Kim, Gwang-Il;Lee, Sang-Jae;Jeong, Jung-Sik;Park, Gye-Gak
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2011.11a
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pp.91-93
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2011
현재 VTS센터에서 사용되고 있는 항만자동안내방송시스템은 VHF음성통신을 기반으로 하고 있어 그 방송범위에 제약이 있다. 최근 AIS의 보급이 확대됨에 따라 AIS신호가 연안해역에서 약 100마일까지 송수신이 되고 있다. 이에 본 연구에서는 기존에 전국의 VTS에 설치되어 있는 VHF음성통신 항만자동안내방송시스템에 AIS TEXT MESSAGE기능을 통합 운영하여 연안해역까지 해상안전을 위한 자동안내방송을 확대하고자 함이 그 목적이다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2015.07a
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pp.116-117
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2015
최근 국내외에서 자연재난 뿐 아니라 사회재난으로 인한 피해가 크게 증가하고 있다. 이를 극복하기 위해서는 기존보다 더욱 진보된 재난방송 시스템이 필요하다. 하지만 현재 일본의 One-Seg 기반 재난방송 기술은 자동인지 기법이 포함되어 있지만 국내의 T-DMB(Terrestrial-Digital Broadcasting) 기반 재난방송 기술은 자동인지 기법이 포함되어 있지 않다. 이에 본 논문은 One-Seg 기반의 자동인지 기법뿐만 아니라 국내에서 연구되고 있는 T-DMB 기반의 자동인지 기법을 소개 하며 이에 대한 성과를 기술한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2004.11a
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pp.151-154
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2004
디지털 방송의 시작과 함께, 지상파, 위성, 케이블과 같은 다양한 매체를 통한 다채널 방송 시청 환경의 도래는 사용자에게 많은 방송 프로그램 시청 정보를 전달하게 되었다. 이와 더불어, 방송 단말에 전송된 다양한 방송 프로그램 정보를 탐색하고 선호 방송 프로그램을 선별하기 위해서는 사용자에게 많은 노력이 요구된다. 이러한 요구에 따라, 똔 논문에서는 다채널 방송 시청 환경 하에서 사용자의 방송 프로그램 시청 히스토리를 분석하고, 특정 시간에 따른 사용자의 방송 프로그램 시청 패턴을 추출하여 방송 프로그램 장르에 대한 사용자 선호도를 자동으로 계산하는 알고리즘을 제안하고, MPEG-7 MDS 구조에 따른 사용자 선호도 서술과 사용자의 선호도에 따라 방송 프로그램을 자동적으로 추천하는 TV 프로그램 추천 어플리케이션을 소개한다 본 실험을 위해 실제 연령대별, 성별, 시간대별로 사용자의 TV 시청 자료를 사용하였으며, 실험결과를 통해 본 논문에 제안된 베이시안 네트워크 기반 사용자 자동 학습 알고리즘이 효과적으로 사용자 선호도를 학습할 수 있음을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2012.11a
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pp.249-251
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2012
최근 대형 재난의 증가로 안전에 대한 관심이 증가하고 있는데 이러한 재난을 대비하기 위해서는 효과적, 효율적인 재난방송이 필요하다. 재난방송을 수신할 수 있는 단말 중에 휴대전화, 내비게이션 등의 휴대용 단말은 정전 상황에서도 이용할 수 있어 특히 유용하다. 본 논문에서는 휴대용 단말에서 이용할 수 있는 재난정보전달 기술을 분석하여 장단점을 평가하였다. 이를 위해 지상파DMB 재난경보방송과 스마트폰 어플리케이션, CBS(Cell Broadcasting System) 재난문자방송과 최근 연구 중인 자동인지 T-DMB 재난방송을 분석하고, 재난방송에서 중요한 특성인 안정성, 효율성, 자동인지(wake-up), 지역맞춤 서비스 등의 항목에 대해 평가하였다. 평가 결과 모든 특성을 만족하는 기술은 없어 복수의 기술을 동시에 적용하여 장점을 활용하는 방안과, 이에 따른 중복 수신 문제를 해결하기 위한 연구 및 협력이 필요하다는 결론과 차세대 재난방송 서비스인 자동인지 T-DMB 재난방송에서 이와 같은 특성을 만족시키고 빠른 시일 내에 보급 및 확산이 필요하다는 결론을 도출하였다.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.5
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pp.283-290
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2012
In this paper, a system for wake-up method for T-DMB AEAS is introduced. Wake-up function is important in emergency alert service. But there was no AEAS receiver that has the method. Google C2DM is efficient method for wake-up in android platform. So this paper suggests wake-up method in android smartphone with T-DMB by C2DM. This method will be an alternative plan until native broadcasting wake-up technology.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10b
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pp.34-37
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2006
