• 문화기술의 융합
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• 제9권2호
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• pp.445-450
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• 2023

본 연구는 Over The Top(OTT) 서비스를 이용하는 시청자들의 OTT 서비스 플랫폼의 애니메이션 작품 선호도와 애니메이션을 선호하는 구성 요인인 선호유형별 특징을 이용하여 시청자들이 애니메이션을 시청할 때 고려하는 요인이 무엇인지 살펴보았다. 이를 위해 남·여 애니메이션 전공 대학생 240명의 설문조사 데이터가 분석에 이용되었으며, IBM SPSS Statistics 27의 빈도분석과 교차분석을 통해 나온 결론은 다음과 같다. 시청자들이 가장 많이 이용하는 OTT 서비스 플랫폼은 넷플릭스이며 애니메이션 작품 선호도는 TV 시리즈물을 가장 많이 선호하고 있는 것으로 조사되었다. 또한, 타 플랫폼에 비해 넷플릭스 OTT 오리지널 애니메이션 작품을 선호한다고 나타났으며, 장편 애니메이션은 디즈니+를 선호하고 있다고 조사되었다. 애니메이션 선호유형별 특징 중 서사적 가치, 심미적 가치, 오락적 가치에서 애니메이션을 시청할 때 고려하는 요인은 각각 기승전결의 구조와 화면연출, 그리고 몰입감을 중요시 한다는 것을 알 수 있었다. 본 연구가 OTT 서비스 플랫폼에 따른 애니메이션 콘텐츠 제작에 유용한 자료로 활용되길기대한다.

• 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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.214-216
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• 2005

디지털 방송이 시작되면서 시청자가 선택할 수 있는 채널은 200여 개로 늘어났다. 지금처럼 리모컨으로 채널을 돌려가며 보거나 원하는 TV 프로그램을 찾기란 거의 불가능해진 것이다. 이러한 다채널 다매체 시대에 원하는 프로그램 시청을 도와줄 수 있는 프로그램 가이드 시스템의 필요성이 증가하게 되었고, 더 나아가 TV를 시청하는 각 개인의 선호도를 반영하는 것이 요구되었다. 본 논문에서는 r-order Markov Model을 이용한 개인화된 전자 TV 프로그램 추천 시스템을 제안한다. Markov Model은 시간이 지남에 따라 시청하는 프로그램의 변화를 모델링하기 위한 방법으로 사용하였다. 이 시스템은 시청자의 선호 프로그램을 예측하기 위해서 r-order Markov Model을 제안하는 것뿐만 아니라 TV 시청자의 프로그램 선호를 예측하기 위한 모델들을 적용하였다. 실험 결과는 Markov Model이 추천에 대한 높은 정확성을 제공할 수 있다는 것을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.1489-1492
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• 2004

본 논문은 디지털 방송을 수신하고 TV 를 통한 인터넷의 연결이 가능한 IP STB(Set Top Box)가 디지털 방송을 통해 전송되는 프로그램의 서비스 정보(Service Information)을 자동으로 분석하여, 시청자의 휴대 정보 단말 기기로 전송해 줌으로써, 시청자는 개인 휴대 정보 단말 기기를 통해 여러 매체을 통해 전송되는 프로그램의 시간표와 가이드를 볼 수 있으며, 해당 프로그램으로의 채널 변경을 휴대 정보 단말 기기를 통해 수행할 수 있다. 또한 본 논문은 시청자 개개인의 방송 시청 성향을 STB에서 분석하여, 개별 사용자가 전자 프로그램 가이드를 보기 위해 휴대 정보 단말 기기를 통해 STB에 연결되었을 때, 시청자의 성향분석에 기반을 한 추천 프로그램 목록을 제시함으로써, 다채널 다매체의 방송 환경에서 시청자가 원하는 프로그램을 놓치지 않고 시청 할 수 있도록 하며, 집 밖에서도 집안의 STB에 접속하여 자신이 원하는 프로그램을 휴대 정보 단말기기를 통해 예약 시청 또는 녹화가 가능하게 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.1413-1422
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• 2010

디지털 방송의 출현으로 시청자는 다양한 TV 채널들을 제공 받을 수 있게 되었다. 하지만, 많은 TV 채널들의 제공으로 시청자가 자신이 원하는 방송프로그램을 찾는 것이 어려워졌다. 이러한 어려움을 해소하기 위하여, TV 서비스 제공 업체에서는 EPG(Electronic Program Guide)로 시청자에게 TV 채널들의 정보를 제공하고 있다. 하지만 TV 채널과 방송프로그램 수의 증가로 인해 EPG는 정보의 홍수(Information Overload) 문제와 사용할 때에 긴 지연시간(Time-consuming)을 발생시켰다. 따라서 본 논문에서는 시청 패턴에 기반하여 시청자가 선호하는 방송프로그램이 현재 방영되고 있는 채널만 걸러내어 추천해주는 채널 필터링 시스템(Channel Filtering System, CFS)을 설계하고 구현한다. 구현된 시스템은 사용중인 TV 또는 셋탑박스의 교체를 요구하지도 않을 뿐만 아니라, 시청자가 업/다운 버튼만 누르면 사용자가 선호하는 방송 프로그램이 방영되고 있지 않은 채널은 자동적으로 지나치게 함으로써, 시청자의 사용 편의성을 증대하도록 하였다.

