With the emergence of digital TV broadcasting, various TV channels are provided to a TV audience. But it is getting hard for the audience to find his or her preferred TV programs due to the huge number of TV channels. In order to mitigate the difficulty, channel navigation schemes have been proposed. The schemes predict preferred TV channel from viewer's previous watching histories, and provide the predicted channels when the viewer wants to change TV channel. As channel navigation schemes, there are Most Recently Selected (MRS) scheme providing the most recently watched channel, and Most Frequently Selected (MFS) scheme providing the most frequently selected channel. However, MFS and MRS scheme could be inappropriate to current TV system broadcasting various TV programs in a channel because they are based on the viewer's patterns of watching TV channels. Therefore, this paper proposes an efficient channel navigation scheme, Program Most Frequently Selected (PMFS), based on patterns of watching TV programs instead of TV channels. Simulation results show that the proposed scheme PMFS reduces the seek distance compared to the previous channel navigation schemes, MFS and MRS.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2005.10a
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pp.414-421
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2005
시청률은 각 방송사의 주요 수입원인 광고비 책정의 중요한 변수이다. 따라서 프로그램 편성자(Program Planner)는 경쟁 방송사의 편성을 고려한 시청률 최대화 전략을 수립하려 하며, 시청률 예측 모델을 사용하여 그 목적을 달성할 수 있다. 나아가 시청률 예측모델이 정확할수록 현재의 임의적인 광고비 책정 방식보다 정확한 광고비의 가격 책정이 가능해져 보다 합리적인 광고 및 미디어 시장 환경을 성립할 수 있다. 본 연구에서는 최근의 국내 TV 시청률 자료를 이용하여 국내 공중파 방송에 대한 시청률 예측 모델을 성립하고, 이를 이용한 시청률 최대화 전략을 제시한다.
This study attempted to analyze between TV and family. While almost research has focused on the TV influencing family, this study has tried to contemplate family type and family communication pattern influencing TV use. Especially, this research focused on adolescent TV use. The result and conclusion are as follow: There are different children's TV watching styles based on family communication pattern(conversation-orientation and conformity-orientation). The amount of TV watching is high in conformity-orientation family pattern, and the amount of TV watching is low in conversation-orientation family pattern. In addition, conformity-orientation family pattern more prefer entertainment program, while conversation-orientation family pattern prefer informational program.
In this paper, using the demographic information of each member of a family, we figured out which member of a family has more influence on channel selection. We conducted an experiment which subdivide each breadwinners' income into 7 phases, and analysis the influence when they watch TV. The breadwinners' influence on TV channel selection is increased as breadwinners' income is getting higher. In the case of spouses, they have consistent influence on TV channel selection without reference to their breadwinners' income. We conducted another experiment which subdivide the youngest person's age in each family into 4 phases to watch the influence on TV channel selection. As the youngest person grows, they have more influence. With the experiments conducted in this paper, we could draw an interesting result, and this result is expected to provide good services such as content recommendation by considering the context of each family.
Purpose: This study was designed to evaluate the changes of phoria and calculated AC/A ratio, and their recovery time points by watching 3D television (3D TV). Methods: 50 subjects (male 30, female 20) of 20s to 40s ages who can watch 3D, were measured phoria using a Howell phoria card at 3 m for distance and 40 cm for near. The phoria was evaluated before watching 3D TV and every 10 minutes from starting of watching 3D TV for 30 minutes, and every 5 minutes after finishing of watching 3D TV for 30 minutes again. Results: For the distance phoria during and after watching 3D TV, it was increased to more exophoria $-0.98{\pm}1.37{\Delta}$ (prism diopters) after 10 minutes from starting of 3D TV watching (p=0.063) and increased to more exophoria $-1.00{\pm}1.28{\Delta}$ after 30 minutes (p=0.024), and started to decrease after finishing of watching 3D TV and recovered to the level of before 3D TV watching ($-0.78{\pm}1.11{\Delta}$) after 20 minutes (p=0.32) with comparing to phoria of before watching 3D TV ($-0.80{\pm}1.12{\Delta}$). For the near phoria, it was also increased to more exophoria $-5.71{\pm}4.45{\Delta}$ after 10 minutes from starting of watching 3D TV (p=0.000) and $-6.58{\pm}4.36{\Delta}$ after 30 minutes (p=0.000), and started to decrease after finishing of watching 3D TV and recovered to the level of before watching 3D TV after 20 minutes ($-4.34{\pm}3.67{\Delta}$) (p=0.32) with comparing to the phoria of before watching 3D TV ($-4.36{\pm}3.66{\Delta}$). AC/A ratio was decreased from $4.92{\pm}1.17{\Delta}/D$ for before 3D TV watching to $4.11{\pm}1.50{\Delta}/D$ for after 30 minutes from starting of watching 3D TV (p=0.000), and increased after the end of watching 3D TV and recovered to the level of before 3D TV watching ($4.93{\pm}1.18{\Delta}/D$) after 25 minutes (p=0.598). Conclusions: During watching 3D TV at near, it showed a tendency of convergence insufficiency by decrease of calculated AC/A ratio as result that exophoria at near was higher increased than exophoria at distance. However, the increased exophoria at both near and distance was recovered to the level of base line after 25 minutes from the end of watching 3D TV. Through this study, it seems to need rational proposals of advice for watching 3D TV.
