사용자간 상호작용과 협업 기능을 바탕으로 한 소셜 네트워크 서비스 발달에 따라 이를 교수-학습에 활용하면서 개인 체험 중심의 구성주의와 접목되어 소셜 러닝으로 발전하고 있다. 이를 보다 잘 활용하기 위해서는 N-Screen웹, 스마트폰, IPTV)을 지원하는 커뮤니케이션 모델이 필요하다. 커뮤니케이션 모델은 학습자-교수자-시스템간의 상호작용을 지원하는 것이다. 하지만, 지금까지는 웹기반 이러닝 시스템 커뮤니케이션에 대한 연구가 주를 이루고 있다. 이에 본 연구에서는 소셜 러닝을 위한 서비스 환경을 N-Screen으로 확대하고, 끊김 없는 서비스를 위해 개인의 위치정보를 학습 활동에 활용할 수 있도록 지원하기 위한 커뮤니케이션 매니저를 설계하고 구현하고자 한다. 커뮤니케이션 매니저는 N-Screen 서비스를 위한 학습자의 유스케이스 도출 및 요구 기능을 정의하고, 이를 바탕으로, 커뮤니케이션 기능을 설계한다. 또한, 단말 각각의 서비스 특성을 고려하여, 개인화 위치정보를 반영 할 수 있도록 한다.
오늘날 매우 복잡한 비디오와 방송 작동들 속에서, 방송사들은 확실히 방송중이나 온라인에서 멀티스크린 시청자들에게 높은 품질과 저지연을 방송하는데 거듭 어려움을 겪는다. 적응 비트율(ABR) 프로토콜들은 인터넷비디오가 다양한 멀티스크린 장치를 가능하게 해준다. 하지만 비디오 품질은 종종 중요하지 않고 오늘날 대형화면에 방송되고 가치 있는 선형 방송 컨텐츠에서는 받아들일 수 없다는 것이 입증될 것이다. ABR에서 미디어 정보 처리 기술은 서비스 제공자들이 제어를하고 집에 모든 스크린에 선형 비디오 서비스가 관리된 품질을 제공한다. 그리고 그것은 단일화된 IP 비디오 사회기반시설을 가진 큰 대형화면을 포함한다. 새로운 멀티스크린 보조 ABR (MSA-ABR)은 기부 컨텐츠, 가상 속에 온라인 출판 서비스, 집중 클라우드 사회기반시설의 절차를 수행하는 방송시설을 대한 멀티스크린 보조 ABR (MSA-ABR)을 기반으로하는 클라우드를 사용하도록 제안된 관리시스템을 가져다 준다.
인터넷을 비롯한 초고속 통신망의 발전 및 그에 기반한 다양한 매체의 등장과, 현대인들의 바쁜 생활 패턴으로 인해 예전과 같이 TV 프로그램의 본방송을 시청하는 경우는 점점 줄어들고 있다. 그 대신, 보고 싶은 TV 프로그램을 다운로드하여 TV를 통해 원하는 시간에 보고자 하는 시청자들의 요구가 증가하고 있다. 이러한 요구에 부응하기 위해, 지상파 방송 사업자들은 TV와 인터넷을 결합하여 유료방송에 가입하지 않더라도 TV 수신기를 통해 프로그램 시청 중에 원하는 온디맨드 콘텐츠 관련 서비스를 제공받을 수 있는 TV-인터넷 하이브리드 서비스를 개발하였고 이를 OHTV(Open Hybrid TV)리는 명칭으로 표준화하였다. 본 논문에서는 OHTV의 표준화 현황과 해외의 하이브리드 TV 서비스 및 기술 표준에 대해 설명하고 OHTV 표준이 진정한 의미의 개방형 하이브리드 TV 서비스 표준으로 거듭나는데 필요한 기술적 요소들과 추가 표준 항목들에 대해 나열하여 표준 확장의 방향을 제시한다.
무선 인터넷 사용자의 증가, IPTV 확산, 개인 멀티미디어 플랫폼의 다양화 등으로 IP 기반의 패킷 서비스에 대한 요구가 증가함에 따라 TDM 기술을 사용하는 회선 기반의 전송방식에서 이더넷 기반의 패킷 전송방식으로 기술이 진화하고 있다. 본 논문에서는 PBB-TE 기술 및 MPLS-TP 기술을 적용한 패킷 전송망에 대해 소개하고, 패킷 전송망에서 사용자의 다양한 요구조건에 만족하는 서비스 품질 관리 방안을 제시한다. 제안된 플로우 기반의 QoS 관리 방안에서는 입력 프레임을 플로우 별로 구분하여 PTL 터널에 매핑하고 각 플로우 및 PTL 터널 별 대역관리를 수행함으로써 대역충돌 상황에서도 설정된 서비스 품질을 완벽히 보장해 줄 수 있다. 제안된 방안의 성능분석을 위해 각 입력 프레임 별 플로우 및 PTL 터널을 정의하고 각 플로우 및 PTL 터널 별 QoS 파라메터를 설정하였으며 OPNET modeler를 사용하여 모의시험을 수행 하였다.
