• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2002.05a
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• pp.201-229
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• 2002

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2002.10a
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• pp.19-38
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• 2002

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1999.06b
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• pp.253-328
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• 1999

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1999.06b
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• pp.407-450
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• 1999

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2001.11a
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• pp.421-445
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• 2001

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2007.02a
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• pp.64-67
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• 2007

본 논문은 EPG(Electronic Program Guide) 및 TV-Anytime 메타데이터를 이용하여 TV 시청자에게 개인형 편성 방송 프로그램 서비스를 제공 하기 위한 시스템의 설계 및 구현에 관한 것이다 기존의 사용자 맞춤형 방송 서비스는 TV 시청자가 시청하기 원하는 독립적인 프로그램 수준의 방송을 TV시청자가 원하는 시간에 선택하고 시청할 수 있는 서비스에 초점이 맞추어져 왔다. 본 논문에서는EPG메타데이터 및 세그먼트 메타데이터를 활용하여 TV시청자가 원하는 시간에 시청하기 원하는 프로그램 수준의 방송뿐만 아니라, 해당 프로그램의 시청하기 원하는 일부 방송들을 편성하고, 편성된 세그먼트 방송을 TV시청자의 시간 스케줄에 따라 시청할 수 있는 서비스 모델을 제시하고 구현 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.54-57
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• 2019

모바일 디바이스와 스마트 글래스의 확산/보급으로 다양한 AR/VR/MR 어플리케이션이 출시 되었으나, 사용자들이 일반적으로 가정에서 많이 사용하는 대형 Display인 TV에서 이용할 수 있는 AR/VR/MR 어플리케이션은 거의 없는 실정이다. TV 디바이스에서 이러한 영상처리 기법을 이용하려면 별도의 카메라나 CPU가 필요한데, 이를 이용하기 위해 사용자들이 별도의 투자를 하기 어렵기 때문이다. 본 논문에서는 사용자에게 가장 친숙한 모바일 디바이스와, 디지털 TV신호를 수신하기 위한 STB를 연동하여 다양한 AR/VR/MR 서비스를 이용할 수 있는 방법을 제안하고 실제 시스템 구현과 실험을 통해 제안된 방법의 품질 및 실시간성 향상을 검증한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1996.06a
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• pp.45-49
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• 1996

This paper suggests an OFDM scheme that can efficiently cope with the interference problem when a digital system is under the influence of NTSC analog broadcasting system.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2002.10a
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• pp.221-233
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• 2002

.이동수신 방송구역-관악산KBS표준FM(10kW)의 방송구역과 유사(DAB 1kW)-최소유효전계강도: 38dBmicroV/m .TV와 DAB의 상호혼신-대체로 혼신 없음-평택(안중)지역에서만 TV(Ch12)－＞DAB 혼신

• Knowledge Management Research
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• v.20 no.3
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• pp.119-137
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• 2019

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.