KT 메가패스를 기반으로 하는 홈엔(HomeN) 미디어 서비스가 신규 서비스 추가 및 UI개선으로 새롭게 개발되었다. 홈엔의 신규 서비스중에 하나인 교육/문화 전문채널 서비스는 고객에게 TV기반의 EOD 온라인서비스를 제공함으로써 편리한 학습환경을 제공하고 홈네트워크 서비스의 활용도 향상에 기여할 수 있을 것이다. 따라서 본고에서는 교육/문화 전문채널 서비스의 유형 및 서비스 정책, 서비스 플랫폼 구성을 소개하고 향후 홈엔 전문채널 서비스의 나아가야할 방향을 조망해보고자 한다.
디지털 방송에서의 맞춤형 서비스란 사용자가 원하는 방송 프로그램만을 사용자가 원하는 시간에 볼 수 있게 해 두는 서비스를 말한다. 본 연구는 맞춤형 방송 서비스를 위한 사용자 별 선호정보를 자동으로 추출하여 관리하는 사용자 선호정보 관리 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 맞춤형 방송 서비스를 위한 표준인 TV-Anytime에서 제안하고 있는 메타데이터를 기반으로 사용자 선호정보와 사용자 히스토리 정보를 사용하여 맞춤형 방송 서비스를 위한 선호 프로그램과 채널을 예상하여 사용자에게 제시한다. 이 과정에서 사용하는 사용자 선호정보는 사용자 별로 청취 과정에서 채널, 시간대, 방송에 따른 반응 행동기록을 토대로 자동으로 추출하고 업데이트하는 방법을 제안한다.
스마트 TV는 스마트폰, 스마트 패드, PC 등 모든 IT 기기들을 통합하여 스마트 워크와 스마트 홈을 통해 스마트 IT 기기의 허브역할을 수행할 것으로 기대되고 있다. 스마트 TV라는 새로운 기술의 수용 요인과 과정을 분석하기 위해 체계적인 조사와 분석이 필요하다. 또한 이를 바탕으로 스마트 TV 시장의 경쟁우위를 확보하기 위한 전략 수립이 필요한 시점이다. 본 논문에서는 정보기술 수용과 사용의 통합이론을 이용하여 스마트 TV 이용의도에 영향을 미치는 요인들과 그 요인들 간의 관계성을 구조방정식 모델을 이용하여 규명하였다. 연구 결과에 따르면 혁신성, 전환비용, 전환이익, 서비스 인터페이스, 사용자 인터페이스와 같은 외생 변인이 노력 기대, 성과 기대, 사회적 영향에 유의적 영향을 미쳐서 최종적으로 이용 의도에 영향을 끼치는 것으로 파악되었다.
전반적인 전 세계 시장의 불황속에서도 세계최대 북미시장에서 국내 가전업체들이 TV 시장의 지배력을 강화하고 있는 이유는 강력한 제품 경쟁력과 브랜드 파워를 내세워 프리미엄 시장과 중저가 시장을 모두 차지하면서 수익성과 볼륨을 모두 잡았기 때문으로 분석된다. 이렇게 국내 TV 제조사들이 북미시장에서 선전하고 있음에도 불구하고 국내 TV 제조회사들은 지속적인 시장선점 및 TV 제품의 경쟁력을 유지하기 위한 제품개발, 마케팅 및 판매전략 등을 고민하고 있다. 본 연구에서는 이러한 지속적인 경쟁우위를 유지하기 위한 방안으로 국내 A사의 북미시장에서의 TV 판매 데이터를 이용하여 북미시장에서의 TV 판매예측모델을 개발하고자 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 판매예측모델에서 많이 적용되고 있는 다중회귀모델과 인공신경망 기반의 예측모델을 개발하여 두 모델의 비교분석한다. 특히 본 연구에서는 TV 제품의 부가가치를 향상시키거나 가격경쟁력을 향상시키기 위해 TV의 주요 기능과 판매와의 연관성 분석도 수행한다.
