• 방송공학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.153-167
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• 2002

다매체 다채널 방송 환경의 도래로 사용자 방송 단말에 많은 방송 프로그램 정보가 전달되고 있다. 시청자는 방송 단말에 제공되는 수많은 방송 프로그램으로부터 자신이 원하는 방송 프로그램을 탐색하고 선별하게 되었으며 이는 기존의 제한된 수의 방송채널이 제공되는 환경에서는 문제가 되지 않았던 사용자의 프로그램 선별에 대한 노력이 수백개의 방송 프로그램 채널이 주어지는 방송시청 환경 하에서는 시청자로 하여금 프로그램 선별에 많은 노력을 요구하게 되는 문제점으로 등장하게 되였다. 멀티미디어 내용 기술에 대한 국제 표준인 MPEG-7 과 TV Anytime은 사용자의 컨텐츠 장르, 채널, 출연 배우, 키워드 등의 여러 선호도 정보를 기술 할 수 있는 사용자 선호도 기술 규격과 사용자의 컨텐츠 소비 정보 등을 기술 할 수 있는 사용자 히스토리 기술규격에 대해 기술하고 있다. 그러나 사용자의 선호도 값 추출 방법이나 응용 방법에 대해서는 표준화 대상으로 정해놓고 있지 않다. 본 논문에서는 사용자의 선호도를 추출하여 사용자 선호도에 적합한 프로그램을 선별하여 사용자에게 추천하고, 사용자의 프로그램 시청에 대한 액션을 모니터링하여 자동적으로 사용자의 변화하는 선호도를 갱신하는 알고리듬 연구에 대한 결과를 제시한다. 또한 사용자 선호도 기반 지능형 방송 프로그램 가이드 시스템에 대한 연구결과를 제시한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1163-1172
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• 2011

본 논문은 여전히 큰 영향력을 가지고 있는 매체인 TV와 가족, 특히 아동과의 관계에 대해서 살펴보고자 하였다. 지금까지는 주로 TV의 시청이 가족 또는 가족의 구성원에 어떠한 영향을 미치는가를 살펴보았다면 본 연구에서는 가족의 형태에 따라서 TV의 시청행태가 어떻게 달라지는지를 규명해보고자 하였다. 특히 TV의 시청에 많은 시간을 할애하고 TV 프로그램 선호에 민감한 아동들을 대상으로 하여 가족의 유형과 가족 커뮤니케이션 패턴에 따라서 아동의 TV 시청이 어떻게 달라지는지를 연구하고자 하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권1호
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• pp.263-271
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• 2014

디지털 다매체 다채널 시대를 맞이하여 인터넷, 케이블, 그리고 위성방송 및 IPTV 등의 뉴미디어의 성장으로 지상파 방송은 시청률 저하와 함께 광고비 또한 급격히 하락하고 있다. 이러한 상황에서 지상파 TV에 중간광고를 도입하자는 의견이 나타나고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 중간광고 도입이슈에 대해 일반인과 전문가의 인식을 비교함으로써 중간광고 도입에 대한 타당성을 검토하고자 하는 목적에서 이루어졌다. 연구결과 지상파 TV에 중간광고를 도입하자는 의견에 대해 일반인과 전문가들 사이에 인식차이가 높게 나타났다. 이러한 중간광고 도입의 타당성 자료는 향후 중간광고 제도시행에 대한 근거를 제공해 줄 것으로 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.146-154
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• 2010

