본 논문은 하이브리드 방송서비스의 여러 유형 중 ITU-T J.301 에서 정의한 AR-STV 환경에서 시청자가 선호하는 콘텐츠 사업자의 선택에 따라 동일한 방송프로그램에 대해서 서로 다른 하이브리드 방송서비스를 소비할 수 있는 시청자 경험과 시스템에 관해 설명한다. 하이브리드 방송서비스는 방송통신융합서비스의 한 형태로서 방송망과 인터넷을 결합하여 각각의 장점을 살려 기존에 방송망에서 제공하지 못했거나 구현하기 어려웠던 서비스를 시청자에게 효과적으로 제공하는 데 목적이 있다. 이러한 목적의 일환으로 시청자 선호 기반 하이브리드 방송서비스는 시청자에게 방송프로그램 시청 도중에도 선호하는 콘텐츠 사업자를 변경할 수 있는 선택권을 제공함으로써 방송 참여에 대한 관심을 유도하고, 콘텐츠 사업자들에게는 질 높은 콘텐츠 제공 경쟁을 유도함으로써 발전된 하이브리드 방송 환경 조성에 기여할 것으로 기대된다.
사용자에게 적합한 프로그램을 추천하거나 필터링을 수행하는 지능형 방송 단말 응용 소프트웨어 에이전트에서 필수적으로 사용되는 사용자 선호도 (User Preference)를 추출하는 알고리즘을 연구하였다. 시청자 선호도 추출 알고리즘으로는 시청자의 프로그램 장르나 출연 배우 등에 대한 선호도, 프로그램 시청 시간 등에 대한 선호도나 시청 프로그램에 대한 사용자의 인터랙션 습성 분석에 의한 프로그램 선호도 등을 probabilistic framework과 rule-based framework을 근간으로 추출하는 알고리즘 연구에 대한 결과를 본 논문에서 제시한다.
최근에 들어서 생체신호분석을 통하여 여러 가지 사용자 상태를 파악하려는 연구가 많이 진행되고 있다. 대표적인 것이 GSR(전기피부반응, galvanic skin response), BVP(blood volume pressure), 호흡 등의 생체신호가 사람의 흥분 정도, 정신적 부담, 감정변화에 따라 달라지는 특성을 활용하는 것이다. 본 연구에서는 디지털 TV, 혹은 IPTV 의 컨텐츠를 감상하는 환경 하에서 시청자의 생체신호의 변화 패턴을 분석하여, 그 분석 결과로부터 TV 프로그램이나 디지털 컨텐츠에 대해 시청자가 느끼는 만족도, 집중도, 흥미 여부 등을 추론하고자 하였다. 즉, 주어진 컨텐츠를 감상하는 동안 시청자로부터 얻어낸 생체신호를 분석한 시청 정보 데이터가 프로그램에 대한 선호도와 관련을 가질 수 있는지 검증한 기초 연구 결과를 제시한다. 또한 이 결과를 통해 프로그램에 대한 시청자의 반응을 객관적으로 측정하고 실시간으로 반영할 수 있도록 하는 TV 프로그램 추천 시스템의 구현 가능성을 검증한다.
본 논문은 시청자 개개인의 선호도 정보(user preference)를 이용하여, 컨텐츠 제공자(content provider)로부터 개인화 된 비디오 요약을 제공받을 수 있는 맞춤형 방송 서비스를 제안한다. 제안하는 방송 서비스는 다채널의 디지털 방송 환경에서 시청자들에게는 채널선택의 편의성과, 컨텐츠 제공자들에게는 시청자들이 자신들의 컨텐츠에 대한 소비를 촉진시키는 기능을 제공한다. 따라서, 본 논문에서는 개인화 된 비디오 요약 서비스를 제공하기 위해, TV-Anytime에 기반한 사용자 선호도 정보를 이용하는 시스템 스킴(scheme)을 제안한다. 제안하는 방송 서비스의 유효성을 테스트하기 위해 영화 장르의 비디오에 대해서 이벤트(event)들을 세그먼트(segment)하고, 해당 선호도 정보에서 추론된 선호 이벤트 정보에 따라 비디오 요약(video skim)을 생성하고, 시청자 단말에 제공하는 실험을 수행한다.
