Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.11
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pp.2651-2657
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2014
It can be organized with PVRs and FC-AL for a high-quality TV content-sharing architecture. It is, however, not easy to configure a large community network with the FC-AL since it has a 7-bit address space with supporting up to 127 users. We, therefore, propose a novel scalable FC-AL multiple-loop architecture using shared disks, which does not need to use expensive and load-concentrated switches. In this article, our suggested architecture shows a superb startup delay, such as less than 20msec. In addition, it demonstrates outstanding scalability, such that the number of accomodable users increases almost linearly according to adding loops. Lastly, it reveals exceptional time-shifting hours, that is, which supports more than 140 hours with 1000 users.
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.
This study attempts to explore the inter-media agenda setting effect between television and Twitter based on the framework of the two-step flow theory. Twitter's increasingly important role in political communication can be effectively addressed by examining the process by which Twitter users form their opinions on television debate program. Content analyses of Twitter discussions after television debate of the Korean presidential candidates provided interesting insights into how Twitter's opinion leaders reflect on the televised debates. The results show that Twitter mentions rather focus on personality traits of the candidates while television debates emphasize the candiates' policy issues. Specifically, Twitter users mainly concentrated on the political ideology and morality of the candidates. In sum, Twitter seems to have its own way of influencing the public opinion separately from the television.
In the age of media convergence the influx of foreign TV content is quickly influencing the landscape of Korean media. The objective of this research is to analyze and explore the localization and Koreanization of Master Chef USA into Master Chef Korea and how its successful adaptation, transformation, and localization was made possible. The study pays close attention to TV personalities' relationships, behaviors and communication skills along with the choice of food ingredients and themes in the 2014 episodes for both Master Chef USA and Master Chef Korea. Furthermore, the research seeks to challenge the widely spread belief that localization of foreign TV content serves the public interest. Rather it seeks to articulate that depending on the media environment, private entities are becoming the benefactors of foreign TV content adaptations.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04a
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pp.797-799
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2003
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.
Kim Munjo;Yang Chanseok;Lim Jeongyeon;Kim Munchurl;Park Sungjin;Kim Kwanlae;Oh Yunje
Journal of Broadcast Engineering
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v.10
no.4
s.29
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pp.557-575
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2005
Much research in core technologies has been done to make it possible the ubiquitous video services over various kinds of user information terminals anytime anywhere in the way the users want to consume. In this paper, we design plototypesystem architecture for the ubiquitous TV program content consumption based on user preference via various kinds of intelligent information terminals in digital home environment, and present an implementation and testing results for the prototype system. For the system design, we utilize the TV Anytime specification fur the consumption of TV program contents based on user preference in TV programs, and also use the MPEG-21 DIA (Digital Item Adaptation) tools which are the representation schema formats in order to describe the context information for user environments, user terminal characteristics, user characteristics for universal access and consumption of the preferred TV program contents. The proposed ubiquitous content mobility prototype system is designed to make it possible to seamlessly consume contents by a single user or multiple users via various kinds of user terminals for the TV program contents they watch together. The proposed ubiquitous content mobility prototype system in digital home environment consists of a home server, a display TV terminal, and an intelligent information terminal. We use 42 TV programs contents in eight different genres from four different TV channels in order to test our prototype system.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2015.01a
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pp.51-54
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2015
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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