국내 방송 콘텐츠 유통 시장은 1995년 케이블 TV의 등장과 함께 처음으로 형성되기 시작하여 2000년대 들어 한류 영향으로 인한 해외 시장 확대와 함께 급격한 성장을 이루었다. 또한, 최근 들어 IPTV 등을 비롯한 새로운 플랫폼의 등장과 함께 또 다른 도약을 준비해야하는 중요한 시점에 와있다. 이에 따라 본 연구에서는 국내 방송 콘텐츠 시장의 현주소를 보다 종합적으로 살펴보고 그 개선 방안을 논의해 보고자 하였다. 먼저, 국내 방송 콘텐츠의 유통 시장 현황을 살펴본 결과, 여전히 지상파 방송사의 지배적 구조가 두드러지게 나타나고 있었다. 특히, 외주 제작 정책으로 지상파 방송의 외주제작비율이 지속적으로 증가하고 있는 가운데, 방송사와 제작사 간의 거래에 있어서는 불공정 거래나 저작권 귀속 문제로 갈등을 빚고 있는 것으로 나타났다. 또한, 영상물의 해외 유통을 전문적으로 담당하는 독립유통 에이전시는 소수에 그치고 있으며 국내에서의 입지도 크지 않다는 것을 알 수 있다. 한편, 방송 영상물의 해외 수출은 지난 2000년 이후 한류 현상과 함께 급격히 상승하였는데, 아시아 지역에 대단히 편중되어 있으며, 장르 분야도 드라마에 치우쳐 수출 지역과 장르의 제한이라는 문제점을 가지고 있는 것으로 나타났다. 이에 따라 향후 유통 시장의 균형을 찾을 수 있는 합리적인 개선 방안을 도출해내는 작업이 무엇보다 필요할 것으로 여겨진다.

• 한국언론정보학보
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• 제71권
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• pp.194-223
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• 2015

이 연구는 TV 프로그램 시청 선택 행위에 영향을 미치는 가치 단계 요인을 분석(속성, 기능적 혜택, 심리적 혜택, 시청 가치), 시청자의 어떠한 욕구가 시청 행위와 관계를 가지는지 '가치단계도(HVM, Hierarchical Value Map)'를 밝히는 데에 목적이 있다. 이를 위해 '수단-목적 사슬 이론(Means-end chain theory)'를 적용, 개인적 가치와 시청 행위 간의 인과관계를 측정하였다. 특히 다매체 시대에 태어나 다양한 시청권 활용에 비교적 능숙한 우리나라 20대 대학생들의 TV 시청 행위 가치단계도를 조사하여, 미래 미디어 환경에서 TV의 역할을 조망해 보고자 한다. 이를 위해 이 연구는 APT 래더링을 활용한 구조화된 설문지를 통하여 251명의 자료를 분석하여 TV 장르별(뉴스, 드라마, 코미디) 프로그램 선택의 속성, 기능적 혜택, 심리적 혜택, 시청 가치에 이르는 수단-목적 가치 사슬 구조를 파악하였다. 연구결과, TV 뉴스는 시청각 요소를 통해 빠르고 쉽게 정보를 습득하여 실생활에 도움을 얻는 데에 활용되고 있었고, 개인적 사회생활을 원활히 하는 데에 기여하고 있었다. TV 드라마 선택은 '주변인'의 영향이 크게 작용하였으며, 이들과의 상호작용이 중요한 선택 목적이었다. 프로그램의 사회적 명성과 인기가 중요한 요인이었으며, 채널의 신뢰도, 제작사의 브랜드가 드라마 선택의 요인으로 나타났다. 코미디 프로그램에서는 출연진, 제작진과 프로그램 자체의 명성이 선택의 주요 요인이었다. 시청자들의 프로그램 선택 요인에는 프로그램 신뢰감이 선택의 중요 기본 요인이며, 시청 가치는 타인과 우호 관계 증진, 소속감, 활기찬 삶이 심리적인 속성과 상관관계를 가졌다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제16권3호
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• pp.45-54
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• 2016

본 연구는 2009년부터 2015년까지 온게임넷에서 방영한 "켠김에 왕까지"를 분석한다. "켠김에 왕까지"는 게스트가 게임을 시작한 후, 특정 게임을 끝내거나 미션을 임무하는 게임 프로그램이다. 다른 게임 프로그램들과는 다르게, 대부분의 게스트들은 전문적인 게이머가 아닌 점을 통해 희극적인 도전과 유희를 보여 준다. 본 연구는 이 프로그램에서 사용된 비디오 게임의 다양한 구성 요소를 분석한다. 구체적으로, 구성 요소들은 장르, 플랫폼, 국적, 클리어(완수) 시간으로 분류된다. 이를 통해, 본 연구는 프로그램의 다양한 구성 요소를 분석할 뿐만 아니라, 게임 프로그램에 대한 청사진도 제공한다.

