방송과 융합의 시대로 접어들면서 (IP)TV 단말에서 이용 가능한 프로그램 콘텐츠 수가 급격히 증가 하였다. 이로 인해, 사용자 (시청자)가 선호하는 방송 프로그램 콘텐츠로의 접근성이 주요한 사항이 되었다. 본 논문은 유사 사용자 선호도에 기반을 둔 협업 필터링을 이용하여(IP)TV 프로그램을 효율적으로 사용자에게 자동 추천하는 연구에 관한 내용이다. 개인의 시청 프로그램 선호도를 고려하여 방송 프로그램을 추천하기 위해서, 제안하는 추천 시스템의 구성은 오프라인과 온라인 연산으로 구성된다. 오프라인 연산과정에서 (IP)TV 프로그램, 장르, 채널에 대한 개인의 선호도를 묵시적으로 추론 하는 방법을 제시하고, 동적 퍼지 클러스터링 방법을 사용하여 각 개인의 선호도에 따라 사용자들을 그룹 짓되, 특징 벡터를 장르와 채널에 대한 선호도로 결합하여 사용하는 방법을 제시한다. 또한, (IP)TV 단말에 로그인 한 활동 사용자에게, 높은 정확도로 선호 프로그램을 추천하기 위해서, 활동 사용자와 관심 시청 프로그램이 유사한 사용자들을 유사도 측정 방법을 사용하여 한 번 더 추출하고, 이 추출된 유사 취향 사용자들의 선호 (IP)TV 프로그램들에 대해, EPG를 이용하여 현재 방송되지 않는 프로그램들을 제외시킨다. 마지막 단계에서는 추천 후보 프로그램들에 대해 본 논문에서 제안하는 순위 정렬 모델을 이용하여 추천 우선순위를 결정하여 제시한다. 특별히, 본 논문은 BM(Best Match) 알고리즘을 확장하여 개인 선호도를 고려한 순위 정렬 모델을 제시한다. 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 프로그램 자동 추천 알고리듬은 2,441명의 사용자에 대해 5개의 프로그램을 추천하였을 경우, 62.1%의 예측 정확도를 나타내었다.
오늘날의 TV 시청형태는 TV를 통해 본방송을 시청하기도 하지만 인터넷을 통해 TV 프로그램을 다운로드해서 보는 비율도 점차 높아지고 있다. 이제는 많이 알려진 IPTV나 스마트TV도 TV 프로그램을 언제든 손쉽게 접근해서 보는 기능이 우선시 되고 있다. 이런 측면에서 지상파 방송사도 방송과 인터넷을 하나로 묶어 온디맨드 콘텐츠 서비스는 물론 TV 프로그램 관련 정보를 제공하는 하이브리드 TV 서비스를 미룰수 없는 실정이다. 본고에서는 국내 하이브리드 TV 서비스인 OHTV(Open Hybrid TV) 서비스와 표준 기술에 대해 알아보고, 서비스를 확장하는데 필요한 기술들의 발전 방향을 전망해 보고자 한다.
비록 디지털방송의 데이터서비스가 방송통신융합의 대표 서비스로 관련 산업계의 관심과 기대를 받고 있지만 현재까지는 방송프로그램 시청 위주의 TV 시청행태와 열악한 데이터서비스 운영 환경 (방송 수신기의 저 사양, 리모컨 조작의 불편함 등)으로 시청자들로부터 대중적인 인지도를 형성하지 못하고 있다. 본 논문은 데이터서비스가 활성화되기 위해서는 시청자의 방송프로그램 시청에 시너지를 더하는 형태로 발전해야 한다는 전문가들의 의견을 바탕으로 데이터 서비스가 방송프로그램의 주요 부가정보를 활용할 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위해, 시간이 지나면서 변하는 방송프로그램의 주요 부가정보를 정형적으로 기술하는 방법과 이 부가정보를 디지털방송 표준에 정합된 형태로 정리, 전송하는 방법을 고안하고 활용 사례로 국내 모 개발사와 티커 형태의 시범적 데이터서비스를 개발하였다.
본 논문에서는 토픽 모델링 기반 TV 프로그램 유사 시청 사용자 그룹핑 및 이를 이용한 TV 프로그램 콘텐츠 추천 알고리듬을 제안하였다. 제안 기술은 토픽 모델링 기법 중 Latent Dirichlet Allocation(LDA) 방법을 이용하여 TV프로그램 시청 기록 내에서 은닉된 유사 사용자들을 그룹핑하고 이러한 유사 시청 사용자 그룹 정보를 이용하여 사용자에게 선호 TV 프로그램 콘텐츠를 자동으로 추천하는 알고리듬이다. 제안된 자동 추천 알고리듬의 성능평가를 위해 실제 TV 시청기록 데이터를 이용하여 훈련 기간과 검증 기간을 나누어 훈련 기간 동안 제안한 알고리듬을 이용하여 사용자 개인에 대한 추천 TV 프로그램 콘텐츠 목록을 생성하여 검증 기간 동안에 실제 추천된 TV프로그램을 얼마나 시청했는지를 측정하여 추천 정확도를 검증하였다.
