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.
모바일 단말기의 수요가 증가함에 따라 사용자들은 다양한 형태의 검색 시스템을 요구하고 있다. 모바일 환경에서는 키 입력 방식이 일반적인 개인용 컴퓨터와 상이하기 때문에 모바일 단말기의 특성에 적합한 검색 방식이 필요하다. 본 논문에서는 PDA와 같은 모바일 단말기에서 사용자가 원하는 TV 프로그램을 검색 할 수 있는 시스템을 설계 및 구현하였다. 전체 시스템은 검색 서버와 모바일 클라이언트로 구성되며, 클라이언트는 모바일 환경에서 검색어 입력을 효율적으로 할 수 있게 데이터베이스에 기반한 검색어 입력 방법을 사용하였다. 시스템의 유용성을 확인하기 위한 실험에서 이 시스템은 검색어 입력 방식과 드라마 검색 결과를 모두 만족하는 성능을 보여주었다.
논문은 리눅스를 기반으로 하여 디지털 방송 컨텐츠를 브라우징하는 기술과 서비스에 필요한 기술들을 제시하고 이를 활용한 서비스 모델을 제시한다. 사용자에게 방송 프로그램의 정보의 습득과 검색을 위해 EPG(Electronic Program Guide)를 이용하여 방송 컨텐츠를 장르와 채널 카테고리로 자동 분류한다. 각 프로그램에서 키 프레임을 추출하여 사용자에게 빠르게 탐색하게 하고 줄거리 파악을 쉽게 하였다. 비순차적인 재생 요구를 수용하기 위해 랜덤 엑세스와 컨텐츠와 추출된 키 프레임을 동기화 하여 하이라이트 모드로 재생하고 연속 재생을 할 수 있게 한다. 사용자와의 상호 작용에서 얻어진 채널과 장르 선호도 정보를 이용하여 컨텐츠를 개인의 성향에 맞게 장르와 채널별로 분류하여 개인화된 프로그램 가이드를 제공한다. 컨텐츠의 획득에서 누적된 취향에 따른 분류, 브라우징을 위한 키프레임 추출과 샷 분류를 통한 가공, Payper-View를 위한 사용정보에 이르기까지 리눅스 기반의 로컬 스토리지를 활용한 디지털 방송 브라우징 모델을 제시한다.
데이터방송 기술은 디지털방송으로 전환하면서 방송서비스를 기존 서비스와 차별짓는 가장 중요한 기술로 대두되고 있다. 데이터방송은 멀티미디어 데이터를 기존 방송 프로그램에 부가하여 제공하는 기술로서 날씨, 간단한 뉴스, 증권정보 등 많은 사람들이 관심을 갖는 일반적인 정보나, 현재 방송되고 있는 프로그램과 관련된 등장인물, 지난 줄거리, 등의 추가적인 정보를 제공함으로써 방송시청을 좀 더 능동적이고 정보중심의 시청이 되도록 하는 역할을 하게 된다. 이러한 데이터 방송은 그 전송방식이나 제공되는 데이터의 성격에 대한 공개된 표준을 정함으로써, 많은 사람들이 다양하고 유연한 서비스 제공을 위한 기기 및 소프트웨어 개발을 원활히 할 수 있게 된다. 국내에서는 지상파 데이터방송 표준으로 ATSC-DASE 표준을 채택하였으며 현재 기술 및 서비스 개발이 활발히 진행되고 있다. 향후 데이터방송 기술은 계속 진화할 것으로 예상되며, 이를 통하여 TV 방송은 정보화 사회의 정보획득 및 활용을 위한 중요한 수단이 될 것으로 기대된다.
오늘날 수많은 TV 프로그램들이 방송됨에 따라 TV 프로그램을 추천해주는 추천 시스템에 관한 연구가 시작되었으며, 추천의 정확도를 더욱 높이기 위한 연구가 현재도 활발히 진행 중이다. 추천 시스템은 장르, 줄거리 등과 같은 메타데이터를 사용하여 TV 프로그램을 추천하거나, TV 프로그램에 대한 시청자의 선호도를 계산하여 TV 프로그램을 추천한다. 본 논문에서는 추천의 정확도를 높이고자 시청비율, 종료시간과의 관계, 최근시청이력 등 시청시간의 여러 패턴을 추가로 사용하여 선호도 계산에 활용하는 협업 필터링 TV 프로그램 추천 시스템을 제안한다. 연구의 효용성을 검증하기 위해 시청시간패턴의 모든 요소를 선호도 계산에 활용한 경우와 단순히 시청자가 가장 많이 시청하는 채널을 추천하는 경우의 협업 필터링 추천 결과를 비교하였다. 실험을 통해 시청시간패턴 모든 요소를 같이 선호도 계산에 활용한 경우의 성능이 증가한 것을 확인할 수 있었다.
