• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제20권4호
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• pp.288-294
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• 2022

The media content market has been growing, as various types of content are being mass-produced owing to the recent proliferation of the Internet and digital media. In addition, platforms that provide personalized services for content consumption are emerging and competing with each other to recommend personalized content. Existing platforms use a method in which a user directly inputs video metadata. Consequently, significant amounts of time and cost are consumed in processing large amounts of data. In this study, keyframes and audio spectra based on the YCbCr color model of a movie trailer were extracted for the automatic generation of metadata. The extracted audio spectra and image keyframes were used as learning data for genre recognition in deep learning. Deep learning was implemented to determine genres among the video metadata, and suggestions for utilization were proposed. A system that can automatically generate metadata established through the results of this study will be helpful for studying recommendation systems for media super-personalization.

• 한국IT서비스학회지
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• 제8권4호
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• pp.151-163
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• 2009

In this paper, we design and develop a personalized advertisement and information services system based on mobile RFID using RFID virtual tag. It is a system to perform the use of the contents information or the commercial transaction on the contents products through internet server connection by using RFID tag information with a mobile according as transmitting immediately to a cell phone after a tag generator derived RFID tag information to be substituted for the contents information being output at present, after being transmitted from a cell phone the information request signal on the contents information being output from video media. This service system provides a mechanism for gathering advertisement information left behind by many clients visiting advertisement sites for analysis of customers property, service model for selecting personalized services, and mechanism for providing them to customers who visited in a advertisement mall joined to the shopping site.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.1342-1350
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• 2009

방송매체의 진화발전에 따라 이용자의 매체 이용양식은 점차 개인화된 소비패턴을 보이고 있다. 현재 방송통신 융합 미디어가 등장하면서 이용자는 개인의 욕구에 따라 매체 수신환경을 결정짓는 '정보 맞춤형' 소비단계에 이르렀고 이에 따라 매체 소비환경에서 이용자의 위상은 더욱 중요하게 자리잡았다. IPTV(Internet Protocol TV)는 정보맞춤형 매체로써 가장 진화된 형태를 나타내고 있다. 그러나 IPTV는 방송통신융합으로 탄생된 배경이 있는 만큼 각 분야의 이해당사자들의 갈등으로 인해 상용화 과정에서 다양한 문제가 발생하였다. 그런데 이러한 문제를 논의할 때 IPTV가 이용자 중심의 매체라는 특성을 가지고 있음에도 불구하고 여전히 이용자의 복지에 대한 논의가 부족했던 것이 사실이다. IPTV는 정보맞춤형 매체로써의 특성을 유지하면서 동시에 방송과 통신의 결합 특성을 가지고 있는 만큼 각각의 분야에서 고려되어 하는 이용자 복지를 포괄해야 한다. 이를 보편적 서비스(Universal Service) 개념으로 설명할 수 있다. IPTV는 방송이라는 측면에서 문화적 통합수단으로 기능하는 방송의 특수성을 갖기 때문에 최소한의 미디어 이용 접근권과 내용의 다양성이 보장되어야 하며, 통신이라는 측면에서 유료매체로써 제공되는 합리적인 요금체계가 보장되어야 한다. 이러한 맥락에서 국내외 IPTV 현황을 살펴본 결과를 바탕으로 IPTV 이용자 복지 증진을 위한 정책방안을 정보 맞춤형 매체로써의 내용적 차원(content), 유료 매체로써의 요금의 차원(fare), 새로운 디지털 매체 접근으로써의 디지털 리터러시 차원(digital literacy) 세 가지로 분류하여 제안하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.321-332
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• 2007

