV를 시청하는 각 개인의 선호도를 반영하는 것이 요구되었다. 본 논문에서는 r-order Markov Model을 이용한 개인화된 전자 TV 프로그램 추천 시스템을 제안한다. Markov Model은 시간이 지남에 따라 시청하는 프로그램의 변화를 모델링하기 위한 방법으로 사용하였다. 이 시스템은 시청자의 선호 프로그램을 예측하기 위해서 r-order Markov Model을 제안하는 것뿐만 아니라 TV 시청자의 프로그램 선호를 예측하기 위한 모델들을 적용하였다. 실험 결과는 Markov Model이 추천에 대한 높은 정확성을 제공할 수 있다는 것을 보여준다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2004년도 정기총회 및 학술대회
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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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제51차 동계학술대회논문집 23권1호
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• pp.201-203
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• 2015

편안한 3차원 입체영상 콘텐츠 제작을 위해선 시청 환경 조건에 부합하는 최적의 제작 방법을 필요로 한다. 현재의 입체영상 제작 과정은 경험자의 지식이나 시청자 실험에 기반 한 가이드라인들을 활용하고 있으나, 특정 제작 환경에 국한되어 있다. 보다 구체적이고 정량적인 가이드라인 도출을 위해선 다양한 카메라 제어 및 시청 환경 요소를 고려한 실험용 입체영상이 제작되고, 그 실험 영상을 기반으로 다양한 시청자 실험 데이터가 구축되어야 한다. 또한, 실험용 입체영상 제작은 단기간에 이루어지고, 실험 목적 변경에 따라 변화 요인을 수용할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 다양한 실험용 입체영상 제작을 위해, 상업용 3D 게임 엔진 저작 툴(Unity3D)에서 운용되고, 깊이예산(Depth Budget) 제어가 쉽게 가능한 입체 카메라 모듈을 구현하고, 구현된 모듈을 활용한 입체영상의 제작 예를 보여준다.