Kim, Yoo-Won;Park, Seung-Bo;Hong, Myung-Duk;Jo, Geun-Sik
한국멀티미디어학회논문지
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제13권12호
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pp.1767-1777
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2010
In digital TV broadcasting, such as terrestrial, cable, satellite, and IPTV, the head-end of digital TV broadcasting has a more complicated transmission structure than that of analog TV broadcasting. Furthermore, digital TV broadcasting has a feature that supports multiplex models, such as Multiple Program Transport Stream (MPTS). Therefore, the purpose of our work was to design and examine a more efficient new system of emergency alert message transmission to support the digital TV broadcasting environments. Digital TV broadcasting is the IP generation or RF transmission of 8-VSB, QAM, and QPSK modulated through a multiplexer or re-multiplexer multiplexed stream as a MPEG-2 Transport Stream after content encoding. The new system proposed in this paper transmits an emergency alert message without scrambling after replacing the PID and payload of the -packet with the message prototype in the TS stream from the multiplexer. If we need to transmit an emergency alert message under digital TV broadcasting services, then the receiver first checks the PID of each packet in the TS stream for the emergency alert message. Next, if a packet is determined to be an emergency alert message, then the set-top box displays the message on the TV screen using its function of On Screen Display, or the PC based software displays the message on the monitor screen using its function of overlay with user interface if the packet is found to be an emergency alert message. We have designed an emergency alert message protocol and a system model. By experiments and analysis of the system, we concluded that the system achieved efficiency and the ability to send and receive emergency alert messages using the system under different digital TV broadcasting service environments.
차세대네트워크(Next Generation Network, NGN)은 하부의 전송 매체와 상관없이 데이터 전송의 품질을 보장하는 광대역망으로 NGN에서 주요 서비스로 대두되고 있는 실시간 방송 서비스 등은 멀티캐스트 기법을 필요로 하고 있다. 그러나 기존의 IP 멀티캐스트는 실제로 적용되기에는 많은 제약점을 지니고 있다. 이를 해결하기 위한 오버레이 멀티캐스트는 IP 멀티캐스트를 대신해 유연성과 확장성을 제공하여 효과적인 멀티미디어 멀티캐스트 전송을 가능하게 하는 기술로 활발히 연구 중에 있는 가상 네트워크다. 본 연구에서는 각 수신자가 속해있는 목적지 네트워크에 에이전트를, 미디어 서버가 위치한 소스 네트워크에는 전체 오버레이 멀티캐스트 토폴로지를 관리하는 매니저를 설계하였다. 매니저와 에이전트는 서로 통신하면서 네트워크의 자원 상태를 기반으로 한 서비스 제공을 수행하는 역할을 담당한다. 이렇게 함으로써 NGN 환경에서 QoS를 보장하는 멀티캐스트 환경을 제공할 수 있으며 이는 NGN 구조의 품질관리 기능인 RACF(Resource and Admission Control Functions)를 기반으로 한다.
본 연구는 유선통신 서비스 상품별 고객 불만(Voice of Customer) 감소에 따른 학습곡선을 추정 하고자 한다. 학습곡선모형 중 가장 일반적인 지수감소모형(Exponential decay model)을 사용하여 시간에 따라 고객 불만(VOC)이 감소하는지를 검증하였다. 그리고 통신사들의 서비스 상품의 인력투입, 소프트웨어 적용, 투자 등의 노력에 따른 고객 불만(VOC) 변화효과를 추가로 검증하였다. 서비스 상품별 실증 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, 학습곡선대로 시간에 따라 고객 불만(VOC)이 감소하였다. 둘째, 초고속 인터넷, 전화, IPTV 등은 인력투입, Network 장애, 계절요인으로 인해 고객 불만(VOC)을 증가 시키거나 감소 시켰다. 셋째, 서비스 상품별 다양한 변수는 고객의 체감 품질을 높이고 있지만, 오히려 지속적으로 감소하지 않는 서비스 패러독스(Service Paradox)현상이 발생하는 것을 알 수 있었다.