Conventional TV viewing environment had provided limited numbers of channels and contents so that accessibility of contents was made user's manual change of TV channels and by manual selection of TV program contents. However, with advent of IPTV and various contents and channels available to users’ terminals, excessive numbers of TV contents become available to users’ terminals, thus leading to totally different TV viewing environments. In this TV environment, users are required to make much effort to choose their preferred TV channels or program contents, which becomes much cumbersome to the users. Therefore, in this paper, we will propose TV contents schedule recommendation by making reasoning on users’ TV viewing patterns from TV viewing history data using sequential pattern mining so that so that it increases accessibility of users to many TV program contents which may be or may not be aware of the users.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.4
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pp.537-542
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2021
Smart TVs provide a variety of services and information compared to existing TVs based on the Internet. In order to provide more personalized services or information, it is necessary to analyze users' viewing patterns and provide customized services or information based on them. The proposed system receives the user's TV viewing pattern, analyzes it, and recommends a TV program or movie as customized information to the user. For this, the system was constructed with a preprocessor and a deep learning model. The preprocessor refines the name of the TV program watched by the user, the date the TV program was watched, and the watched time. Then, the multi-attribute LSTM model trains the refined data and performs prediction.The proposed system is a system that provides customized information to users, and is believed to be a leading technology in digital convergence that combines existing IoT technology and deep learning technology.
This study investigated the differences between active and inactive TV watching groups, in terms of residential characteristics, of class-oriented drama viewing rate. We compared Flow and Social Comparison Theories to explain the relationship between class-oriented contents in the drama and viewing rate. We collected 110,000 TV viewers data of 4 class-oriented and the other 4 dramas, aired between Feb. 2016 and March 2019, through D-Live local cable service provider. Controlling gender ratio and income level which may affect viewing rate, we found that class-oriented content significantly and positively affects viewing rate in active watching group while the same content significantly and negatively affects viewing rate in inactive watching group. These results imply that Flow and Social Comparison Theories may apply in opposite directions in different watching groups.
The switch from analog to digital broadcast television is extended rapidly. The DTV can offer multiple programming choices, interactive capabilities and so on. Moreover, with the spread of Internet, the information exchange between the communities is increasing, too. These facts lead to the new TV service environment which can offer customized TV programs to personal/community users. This paper proposes a 'Customized Digital TV System for Individuals/Communities based on Data Stream Mining' which can analyze user's pattern of TV watching behavior. Due to the characteristics of TV program data stream and EPG(electronic program guide), the data stream mining methods are employed in the proposed system. When a user is watching DTV, the proposed system can control the surrounding circumstances as using the user behavior profiles. Furthermore, the channel recommendation system on the smart phone environment is proposed to utilize the profiles widely.
We investigate the dynamic relationships among digital piracy activities, TV ratings, and online buzz for Korean TV dramas using a panel vector autoregression model. Our main findings include 1) TV ratings are negatively affected by digital piracy activities but positively affected by google buzz, 2) digital piracy activities are negatively affected by TV ratings and social buzz, and 3) social buzz and google buzz are positively influenced by each other. While many empirical studies were conducted to reveal the effects of music or movie piracy, our understanding of drama piracy is limited. We provide empirical evidence of the dynamic relationships between drama piracy, TV ratings, and online buzz. Our findings show the presence of indirect piracy effects on TV ratings through online buzz. Further, we reveal that social buzz and google trends play different roles in promoting TV ratings and piracy activities. We discuss the implications of our findings for theory and practitioners.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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