디지털 기술의 발달로 TV 방송은 데이터 방송 서비스를 지원하는 디지털TV로의 변혁기를 맞고 있는데 비록 데이터 방송 서비스가 기존 아날로그TV에 비해 게임, 주식거래, 날씨정보 등의 풍요한 시청 경험을 제공하지만 기존 방송 시청행태를 복잡하게 변화시켜 디지털TV 조작에 어려움을 느끼는 시청자들을 생산하고 있다. 이 에, 대표적 데이터 방송 서비스인 EPG의 사용성 향상을 위해서 검색 또는 예약과 같은 기능의 사용성 향상, 동작인식과 음성인식 등의 기술 적용, 사용자 인터페이스 사용성의 평가 방법 고안, 그리고 지능적 에이전트 기술의 접목 등과 같은 연구가 진행되고 있는데 아직 시청자들의 다양한 개인적 요인 - IT 서비스에 대한 친숙도, 적응도 등을 고려한 EPG 사용성 향상 방법에 대해서는 연구가 진행되지 않고 있다. 이 에, 본 논문은 방송 네트워크가 시청자들의 개인적 요인에 따라 EPG 형상들을 설계하고 시청자가 선택한 EPG 형상을 수신 단말기에 동적으로 구현하는 방법을 제안한다.
디지털 방송은 수많은 프로그램과 기존의 아날로그 방송에서 볼 수 없었던 다양한 서비스를 제공하며 발전하고 있다. 하지만 시청자들에게는 방송 서비스 채널과 기능이 많아질수록 원하는 채널을 검색하고 전환하는 과정이 어렵고 복잡한 일이 되어 버릴 수 밖에 없을 것이다. 이에 본 논문에서는 이러한 정보 획득과정의 축소를 위해 전통적인 리모콘으로 채널을 검색하고 이동하는 절차를 벗어나 음성인식을 통한 동적 EPG(Electronic Program Guide) 제어 시스템을 설계하고 구현하고자 한다. 이는 EPG정보와 시청자의 TV시청 성향 및 History를 기반으로 구동되는 시스템으로 음성대화의 구조적 정의가 가능한 VXML(VoiceXML) 인터프리터를 활용한다. 본 논문에서 제안하는 대화형 인터페이스는 다양한 디지털방송 서비스에 접목이 가능 할 것이며, 새로운 형태의 디지털 가전기기 파일럿 인터페이스 개발에 도움이 될 것이라 기대한다.
본 연구의 목적은 공영방송사 KBS와 MBC의 방송독립성과 뉴스 신뢰도에 대한 시청자 평가가 채널브랜드자산(인지도, 이미지, 충성도, 품질)에 미치는 영향을 확인하고, 연령대와 정치성향에 따라 모든 변인들이 어떤 차이를 보이는지 살펴보는 것이다. 연구결과, KBS와 MBC에 대한 시청자의 뉴스 신뢰도 평가는 방송독립성에 대한 평가보다 채널브랜드자산에 더 강한 영향력을 나타냈다. 연령대의 경우, KBS는 장년층 집단이 대학생 집단보다 채널 이미지와 충성도가 더 높았고, MBC는 대학생 집단이 장년층 집단보다 채널 인지도와 품질에 더 긍정적인 인식을 나타냈다. 정치성향의 경우, KBS와 MBC 모두 정치적으로 보수적인 집단이 중도 또는 진보적인 집단에 비해 방송독립성, 뉴스 신뢰도, 그리고 채널브랜드자산에 대해 더 긍정적인 인식을 가지고 있는 것으로 나타났다. 결과적으로, 공영방송은 방송독립성 확보 노력을 뉴스 신뢰도 제고에서 찾아야 하는 것으로 보인다. 공영방송은 시청자들의 채널브랜드자산 인식 제고를 위해 뉴스의 진실성 회복과 전문성 향상에 집중해야 한다. 공영방송 채널브랜드자산 관리를 위해 시청자의 연령대와 그들의 정치성향에 대한 심도있는 연구가 필요하다.
본 논문은 빅데이터를 활용하여 COVID-19 전후의 탐사보도프로그램에 대한 시청자 인식을 분석하고 탐사보도프로그램 방향성을 분석했다. 사회과학 모델로 정해진 선행연구를 토대로 본 논문의 빅데이터 TV 시사프로그램, 탐사보도프로그램에 관한 단어들의 연관 관계를 코로나19 발현 전후로 조사했다. 이를 통해 코로나19 이전과 이후의 탐사보도프로그램에 대한 시청자 인식의 변화를 시각화해보았다. 연구방법으로는 텍스톰을 이용하여 TV시사프로그램과 탐사보도프로그램을 중심단어로 정해 텍스트 데이터를 가져왔다. 2017년에서 2022년 6월까지 데이터를 수집해 단어들을 정제하고 분석했다. Ucinet 6.0과 Netdraw를 통해 연결중심성에 대해 시각화를 하였고, Concor 분석에 쓰이는 단어 빈도수를 사용해 키워드 개수와 빈도수를 군집화했다. 연구 결과, 펜데믹 전후 시청자 인식에 대한 뚜렷한 변화가 있음을 알 수 있었다. 본 논문의 시사점으로 탐사보도프로그램을 중심키워드로 빅데이터 분석을 하였으며, 분석을 토대로 탐사보도프로그램의 방향성을 제시했다. 나아가 팬데믹 이후 탐사보도프로그램이 시청자에게 어떻게 접근하면 효과적일지에 관해 선행연구를 토대로 제안하였다.
