With the development of broadcasting technology from analogue to interactive digital, the number of TV channels and contents provided to audience is increasing in a rapid speed. In this multi-media and multi-channel world, it is difficult to adapt to the increase of TV channel numbers and their contents merely using remote controller to search channels. Due to this reason, EPG (Electronic Program Guide) has been one of the essential services providing convenience to audience. So EPG complying with European DVB-MHP specifications, which will be also our domestic standard, is proposed in this paper. In order to provide audiences with DiTV contents they preferred, we apply collaborative filtering algorithm to recommend contents according to preference value of audience group with similar preference. And we use JavaXlet application which is based on MHP to implement this EPG, while the result can be verified by OpenMHP emulator.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2001.11b
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pp.9-14
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2001
디지털 방송의 등장과 더불어 지상파, 위성, 케이블 등을 통한 다매체 다채널 방송 시청환경에서 시청자가 선택해야 되는 프로그램의 수는 폭발적으로 증가했으며 다양한 시청자의 요구에 부응할 수 있는 시청자 중심의 방송 서비스가 요구되고 있다. 특히 이러한 다채널의 디지털 방송 환경에서는 시청자가 일일이 채널을 바꿔가며 자신이 원하는 프로그램을 찾는 것이 매우 번거롭고 어려워짐에 따라 시청자를 대신하여 시청자의 선호도에 기반한 프로그램을 자동으로 찾아 제시해 줄 수 있는 지능형 프로그램 가이드(intelligent program guide)의 필요성이 대두되었다. 기존의 전자 프로그램 가이드(EPG:Electronic Program Guider)는 단순히 프로그램 관련 정보를 패널별로 정렬된 형태로 사용자 인터페이스를 통해 제시하는 수준에 불과하였다. 본 논문에서는 사용자 선호도 정보에 기반하여 프로그램 정보를 사용자에게 제시하고, 사용자의 프로그램 시청에 대한 액션을 모니터링하여 자동적으로 시청자의 변화하는 선호도를 갱신하는 지능형 프로그램 가이드(IPG:Intelligent Program Guide) 에 대한 연구 결과를 제시한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04a
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pp.604-606
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2004
방송과 관련된 디지털 기술과 통신 기술의 급격한 발전은 방송 산업의 다양화와 컨텐츠의 수적 증가를 유도한 반면 시청자의 시청 환경을 고려하는 편의성과 최적 정보 전달 기술의 발전은 더디게 진행되어왔다. 본 논문에서는 국내에서 최근 상용 서비스가 실시된 양방향 TV 환경에서 양방향 방송 서비스를 제공하고, 시청자의 행위, 선호도, 성향 등을 분석하여 개인화된 프로그램 채널 추천, 표적화된 광고의 제공, T-Commerce 환경을 지원할 수 있는 양방향 TV 개인화 시스템을 설계하고 구현한다.
Due to the rapid increase of available contents via the convergence of broadcasting and internet, the efficient access to personally preferred contents has become an important issue. In this paper, for recommendation scheme for TV programs using a collaborative filtering technique is studied. For recommendation of user preferred TV programs, our proposed recommendation scheme consists of offline and online computation. About offline computation, we propose reasoning implicitly each user's preference in TV programs in terms of program contents, genres and channels, and propose clustering users based on each user's preferences in terms of genres and channels by dynamic fuzzy clustering method. After an active user logs in, to recommend TV programs to the user with high accuracy, the online computation includes pulling similar users to an active user by similarity measure based on the standard preference list of active user and filtering-out of the watched TV programs of the similar users, which do not exist in EPG and ranking of the remaining TV programs by proposed rank model. Especially, in this paper, the BM (Best Match) algorithm is extended to make the recommended TV programs be ranked by taking into account user's preferences. The experimental results show that the proposed scheme with the extended BM model yields 62.1% of prediction accuracy in top five recommendations for the TV watching history of 2,441 people.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2014.06a
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pp.22-25
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2014
UHDTV방송을 준비하면서 대용량 영상데이터의 전송이 중요시 되고 있다. 그러나 이용자의 미디어 이용행태는 언제 어디서나 쉽게 이용할 수 있는 매체를 더 선호하고 있다. 본 연구에서는 수신능률을 높이고, 향후 8K UHDTV 등 초고화질 서비스도 가능하도록 TV채널 폭의 확장에 의한 UHDTV방송의 효과를 제시하고자 한다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.3
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pp.581-586
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2010
MC-DS-CDMA is technique where a single data symbol is transmitted at multiple subcarriers which are orthogonal to each other. With this technique, frequency diversity can be achieved. Time variant channels lead to interchannel interference which increases the bit error rate for MC-DS-CDMA systems. The performance of PSAM MC-DS-CDMA system over time variant channels is analyzed. The BER performance of this system over multipath fading environment is evaluated, considering the channel estimation error, carrier frequency offset.