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

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.207-215
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• 2011

디지털 방송이 본격화되고 디지털 텔레비젼의 보급이 일반화되면서 시청자가 선택할 수 있는 채널의 수와 프로그램의 수는 기존 텔레비젼 환경과 비교하여 시청자가 이용할 수 있는 프로그램 리소스들이 큰 폭으로 증가되고 있다. 이러한 변화로 수백 개의 채널에서 시청자가자신이 선호하는 프로그램 채널을 찾기 위해서 리모컨이나 방송 편성표를 통해 검색하는 것은 많은 시간과 노력이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 up-down 채널 리모컨를 이용해 선호하는 프로그램 채널을 선택하는 시청자들을 위해, 현재 시청하는 채널을 기준으로 선호 프로그램 채널을 동적으로 배치함으로써 채널의 탐색 거리를 줄이는 방법을 제안한다. 그리고, 실험을 통해 그 성능을 평가한다.

• 한국언론정보학보
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• 제28권
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• pp.141-169
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• 2005

본 연구는 새로운 뉴미디어로 부상하고 있는 위성 DMB의 수용에 영향을 미치는 요인을 시청자의 인구 통계적 특성과 미디어 이용 특성을 중심으로 살펴보았다. 연구결과, 연령별로 고연령층이, 학력별로 고학력 계층이, 자동차 운전 여부에 따라서는 운전자들이 위성 DMB 가입 의향이 상대적으로 놓은 것으로 나타났다. 직업별로는 사무/관리직이나 경영/관리/전문/자유직과 같은 화이트칼라 계층의 가입 의향이 상대적으로 높았으며, 가족 소득은 중간 정도인 집단의 가입 의향이 상대적으로 높았다. 또 미디어 이용과 휴대폰 서비스 이용 정도에 따른 위성 DMB 가입 의향의 차이를 조사한 결과, 기존 미디어를 많이 이용하는 시청자가 가입 의향이 높았으며, 휴대폰부가 서비스의 기능도 많이 이용한다는 응답자들이 위성 DMB의 가입 의향이 높았다. 추가적으로 선호하는 장르와 지상파 재전송이 지역방송에 미치는 영향을 조사했다. 응답자들은 위성 DMB의 영상과 음성 서비스는 오락적 성격이 강한 장르를 선호하고 있으며, 데이터 서비스는 정보적 성격이 강한 장르를 원하고 있는 것으로 나타났다. 또 만일 지상파 재전송이 허용된다고 해도 지역방송에 부정적 영향이 크지 않을 것으로 예상하고 있었다.

• 융합보안논문지
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• 제14권5호
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• pp.9-15
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• 2014

디지털 압축 기술이 방송에 접목되고 방송 네트워크 기술의 발전으로 도래된 백여 편의 방송프로그램을 시청자에게 제공할 수 있는 초다(超多) 채널 방송 환경은 시청자에게 풍부한 시청 경험을 제공하는 동시에 복잡한 방송프로그램 편성에서 자신이 원하는 방송프로그램을 탐색해야 하는 어려움을 주고 있다. 이 문제를 해결하기 위해서 시청자의 시청패턴을 분석하여 채널 변경 시 지능적으로 방송프로그램을 추천하는 기술이 연구되고 있는데 다양한 장르 구분과 복잡한 재(再)방송 편성으로 인해 만족할 만한 성능을 보여주지 못하고 오히려 채널 변경의 불확실성을 높이는 결과를 가져왔다. 이 에, 본 논문은 시청자가 시청 중인 방송프로그램을 바로 선호하는 방송프로그램으로 등록하고 그 등록된 방송프로그램들을 열람, 바로보기, 녹화 예약, 시청 예약 등의 관리 기능을 지원하는 데이터 서비스 국제 표준인 MHP 기반의 데이터 서비스를 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제12권5호
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• pp.326-338
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• 2006

본 논문에서는 시간에 따라 다양한 컨텐츠를 제공하는 방송 환경에서 고객의 최근 시청 정보를 이용하여 바로 다음에 고객이 시청하기를 선호하는 컨텐츠를 추천하기 위한 방법으로 가중치 지용 Markov 모델을 제안한다. 일반적으로 TV 시청자들은 최근에 시청한 자신이 선호하는 컨텐츠를 다시 시청하는 성향이 있다. 본 논문에서 제안하는 가중치 적용 Markov 모델은 TV 시청자들의 이와 같은 성향을 고려하여 고객이 연속적으로 시청한 정도에 따라 컨텐츠 선호도 전이 행렬에 가중치를 적용한다. 제안된 모델의 실험을 위해 고객으로부터 수집된 TV 시청 정보를 이용하여 고객의 선호 장르를 추천하는데 제안 모델을 적용하였다. 실험 결과 제안된 방법이 기존 방법에 비해 추천의 정확도가 향상되었음을 보인다.