• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.185-186
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• 2019

본 논문에서는 중국 시청자 대상으로 한국 TV프로그램에 대해 시청동기가 지속적 시청에 미치는 영향에 관련 연구를 했다. 최근 한국의 대중문화 산업이 발전하면서 한국 TV프로그램의 인기가 높아지고 있다. 특히 한국 연예인들 출연하는 예능 프로그램은 지속적인 시청이 이루어지는 추세이다. 또한 한국 드라마도 중국 시청자들한테 높은 인기를 끌고 있다. 그래서 중국 시청자들이 한국 TV프로그램에 대해 지속적인 시청 의도가 더욱 중요해 지고 있다. 따라서 본 연구는 중국 시청자들 한국 TV프로그램 시청동기와 문화적 접근성 요인이 한국 TV프로그램 지속적 시청의도에 미치는 영향에 대해 살펴봄으로써 시청동기와 문화적 접근성이 한국 TV프로그램 시청에 미치는 영향을 이해하고자 한다. 본 연구는 한국 TV프로그램 시청하는 중국 시청자 대상으로 설문지를 배포하였으며, 수집된 데이터를 분석하였다. 본 연구의 분석을 통해 확인된 주요연구결과는 다음과 같다. 첫째, 중국 시청자들 한국 TV프로그램 시청 동기가 지속적 시청의도에 긍정적인 영향을 미친다. 둘째, 중국 시청자들 직접경험이 지속적 시청의도에 긍정적인 영향을 미친다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.14 no.5
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• pp.625-637
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• 2009

With advent of TV environment and increasing of variety of program contents, users are able to experience more various and complex environment for watching TV contents. According to the change of content watching environment, users have to make more efforts to choose his/her interested TV program contents or TV channels than before. Also, the users usually watch the TV program contents with their own regular way. So, in this paper, we suggests personalized TV program schedule recommendation system based on the analyzing users' TV watching history data. And we extract the users' watched program patterns using the sequential pattern mining method. Also, we proposed a new sequential pattern mining which is suitable for TV watching environment and verify our proposed method have better performance than existing sequential pattern mining method in our application area. In the future, we will consider a VoD characteristic for extending to IPTV program schedule recommendation system.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.117-120
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• 2012

본 논문에서는 토픽 모델링 기반 TV 프로그램 유사 시청 사용자 그룹핑 및 이를 이용한 TV 프로그램 콘텐츠 추천 알고리듬을 제안하였다. 제안 기술은 토픽 모델링 기법 중 Latent Dirichlet Allocation(LDA) 방법을 이용하여 TV프로그램 시청 기록 내에서 은닉된 유사 사용자들을 그룹핑하고 이러한 유사 시청 사용자 그룹 정보를 이용하여 사용자에게 선호 TV 프로그램 콘텐츠를 자동으로 추천하는 알고리듬이다. 제안된 자동 추천 알고리듬의 성능평가를 위해 실제 TV 시청기록 데이터를 이용하여 훈련 기간과 검증 기간을 나누어 훈련 기간 동안 제안한 알고리듬을 이용하여 사용자 개인에 대한 추천 TV 프로그램 콘텐츠 목록을 생성하여 검증 기간 동안에 실제 추천된 TV프로그램을 얼마나 시청했는지를 측정하여 추천 정확도를 검증하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.8 no.6
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• pp.204-212
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• 2008

This study analyzes on which Sports Program the 2006 TV focused on. As a data, we have used the 2006 Television programming components of KBS 1TV, 2TV and MBC TV, SBS TV. The analysis of the data was carried out classifying the sports hookup program. As a result, all three broadcasting companies placed a great deal of weight on the 2006 World Cup and they have made national match the prime subject in the components of Television Programming. Looking at each broadcasting companies, SBS TV placed the highest importance in sports programming, on the other hand, KBS TV placed the least importance in sports programming. The characteristic of the 2006 Sports Television Programming components is that it was focused on the Mega Sports Event and the Pro-Sports of the World Cup and have worsen the alienation phenomena of unpopular sports.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.333-338
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• 2006