디지털 방송 기술에 의해 방송 네트워크 사업자가 시청자들에게 수많은 방송프로그램을 송출할 수 있는 초다(超多) 채널 방송 환경이 열리게 되었는데 이런 환경은 시청자에게 다양하고 풍부한 시청 경험을 제공하는 동시에 복잡한 방송프로그램 편성에서 자신이 원하는 방송프로그램을 탐색해야 하는 어려움을 주고 있다. 이 문제를 해결하기 위해서 시청자의 시청 패턴 (선호하는 방송 채널, 방송프로그램 장르, 시청 시간대 등)을 분석하여 시청자가 채널을 변경할 때 특정 방송 채널 또는 방송프로그램을 우선적으로 추천해주는 연구가 진행되어 왔는데, 한 방송프로그램이 여러 방송 채널에서 재방송되고, 같은 장르의 방송프로그램들이 같은 시간대에 편성되고, 한 방송 채널에 다양한 장르의 방송프로그램이 방영되는 환경 때문에 시청자 입장에서 만족할 만한 추천 성능을 보여주지 못하고 오히려 채널 변경 기능의 불확실성을 높이는 결과를 가져왔다. 이 에, 본 논문은 시청자가 시청 중인 방송프로그램을 바로 선호하는 방송프로그램을 등록하고 그 등록된 방송프로그램에 대해서 방송 스케줄 열람, 바로보기 (열람 시 방송 중일 때), 녹화 예약, 시청 예약 등의 관리 기능을 지원하는 데이터 서비스를 제안한다. 이 서비스는 국제 데이터 서비스 표준인 MHP를 기반으로 하며 핵심 기능인 방송프로그램 구별과 탐색을 위해서 DVB-SI (Service Information)의 EIT (Event Information Table)를 활용하였다.
본 연구는 중국 광주지역 대학생 시청자들의 한국 드라마 선호요인이 한국이나 한국인에 대한 이미지에 어떤 영향을 미치는지를 살펴보았다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 중국 대학생 시청자들의 한국드라마 선호요인은 드라마의 '주제와 내용', 드라마의 '연출과 음악', 드라마 '배우의 스타일' 등 3가지 유형으로 나타났는데 그 중 드라마의 '주제와 내용' 요인이 가장 영향력이 큰 것으로 나타났다. 둘째, 중국대학생 시청자들의 한국과 한국인에 대한 이미지 요인은 '한국인의 정시 및 관광지 이미지 요인', '한국의 문화적 요인', '한국인의 스타일 요인' 등 3가지 유형으로 나타났다. 중국 대학생 시청자들이 드라마를 통해 한국에 대한 현대적 가치에 가장 큰 관심을 보이고 있는 것으로 생각되며, 나아가 한국은 중국과 근접해 있어 문화적으로 친근하고 유교 문화권이라는 유대감 속에서 한국을 호감 가는 국가로 인식하고 있는 것으로 나타났다. 셋째, 한국드라마의 선호요인이 한국의 국가이미지에 미치는 영향에 대해서는 한국인의 정시 및 관광지 이미지 요인, 한국의 문화적 요인, 한국인의 스타일요인 모두에서 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉 이러한 결과는 중국 광주지역 대학생들이 한국드라마 선호요인, 즉 한국드라마의 주제와 내용, 연출과 음악, 배우라는 요인에 초점을 두고 시청하고, 드라마를 평가하며, 한국 드라마 시청을 통하여 한국에 대한 친근감을 형성하게 되고, 나아가 한국의 대중문화에 대한 관심과 선호를 높일 수 있다는 가능성을 보여주었다.