본 연구는 전통뉴스 보도에 나타난 인공지능(AI)스피커 뉴스 텍스트 분석을 통해 인공지능(AI) 스피커 발달과정을 분류하고 시기별 제품별 특성을 파악하였다. 또한 AI 스피커 사업자 제품별 뉴스 보도와 시기별 뉴스 보도간의 상관관계를 분석하였다. 분석에 사용된 이론적 배경은 뉴스의 프레임과 토픽프레임이다. 분석방법으로는 LDA 방식을 활용한 토픽모델링(Topic Modeling)과 의미연결망분석이 사용되었으며, 추가로 'UCINET'중 QAP분석을 적용하였다. 연구방법은 내용분석 방법으로 2014년부터 2019년까지 AI 스피커 관련 2,710건의 뉴스를 1차로 수집하였고, 2차적으로 Nodexl 알고리즘을 이용하여 토픽프레임을 분석하였다. 분석 결과 첫째, AI 스피커 사업자 유형별 토픽 프레임의 경향은 4개 사업자(통신사업자, 온라인 플랫폼, OS 사업자, IT디바이스 생산업자) 특성에 따라 다르게 나타났다. 구체적으로, 온라인 플랫폼 사업자(구글, 네이버, 아마존, 카카오)와 관련한 프레임은 AI 스피커를 '검색 또는 입력 디바이스'로 사용하는 프레임의 비중이 높았다. 반면 통신 사업자(SKT, KT)는 모회사의 주력 사업인 IPTV, 통신 사업의 '보조 디바이스' 관련한 프레임이 두드러지게 나타났다. 나아가 OS 사업자(MS, 애플)는 '제품의 의인화 및 음성 서비스' 프레임이 두드러지게 보였으며, IT 디바이스 생산업자(삼성)는 '사물인터넷(IoT) 종합지능시스템'과 관련한 프레임이 두드러지게 나타났다. 둘째, AI 스피커 시기별(연도별) 토픽 프레임의 경향은 1기(2014-2016년)에는 AI 기술 중심으로 발달하는 경향을 보였고, 2기(2017-2018년)에는 AI 기술과 이용자 간의 사회적 상호 작용과 관련되어 있었으며, 3기(2019년)에는 AI 기술 중심에서 이용자 중심으로 전환되는 경향을 나타냈다. QAP 분석 결과, AI 스피커 발달에서 사업자별과 시기별 뉴스 프레임이 미디어 담론의 결정요인에 의해 사회적으로 구성되는 것을 알 수 있었다. 본연구의 함의는 AI 스피커 진화는 사업자별, 발달시기별로 모회사 기업의 특성과 이용자 간의 상호작용으로 인한 공진화 과정이 나타냄을 발견할 수 있었다. 따라서 본 연구는 AI 스피커의 향후 전망을 예측하고 그에 따른 방향성을 제시하는 데 중요한 시사점을 제공한다.
시설물이나 토지, 도로, 방재 등 다방면에서 GIS의 효과성이 입증됨에 따라 최근 들어 상권이나 고객, 영업 관리 등에 GIS를 도입하여 시장분석 및 영업관리 역량을 강화하려는 민간 기업들이 증가하고 있다. 본 사례 연구에서는 날로 치열해지고 있는 통신시장의 경쟁환경 속에서 K사가 정교한 상권 및 고객 분석 역량을 확보하기 위해 GIS 영업정보 시스템을 구축 한 전 과정과 영업현장에서의 시스템 활용방안 등을 살펴보았다. 전사적으로 시스템을 오픈한 후 지사들로부터의 반응은 담당 관할구역에 대한 경쟁상황 파악 및 일/월 추세조회가 용이해 졌고, 왜곡되지 않은 실제 데이터를 제공받아 제한된 시간 내에 정확한 타겟 고객 선정이 가능해졌으며, 동별 시설분포와 같은 시설물 관련정보를 영업활동에 활용할 수 있어 매우 효과적이었다는 등이 주를 이루었다. 이와 같은 과정과 결과를 정리함으로써 향후 GIS 영업정보시스템 구축을 고려하고 있는 타 조직이나 기업들에게 의미 있는 가이드라인을 제시할 수 있기를 기대한다.