기호학은 인간의 삶과 관련된 모든 기호의 구조와 기호의 체계를 연구하는 학문이므로 게임을 분석하기에 충분하다. '게임을 한다'는 것은 기호학적으로 보아 게임을 읽는 것, 즉 해석하는 행위로 볼 수 있다. 따라서 게임을 만든 제작자는 '발신자', 게임은 '텍스트', 게이머는 '수신자' 그리고 게이머가 게임을 플레이하는 것은 '컨텍스트'로 볼 수 있다. 그러나 게임 대부분은 다변수적 서사형태를 기본으로 하기 때문에 게이머가 제작자의 의도대로 게임을 해석하는 경우는 많지 않다. 이에 본고는 제작자의 의도와 게이머의 반응이 동일한 콘솔게임 (2001)를 분석대상으로 삼고 기호학적 해석을 시도하였다. 분석방법으로는 줄거리 분석, 시퀀스 분석을 통해 이야기 프로그램을 정의하였고, 의미론적 분석을 위해 행동자 모델, 기호 사각형 모델을 적용 하였다. 이 과정에서 대결, 도움, 협조, 지배의 코드를 찾을 수 있었으며 비주체적인 인물이었던 이코와 요르다가 주체적 인물로 변화됨을 확인할 수 있었다. 즉, 는 비주체적 삶을 살던 주인공들이 삶을 획득하는 이야기라고 해석할 수 있다.
본 논문은 초창기 스튜디오 시스템의 설립과 함께 본격적으로 상품화한 미국영화와 할리우드라는 산업적 표상이 1920년대 경성의 조선인 극장가에 수용되었던 한 양상을 검토한다. 특히, 고급영화상설관을 지향했던 조선극장의 영화관 프로그램과 홍보 전략에 초점을 맞추어 특작영화 수입을 둘러싼 조선인 상영업자들의 경쟁을 살펴보고 그와 함께 초래된 관객성 분화의 단초를 추적하는 것을 목적으로 한다. 이를 위한 본 논문의 구성은 다음과 같다. 첫째, 제작비가 많이 투입된 특작영화 제작의 역사적, 경제적 배경을 할리우드 거대 영화사들이 이익을 극대화하기 위해 추구했던 규모의 경제를 통해 비교영화사적 관점에서 살펴보고, 영화라는 상품이 브랜드가 되고, 계획된 홍보와 마케팅을 바탕으로 전략적으로 판매될 수밖에 없었던 경제적 동기를 분석할 것이다. 둘째, 경성의 조선인 극장 가운데, 가장 적극적으로 장편영화로의 이행을 감행했던 조선극장이 미국 파라마운트 회사의 세련되고 고급스러운 브랜드 인지도를 전용하여 고급상설관으로서 차별적인 정체성을 형성하려 했던 노력을 주보와 전단지 읽기를 통해 재구성한다. 기존의 일제 강점기 영화와 극장문화 연구에서 홍보와 마케팅의 역할은 단편적인 언급 외에는 상대적으로 연구가 미진한 영역이었다. 본 논문은 주보와 전단지가 수행한 홍보와 매개의 기능에 주목하여, 활자와 이미지를 통한 할리우드 특작 영화 '읽기'를 시도한다. 주보와 전단지는 영화를 홍보하고, 관객에게 영화 선택을 도울 수 있는 정보를 제공하기 위해 상영업자들이 주도적으로 발행한 선전 홍보물이다. 개봉될 영화에 대한 줄거리와 그 밖의 다양한 내용을 글과 이미지를 이용해 구현했던 인쇄물은 관객들의 영화'보기'를 보완하는 독립적인 '읽기'의 매체이자 영화상품의 유통과정의 양쪽 스펙트럼에 존재하는 생산과 수용을 연결하는 매개적인 매체이기도 했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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