본 연구는 기업 최고경영자가 흔히 사용하는 품질경영 메시지의 수사적 구조와 시청자 반응을 탐구한다. '삼성 회장 이건희 어록' 보도를 분석한 결과는 품질경영에 관한 수사적 구조를 제시한다. 이 구조에서 경영자는 "대외적 위기"라는 '수사적 상황(rhetorical situation)'에 대처하기 위해 "초일류 회사를 위한 품질경영"이라는 '설득적 주제'와 "혁신" "신상필벌"이라는 '실용적 수단'을 제시한다. 발언 영상을 본 대학생 308명의 반응을 다중회귀분석한 결과, 시청자가 보수적일수록, CEO의 매력과 전문성을 지각할수록, CEO의 품질경영 수사를 지지하는 편이었다. 서술형 답변에 따르면, 보수적 시청자는 품질경영 속 '앙트러프러너십(기업가정신)'에 호의적으로 반응하면서 도전과 혁신의 가치에 공감했다. 반면, 상당수 진보적 시청자는 "못하는 사람 누르고" 등 일부 표현을 문제 삼아 발언 전체에 반감을 보였고 평범한 노동자를 소외시키는 '한국형 신자유주의'의 일부로 CEO의 품질경영 레토릭을 인식했다.
본 연구는 디지털미디어서비스를 시청하는 수용자가 미디어서비스의 콘텐츠 다양성 개선 정도에 대해 어떻게 인식하는지를 실증적으로 연구하였다. 이를 위해 연구자는 IPTV 사용자를 중심으로 디지털미디어 서비스의 다양성 인식이 사용자의 만족에 어떻게 영향을 미치는지 실증하였다. 연구를 위해 전국단위 샘플 1,373명을 확보하여 구조방정식 모형 검증을 통해 연구결과를 도출하였다. 연구결과 첫째, 디지털미디어서비스 수용자는 채널 및 VOD편수 등의 공급측면의 다양성 인식이 시청 접근성. 즐거움 인식 등에 영향을 주는 것으로 나타났다. 둘째, 콘텐츠에 출연하는 인물의 다양한 등장도 시청 접근성, 즐거움 인식 등에 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 시청 접근성, 채널과 인물의 다양성 인식, 즐거움 인식 등은 IPTV 사업자의 다양성 기여에 대한 인식과 이용 만족에 영향을 주는 것으로 나타났다. 시청자의 미디어 다양성 인식을 실증하는 연구가 소수이나 이러한 모형검정의 시도가 향후 관련 미디어 정책을 마련하고 미디어 기업의 공익적 책무를 주지시키는데 기여할 것으로 기대한다.
최근 스마트폰의 감정인식 기술과 멀티미디어 기술의 발전은 전통적인 방송방식의 새로운 변화를 요구하고 있다. 기존 지상파방송사업자 중심의 단방향 방송은 인터넷, 모바일 그리고 스마트 TV의 결합으로 시청자 중심의 감성방송을 제공하는 양방향 방송매체로의 변환이 불가피하다. 그러므로 본 논문에서는 사용자의 감정(슬픔, 분노, 우울)을 측정할 수 있는 스마트폰 애플리케이션을 개발하고 스마트 TV와 융합함으로써 함께 시청하는 사용자 그룹간의 감성적인 상호 유대감을 높이는 서비스를 제공한다. 만약 사용자 그룹 중에 우울증에 빠진 친구가 있다면, 감정인식 기반의 스마트폰과 TV와의 융합을 통해 시청중인 방송에 초대하여 친구 아바타(이모티콘)의 표정을 보면서 진솔한 대화를 나눔으로써 인간적인 위로를 줄 수 있다. 제안하는 스마트폰 연동의 감성방송 서비스를 통해 외로움과 우울증으로 고통 받는 친구에게 인간적인 유대감과 행복감을 제공함으로써 개인의 극단적인 결정으로부터 구출할 수 있다. 추가적으로, 제안하는 양방향 방송서비스는 시청자의 감성에 따른 프로그램 추천서비스, 감성조명 서비스를 통한 실재감 극대화 및 시청자의 기분을 활용한 홈쇼핑 서비스로 확장이 가능하다.
디지털 방송 시대가 열리면 채널의 수가 수백 개로 증가하기 때문에 시청자가 원하는 프로그램을 검색하는 일은 매우 어려워지게 된다. 이와 더불어 스마트 디바이스의 등장과 대중화로 인해서 사용자들은 기존에 제공받지 못했던 스마트한 서비스를 제공받기 원하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 TV 프로그램 추천시스템에 대한 연구가 활발하게 진행 중이다. 그러나 현재 TV 프로그램 추천을 위한 연구들은 대부분 웹 기반에서 연구되었던 연구결과를 TV 방송에 적용한 경우가 대부분이며, 현재 TV를 시청하고 있는 구성원들의 조합에 대해서는 고려하고 있지 않는다. 따라서 본 논문에서는 TV를 시청하고 있는 시청자의 환경 즉 구성원의 조합을 고려한 TV 프로그램 추천 시스템을 제안한다. 구성원의 조합은 얼굴인식기법을 이용하여 해당 사용자의 연령과 성별을 중심으로 그룹을 생성한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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