최근 사용자에 대한 많은 정보를 얻는 것이 가능해지면서, 데이터마이닝 기법이나 Contents 추천 기법을 이용한 맞춤형 서비스가 가능하게 되었다. 특히, 대부분의 사람들에게 TV 프로그램 시청은 여가생활시간에서 가장 높은 비중을 차지 하고 있다. 따라서, 보다 지능적인 TV 프로그램 서비스를 제공하는 기술에 대하여 관심이 고조되고 있다. 본 논문에서는 TV-Anytime을 이용하여 개인화된 Electronic Program Guide (EPG)를 생성하고, 개인화된 EPG 정보를 활용하여 시청자에게 맞춤형 TV 프로그램 서비스를 제공하는 시스템에 대한 연구 결과를 제시한다. 또한 시청자의 시청패턴과 TV 프로그램 선호도를 바탕으로 시청자가 원하는 프로그램을 추천하는 TV Program Recommender Agent와 방송 및 TV 프로그램에 대한 대화를 담당하는 TV Program Helper Agent, 시스템 조정 및 메시지 전달을 담당하는 Coordinator Agent로 이루어진 멀티에이전트 기반 시스템 구조를 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.01a
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• pp.47-50
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• 2015

TV는 타 도메인과 달리, 사전에 정해진 시간에 콘텐츠가 방영된다. 그러므로 TV 프로그램 추천 시스템은 시청자의 현재 시각(time-context)을 고려해야 한다. 시간 기반의 TV 프로그램 추천 방법이 다수 연구되었지만, 대부분의 기존 연구는 특정 시간대(timeslot)에서의 시청자의 선호도를 계산하는 데에만 집중되어 있고, 시청 내역 전체기간에서의 선호도를 고려하지 않은 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 시청자의 지역 선호도와 전역 선호도를 모두 고려한 시간 기반의 TV 프로그램 추천기법을 제안한다. 이를 위해 제안 방법에서는 시간대의 길이에 따라 여러 가지 선호도 모델을 사용한다. 여러 개의 선호도 모델로부터 산출된 선호도를 병합하여 가장 선호도가 높은 TV 프로그램을 추천한다. 실 데이터를 이용한 실험을 통해 기준방식과 비교함으로써, 제안 방법의 효용성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.377-378
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• 2015

중국의 고령화 사회의 현황을 연구배경으로 중국의 고령층 TV프로그램의 발전현황 및 노인층의 심리 및 생리적 수요를 중심으로 연구를 진행하였다. 문헌 검색, 인터넷 검색, 인터뷰 등 다양한 방식으로 중국의 노인층을 대상으로 한 TV프로그램의 현황에 관한 조사를 진행하였으며, 노인층을 대상으로 한 TV프로그램의 특징과 문제점, 중국이 고령사회로 발전하는 과정에서 나타나는 노인층의 생리 및 심리적 수요를 한중일의 성공적 TV프로그램 사례를 토대로 분석을 진행하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.25 no.5
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• pp.431-436
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• 2015

As a number of TV programs broadcast today, researches about TV program recommender system have been studied and many researchers have been studying recommender system to produce recommendation with high accuracy. Recommender system recommends TV program to user by using metadata like genre, plot or calculating users' preferences about TV programs. In this paper, we propose a new TV program Collaborative Filtering Recommender System that exploits viewing time pattern like viewing ratio, relation with finish time and recently viewing history to calculate preference for high-quality of recommendation. To verify usefulness of our research, we also compare our method which utilizes viewing time patterns and baseline which simply recommends TV program of user's most frequently watched channel. Through this experiments, we show that our method very effectively works and recommendation performance increases.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.15 no.1
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• pp.1-8
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• 2015

The purpose of this research is to identify the start and end point of TV program on Web TV. Until now, to replace realtime TV advertisement with Web TV advertisement, human work was the only way. To automatize the process, knowing the start and end point of TV program is the core technology. In this study, I extract 'Black level' between TV program and regard it as start & end point of program. The result of this study is showing that extracting 'Black level' can be a useful tool to define start & end point of TV program. And it will be also use an automatize replacement system for Web TV advertisement.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.43 no.3
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• pp.269-295
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• 2009

The metadata elements of TV programs were designed based on PBCore (Public Broadcasting Metadata Dictionary), which is useful descriptive metadata for TV programs, and on interview results with TV program records managers. TV program information was visualized to extract core information and build a proper schema. Through this analysis, detailed metadata elements were designed in four representative areas: intellectual content, intellectual property, instantiation and extensions.