하나 TV로 대표될 수 있는 TV 포털은 인터넷 종합 포털 미디어와 유사한 기능을 가지고 있을 뿐만아니라, 다운로드 파일 소비의 특성을 지니고 있다고 할 수 있다. 따라서, 이 연구에서는 하나 TV가 지니고 있는 TV포털로서의 특징이 콘텐츠 구성 및 실제 이용에 있어서 어떻게 전개되는지 살펴보고자 했다. 연구 대상은 하나 TV의 월간 접속률과 콘텐츠 요청 건수 등이며, 연구 방법으로는 기존 자료에 대한 2차 분석과 월간 시청 빈도와 콘텐츠 요청 건수에 대한 빈도 분석을 실시했다. 하나 TV의 콘텐츠 유형별 시청 빈도와 콘텐츠 요청 건수를 분석한 결과, 하나 TV시청자들이 현재 가장 많이 시청하고 있으며 향후에도 보기를 희망하는 콘텐츠 유형은 지상파 방송 프로그램인 것으로 나타났다. 이는 하나 TV가 지상파 방송의 보완 매체로 기능할 가능성이 높다는 것을 의미한다. 이에 따라 향후 케이블 TV 및 인터넷 '다시보기' 서비스와의 직접적인 경쟁이 예상된다.
최근 화두가 되고 있는 스마트 폰 앱의 관심으로 스마트 TV의 앱에 대한 관심도 함께 증가하고 있다. TV시청 이용자들의 편의를 위해 증가하고 있는 수많은 채널과 콘텐츠 중, 개인 사용자의 이용 습관 및 대중의 선호 프로그램을 고려하여, 편리하게 원하는 TV프로그램에 접근하도록 해 주는 TV 앱이 있다면 이는 매우 중요한 기능으로 자리 잡을 가능성이 높을 것으로 예상된다. 이에 본 논문은 사용자의 시청 이용행태를 기반으로 주제모델링 기술의 고전적 모델인 LDA을 기반으로 협업필터링을 결합한 TV 선호 프로그램 추천 알고리듬을 제안한다. 개인의 관심 선호도는 일반적으로 특정 개수로 한정지어지는 특성을 고려하여, 개인 선호도 특성이 구별 되도록 두 가지 방법을 적용하였다. 하나는 개인 선호도 프로파일의 특정 상위 주제만을 고려하는 것이고, 또 다른 하나는 개인별 주제에 대한 선호도의 다양성이 드러나도록 비대칭 하이퍼-파라미터를 갖는 LDA를 사용 하였다. 실험 결과, 두 가지 방식에 대해 사용자의 실제 TV시청 이용내역 데이터를 기반으로 추천 성능의 향상을 평균 Precision 값을 측정하여 확인하였다. 또한, 본 논문에서는 주제 모델링을 통해 학습된 각 주제의 상위 확률의 TV 프로그램들을 분석한 결과, 하나의 주제가 개인별 시청의 특성 보다는 가족단위의 시청 특성을 드러냄을 확인할 수 있었다.
오늘날의 TV 시청형태는 TV를 통해 본방송을 시청하기도 하지만 인터넷을 통해 TV 프로그램을 다운로드해서 보는 비율도 점차 높아지고 있다. 이제는 많이 알려진 IPTV나 스마트TV도 TV 프로그램을 언제든 손쉽게 접근해서 보는 기능이 우선시 되고 있다. 이런 측면에서 지상파 방송사도 방송과 인터넷을 하나로 묶어 온디맨드 콘텐츠 서비스는 물론 TV 프로그램 관련 정보를 제공하는 하이브리드 TV 서비스를 미룰수 없는 실정이다. 본고에서는 국내 하이브리드 TV 서비스인 OHTV(Open Hybrid TV) 서비스와 표준 기술에 대해 알아보고, 서비스를 확장하는데 필요한 기술들의 발전 방향을 전망해 보고자 한다.
최근 방송 분야에서의 가장 큰 화두 중의 하나는 스마트TV라 할 수 있다. 구글의 스마트TV 발표를 시작으로 애플TV, 삼성TV 및 LG TV 등 기존 TV 시장에서 스마트TV 시장으로의 급속한 변화가 진행되고 있으며, N-스크린과 같은 스마트TV 관련 서비스들이 속속 등장하여 서비스되고 있는 상황이다. 본 고에서는 스마트TV 서비스에 대한 동향분석과 전망에 대해 소개한다.