개인 맞춤형 멀티미디어 시대가 도래됨에 따라 점점 더 다양한 방송 콘텐츠를 소비하고자 하는 사용자의 요구는 콘텐츠 사업자로 하여금 콘텐츠의 과잉 공급을 부추길 가능성이 높다. 다양한 매체를 통하여 제공되는 다량의 콘텐츠는 사용자에게 각자의 취향 및 선호도와 관계없이 일방적인 시청만 할 수밖에 없다. 따라서 사용자는 넘쳐나는 콘텐츠 중에서 각자가 원하는 방송 콘텐츠만 선택하여 시간과 장소의 제약 없이 시청이 가능한 개인 맞춤형 방송서비스에 대한 필요성이 요구되고 있다. 상기 필요성을 충족시켜 줄 수 있는 대안 중에 개인 맞춤형 방송 서비스의 제공을 목표로 국제 표준화된 TV-Anytime이 좋은 대안이 될 수 있을 것이다. 본 논문은 국내 DCATV(Digital Cable Television) 환경하에서 사용자가 PDR(Personal Digital Recorder) 단말에 저장된 대 용량의 방송 콘텐츠를 효과적으로 저장 및 검색하기 위하여 방송 콘텐츠에 대한 정보를 기술하고 있는 TV-Anytime 메타데이터의 저작, 송출 및 수신하기 위한 방법과 이를 실제로 구현한 시스템을 제안한다.

• 스마트미디어저널
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• 제5권2호
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• pp.42-50
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• 2016

In case of a emergency situation or a natural disaster, a warning notification system is an essential tool to notify at-risk people in advance and provide them useful information to survive the event. Although some systems have been proposed such as emergency alert system using android, SMS, or P2P overlay network, these works mainly focus on a reliable message distribution methods. In this paper, we proposed a novel design and implementation of a personalized warning notification system to help inform not only the at-risk people but also their family and friends about the coming disaster as well as escape plan and survival information. The system consists of three main modules: the user selection module, the knowledge based message generator, and message distribution modules. The user selection module collects the list of people involved in the event and sorts them based on their level of involvement (their location, working position and social relationships). The knowledge based message generator provides each person with a personalized message that is concise and contains only the necessary information for the particular person based on their working position and their involvement in the event. The message distribution module will then find a best path for sending the personalized messages based on trustiness of locations since network failures may exist in a disaster event. Additionally, the system also have a comprehensive database and an interactive web interface for both user and system administrator. For evaluation, the system was implemented and demonstrated successfully with a building on fire scenario.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.515-517
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• 2006

Recently, there is a rapidly growing demand for efficient real-tine playback and transmission of large amounts of multimedia data. But most users' connections are not fast enough to download large chunks of multimedia data. Therefore a streaming technology is needed in which users enable the real-time playback of multimedia date without having to download the whole of the multimedia date. In this paper, we propose a personalized IP streaming system. The proposed IP streaming system enables users to got an intelligent recommendation of multimedia contents based on the user preference information stored on the streaming server or the home media server. Moreover, users are assured of seamless access of streamed content event if they switch to another client device by implementing streaming system based on user identification and device information. We evaluate our approach with simulation results.

• 방송공학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.528-543
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• 2008

Internet Protocol Television (IPTV)는 방송 통신 융합 서비스 실현을 위한 대화형의 개인 맞춤형 멀티미디어 서비스이다. TV에 연결되는 IPTV Set-Top Box (STB)는 사용자의 유일한(unique) 하드웨어 식별자로서 가입자 인증에 사용된다. 이것은 box-level의 식별방법으로 가족 구성원이 하나의 IPTV 서비스를 공유한다는 점에서 개인 맞춤형 서비스를 지향하는 IPTV의 목적에 적합하지 않다. 본 논문에서는 기존의 STB에 3G 이동통신의 오픈 플랫폼 자바카드를 기반으로 한 사용자 개인정보를 저장할 수 있는 IDENTITY 애플릿을 정의하여 3G 네트워크와 IPTV 응용서버 사이에 사용자 중심의 인증과 개인 맞춤형 서비스가 가능한 IPTV 인증 프로토콜을 제안하고, 이에 대한 효율성과 안전성에 대해 검증한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.284-295
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• 2019

