The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.23
no.4
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pp.9-15
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2023
Existing simple statistics-based recommendation systems rely solely on students' course enrollment history data, making it difficult to identify classes that match students' preferences. To address this issue, this study proposes a personalized major subject recommendation system based on deep reinforcement learning (DRL). This system gauges the similarity between students based on structured data, such as the student's department, grade level, and course history. Based on this information, it recommends the most suitable major subjects by comprehensively considering information about each available major subject and evaluations of the student's courses. We confirmed that this DRL-based recommendation system provides useful insights for university students while selecting their major subjects, and our simulation results indicate that it outperforms conventional statistics-based recommendation systems by approximately 20%. In light of these results, we propose a new system that offers personalized subject recommendations by incorporating students' course evaluations. This system is expected to assist students significantly in finding major subjects that align with their preferences and academic goals.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.24
no.1
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pp.133-139
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2024
In response to the challenges posed by a super-aged society, local authorities are conducting educational programs on smartphone usage tailored for the elderly. However, obstacles such as the limitations of one-to-many education and suboptimal learning outcomes for the elderly have hindered the efficacy of smartphone education. This study suggests an educational service intended for direct application in offline settings, considering the identified problems. Through the utilization of generative AI, the proposed app identifies specific challenges encountered by users during actual smartphone use, offering personalized exercises to facilitate customized and repetitive learning experiences for individual users. When integrated with existing local government education initiatives, this app is anticipated to enhance the efficiency of smartphone education by providing personalized, one-on-one training that is efficient in terms of time and content.
As an useful application in broadcasting services, the targeting service has been mainly studied to improve the service satisfaction and user usage in various media service environments based on user profile, preferences, and usage history. Targeting service is expanding its domain from broadcasting contents to interstitial contents and from fixed TV devices to mobile devices. Service data also include advertisement data, coupon, and information about media contents as well as simple broadcasting data. In this paper, the targeting data service is designed and implemented on articles, advertisement and broadcasting information on the basis of the user information. To adapt this to web-based media contents, information on user profile, preferences, and usage history is newly defined on the basis of the user metadata developed in TV-Anytime Forum and the user information defined in OpenSocial. The targeting data service is implemented to generate user preferences information and usage history pattern based on the similarity among user preference, contents information, and usage history. Based on performance evaluation, we prove that the proposed targeting data service is effectively applicable to web-based media contents as well as broadcasting service.
Sports game broadcasting system uses multiple video cameras in order to offer exciting and dynamic scenes for the TV audiences. Since, however, the traditional broadcasting system edits the multiple views into a static video stream, it is difficult to provide the intelligent broadcasting service that summarizes or retrieves specific scenes or events based on the user preference. In this paper, we propose the summarization and retrieval system for the soccer videos based on multiple cameras. It extracts the highlights such as shot on goal, crossing, foul, and set piece using dynamic Bayesian network based on soccer players' primitive behaviors annotated on videos, and selects a proper view for each highlight according to its type. The proposed system, therefore, offers users the highlight summarization or preferred view selection, and can provide personalized broadcasting services by considering the user's preference.
Personalized media broadcasting services can produce their own broadcasting contents with a variety of creative themes if they have just a transmission platform and devices that can obtain videos and voices of producers without the existing expensive equipment. In this paper, we develop and implement a new broadcasting system by applying this service framework to events such as seminars or academic conferences. The devices can be installed at each conference rooms and the integrated system transmitted to users. They can watch via their multi-resolution screen, such as smart-phones, laptops, and tablet PCs. It has the advantage of being able to receive real-time streaming and VOD services as well as additional information related to the conference. It is expected to provide convenience by allowing attendees to access the information via their devices, thereby creating an impact on participation and the underlying technology for the future research.
Patterns for generating and consuming contents are various in these days from conventional broadcasting contents to UCC. There are many researches on developing recommendation engines based on user's profile for providing desired contents. In this paper we propose a contents recommendation system using not only user's profile but other's profiles in closed user group of the social network based on patterns for user's consuming contents. The proposed recommendation agent update user's profile using usage history and other's profiles related to the user in the closed user group.