웹 기술의 발전과 스마트폰 이용자 수의 증가는 소비자와 기업 간의 관계를 혁신적으로 변화시키고 있다. 기업이나 공공기관들은 고객들과 커뮤니케이션 효과를 극대화 하기 위해 새로운 크로스미디어 플랫폼으로 등장한 소셜미디어를 적극적으로 활용하고 있다. 블로그, 페이스북, 인스타그램 등 더욱 다양하지고 변화의 속도가 빨라지는 소셜미디어 트렌드 속에서 기업들은 채널의 특성에 따라 어떠한 콘텐츠가 소비자에게 만족과 구매에 중요한 영향을 미치는지 체계적인 분석과 운영전략이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 기업 마케팅의 활용 관점에서 블로그와 SNS 채널 특징에 따라 콘텐츠 유형의 만족도를 비교 분석하고, 이용자의 개인 특성에 따라 채널별로 어떠한 차이가 있는지에 관한 전략적 틀과 시사점을 제시하고자 한다. 이를 위해 소비자와 판매자 간의 커뮤니케이션 방법에 따라 소셜미디어 콘텐츠를 홍보성, 정보성, 소통성 유형으로 구분하여 블로그 페이스북, 인스타그램의 소셜미디어 채널별로 소비자 만족도를 조사하고자 한다. 또한, 인터넷 이용자의 개인 특성에 따라 선호하는 SNS 콘텐츠 유형이 다를 수 있음에 착안하여 SNS를 이용하는 사용자의 특성을 네 가지 형태로 분류하고 특성에 따른 만족도의 영향관계를 분석하였다. 본 연구 결과를 통해 다양한 소셜미디어 채널을 활용하고자 하는 기업들에게 효율적인 SNS 마케팅 전략구축 방안과 인터넷 이용자 특성을 고려한 콘텐츠 활용 방안에 대한 시사점을 제시하였다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.21
no.4
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pp.884-892
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1996
An adaptive blind equalizer is used to combat the distortions caused by a nonideal channel without resorting to a training sequence, given the received signal and statistical information of the transmitted signal. Incidentally, a multipath channel may result in a fade which produces intersymbol interference in the received signal. Therefore, a new type of algorithm which can compenste the effects of this fade is required in the multipath channel environment. In this paper, a modified form of adaptive blind equalization algorithm using stop-and-go algorithm for multichannel system is proposed. It is demonstrated via computer simulations that the performance of the proposed multichannel stop-and-go algorithm is much better than that of the conventional multichannel algorithms.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2014.06a
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pp.1-2
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2014
본 논문에서는 hidden Markov model (HMM) 기반의 스테레오 신호로부터 서라운드 오디오 신호를 생성하는 기법을 제안한다. 먼저 5.1 채널 오디오 훈련 데이터베이스로부터 MDCT 영역에서 전방/서라운드 채널의 서브밴드 에너지를 프레임 단위로 계산하고, 이를 특징 벡터로 하여 좌측과 우측 채널 두 개의 HMM 이 구성된다. 다음으로, 입력된 스테레오 신호에 대해 HMM decoding 을 통해 서라운드 채널의 MDCT 영역의 서브밴드 에너지가 예측된다. 이 예측된 서브밴드 에너지로부터 역 MDCT 를 통해 서라운드 오디오 신호가 생성된다. 제안된 방법의 성능평가를 위해 MUSHRA 청취 실험을 수행한 결과, 제안된 HMM 기반의 방식으로 생성된 서라운드 오디오 신호가 기존의 패시브 서라운드 디코딩 기반으로 생성된 서라운드 신호에 비해 높은 선호도를 보였다.
With the emergence of digital TV broadcasting, various TV channels are provided to a TV audience. But it is getting hard for the audience to find his or her preferred TV programs due to the huge number of TV channels. In order to mitigate the difficulty, channel navigation schemes have been proposed. The schemes predict preferred TV channel from viewer's previous watching histories, and provide the predicted channels when the viewer wants to change TV channel. As channel navigation schemes, there are Most Recently Selected (MRS) scheme providing the most recently watched channel, and Most Frequently Selected (MFS) scheme providing the most frequently selected channel. However, MFS and MRS scheme could be inappropriate to current TV system broadcasting various TV programs in a channel because they are based on the viewer's patterns of watching TV channels. Therefore, this paper proposes an efficient channel navigation scheme, Program Most Frequently Selected (PMFS), based on patterns of watching TV programs instead of TV channels. Simulation results show that the proposed scheme PMFS reduces the seek distance compared to the previous channel navigation schemes, MFS and MRS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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