본 논문에서는 FLV를 적용한 차세대 인터넷 방송 솔루션을 설계 및 구현하였다. 현재 현장에서 방송중인 HD급 영상을 실시간으로 압축하여 인터넷 생방송은 물론 VOD 서비스가 가능한 시스템으로 온라인을 통해 인터넷 LIVE 방송 및 VOD 서비스 그리고 UCC 서비스를 손쉽게 운영할 수 있도록 지원하는 솔루션이다. 카메라 및 VOD 영상을 H264코덱을 사용하여 실시간으로 압축하여 MPEC4, WMV 등의 영상을 인터넷 및 스마트폰에 실시간 스트리밍으로 지원하는 시스템으로 첫째, 카메라 영상의 실시간 녹화기능을 갖춘 국내 최초의 실시간 인코더 시스템(Real time encoder system)이며, Web 및 스마트폰 환경에 적합한 최신의 코덱 기술을 지원하며, 소프트웨어 제품이다. 둘째, 동영상을 MP4 플레이어로 재생이 가능하며, 사용자 채팅 및 커스터 마이징(customizing)이 가능한 양방향 인터넷 방송 시스템이다. 셋째, CMS(Contents Management System) 기능은 동영상 콘텐츠 및 강좌 관리 콘텐츠를 안드로이드 폰 및 아이폰을 통해 실시간으로 스트리밍 서비스가 가능하다.
다채널 TV, IPTV 및 Smart TV 서비스의 등장으로 인해 수많은 방송 채널과 방대한 TV 프로그램 콘텐츠가 시청자 단말로 제공됨으로써 시청자들은 자신이 원하는 콘텐츠를 쉽게 찾고 소비하는 것이 어려운 TV 시청 환경을 맞게 되었다. 따라서 TV 사용자들에게 자신이 선호하는 콘텐츠를 자동 추천해 줌으로써 원하는 콘텐츠로의 접근성을 증대시키는 것은 미래의 지능형 TV 서비스에 있어서 주요한 이슈이다. 이에 본 논문에서는 사용자의 선호 취향과 대중의 선호취향을 모두 고려한 협업필터링 개념의 통계적 기계학습 기반 TV 프로그램 추천 모델을 제시한다. 이를 위해 시청한 TV 콘텐츠에 대한 선호 토픽을 사용자의 시청 선호도로 보고, 최근 널리 활용되고 있는 LDA(Latent Dirichlet Allocation)모델을 TV 프로그램 추천 모델에 적용하였다. LDA 기반 TV 프로그램 추천 성능을 개선하기 위해 본 논문에서는 TV시청 이용내역 데이터를 기반으로, TV 사용자들의 관심 토픽을 은닉 변수로 하고, TV 사용자들의 관심 토픽에 대한 다양성을 반영하기 위해 은닉 변수의 확률분포 특성을 비대칭 디리클레(Dirichlet) 분포로 모형화하여 실험에 적용하였다. 제안된 LDA 기반 TV 프로그램 자동 추천 방법의 성능을 검증하기 위해, 유사 시청 특성을 갖는 사용자 그룹에 대해 상위 5개의 TV 프로그램을 일주일 단위로 추천하였을 경우 평균 66.5%, 2개월 단위의 추천에 대해서는 평균 77.9%의 precision 추천 성능을 확인할 수 있었다.
본 논문의 목적은 N- 혹은 멀티스크린 기술의 발전 및 OTT서비스 환경에서 TV서비스 중심의 미디어 생태계 변화의 특징과 함의는 무엇인가? 라는 질문에 대한 해답을 찾으려는 것이다. 이를 위해 대체재/보완제의 위협 및 신규사업자의 위협에 초점을 맞추되, 현행의 복잡한 경쟁 관계를 매체간의 역사적 흐름 속에서 이해하려고 시도하였다. 분석의 틀로 한광접의 TPC모델을 이용해 연구관점과 연구범위를 크게 기술/산업(Technology), 정책(Policy) 및 소비자(Consumer)의 세 분야로 구분했다. 이 세 부분의 균형잡힌 연계성의 필요에도 불구하고, 연구의 초점은 시장분석에 맞추었다. 비디오 분배서비스시장을 새로운 인터넷/컴퓨터기반 신규사업자들의 시장진입과, 이에 대응하는 기존 미디어사업자들의 대응전략을 기존의 유료TV사업자들(IPTV/케이블TV/위성TV사업자)과 무료(공중파)TV네트워크사업자로 구분해 분석하였다. 이러한 분석을 바탕으로 전환의 특징을 통신부분의 파워쉬프트, 방송부분의 파워쉬프트, 통신망사업자와 OTT사업자의 전략적 제휴, 타임 쉬프트, 플레이스 쉬프트 및 비즈니스모델 쉬프트 등 여섯 가지로 정리하고, 이에 대한 시사점을 논의하였다.
