최근 TV시청은 다양한 매체를 통해서 이루어지고 있으며, 특히 스마트폰을 통한 시청률이 늘고 있는 상황이다. 광고시장에서도 TV시청 중에 스마트기기를 함께 이용하는 멀티태스킹 사용자가 급증하고 있으며 특히 10~30대의 사용이 적극적이다. TV시청 중 스마트 기기의 사용분야는 메신저, 정보검색, SNS 순이며 스마트 기기사용 내용 중 69%는 시청하던 TV 시청과 관련된 것이었다. 이 중에 75%는 TV에 등장한 제품, 브랜드, 장소에 관한 것이다[1]. TV를 시청하는 상황에 스마트기기의 소셜 활동의 문자를 분석하는 것은 사용자 의도를 파악할 수 있는 의미가 있으며, 시청자의 현재 위치를 파악함으로써 시청자의 의도에 반영되는 상황을 파악할 수 있다. T-Commerce 구매 의도는 사용자의 현재 상황에 대한 순간 의도를 파악하는것이 중요하며, 이와 같은 구매의도를 파악하기 위해서 본 연구에서는 GPS와, Wi-Fi 기반 Fingerprinting 측위기법을 사용하여 특별한 도구나 장비의 설치 없이 현재위치와 멀티태스킹 데이터를 분석하여 구매의도를 파악한다. T-Commerce 소비환경 패턴이 바뀜에 따라, 다양한 소비 환경 데이터 분석은 효율적인 광고 제공과 만족도를 높일 것으로 기대된다.
최근 IT 기술의 비약적인 발전으로 위성 및 지상파 DMB 서비스가 본격적으로 시작되면서 운전 중 TV를 시청하거나 문자나 동영상으로 제공되는 교통정보를 시청하기 위해 차량 내 TV를 설치하는 사례가 급속하게 증가하고 있다. 그러나 운전중 TV시청은 운전중 음식섭취, 라디오 조작, 휴대폰 사용 등과 유사하게 운전자의 시지각 및 인지적 주의를 분산시켜 안전운전에 방해를 초래할 것이다. 하지만 이와 관련한 국내외의 실증적인 연구가 부족할 뿐만 아니라 운전행동에 있어서 구체적으로 어떻게 영향을 주는 지도 밝혀지지 않았다 따라서 본 연구에서는 국내 운전자들을 대상으로 운전 중 TV 시청에 대한 의식조사를 하였을 뿐만 아니라 차량시뮬레이터를 통한 실험연구를 실시하였다 특히 실험연구에서는 실험참여자들을 두 집단(즉, 운전 중 TV를 시청하는 집단 대 TV를 시청하지 않는 집단)으로 구분하여 TV시청이 운전행동에 미치는 영향을 비교 ·분석하였다. 결과를 살펴보면, 운전 중 TV를 시청하는 집단이 시청하지 않는 집단에 비해서 상대적으로 시각적 주의분포의 폭이 좁고 주행안정성이 떨어졌으며 가속 및 감속 페달 조작을 급하게 하는 것으로 나타났다. 마지막으로 본 연구의 제한점 및 함의에 대하여 논의하였다.
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.
시청자들의 성격유형에 따른 TV 방송프로그램의 장르선호의 차이는 다양하다. 시청자들이 갖는 기질적 자기의 성향이 결국 방송프로그램의 장르선택과 시청률의 증가로 이어질 수 있어 방송프로그램 편성에 있어서 중요한 의미를 지닌다. 따라서 다양한 인구사회학적 요인들에서도 개인의 성향이 TV시청의 선호에 중요한 선택적 요인과 관련이 있어 캐릭터의 행위 선택 동기와 성향의 관계의 유의미한 차이를 확인할 수 있었다. 이러한 관련성을 토대로 방송프로그램의 기획과 편성에 관한 전략적 활용 지표를 마련하는데 목적이 있다.
지금까지의 TV 방송 서비스는 지상파. 위성 또는 케이블 방송국에서 제공되는 방송 프로그램을 단순히 수동적으로 시청하는 형태가 주를 이루었다. 그러나 최근 디지털 기술의 발전으로 이러한 단 방향 TV방송 서비스를 넘어 양방향 TV 방송 서비스를 가능하게 함으로써 정보 공급자와 사용자 간의 수평적 커뮤니케이션이 가능하게 되었다. 또한 다매체 다채널 방송 환경의 도래로 인하여 TV 시청자에게 수많은 방송 프로그램 정보가 제공됨으로써 정보의 과부하로 인하여 방송 프로그램의 수동적 취사선택이 매우 어려운 TV시청 환경으로 바뀌고 있다. 이로 인하여 TV 시청자의 선호도에 기반한 방송 프로그램 시청환경 제공의 필요성이 대두되었으며 이러한 필요성은 TV의 개인화된 맞춤형 방송 서비스의 도래를 예고 하고 있다. 본 논문에서는 사용자의 요구와 선호도에 따라 개인화된 정보를 전자 프로그램 가이드, 퍼스널 캐스팅 또는 검색/필터링 등의 응용에 사용할 수 있도록 하는 MPEG-21의 컨텍스트 디지털 아이템에 대한 연구이다.