본 논문은 TV를 이용한 영화시청 환경에서 해당 컨텐트에 대한 시청자의 암묵적 반응과 컨텐트의 멀티모달 피쳐를 실시간으로 측정 및 동기화하여 이를 기반으로 동영상 선호모델을 지속적으로 개선하고 필요시 영화추천을 수행하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템에선 이미지, 소리, 자막 스트림으로부터 실시간 추출되는 저수준 피쳐들과 동기화되어 측정된 얼굴표정, 자세 및 생체신호로부터 해당 동영상이 유발한 시청자의 감정상태를 추정하여 선호모델 학습에 사용한다. 제안한 컨텐트-시청자 연계 추천모델의 일례로서 컨텐트의 오디오 및 자막 정보를 이용하여 시청자의 피부전기활성도로 측정된 arousal반응을 예측할 수 있음을 보인다.
본 연구의 목적은 시청자들의 방송심의에 대한 인식유형을 도출하고 그 특성을 분석하는 동시에, 시청자들에게 나타나는 인식 반응의 비일관성을 체계적으로 파악하는 것이다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 설문조사 자료를 이용하여 요인분석과 군집분석 등 통계적 방법으로 방송심의 활동에 대한 시청자들의 인식유형을 구분하여 그 특성을 분석하였다. 시청집단별 인식유형은 '엄격기준 적극심의 선호형' 등 6개 유형으로 분류하였다. 6개 유형 가운데 3개 유형이 적극적인 심의를 선호하는 유형으로 나타나고 있다. 이중 '최저기준 적극심의 선호형' 집단은 심의기준 항목의 중요성을 가장 낮게 평가하면서도, 심의활동은 강화되어야 한다는 논리적으로 모순된 인식과 반응을 보이고 있다. 시사점은 방송심의 활동에 대한 시청자의 인식 유형을 통계적 방법을 활용하여 체계적으로 분류하고, 그 특성을 구체적으로 분석, 향후 심의에 대한 시청자들의 인식과 요구를 보다 과학적으로 파악할 수 있는 기초를 마련한 것이라고 볼 수 있다.
시청자들의 성격유형에 따른 TV 방송프로그램의 장르선호의 차이는 다양하다. 시청자들이 갖는 기질적 자기의 성향이 결국 방송프로그램의 장르선택과 시청률의 증가로 이어질 수 있어 방송프로그램 편성에 있어서 중요한 의미를 지닌다. 따라서 다양한 인구사회학적 요인들에서도 개인의 성향이 TV시청의 선호에 중요한 선택적 요인과 관련이 있어 캐릭터의 행위 선택 동기와 성향의 관계의 유의미한 차이를 확인할 수 있었다. 이러한 관련성을 토대로 방송프로그램의 기획과 편성에 관한 전략적 활용 지표를 마련하는데 목적이 있다.
디지털 방송의 등장과 더불어 지상파, 위성, 케이블 등을 통한 다매체 다채널 방송 시청환경에서 시청자가 선택해야 되는 프로그램의 수는 폭발적으로 증가했으며 다양한 시청자의 요구에 부응할 수 있는 시청자 중심의 방송 서비스가 요구되고 있다. 특히 이러한 다채널의 디지털 방송 환경에서는 시청자가 일일이 채널을 바꿔가며 자신이 원하는 프로그램을 찾는 것이 매우 번거롭고 어려워짐에 따라 시청자를 대신하여 시청자의 선호도에 기반한 프로그램을 자동으로 찾아 제시해 줄 수 있는 지능형 프로그램 가이드(intelligent program guide)의 필요성이 대두되었다. 기존의 전자 프로그램 가이드(EPG:Electronic Program Guider)는 단순히 프로그램 관련 정보를 패널별로 정렬된 형태로 사용자 인터페이스를 통해 제시하는 수준에 불과하였다. 본 논문에서는 사용자 선호도 정보에 기반하여 프로그램 정보를 사용자에게 제시하고, 사용자의 프로그램 시청에 대한 액션을 모니터링하여 자동적으로 시청자의 변화하는 선호도를 갱신하는 지능형 프로그램 가이드(IPG:Intelligent Program Guide) 에 대한 연구 결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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