급격한 방송통신 융합 현상의 진전으로 인해 기존 수직적 규제체계의 한계를 극복하기 위해 수평적 규제체계 도입이 논의되고 있다. 하지만 수평적 규제체계도 생태계 산업구조의 등장으로 인해 한계를 노출하고 있다. 방송통신 생태계가 구축된 경우의 경쟁상황은 개별 사업자간 경쟁을 전제한 경쟁상황과는 다른 모습으로 나타난다. 중추적 사업자의 사업전략에 따라 다양한 구조의 생태계가 존재하게 되고, 이러한 중추적 사업자의 역량이 생태계 간 경쟁의 핵심이 된다. 그런데, 중추적 사업자의 특성이나 사업 전략에 따라 그가 존재하는 계층 영역이 달라질 수 있으므로, 생태계 간 경쟁 환경에 수평적 규제체계를 그대로 적용할 경우 일반적으로 경제적 규제의 강도가 약한 콘텐츠 계층에 중추적 사업자가 존재하는 생태계는 전송 계층에 중추적 사업자가 위치하는 생태계에 비해 상대적으로 약한 규제를 받게 되어 생태계에 따라 규제 차등화가 발생하게 되고 이는 생태계간 경쟁왜곡 현상을 초래하는 제도적 원인이 될 수 있다. 이러한 경쟁왜곡 현상을 완화하기 위한 방안으로서 생태계 요소를 반영한 방송통신 규제체계로는 전혀 새로운 규제체계를 정립하는 방안과 기존 제도를 활용하는 두 가지 방안을 상정할 수 있다. 그러나 방송통신 생태계가 너무 복잡하여 다양한 시장변화 동인 모두를 적절하게 포괄하는 유효경쟁에 관한 단일한 기준을 도출하기 어려운 현 상황에서 전혀 새로운 규제체계를 마련하는 것은 비현실적이다. 따라서 이 글에서는 수평적 규제체계를 전제로 하면서도 생태계 요소를 반영하는 규제체계를 정립하는 방안으로 경쟁상황평가제도에 생태계 요소를 반영하고 경쟁상황평가제도와 구체적인 규제수단 마련의 연계성을 강화하는 방안을 제안하였다. 이러한 방안은 수평적 규제체계를 집행하기 위한 사업자분류체계로서 논의되는 2단계 분류체계나 3단계 분류체계 어느 것과도 결합될 수 있다. 그러나 기존의 분류체계에 의하더라도 전송 기능을 담당하고 있지는 않지만 최근 디지털 콘텐츠 유통에서 중요한 역할을 담당하고 있는 앱스토어 등은 규제 영역 밖에 놓이게 될 수 있다. 따라서 이를 플랫폼으로 파악해 규제할 수 있도록 플랫폼 개념을 확대하고 이러한 플랫폼을 제공하는 사업자를 2단계 분류체계 또는 3단계 분류체계 내로 위치지우는 방식으로주제어:수평적 규제체계, 생태계, 전송단계, 콘텐츠 단계, 중추적 사업자, 상당한 지배력을 가진 사업자(SMP), 방송법, 통신법 사업자 분류체계를 구성하는 것이 타당하다고 생각한다.
최근 IPTV와 스마트 TV 등의 등장과 영상 콘텐츠를 시청하고 검색할 수 있는 웹 서비스의 등장으로 영상 콘텐츠의 접근이 용이해져 사용자들은 자신이 원하는 콘텐츠를 찾고자 하는 요구가 증가하고 있다. 하지만 서비스되는 콘텐츠의 양이 방대하여 영상 콘텐츠를 검색할 때 사용하는 키워드 기반의 검색은 많은 양의 결과를 가져오며 사용자가 필요로 하지 않은 결과가 검색된다. 따라서 사용자가 원하는 콘텐츠의 검색 시간과 노력이 증가 하게 되었다. 이를 극복 하기 위해 콘텐츠 추천 및 검색에 대한 연구가 수행되어 왔다. 기존의 연구에는 사용자의 선호도 분석을 통하여 영상 콘텐츠를 추천하거나 비슷한 성향을 가지는 사용자들을 분류하여 콘텐츠를 추천하는 기법들이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 영상 콘텐츠 중 영화의 추천을 위해 사용자 개인의 영화 메타데이터의 선호도를 분석하고, 영화의 메타데이터와 영화의 유사성을 도출하여 이를 기반으로 영화 추천 기법을 제안한다. 영화의 특징을 담고 있고, 사용자의 영화 선호도에 영향을 끼치는 장르, 줄거리, 배우, 키워드 등의 영화 메타데이터를 기반으로 온톨로지를 구축하고, 확률 기법을 통한 메타 데이터간의 유사성을 분석하여 유사 메타데이터를 연결한다. 또한 사용자의 선호도와 그룹을 정의하고, 사용자 정보를 활용하기 위한 사용자 모델을 정의한다. 제안하는 추천 기법은 1) 사용자 정보기반의 후보 영화 검색 컴포넌트, 2) 사용자 선호기반의 후보 영화 검색 컴포넌트, 3) 1)과 2)의 결과를 통합하고 가중치를 부여하는 컴포넌트, 4) 최종결과의 분석을 통한 개인화된 영화 추천 컴포넌트 등 총 4가지 컴포넌트로 구성된다. 제안하는 추천 기법의 실험을 위하여 20대 남/녀 10명씩 20명을 대상으로 실험을 진행하였으며, 실험결과 평균 Top-5에서 2.1개 Top-10에서 3.35개 Top-20에서 6.35의 영화가 보고 싶은 영화로 선택되었다. 본 논문에서는 영화 메타데이터간의 연관성 도출을 통하여 영화간의 유사성을 도출하고 이를 기반으로 사용자의 기본적인 정보를 활용한 추천뿐만 아니라 사용자가 예상하지 못한 영화의 추천이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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