방송 프로그램 콘텐츠들의 증가와 콘텐츠 접근 방법의 다양화로 따라 사용자는 기존의 단순한 방송 시청 환경에서 보다 복합적인 환경에서 다양한 콘텐츠를 접할 수 있게 되었다. 따라서 사용자는 익숙지 않은 다양한 콘텐츠들 중에서 자신이 시청하기 원하는 콘텐츠를 찾고 그것들을 원하는 시간에 시청하기 위해 전보다 많은 노력을 기울이게 되었다. 또한 사용자는 대체로 자신만의 일관성 있는 시청 패턴으로 프로그램을 시청한다. 본 논문에서는 사용자의 개인적인 시청 특성을 발견하여 사용자의 수고를 줄이고 프로그램 시청의 편의성을 제공하기 위해 순차 패턴 마이닝 기법을 이용하여, 개인 맞춤형 TV 프로그램 스케줄러를 제안한다. 이를 위해 개인 맞춤형 TV 프로그램 스케줄 추천 시스템을 제안하였으며, 사용자들의 TV 프로그램 시청 기록을 바탕으로 TV시청 환경에 적합한 순차 패턴 마이닝 기법을 제안하였다. 또한 개인 사용자의 암시적인 선호도를 추출하여 TV 프로그램 추천에 적용, 개인 맞춤형 TV 프로그램 스케줄을 구성하여 추천할 수 있도록 하였다. 이러한 TV 프로그램 스케줄 추천 시스템은 향후 IPTV의 VoD 특성을 고려한 프로그램 스케줄 추천 시스템으로 확장 가능하다.
사람들의 TV 시청 경향을 조사해보면, 시청 도중에 다른 매체를 사용하거나 일을 하면서 소리만 듣는 경우가 많이 있다. 이 경우 화면 출력을 위한 전력 낭비의 문제가 있다. 본 논문에서는 이를 효율적으로 해결하기 위한 기술에 대하여 제안한다. 제안한 방법에서는 키넥트 센서를 이용하여 깊이 및 컬러 영상을 촬영하고 분석하여 사람들이 TV시청을 하지 않을 경우 화면을 자동으로 꺼 주고, 사람이 나타나면 다시 켜주는 형태로 동작한다. 기존 절전 기능이 단지 인간의 습관에 의존하거나, 센서 반향을 이용해 물체의 유무를 따진 후 전원을 완전히 차단하는 등 단순한 방법에 의존하였음에 비해 제안하는 방법은 대상의 움직임을 추적하여 좀 더 세밀하고 효과적인 절전을 가능하도록 한다.
다채널, 양방향성을 갖게 된 TV는 시청의 주제인 수용자에게 좀 더 적극적인 행위를 요구하게 되었으며 방송환경 및 사용자 인터페이스 또한 자연히 수용자들에게 능동성을 요구하게 되었다. 그러나 이러한 상황이 아직은 TV가 수동적인 매체라고 인식하고 있는 수용자들에게는 혼란과 불편함을 초래하는 결과로 작용할 가능성이 있다. 특히나 TV의 매체적 한계점을 극복하지 못한 인터페이스의 제공은 더욱 그러한 문제점을 가져올 수 있다. 본 연구는 이에 대한 문제 제기와 함께 수용자들에게 요구된 능동성과 수용자들의 전반적인 TV시청의 만족도, 능동성과 만족도의 관계를 분석하였다.
본 논문에서는 실내 환경 중 TV 시청환경에서 마이크로폰 어레이를 이용하여 다양한 다중 음원 방향을 추정하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존의 하나의 음원에 특화되어 있는 GCC-PHAT 기반의 방법을 GCC-PHAT 버퍼와 NMF를 도입하여 다중음원의 방향 추정을 가능하게 만들었다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위해서 실 거주 환경에서 발생하는 소음원과 TV 소리 방향 추정 결과에 대한 실측치와 추정치 간의 오차인 절대 평균오차를 측정하였으며, 실험 결과 제안한 기법이 기존의 방법인 GCC-PHAT보다 우수한 추정 성능을 보임을 확인하였다.
케이블TV, 위성방송, IPTV의 출현으로 시청자는 다양한 TV 프로그램을 제공받을 수 있게 되었지만 여가시간이 감소함에 따라 TV 시청시간이 줄어들게 되면서 시청자는 자신이 원하는 시간에 원하는 프로그램을 보고자 하는 욕구가 점점 더 증가하게 되었다. 이와 더불어 2009년 이후 급속한 시장 확산이 이루어지고 있는 스마트폰은 기존의 디지털기기와 연동하는 서비스의 제공을 통해 본격적인 스마트 네트워크 미디어 시대로의 진입을 가속화하고 있다. 최근 이 두 기기를 결합하여 스마트폰으로 TV를 제어하는 등의 TV연동형 기능이 등장하고 있는 바, 본 연구에서는 단순한 TV제어에서 더 나아가 효율적인 TV시청을 위해 개인의 시청패턴을 분석하는 추천기법을 활용하여 방송콘텐츠를 추천해주는 스마트폰 어플리케이션의 콘셉트를 제시하고자 하였다. 인터랙션과 UI 디자인의 구체적 방향을 제시하기 위해 기존 연구 및 TV 연동형 어플리케이션과 제품의 사례를 분석하였으며, 설문조사를 통해 연구의 필요성과 당위성을 확인하고 그에 근거하여 적합한 UI구조를 제안하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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