이 연구는 시대별 한국 스포츠 스타 TV광고의 형태와 특성을 분석하여 사회적 맥락과의 관계 및 등장 배경이 무엇인지를 심층적으로 규명하는데 목적을 두었다. 이러한 연구의 목적을 해결하기 위해 1970년부터 2009년까지의 전체 TV광고자료 38,517건을 수집하였으며, 추출된 146건의 자료를 미디어 내용분석(contents analysis)을 실시하였다. 이를 통해 얻은 결과는 다음과 같다. 첫째, 시대별 한국 스포츠 스타 TV광고는 한국의 경제성장 및 미디어 발달과 함께 지속적인 증가추이를 확인하였다. 그러나 전체 TV광고에서 차지하는 비중은 낮은 것으로 나타났다. 둘째, 시대별 한국 스포츠 스타 TV광고는 스포츠 산업 확장과 미디어 공급자 간 가교의 역할 및 일익을 담당하지만 사회적 상황 및 대중의 인정적 합의가 없이는 관계 형성의 지속성이 낮아 효율성 확보가 필요한 것으로 나타났다.
이제 우리는 텔레비전 프로그램을 이동전화기로 보는데 익숙하다. 방송과 통신융합의 패러다임이 가져 온 변화에 빠르게 적응해나가고 있으며, 그 중심에 모바일 TV가 있다. 하지만 시청하는 미디어 기기만 다를 뿐, 플랫폼에 적합한 새롭고 참신한 콘텐츠를 찾아보기란 매우 어렵다. 이동 중 시청이 편리한 모바일 TV가 단순한 재방송 시청을 위한 기기에 불과하다면 분명히 문제가 있다. 본 연구에서는 양방향, 위치기반서비스, 가속도센서 등으로 중무장한 스마트폰과 모바일 TV의 마리아주를 통해 모바일 TV 3.0의 신개념을 제안하고, 이를 중심으로 한 차별화된 프로그램 장르별 제작 방안을 모색하고자 한다.
TV의 발명은 실로 놀라운 것이었다. 실제 오늘날의 TV모델을 발명한 발명가는 영국의 존 로지 베어드라고 한다.1926년 그가 발표한‘Falkirk’라는 이름의 장치는‘움직이는 영상’을 전달하는 기능을 갖춘 최초의 TV 모델이 됐다. 이를 기본으로, 1929년 영국 BBC 방송이 세계 최초로 텔레비전 방송을 시작했고 하니, TV 방송의 역사는 대략 75년 정도 된 연세 지긋하고 연륜이 넘치는 기술이 됐다고 할 수 있다. 이후 흑백에서 컬러로, 두꺼운 브라운관에서 액정화면으로, 섬세한 영상의 HDTV 기술과 위성방송 등으로 숨 가쁘게 바뀌어왔다. 이런 과정을 통해 사람들과 뗄래야 뗄 수 없는 기본 영상정보 전달장치가 됐으며, 수많은 정보들이 이 TV를 통해 전달되고 있다.
With the recent spread of digital content, more people have been watching the digital content of TV programs on their PCs or mobile devices, rather than on TVs. With the change in such media use pattern, genres(types) of broadcast programs change in the flow of the times and viewers' trends. The programs that were broadcast on TVs have been released in digital content, and thereby people watching such content change their perception. For this reason, it is necessary to newly and differently classify genres(types) of broadcast programs on the basis of digital content, from the conventional classification of program genres(types) in broadcasting companies or relevant industries. Therefore, this study suggests a plan for newly classifying broadcast programs through using machine learning with the log data of people watching the programs in online media and for applying the new classification. This study is academically meaningful in the point that it analyzes and classifies program types on the basis of digital content. In addition, it is meaningful in the point that it makes use of the program classification algorithm developed in relevant industries, and especially suggests the strategy and plan for applying it.
In this paper, we present a novel method to solve the inevitable RGB beam mismatch problem in projection TV receivers. Conventional methods solve the mismatch problem by directly controlling the cathode ray tube (CRT) using the convergence yoke (CY). Unlike conventional methods, the proposed method is based on digital video processing using image warping techniques. Firstly RGB beam projection paths are mathematically modeled. Then based on the modeling, the input video signal to CRT is prewarped so that RGB beams are landed at the same point on the screen. Since the proposed method is based on a digital video processing instead of using CY, it can outperform the conventional method in terms of quality and cost. The experimental results with a real 60´projection TV demonstrate that the proposed method indeed produces converged images on the projection TV screen.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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