소셜 미디어 환경에서 여행과 커뮤니티에서 기고한 사진과 관련된 메타 데이터 (태그, 지리적 위치 및 찍은 날짜)에 기반한 개인화 된 여행 경로 추천 기법이 연구되고 있다. 사용자는 소설 미디어를 사용하고 자신의 위치 기록을 여행 경로의 형태로 기록한다. 이러한 여행 경로 정보는 미래의 여행자들에게 새로운 추천 정보를 제공하기 위한 유용한 정보로 활용 될 수 있다. 본 논문에서는 라이프 로그를 기반으로 한 개인화 된 여행 경로 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 여행자 및 지역 사회가 제공한 라이프 로그 및 사진 정보를 활용하여 사용자에게 개인화된 추천 서비스를 제공할 수 있을 뿐만 아니라 개별 관심 장소가 아닌 대중적인 여행 경로도 추천 할 수 있다 (POI). 제안하는 개인화된 여행 경로 추천 기법은 POI 가지치기 단계와 여행 경로 생성 단계로 구성된다. POI 가지치기 단계에서는 POI 전체 데이터로부터 사용자에게 추천할 경로를 생성하는데 필요한 POI만을 남기고 가치기를 수행한다. 여행 경로 생성 단계에서는 POI 가지치기 단계를 통해 도출된 POI 사용자 관심도, 비용, 시간, 이벤트 등을 고려하여 후보 경로를 생성한다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권1호
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• pp.116-123
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• 2021

온라인 패션 시장의 빠른 성장과 이로 인한 온라인 선택의 확대로 인해 소비자들은 더욱 개인화된 추천 서비스에 대해 요구가 커지고 있음에도 불구하고 판매자는 수많은 소비자를 개별적으로 직접 대응할 수 없다는 문제점이 있다. 소비자의 이러한 개인화 니즈를 충족시키는 방안으로 이미지에 대한 태깅이 이루어지고 있으나 사람이 태깅하는 경우 사람마다 태깅이 매우 주관적으로 이뤄지고 있고 인공지능 태깅은 단어가 매우 제한적으로 사용자의 니즈를 충족시켜주지 못하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 인공지능으로 이미지에 포함된 제품의 형태, 속성, 감성 정보를 인식하고 이러한 정보를 코드화하고 코드의 조합으로 그 이미지가 가지고 있는 모든 정보를 나타낼 수 있는 알고리즘을 설계하였다. 이 알고리즘을 통해서 지금까지 획득이 불가능했던 패션 이미지의 감성, 패션 이미지가 표현하는 TPO 정보 등 이미지가 가지고 있는 다양한 정보를 실시간으로 획득하는 것이 가능하게 되었다. 이러한 정보를 기반으로 소비자의 취향을 분석하는 단계에서 넘어가 소비자의 취향에 당시의 유행, TPO 정보까지 결합하는 초개인화된 의류 추천이 가능해진다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.95-117
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• 2022

인터넷 기술의 발전으로 인해 다양한 미디어가 등장하면서 광고주들은 기업의 광고 전략에 적합한 미디어를 선택하는데 어려움을 경험하고 있다. 전통적인 광고 마케팅 전략을 바탕으로 광고 미디어를 선택하면 소비자의 상황 정보를 효과적으로 반영하는데 어려움이 존재한다. 이러한 상황에서 소비자의 과거 데이터를 분석하여 소비자가 필요하거나 관심 있는 정보를 바탕으로 광고주에게 맞춤형 미디어를 제공하는 추천 시스템이 필요하다. 전통적인 추천 시스템은 정량적 선호도 정보를 기반으로 추천 서비스를 제공하기 때문에 다양한 상황 정보를 반영하기 어려운 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 딥러닝을 이용하여 소비자의 미디어 시청 시간, 거주 지역, 나이, 성별 등 상황 정보를 고려하여 광고주에게 맞춤형 미디어를 추천하는 방법론을 제안한다. 본 연구는 한국방송광고진흥공사에서 제공하는 소비자행태조사 데이터를 사용하여 추천 시스템을 구축하였다. 또한, 기존 연구에서 널리 사용되는 여러 벤치마크 모델과 비교하여 추천 성능을 검증하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제안하는 소비자의 상황 정보를 반영한 추천 모델이 기존의 벤치마크 모델보다 높은 정확성을 나타내는 것을 확인하였다. 이 연구는 향후 광고주들이 소비자의 여러 상황 정보를 바탕으로 맞춤형 미디어 선택할 때 효과적인 의사결정을 내릴 수 있도록 도움을 주는데 기여를 할 수 있을 것으로 기대한다