• 한국의류학회지
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• 제24권8호
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• pp.1137-1145
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• 2000

The questionnaire survey was carried out to analyze the difference of consumers perception on apparel products presented in catalog, cable TV home shopping program, and internet shopping site. 676 men and 728 women participated in this survey and they were members of catalog shopping or cable TV home shopping companies or netizen. The results of this study show that the shoppers perception on apparel home shopping differed by the direct shopping media that they frequently utilize and by their demographic characteristics. The cable TV home shoppers had higher reliability on product quality than the shoppers using paper catalog or the internet shoppers. The cable TV home shopping members perceived that the apparel products available in cable TV home shopping were diverse and the information about the products was sufficient to decide purchase. The married women tend to think that the TV home shopping program provides diverse apparel products in the aspects of color, design, size and the information about the materials including fabric.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제51차 동계학술대회논문집 23권1호
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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.

• 방송공학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.270-283
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• 2012

다채널 TV, IPTV 및 Smart TV 서비스의 등장으로 인해 수많은 방송 채널과 방대한 TV 프로그램 콘텐츠가 시청자 단말로 제공됨으로써 시청자들은 자신이 원하는 콘텐츠를 쉽게 찾고 소비하는 것이 어려운 TV 시청 환경을 맞게 되었다. 따라서 TV 사용자들에게 자신이 선호하는 콘텐츠를 자동 추천해 줌으로써 원하는 콘텐츠로의 접근성을 증대시키는 것은 미래의 지능형 TV 서비스에 있어서 주요한 이슈이다. 이에 본 논문에서는 사용자의 선호 취향과 대중의 선호취향을 모두 고려한 협업필터링 개념의 통계적 기계학습 기반 TV 프로그램 추천 모델을 제시한다. 이를 위해 시청한 TV 콘텐츠에 대한 선호 토픽을 사용자의 시청 선호도로 보고, 최근 널리 활용되고 있는 LDA(Latent Dirichlet Allocation)모델을 TV 프로그램 추천 모델에 적용하였다. LDA 기반 TV 프로그램 추천 성능을 개선하기 위해 본 논문에서는 TV시청 이용내역 데이터를 기반으로, TV 사용자들의 관심 토픽을 은닉 변수로 하고, TV 사용자들의 관심 토픽에 대한 다양성을 반영하기 위해 은닉 변수의 확률분포 특성을 비대칭 디리클레(Dirichlet) 분포로 모형화하여 실험에 적용하였다. 제안된 LDA 기반 TV 프로그램 자동 추천 방법의 성능을 검증하기 위해, 유사 시청 특성을 갖는 사용자 그룹에 대해 상위 5개의 TV 프로그램을 일주일 단위로 추천하였을 경우 평균 66.5%, 2개월 단위의 추천에 대해서는 평균 77.9%의 precision 추천 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.537-542
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• 2021

스마트 TV는 인터넷을 기반으로 기존의 TV에 비해 다양한 서비스와 정보를 제공하고 있다. 보다 개인화된 서비스나 정보를 제공하기 위해서는 사용자의 시청 패턴을 분석하고 이를 기반으로 맞춤형 서비스나 정보를 제공해야한다. 제안하는 시스템은 사용자의 TV 시청 패턴을 입력받고 이를 분석하여 사용자에게 맞춤형 정보로써 TV 프로그램이나 영화를 추천한다. 이를 위해 전처리기와 딥러닝(deep learning) 모델로 시스템을 구성하였다. 전처리기는 사용자가 시청한 TV 프로그램의 이름과 해당 TV 프로그램을 시청한 날짜, 시청한 시간 등을 입력하면 이를 정제한다. 그리고 정제된 데이터를 다중속성 LSTM 모델이 학습하고 예측을 수행하게 된다. 제안하는 시스템은 사용자에게 맞춤형 정보를 제공하는 시스템으로써 기존의 IoT 기술과 딥러닝 기술을 융합한 디지털 컨버전스(convergence)의 선도 기술이 될 것으로 사료된다.