이 연구는 IPTV 가입자 규모가 하나 TV와 메가 TV를 합하여 140만 가구를 넘어서고 있는 시점에서 시청 방식 또한 시청자의 능동적 선택에 의한 비선형적 방식으로 변화하고 있다는 점에 착안하여 기획하게 되었다. 우선, 하나 TV의 시청 실태를 2007년 3월과 2008년 3월을 기준으로 비교해본 결과, 가입자 규모는 2배 증가한 반면, 접속 수는 15배 이상 늘어나 IP-VOD 서비스 이용 빈도가 빠르게 증가하고 있음을 알수 있었다. 이에 따라 1인당 시청 시간도 4배 이상 증가하였다. 한편, 가장 많이 이용되는 장르는 역시 지상파 방송 프로그램인 것으로 나타나, 하나 TV가 지상파 방송의 보완 매체 역할을 하고 있음을 입증해 주었 다. 그러나, MBC의 홀드백 변화에 따른 프로그램 유료화로 지상파 프로그램 시청 비중이 크게 감소하여 유료화에 대한 부정적 태도를 감지할 수 있었다. 반면 키즈 프로그램과 애니메이션은 상대적으로 크게 증가했고 영화는 제공 편수가 늘었음에도 불구하고 소비 비중이 오히려 감소하여 개선 방안이 요구된다.
방송컨텐츠 중심의 TV에 인터넷이 연결되면서, 사용자의 TV 사용 패턴의 변화를 가져오게 되었다. 다양한 웹상의 컨텐츠를 TV를 통하여 사용할 수 있는 환경이 되면서, 방송이나 멀티미디어를 위한 기존의 Embeded SW와는 다른 형태의 Application의 필요성이 대두되었고, Widget이 하나의 방식으로 활용되고 있다. 본 세션에서는 주요 업체의 Widget 활용 현황 및 TV에 Widget이 적용되었을 때 소비자는 어떤 서비스를 원하는지에 대해 다루어 보고자 한다.
수많은 채널과 VoD 콘텐츠, 웹 콘텐츠들이 존재하는 콘텐츠 소비 환경에서의 추천은 이제 선택이 아닌 필수가 되었다. 현재 OTT서비스나 IPTV서비스에서도 많은 사람들이 선호하는 콘텐츠를 추천하거나 사용자가 시청한 콘텐츠와 유사한 콘텐츠들을 추천하는 등, 다양한 종류의 추천 서비스들이 제공되고 있다. 하지만 TV, IPTV와 같이 대체로 한 가구당 하나의 가입정보와 하나의 TV, 셋탑박스를 공유하는 TV를 통한 콘텐츠 시청환경의 경우, 하나의 가입정보에 1명 이상의 사용 이력이 쌓여 특정 사용자에 대한 추천을 제공하기에 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 가족의 개념을 {사용자, 시간}으로 해석하여, 기존의 {사용자, 콘텐츠}로 정의하는 추천 관계를 {사용자, 시간, 콘텐츠}으로 확장하고 이를 딥러닝 기반으로 해결하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 통해 추천 성능을 정성적 정량적으로 평가하였으며, 기존의 시간대를 고려하지 않은 방법과 비교하여 추천 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다.
스마트 폰의 선풍적인 인기에 힘입어 TV 산업에서도 스마트TV가 출현해 시장 영역을 넓히고 있다. 이에 따라 TV 리모컨 또한 새로운 방식의 유저 인터페이스를 지원하는 하나의 스마트 리모컨으로 업그레이드 되고 있으며, 스마트 리모컨을 통한 홈 멀티미디어 디바이스의 통합 제어와 미디어 공유에 대한 여러 가지 시도가 이루어지고 있다. 이에 본 논문은 DLNA 환경 속 스마트 리모컨과 TV 디바이스의 역할에 대해 재 정의하고, 이를 기반으로 DLNA 및 UPnP 디바이스 아키텍처에 제시된 컨트롤 포인트와 디바이스 간 제어 및 미디어 공유 절차에 따라 스마트 리모컨을 통한 TV의 제어 기법을 제안한다. 제안된 스마트 리모컨을 통한 TV의 제어는, 크게 사용자와 무관한 백그라운드 스레드로 처리될 제어 준비 단계와 사용자의 입력을 통해 실질적인 제어를 수행하는 제어 단계로 나뉘고, 각각의 단계에 해당하는 UPnP 미디어 네트워크 단계에 맞춰 진행된다. 제안된 DLNA 환경 속 TV 제어 방법의 구현을 위해서는 선행적으로 TV OSD 제어를 위한 코드에 연동해 TV 디바이스 서비스 서술자의 확장이 이루어져야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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