SVC(Scalable Video Coding)는 시간-공간-화질의 다양한 스케일러빌러티를 통하여 이종의 망과 다양한 단말 환경에서 컨버전스 미디어 서비스를 제공하기 위한 새로운 비디오 부호화 표준이다. 본 논문에서는 IP 망에서의 패킷 손실(packet loss)로 인한 SVC의 성능을 분석하고 이를 바탕으로 버퍼 넘침(buffer overflow)으로 인한 패킷 손실에 대한 효과적인 SVC 적응(adaptation) 기법을 제시 한다. 특히, IP 망을 통하여 전송되는 SVC는 시간, 공간 스케일러빌리티뿐만 아니라 많은 수의 화질 계층을 포함하여 패킷 기반의 적응에 효과적인 MGS(Medium-Grained Scalability) 기반의 화질 스케일러빌리티를 포함하는 것으로 가정한다. MGS를 포함한 SVC의 패킷 손실로 인한 품질의 영향을 분석한다. 본 논문의 MGS SVC 적응 기법은 접근단위(AU: Access Unit) 또는 GOP 단위로 적응단위를 설정하고 적응단위의 지연이 허용된다는 가정 하에 적응단위내에서 패킷 간의 의존성이 낮은 패킷부터 선택적으로 제거함으로써 패킷 손실로 인한 화질 열화를 최소화하도록 한다. 모의실험을 통하여 패킷 손실로 인한 품질 성능을 정량적으로 분석하고 제안한 적응 기법이 패킷 손실에 효과적으로 대응할 수 있음을 보인다.
플랫폼 사업자와 콘텐츠 사업자 간 밀접한 상호의존관계를 갖는 방송 시장환경에서, 지상파 재송신 대가와 관련한 갈등, 프로그램 사용료 갈등 및 홈쇼핑 송출 수수료 갈등 등의 문제가 심화되고 있다. 본 연구는 국내 방송시장의 환경을 분석하고 시사점을 제시하는 한편 플랫폼과 PP간 사용료 갈등 원인 분석 및 사용료 갈등 분쟁 해소를 위한 세부대안을 제안하고자 하였다. 국내 방송시장에 대한 환경분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 방송산업의 성장 동력이 서비스이용료나 콘텐츠 사용료와 같은 직접 재원으로 변화하였고, 커머스가 증가하고 있다는 것이다. 둘째, 국내 방송시장의 헤게모니가 지상파에서 유료방송 그리고 OTT로 변화하면서 자발적 진입에 의한 방송 영역 전반의 독점이 해체되고 있다는 것이다. 셋째, 기존 방송시장의 해체와 재편으로 기존 규제 체계의 정비 필요성이 증가하고 있다. 한편, 본 연구는 유료방송플랫폼과 PP간 첨예하게 맞서는 사용료에 대한 분쟁을 해결하기 위해서는 PP의 수익구조 다변화, 선계약 후공급 정착 방안 및 CPS 협상력 강화 전략을 제안하였다.
방송 프로그램은 자체 방송 송출 외에도 인터넷 다시 보기, OTT, IPTV 서비스 등 다양한 매체에 제공되고 있다. 이 경우 콘텐츠 특성을 잘 나타내는 검색용 키워드 제공은 필수적이다. 방송사에서는 제작 단계, 아카이브 단계 등에서 주요 키워드를 수동으로 입력하는 방법을 주로 사용한다. 이 방식은 양적으로는 핵심 메타데이터 확보에 부족하고, 내용 면에서도 타 매체 서비스에서 콘텐츠 추천과 검색에 한계를 드러낸다. 본 연구는 EBS에서 개발한 DTV 자막방송 서버를 통해 사전 아카이빙 된 폐쇄형 자막 데이터를 활용하여 다수의 메타데이터를 확보하는 방법을 구현했다. 먼저 구글의 자연어 처리 AI 기술을 적용하여 핵심 메타데이터를 자동으로 추출하였다. 다음 단계는 핵심 연구 내용으로 우선순위와 콘텐츠 특성을 반영하여 핵심 메타데이터를 찾는 방법을 제안한다. 차별화된 메타데이터 가중치를 구하는 기술로는 TF-IDF 계산법을 응용하여 중요도를 분류했다. 실험 결과 성공적인 가중치 데이터를 얻었다. 이 연구로 확보한 문자열 메타데이터는 추후 문자열 유사도 측정 연구와 결합하면 타 매체에 제공하는 콘텐츠 서비스에서 정교한 콘텐츠 추천용 메타데이터를 확보하는 기반이 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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