TV has changed from simple broadcast media to integrated media that can operate multiple-function So, TV has offered various services and users are using their control on TV. However, TV is still passive media in social stereotype, these change brings viewers a lot of confusion. In this study, we conducted a survey about viewer's activity, perception and satisfaction of TV to understand view's watching pattern. We hope our research will be used to understand the gap of TV and viewers.
Era of multi-channel digital multimedia on the Internet, cable, satellite and IPTV and the growth of new media such as terrestrial broadcast advertising with the poor rating has also dropped sharply. In this situation, terrestrial TV suggesting the introduction of in-program advertising appearing comments. In this study, the introduction of these intermediate advertising the public and professional awareness about the issue by comparing the introduction of in-program advertising feasibility was done in the purpose. Studies on terrestrial TV suggesting the introduction of in-program advertising and public opinion about the differences in perception between experts is high. The introduction of in-program advertising validity of these data for future in-program advertising to provide a basis for enforcement is expected to give.
미디어 문화는 대량 생산과 거대한 수용자 집단을 구성하고 있으며, 대중의 일상성의 문화로 자리매김 하고 있는 특징을 갖고 있다. 그러나 리얼리티 TV는 대량생산과 확산에 따른 다양한 사회문화적 현상을 야기하고, 비판적 견해도 따르고 있다. 그러므로 본 연구에서는 리얼리티 TV에 대한 재해석의 필요성이 요구됨을 인식하고, 이를 바탕으로 사회문화적으로 미치는 영향에 대해 고찰하고자 한다.
Era of multi-channel digital multimedia on the Internet, cable, satellite and IPTV and the growth of new media such as terrestrial broadcast advertising with the poor rating has also dropped sharply. In this situation, terrestrial TV suggesting the introduction for total amount system appearing comments. In this study, the introduction of these intermediate advertising the public and professional awareness about the issue by comparing the introduction for total amount advertising feasibility was done in the purpose. The results were as follows. First, Studies on terrestrial TV suggesting the introduction of total amount system and public opinion about the differences in perception between experts is high. Second, Both the public and professionals about the total amount system preferred application stage were in favor of gradual for/limited permit cross-media. Third, the general population was higher than the positive response from experts about the benefits of the total amount system. Finally, the general public about the disadvantages of the total amount system they were more positive response than the experts. The introduction for total amount system validity of these data for future total amouny system to provide a basis for enforcement is expected to give.
The task of 3D gesture recognition for controlling equipments is highly challenging due to the propagation of 3D smart TV recently. In this paper, the AdaBoost algorithm is applied to 3D gesture recognition by using Kinect sensor. By tracking time interval trajectory of hand, wrist and arm by Kinect, AdaBoost algorithm is used to train and classify 3D gesture. Experimental results demonstrate that the proposed method can successfully extract trained gestures from continuous hand, wrist and arm motion in real time.
The aim of this study is to look into the role stress, job insecurity, self-efficacy and job engagement among broadcasting staffs. It is the ultimate goal for this study to probe how their job engagement affected by three factors - role stress, job insecurity, self-efficacy. 343 respondents participated and the results show they are suffering for the role stress, especially role conflict. Their awareness of the self-efficacy and job engagement is above average, meanwhile of job insecurity is comparably low. It is revealed that the less role ambiguity and the more self-efficacy affect their job engagement and the most influential factor is self-efficacy.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2016.11a
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pp.134-136
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2016
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.
As new smart devices are evolved into the intelligent agent who can reflect user intention and use context, user experience design for easy and convenient usability becomes a core competitive edge. Under the assumption that human centered natural interaction is necessary for the optimal smart TV experience, this study explores the types of voice interaction which are peculiar to TV watching context. In order to build a model for the users to naturally interact with Smart TV, conversation patterns were collected by requesting key features of Smart TV to intelligent agent. Collected sentences were applied to CfA model and classified by responses to activate features. The classified conversation patterns were divided into feature activation and information search. This study has identified that CfC1 occurred when voice interaction between Smart TV and users was vague and CfC2 occurred when the requests were complex or conditional. In conclusion, Simple Request Type is the most efficient model and voice interaction is more appropriate to use to clarify users' vague requests.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.3
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pp.471-479
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2018
Recently, the spread of smart TV based Android iOS Set Top box has become common. This paper propose a new approach to control the TV using gestures away from the era of controlling the TV using remote control. In this paper, the AdaBoost algorithm is applied to gesture recognition by using a mono camera. First, we use Camshift-based Body tracking and estimation algorithm based on Gaussian background removal for body coordinate extraction. Using global and local feature vectors, we recognized gestures with speed change. By tracking the time interval trajectories of hand and wrist, the AdaBoost algorithm with CART algorithm is used to train and classify gestures. The principal component feature vector with high classification success rate is searched using CART algorithm. As a result, 24 optimal feature vectors were found, which showed lower error rate (3.73%) and higher accuracy rate (95.17%) than the existing algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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