With the recent spread of digital content, more people have been watching the digital content of TV programs on their PCs or mobile devices, rather than on TVs. With the change in such media use pattern, genres(types) of broadcast programs change in the flow of the times and viewers' trends. The programs that were broadcast on TVs have been released in digital content, and thereby people watching such content change their perception. For this reason, it is necessary to newly and differently classify genres(types) of broadcast programs on the basis of digital content, from the conventional classification of program genres(types) in broadcasting companies or relevant industries. Therefore, this study suggests a plan for newly classifying broadcast programs through using machine learning with the log data of people watching the programs in online media and for applying the new classification. This study is academically meaningful in the point that it analyzes and classifies program types on the basis of digital content. In addition, it is meaningful in the point that it makes use of the program classification algorithm developed in relevant industries, and especially suggests the strategy and plan for applying it.
본 연구는 기존의 대중매체를 통한 정보전달의 두 번째 단계로서의 트위터의 여론형성에 대한 탐색적 연구로서, 정당의 대중매체를 통한 메시지가 화자, 발언의 목적, 발언의 주제에 따라 트위터 이용자들이 어떤 여론을 형성하며 메시지를 재확산 시키고 있는지를 2012년 3차 대선토론 프로그램을 통해 탐구하고자 했다. 연구결과, TV토론이 트위터 이용자로 하여금 "대선후보 토론"이라는 공통된 의제에 주목시키고 트위터 상에서 관련 논의를 증가시켰다는 점에서 광의적으로는 매체 간 의제설정이 기능했다고 볼 수 있다. 그러나 실제로 TV토론에서 정책 주제가 주로 다루어진 데 반해 트위터에서는 후보의 인간적 특성에 대한 논의가 주로 이루어졌으므로, TV토론과 관련된 세부적인 주제에 있어서 트위터는 TV토론과 독립적으로 분리된 별개의 여론을 형성하는 것으로 이해될 수 있다. 또한 트위터의 여론은 상대후보의 정치적 이상이나 인간적 자질에 대한 공격을 통해 다른 이용자들의 공감을 얻는 과정으로 형성이 되고 있었으며, 이데올로기와 도덕성이 주요 이슈인 것으로 나타났다.
본 논문에서는 한국의 대표적인 상업채널인 케이블 방송국에서 방영된 포맷 프로그램에 대한 분석을 통해, 포맷프로그램의 현지화과정에서 한국적 가치가 어떻게 발현되고 있는지, 프로그램 제작에 영향을 미치는 또 다른 요인은 없었는지 등에 대해 분석하는 것을 목표로 한다. 이를 위하여 2014년 시즌 3까지 방영하였으며, 연착륙에 성공하였다고 평가되는 프로그램인 '마스터셰프 코리아' (Master Chef KOREA, '마셰코')의 각 에피소드를 '마스터셰프 USA'와 비교 분석하였다. 사례분석을 통해 포맷 프로그램의 성공요인은 철저한 한국화에 있었다는 점을 확인하였으며, 제작자가 처한 미디어 환경에 따라서 프로그램에서 독특한 특징이 나타난다는 점을 알 수 있었다. 또한 현지화 및 지역화에 성공한 포맷 프로그램이 살아남는다는 기존의 논의는 여전히 유효한 분석틀이나, 포맷 프로그램이 한국화 되는 과정에서 공공성이 강화되고 프로그램에 대한 직간접적 규제가 강화되는 측면이 있다는 기존의 연구결과는 좀 더 비판적으로 접근할 필요가 있음을 확인할 수 있었다.
다양한 분야를 대상으로 추천기법에 관한 연구 및 적용이 이루어지고 있다. 전자 상거래 분야에서 소비자가 선호할만한 상품을 추천하거나 영화 관련 사이트에서 볼만한 영화를 추천해주는 것들이 대표적인 예이다. TV 프로그램 또한 채널의 수가 수 백개 이상으로 늘어남에 따라 추천의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 TV 프로그램들을 대상으로 하는 추천 시스템을 구현하였다. 추천 기법은 내용 기반 방식으로 이루어져 있으며 실험을 통해 내용기반 방식이 TV환경에서 가지는 효용성을 알아보고 적용 가능성을 타진해 보았다.
This study was conducted to explore the relationship between personality characteristics and mood in the selection of media content. Using meta-analysis, this study analyzed past studies regarding media content selection in television program. The results of this research showed that the preference of a given media content would depend on the viewer's mood, personality characteristics and the interaction between personality characteristics and mood states. The secondary data of television programs supported the association.