디지털 방송에서의 맞춤형 서비스란 사용자가 원하는 방송 프로그램만을 사용자가 원하는 시간에 볼 수 있게 해 두는 서비스를 말한다. 본 연구는 맞춤형 방송 서비스를 위한 사용자 별 선호정보를 자동으로 추출하여 관리하는 사용자 선호정보 관리 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 맞춤형 방송 서비스를 위한 표준인 TV-Anytime에서 제안하고 있는 메타데이터를 기반으로 사용자 선호정보와 사용자 히스토리 정보를 사용하여 맞춤형 방송 서비스를 위한 선호 프로그램과 채널을 예상하여 사용자에게 제시한다. 이 과정에서 사용하는 사용자 선호정보는 사용자 별로 청취 과정에서 채널, 시간대, 방송에 따른 반응 행동기록을 토대로 자동으로 추출하고 업데이트하는 방법을 제안한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2018.06a
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pp.125-127
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2018
2016년 이후 방송법 개정을 통해 디지털 방송의 음량을 ITU-R / EBU에서 제안한 측정 방식을 활용하여 채널 및 프로그램 사이의 방송 음량을 맞추어 제공하고 있다. 본 논문에서는 방송 음량을 조절하는 기술 중의 하나로 ITU-R 1770-3 측정 방식을 기반으로 하여 청각적 특성을 고려한 적응적 오디오 음량 자동 제어 기술을 제안한다. 오디오 음량 자동 제어 기술은 프로그램의 음량을 기준치에 맞추는 동시에 오디오 데이터의 왜곡을 최소화해야 한다. 제안한 기술은 음량을 기준인 -24 LKFS에 맞추는 동시에 왜곡의 최소화하면서 명료도를 높이는 것을 목표로 개발되었다. 이를 위해, 가청/비가청 구간에 따라 적응적으로 이득을 조절할 수 있는 구조를 개발하였다. 제안한 방식의 성능을 확인하기 위해 주관적 음질 평가 방식을 실시하였으며 이를 통해 기존의 음량 제어 기술과 비교하여 음질이 향상됨을 확인하였다.
디지털방송의 주요 특징은 고품질, 데이터방송, 다채널로 요약할 수 있다. 다채널화는 현재보다 채널수, 프로그램수의 급격한 증가로 이어지며 채널수 프로그램수의 증가는 시청자가 지금보다 원하는 프로그램을 찾는데 보다 많은 시간이 소요됨을 의미한다. 디지털 방송에서는 시청자의 프로그램 탐색을 돕는 전자프로그램 가이드(EPG : Electric Program Guide) 서비스를 제공하고 있으나 현재 EPG는 기존의 신문에서 제공하는 채널별 프로그램 가이드와 크게 기능이 다르지 않다. 이에 따라 최근 EPG는 주제별, 시간대별 방송프로그램 검색 외에 Agent의 개념을 도입하여 개인의 취향을 분석하는 EPG를 개인화에 대한 연구가 이루어 지고 있으며 더 나아가 정보를 자동으로 공지하는 방법에 대한 연구도 요구되어 진다. 본 연구에서는 사용자 취향에 적합한 프로그램 정보가 취득 되는 대로 별도 조작 없이 공지될 수 있는 ${\ulcorner}$자동공지 기반의 AP-EPG${\lrcorner}$ 에 대하여 제안하고자 한다.
With the advent of the digital broadcasting, the audiences can access a large number of TV programs and their information through the multiple channels on various media devices. The access to a large number of TV programs can support a user for many chances with which he/she can sort and select the best one of them. However, the information overload on the user inevitably requires much effort with a lot of patience for finding his/her favorite programs. Therefore, it is useful to provide the persona1ized broadcasting service which assists the user to automatically find his/her favorite programs. As the growing requirements of the TV personalization, we introduce our automatic user preference learning algorithm which 1) analyzes a user's usage history on TV program contents: 2) extracts the user's watching pattern depending on a specific time and day and shows our automatic TV program recommendation system using MPEG-7 MDS (Multimedia Description Scheme: ISO/IEC 15938-5) and 3) automatically calculates the user's preference. For our experimental results, we have used TV audiences' watching history with the ages, genders and viewing times obtained from AC Nielson Korea. From our experimental results, we observed that our proposed algorithm of the automatic user preference learning algorithm based on the Bayesian network can effectively learn the user's preferences accordingly during the course of TV watching periods.
2012년 지상파 아날로그 TV 방송의 종료 및 디지털 TV 전환에 따라 디지털 TV를 활용한 차세대 방송서비스에 대한 연구가 진행되고 있다. 뿐만 아니라 2005년 전국 방송을 시작으로 현재 5000만대 이상의 수신기가 보급되어 있는 지상파 DMB(T-DMB:Terrestrial Digital Multimedia Broadcasting)의 효과적인 활용을 위한 연구도 활발히 진행되고 있다. 이러한 서비스 중 안전에 대한 인식이 증대되면서 재난 발생시 최단시간에 관련된 정보를 수신할 수 있는 방송서비스에 대한 요구가 증가하고 있다. 특히 재난 시 방송을 시청하지 않더라도 자동으로 재난상황을 인지하여 Wake-up할 수 있는 기술에 대한 연구가 필요하다. 본 고에서는 기존의 국내 및 해외의 재난 경보 방송시스템에 대해 검토하고 지상파 디지털 TV와 T-DMB를 통한 차세대 방송서비스로 연구되고 있는 자동인지 Wake-up기술에 대해 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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