• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.62-65
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• 2011

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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.86-93
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• 2012

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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.730-732
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• 2005

디지털 방송이 본격적으로 시작되고 각 가정에 디지털 TV의 보급이 많이 이루어짐에 따라 사용자들이 시청할 수 있는 채널 및 프로그램의 수는 기존의 공중파 환경과 비교하여 폭발적으로 증가하였다. 채널의 수가 수백 개로 늘어나기 때문에 사용자가 자신이 원하는 프로그램을 찾기 위해서는 리모콘을 누르거나 방송 편성표를 검색하는 것과 같은 많은 시간과 노력을 필요하다. 따라서 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 사용자의 프로파일과 선호도 정보를 분석하여 사용자의 취향에 적합한 프로그램을 추천해줄 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 수백 개의 채널에서 방송되는 프로그램 및 사용자의 선호도 정보를 분석하여 사용자가 원하는 프로그램을 추천해주고 시청 히스토리를 분석하여 사용자 모델을 동적으로 갱신하는 기법을 제안한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권7B호
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• pp.619-631
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• 2006

유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 도래함에 따라 사용자의 명시적 요구에 따라 제공되는 서비스 보다는 상황정보를 활용하여 능동적인 서비스를 지원할 수 있는 기술이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 컨텐츠 추천 서비스 에이전트와 상황인식 기반 태스크를 포함하는 CAMUS(Context-Aware Middleware for URC Systems) 시스템을 이용한 상황인식 기반 능동형 서버스를 제안한다. CAMUS 는 사용자의 요청이 없더라도 로봇 또는 컴퓨터가 현재의 상황을 인식하여 그 상황에 맞는 정보와 서비스를 제공할 수 있도록 지원하는 소프트웨어 프레임워크이다. 제안된 서비스를 평가하기 위하여 TV 응용 도메인에 적용한다. 이를 위해, TV 프로그램 추천 및 TV 제어 서비스 에이전트 그리고 TV 도우미 태스크를 구현한다. TV 도우미 태스크는 사용자 위치, 음성 등의 상황 정보에 따라 TV 프로그램 추천 및 제어 서비스를 실행할 수 있도록 한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제17D권6호
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• pp.453-462
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• 2010

국내외 TV방송의 디지털 전환 프로젝트가 본격적으로 진행되고 있다. 디지털 방송 서비스는 다매체, 다채널을 통한 방송 프로그램의 증가와 양방향 TV방송 서비스로 인해 사용자에게 다양한 방송 프로그램의 선택과 개인/커뮤니티별 맞춤형 시청 기회를 제공함으로써 새로운 방송서비스 환경을 필요로 한다. 본 논문에서는 TV-Anytime 영상 메타데이터에 대한 데이터 스트림 마이닝 기법을 이용하여 사용자의 시청 상황을 포함한 시청 패턴을 분석함으로써 개인/커뮤니티 시청 패턴 프로파일 및 시청 선호도 연관규칙 생성 기법을 적용한 개인/커뮤니티 맞춤형 Digital TV 시스템 을 제안한다. 또한, 임베디드 시스템 기반의 사용자 인터페이스를 구현하여 개인/커뮤니티 사용자들에게 적절한 추천 프로그램을 제공하고, 시청 프로그램 정보에 따른 시청 상황을 자동으로 제어하는 기능을 포함한다. 또한, 스마트폰 기반의 채널 추천 시스템을 구현하여 프로파일의 활용도를 증가시켰으며, 실험을 통하여 본 논문에서 제안하는 방법의 효율성을 검증한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.431-434
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• 2012

시간 흐름에 따라 TV 프로그램 스케줄은 변화하고 스케줄의 변화는 사용자 선호에 영향을 미친다. 이러한 스케줄 변화에 따른 토픽의 흐름이 사용자 선호도에 미치는 영향 외에도, 개성에 따른 선호도의 변화는 개인별 차이가 크다. 본 논문은 사용자 선호도 변화에 적응적으로 대응하면서 시간 변화에도 일정한 관심을 보이는 사용자의 선호도에는 가중치를 더한 모델을 목표로 한다. 따라서 제안 모델은 현재의 시청 데이터를 기준으로 한 사용자별 선호도의 선행 정보(prior)로 이전 시청선호를 두었고, 선호도 변화와 일관성을 고려하여 하나의 시청길이에 대한 선호도뿐만 아니라 여러 시청 길이의 선호도를 결합한 선호도를 구성할 수 있는 확장성 있는 모델을 제시한다. 선호도의 일관성에 대한 가중치 연산에 있어 전체 확률모델의 확률을 향상시키는 연산을 통해 정교성을 더한 모델을 제시한다. 실제 사용자들이 시청한 데이터인 2011 TNMS데이터를 기준으로 제안 모델의 성능을 확인한 결과, 기존의 LDA, MDTM모델 보다 나은 성능을 보임을 확인할 수 있었으며, 1주일 단위 추천결과, 5개 추천 시, 최대 67.9%의 추천 정확도를 확인할 수 있었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.559-564
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• 2006