International journal of advanced smart convergence
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v.12
no.4
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pp.104-110
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2023
In the user-centered design paradigm, information systems are created entirely tailored to the users who will use them. When the functions of a complex system meet a simple user interface, users can use the system conveniently. While web personalization services are emerging as a major trend in portal services, portal companies are competing for a second service, such as introducing 'integrated communication platforms'. Until now, the role of the portal has been content and search, but this time, the goal is to create and provide the personalized services that users want through a single platform. Personalization service is a login-based cloud computing service. It has the characteristic of being able to enjoy the same experience at any time in any space with internet access. Personalized web services like this have the advantage of attracting highly loyal users, making them a new service trend that portal companies are paying attention to. Researchers spend a lot of time collecting research-related information by accessing multiple information sources. There is a need to automatically build interest information profiles for each researcher based on personal presentation materials (papers, research projects, patents). There is a need to provide an advanced customized information service that regularly provides the latest information matched with various information sources. Continuous modification and supplementation of each researcher's information profile of interest is the most important factor in increasing suitability when searching for information. As researchers' interest in unstructured information such as technology markets and research trends is gradually increasing from standardized academic information such as patents, it is necessary to expand information sources such as cutting-edge technology markets and research trends. Through this, it is possible to shorten the time required to search and obtain the latest information for research purposes. The interest information profile for each researcher that has already been established can be used in the future to determine the degree of relationship between researchers and to build a database. If this customized information service continues to be provided, it will be useful for research activities.
In accordance with the development of broadcasting, the style of using medium by users has been personalized in the propensity to consume. Recent advent of media convergence allowed users of medium to decide the received environment for their needs, thereby the position of users has become more important in the medium consumption. IPTV has the most advanced form of personalized information media. However, IPTV was made by media convergence, which has relation with a variety of interested parties, so there are a few troubles among them in the way of commercializing IPTV. As a matter of fact, although users play a leading role in the IPTV industry, there are still few discussions on the welfare of users. IPTV should be remained the characteristic of the medium of personalized information, and it should include the welfare of users in various fields of media convergence. That is Universal Service. It is necessary to be guaranteed the access right and the variety of contents in using IPTV. Moreover, in terms of telecommunication, IPTV should insure the reasonable fare system as a pay-services. On the basis of the analysis in local and international IPTV circumstances, in terms of content as a medium of personalized information, in terms of fares as a pay-services, and in terms of digital literacy as a new medium of digital access, policies for welfare of users are suggested.
Fast developments of broadcasting technologies since 1990s enabled not only High Definition Television service providing high quality audiovisual contents at home but also mobile broadcasting service providing audiovisual contents to high speed moving vehicle. Terrestrial Digital Multimedia Broadcasting (T-DMB) is one of the technologies developed for mobile broadcasting service, which has been successfully commercialized. One of the major technical breakthroughs achieved by T-DMB in addition to robust vehicular reception is an adoption of framework based on MPEG-4 System. It naturally enables integrated interactive data services by using Binary Format for Scene (BIFS) technology for scene description and representation of graphics object and Object Descriptor Framework representing multimedia service components as objects. T-DMB interactive data service has two fundamental limitations. Firstly, graphic data for interactive service should be always overlaid on top of a video not to be rendered out of it. Secondly, data for interactive service is only received by broadcasting channel. These limitations were considered as general in broadcasting systems. However, they are being considered as hard limitations for personalized data services using location information and user characteristics which are becoming widely used for data services of smart devices in these days. In this paper, the architecture of T-DMB hybrid data service is proposed which is utilizing broadcasting network, wireless internet and local storage for delivering BIFS data to overcome these limitations. This paper also presents hybrid BIFS technology to implement T-DMB hybrid data service while maintaining backward compatibility with legacy T-DMB players.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.6
no.4
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pp.53-58
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2020
Many stars are delivering various contents such as real time talks through Internet personal broadcasting to communicate with fans. For stars and entertainment companies that expect the effect of communicating with fans through Internet broadcasting, it can be said that it is important to grasp viewers' viewing motivation and satisfaction. Thus, we analyzed the viewing motivation and satisfaction of Chinese viewers' Internet personal broadcasting of famous celebrities based on the uses and gratifications approach. To this end, an online survey was conducted, and as a result, 'emotional motivation' and 'functional motivation' were found as Chinese viewers' motivation for viewing Internet personal broadcasting of famous celebrities. In addition, it was found that viewers' satisfaction increased as the viewers' 'emotional viewing motivation' increased. From the results of this study, it seems that a strategy of subdividing programs by reflecting the audience characteristics such as age and occupation is needed. It can be a way to expand the number of viewers and the intended broadcasting effect by designing and producing programs for personalized celebrity internet broadcasting by segmenting audiences.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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