• 방송공학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.152-164
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• 2012

DMB는 오디오/비디오 서비스뿐만 아니라 방송웹 서비스(BWS), 슬라이드쇼 서비스(SLS), 교통정보 서비스(TPEG)와 같은 다양한 종류의 비실시간 데이터 서비스를 제공한다. 그러나 최근 들어, DMB 시장의 포화와 모바일 IPTV와 DMB 서비스간의 시장 장벽이 무너지고 있어 수익을 창출할 수 있는 새로운 비즈니스 모델의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문은 새롭게 수익을 창출할 수 있는 비즈니스 모델로 예상되는 DMB 파일캐스팅 서비스를 소개한다. DMB 파일캐스팅 서비스의 목적은 DMB AF 포맷을 기반으로 한 비실시간 멀티미디어 콘텐츠를 DMB 채널을 통해 사용자에게 전송하는 것이다. 이는 DMB 기능이 탑재된 단말을 이용하여 언제 어디서나 DMB 콘텐츠를 소비할 수 있게 하며, 이 콘텐츠를 다른 사람들과 공유하는 것도 가능하게 한다. 또한 DMB 파일캐스팅 서비스는 DMB 콘텐츠의 소비 및 수요가 DMB 방송채널뿐만 아니라 다양한 네트워크를 통해 확대되는 것을 가능하게 한다. 본 논문은 DMB 파일캐스팅 서비스의 국내외 표준화 현황과 다양한 DMB 파일캐스팅 서비스 시나리오를 소개한다. 또한 DMB 방송프로그램 안내정보를 이용하여 DMB 파일캐스팅 서비스를 제공하기 위한 시그널링 방법, 송수신 프로토콜 및 수신기 구조를 제안한다.

• 서비스연구
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• 제6권3호
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• pp.29-40
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• 2016

20세기 후반 이후 영상, 음성, 부호, 문자 등의 디지털 데이터에 IT 기술을 융합 적용하여 디지털포맷으로 상품화된 미디어 콘텐츠의 시장가치를 높이려는 많은 노력이 있어 왔다. 그렇다면 미디어에서 언급하는 드라마 '태양의 후예' 혹은 애니메이션 영화 '겨울왕국'에 대한 시장가치는 어떠한 기준과 방법론으로 산출할 수 있을까? 현재까지 미디어 콘텐츠 가치평가 프레임워크나 시스템 개발 등에 대한 연구가 전무한 실정에서, 본 논문에서는 영화, 온라인게임, 방송광고, 애니메이션 등 4가지 미디어 유형에 대한 콘텐츠 가치평가 프레임워크를 정형화하고 제시함으로써, 향후 콘텐츠 이전거래, 투자적정성 검토 등 다양한 목적을 위한 실용적인 가치평가모형을 제안하고자 한다. 따라서, 여기서는 미디어 콘텐츠 유형별로 제작(개발)비용을 포함한 현금흐름(cash flow: C.F.)의 산출방안을 제시하고, 이와 연관된 기타 가치평가 핵심변수요인(경제적 수명, 할인율, 콘텐츠 기여도 및 로열티율)에 관한 참조정보 D/B를 제시하여, 기존 무형자산 평가시에 적용되었던 수익접근법 및 로열티공제법 방식의 가치평가 개념을 활용한 미디어 콘텐츠 가치평가 프레임워크를 개발하고 제안한다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.18-25
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• 2017

인코딩(encoding)은 컴퓨터에서 사용되는 음성, 영상 및 텍스트 문자를 부호화하는 방법을 가리킨다. 그러므로 특정 데이터를 열람하기 위해서는 해당 인코딩 정보를 알아야하며, 데이터마다 인코딩을 판별해주는 알고리즘들이 존재한다. 하지만 실제 음원이나 문서를 송수신하는 과정에서 패킷 손실이 발생할 수 있으며, 특히 무선 통신망에서 패킷 스니핑으로 정보를 가로챌 경우 손실률은 더욱 증가되어 인코딩 기법 판별에 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 오류가 발생한 데이터의 인코딩 기법 판별율을 향상시키기 위해 기존의 문자 인코딩 기법 판별 프로그램인 'uchardet'에 Bit-shift 알고리즘을 적용하여 성능 향상을 이루었다. 알고리즘의 성능 평가를 위해 임의의 한글 및 일본어 텍스트 파일에 손실률(loss rate)을 적용하여 부분적으로 데이터가 소실된 인코딩 파일을 생성하여 결과를 비교하였다. 그 결과, 패킷이 손실된 데이터에서 Bit-shift 알고리즘을 적용한 'uchardet-bitshift' 경우 기존의 알고리즘보다 더 나은 성능을 보였다. 한국어 인코딩의 경우 기존의 uchardet는 0.005% 손실률까지 100%의 정확도를 보이고 1%보다 높은 손실률에서는 인코딩을 전혀 판별해 내지 못한데 비해, Bit-shift 알고리즘을 적용할 경우 0.05%의 손실률에도 100%의 정확도를 보였으며 그보다 큰 손실률에서도 해당 인코딩을 판별해냈다. 또한 한자어를 많이 포함하는 일본어의 경우 손실률이 높아질수록 중국어 인코딩으로 잘못 판별하는 경향을 보였다. 시뮬레이션 분석 결과, Bit shift 알고리즘을 추가하여 기존 인코딩 기법 판별 알고리즘의 개선이 가능하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.197-217
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• 2018

음악은 인간의 감성을 소리로 표현하는 창조적 예술 행위이다. 음악은 사람들의 기분을 우울하게 혹은 기쁘게 변화시킬 수 있다. 따라서 음악을 감상하는 데 있어 감성은 소비자에게 적합한 음악을 찾고 들려주는 데 매우 중요한 요소인데, 다양한 음원 서비스에서 제공하는 추천 알고리즘은 사용자의 기본적인 정보(성별, 나이, 감상 횟수 등)와 사용자의 플레이 기록에 기반한 음악 추천 방식을 주로 사용하고 있다. 본 연구에서는 음악을 감상하는 개인의 감성을 고려하여 각 음원이 가지는 고유의 감성을 기본으로 한 음악 추천 알고리즘을 제안해 보고자 한다. 구체적으로, 사용자들이 자주 듣는 음악과 그렇지 않은 음악을 기준으로 '감정 패턴'을 추출 후 상관관계를 확인하고자 하며, 앞선 결과를 기반으로 사용자들이 원하는 노래에 대한 검색과 사용자 감성 기반 추천 방법을 도출해내보고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 사례기반추론 기법을 이용하여 사람들이 주로 듣는 음악과 비슷한 '감성 패턴'을 갖는 특정한 곡을 추천해주는 알고리즘을 개발하였다. 먼저, 분석에 필요한 감정 형용사를 정리하여 변수화 시키고, 의미 있는 것끼리 묶어 음악 감성지수를 개발하였고, 분석의 대상이 될 음원에 대해 고유의 감성지수 점수를 측정하였다. 마지막으로 도출된 점수의 결과를 통해 유사한 감정 패턴이 나오는 곡들을 유사 곡 리스트로 분류하고 사용자들에게 추천하는 과정을 거친다. 앞선 일련의 과정을 거처 도출된 결과는 음원 추천 시스템뿐만 아니라, 인기 있는 곡과 아닌 곡에 영향을 미치는 변수 도출 및 음원 출시 전, 해당 곡의 스트리밍 수 예측 모형 구축 등 다양한 용도로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.