다양한 정보기기를 통해 사용자가 원하는 비디오 콘텐츠를 원하는 형태로 언제 어디서나 소비 할 수 있는 유비쿼터스 비디오 서비스를 위한 핵심 요소 기술이 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 디지털 흠 환경에서 TV 단말 및 다양한 사용자 단말을 이용하여 사용자 선호도 기반 유비쿼터스(Ubiquitous) TV 프로그램 콘텐츠를 소비 할 수 있는 시스템 아키텍쳐(Architecture)를 설계하고 이를 구현한 결과를 제시한다. 그리고 댁내 TV 시청자는 자신이 원하는 TV 프로그램 콘텐츠를 원하는 시간에 선택, 소비할 수 있는 유비쿼터스 서비스를 위한 민간 표준인 TV Anytime 규격과 범용적 멀티미디어 접근 및 소비(UMAC: Universal Multimedia Access and Consumption)을 위해 사용자 환경, 사용자 단말 특성, 사용자 특성에 대한 컨텍스트(Context) 정보를 메타데이터로 서술하는 국제표준인 MPEG-21 DIA(Digital Item Adaptation)을 이용한다. 제안된 유비쿼터스 콘텐츠 이동성 프로토타입(Prototype) 시스템은 사용자가 선호하는 콘텐츠를 어떠한 다양한 사용자 단말을 통해서도 소비가 가능하며, 사용자가 소비하던 콘텐츠를 서로 다른 단말을 통해 이동하여 연속적으로 소비 할 수 있도록 설계되었으며, 함께 시청중인 TV 프로그램 콘텐츠에 대해 단일 사용자뿐 만 아니라, 다중 사용자가 서로 다른 시간에도 콘텐츠 소비가 가능하도록 콘텐츠 이동성 기능도 구현되었다. 본 논문에서 제안하는 디지털 홈 환경에서의 유비쿼터스 TV 프로그램 콘텐츠 소비를 위한 유비쿼터스 콘텐츠 이동성 프로토타입 시스템은 흠 서버, 디스플레이 단말, 지능형 정보 단말로 구성되어 있다 본 프로토타입 시스템을 시험하기 위해 8개 장르의 서로 다른 4개의 공중파 방송 채널에서 방영된 42개 TV 프로그램 콘텐츠가 사용되었다.
추천 시스템의 대표적인 연구 중 하나인 콘텐츠 기반 추천 시스템 연구는 TV 프로그램이나 영화의 줄거리, 장르, 리뷰 등의 콘텐츠의 메타데이터를 이용한다. 그러나 이러한 연구들은 콘텐츠 관련 정보에만 의존할 뿐, 시청자의 프로파일과 콘텐츠의 정보를 함께 고려하지 않는다. 본 논문에서는 시청자의 프로파일 중 연령과 콘텐츠의 정보인 프로그램의 줄거리를 활용한 TV 프로그램 추천 시스템을 제안한다. 본 추천 시스템은 시청자를 연령에 따라 분류한 후, LDA 알고리즘을 이용하여 시청자의 시청 TV 프로그램의 줄거리를 분류된 나이에 따라 각각의 줄거리 토픽 모델로 생성한다. 이를 기준으로 시청자가 원하는 시간대에 방송되는 프로그램들의 줄거리 토픽벡터와 시청자의 선호도 토픽벡터의 유사도를 비교해 가장 유사도가 높은 TV 프로그램을 시청자에게 추천하는 방식이다. 본 논문에서는 연구의 효용성을 검증하기 위해 줄거리만을 사용한 경우와 줄거리와 연령을 동시에 활용한 경우를 비교 실험하였다. 실험을 통해 프로그램의 줄거리만을 사용한 경우보다 연령을 동시에 활용한 경우의 추천 시스템 성능이 개선된 것을 확인할 수 있었다.
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.
In this paper, we present a method to customize the ground color in outdoor sports video to provide TV viewers with a better viewing experience or subjective satisfaction. This issue, related to content personalization, is becoming critical with the advent of mobile TV and interactive TV. In outdoor sports video, such as soccer video, it is sometimes observed that the ground color is not satisfactory to viewers. In this work, the proposed algorithm is focused on customizing the ground color to deliver a better viewing experience for viewers. The algorithm comprises three modules: ground detection, shot classification, and ground color customization. We customize the ground color by considering the difference between ground colors from both input video and the target ground patch. Experimental results show that the proposed scheme offers useful tools to provide a more comfortable viewing experience and that it is amenable to real-time performance, even in a software-based implementation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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