최근에 들어서 생체신호분석을 통하여 여러 가지 사용자 상태를 파악하려는 연구가 많이 진행되고 있다. 대표적인 것이 GSR(전기피부반응, galvanic skin response), BVP(blood volume pressure), 호흡 등의 생체신호가 사람의 흥분 정도, 정신적 부담, 감정변화에 따라 달라지는 특성을 활용하는 것이다. 본 연구에서는 디지털 TV, 혹은 IPTV 의 컨텐츠를 감상하는 환경 하에서 시청자의 생체신호의 변화 패턴을 분석하여, 그 분석 결과로부터 TV 프로그램이나 디지털 컨텐츠에 대해 시청자가 느끼는 만족도, 집중도, 흥미 여부 등을 추론하고자 하였다. 즉, 주어진 컨텐츠를 감상하는 동안 시청자로부터 얻어낸 생체신호를 분석한 시청 정보 데이터가 프로그램에 대한 선호도와 관련을 가질 수 있는지 검증한 기초 연구 결과를 제시한다. 또한 이 결과를 통해 프로그램에 대한 시청자의 반응을 객관적으로 측정하고 실시간으로 반영할 수 있도록 하는 TV 프로그램 추천 시스템의 구현 가능성을 검증한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2001년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.29-33
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• 2001

사용자에게 적합한 프로그램을 추천하거나 필터링을 수행하는 지능형 방송 단말 응용 소프트웨어 에이전트에서 필수적으로 사용되는 사용자 선호도 (User Preference)를 추출하는 알고리즘을 연구하였다. 시청자 선호도 추출 알고리즘으로는 시청자의 프로그램 장르나 출연 배우 등에 대한 선호도, 프로그램 시청 시간 등에 대한 선호도나 시청 프로그램에 대한 사용자의 인터랙션 습성 분석에 의한 프로그램 선호도 등을 probabilistic framework과 rule-based framework을 근간으로 추출하는 알고리즘 연구에 대한 결과를 본 논문에서 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.215-217
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• 2000

본격적인 디지털 데이터 방송 시대를 맞이하여 TV는 다양하고 인터랙티브한 서비스의 제공이 가능해 졌다. 디지털 TV의 데이터 서비스는 매우 다양하다. 그 중 Electronic Program Guide(EPG)는 가장 기초가 되는 서비스이다. EPG의 아키텍쳐를 설계하기에 앞서 TV 프로그램에 대한 분류와 데이터 베이스화가 선행되어야 하며 이렇게 만들어진 Program Content Profile(PCP)와 사용자가 설정해 준 후 자동으로 갱신되는 User Preference Profile (UPP)는 EPG 어플리케이션의 스마트 기능 중 하나인 방송 프로그램 추천 기능을 가능케 해주며, 그 외에도 여러 스마트 기능들을 구현하는 중요한 척도이다. 본 논문은 이러한 모든 아키텍쳐를 시험적으로 설계 구현하였으며 그 예를 보여준다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 2부
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• pp.416-423
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• 2006

본 논문은 개인별 프로그램 선호도와 채널 선호도를 기반으로 프로그램을 추천해주는 선호프로그램편성표를 구성하여 이를 효과적으로 보여주는 사용자인터페이스(UI) 모델을 제안한다. 현재 개인 맞춤화 전자프로그램가이드(PEPG)에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있으나 주로 추천 알고리즘 연구에 그 초점이 맞춰져 있는 실정이다. 동일한 추천 알고리즘에 의해 추출된 프로그램이라 할지라도 정렬 순서와 디스플레이 방법에 따라 편성표를 이용하는 사용자의 용이성이 달라질 수 있다. 이에 본 논문은 추천 알고리즘에 의해 추출된 프로그램들의 선호도에 현재시간 기준으로 가중치를 부과하여 그 프로그램들의 선호도를 합산한 값으로 정렬한 편성표를 구성하였다. 이러한 선호프로그램편성표는 시청자가 가장 선호하는 프로그램과 채널이 최우선으로 보여지게 되므로 쉽고 빠르게 원하는 프로그램을 찾아갈 수 있다는 장점이 있다. 따라서, 사용자는 원하는 프로그램이 시작할 때까지 기다리거나 하는 시간의 낭비없이 시청이 가능하다. 본 논문을 통해 향후 등장하게 될 많은 개인 맞춤화된 서비스들을 개발하는데 도움이 될 수 있길 바란다.