디지털 TV 방송의 시작과 함께 온갖 종류의 정보를 쌍방향으로 전달할 수 있는 데이터 방송이 가능해졌다. 그 중 연동형 데이터 방송은 방송 프로그램을 전송하면서 그 프로그램과 관련된 데이터를 같이 제공하는 서비스이다. 본 논문에서는 TV 방송을 보면서 퀴즈 자막을 내보내고, 리모콘을 통해 즉각적인 정답확인이 가능한 데이터 방송 애플리케이션 Xlet을 개발하였다. 더불어 자막으로 내보내지는 퀴즈의 내용 및 유형 등을 제어하는 퀴즈 자막 편집기를 구현하였다. 프로그램 PD는 퀴즈 자막 편집기를 통해 퀴즈의 유형과 내용, 글자의 크기와 색상, 자막이 나가는 시간등을 선택하고. 제어된 내용을 파일에 저장할 수 있다. 실제 TV상의 에뮬레이터나 PC상의 에뮬레이터에서 데이터 방송 마스터 프로그램을 실행시키면 방송이 시작된다. 이 때 편집기를 통해 만들어진 파일의 내용을 읽어와 PD가 지정한 내용과 시간에 퀴즈를 내보내게 된다. 이것을 보는 시청자는 리모콘으로 답을 입력하고 그 에 대한 정답 여부를 확인할 수 있도록 한다.
방송의 디지털화에 따라 다매체, 다채널뿐만 아니라 기존의 단방향 방송 수신에서 방송통신망 연동을 통한 다양한 수신 단말의 수용 등 복잡한 형태로 방송환경이 빠르게 변하고 있다. 특히, 제한된 채널 선택만으로 방송 프로그램을 시청하는 수동적 시청에서 벗어나 원하는 시간에 원하는 프로그램을 시청하고자하는 사용자 요구 증대가 방송환경의 진화를 촉진하는 중요한 요소의 하나가 되고 있다. 본 고에서는 이렇게 복잡하게 진화되고 있는 새로운 방송환경에서 시청자가 좀 더 편리하고 효율적으로 원하는 방송 콘텐츠를 시청할 수 있도록 하는 새로운 방송 서비스로 주목 받고 있는 맞춤형방송(personalized TV ser-vices)에 대해서 다룬다. 맞춤형방송은 방송 스케줄에 제한 받지 않고 원하는 시간에, 다양한 단말에서, 시청자가 기호에 맞게 방송 콘텐츠를 소비할 수 있는 개인 맞춤형 서비스를 제공한다. 본 고에서는 이러한 맞춤형방송 서비스를 위한 민간 국제표준인 TV-Anytime Forum의 표준 기술과 표준화 동향을 분석 소개하고자 한다.
최근 지상파 TV 방송의 디지털 전환 프로젝트가 본격적으로 진행되고 있다. 디지털 방송 서비스는 다매체, 다채널을 통한 방송 프로그램의 증가와 양방향 TV 방송 서비스로 인해 사용자에게 다양한 방송 프로그램의 선택과 개인별 맞춤형 시청 기회를 제공함으로써 새로운 방송 서비스 환경을 필요로 한다. 본 논문에서는 사용자의 시청 상황을 포함한 시청 패턴을 분석함으로써 시청 패턴 프로파일 및 시청 선호도 연관규칙 생성 기법을 통한 지능적 사용자 맞춤형 DTV 방송 서비스 시스템을 제안한다. 또한, 임베디드 시스템 기반의 사용자 인터페이스를 구현하여 사용자에게 적절한 추천 프로그램을 제공하고, 시청 프로그램 정보에 따른 시청 상황을 자동으로 제어하는 기능을 포함한다.
국내외 TV방송의 디지털 전환 프로젝트가 본격적으로 진행되고 있다. 디지털 방송 서비스는 다매체, 다채널을 통한 방송 프로그램의 증가와 양방향 TV방송 서비스로 인해 사용자에게 다양한 방송 프로그램의 선택과 개인/커뮤니티별 맞춤형 시청 기회를 제공함으로써 새로운 방송서비스 환경을 필요로 한다. 본 논문에서는 TV-Anytime 영상 메타데이터에 대한 데이터 스트림 마이닝 기법을 이용하여 사용자의 시청 상황을 포함한 시청 패턴을 분석함으로써 개인/커뮤니티 시청 패턴 프로파일 및 시청 선호도 연관규칙 생성 기법을 적용한 개인/커뮤니티 맞춤형 Digital TV 시스템 을 제안한다. 또한, 임베디드 시스템 기반의 사용자 인터페이스를 구현하여 개인/커뮤니티 사용자들에게 적절한 추천 프로그램을 제공하고, 시청 프로그램 정보에 따른 시청 상황을 자동으로 제어하는 기능을 포함한다. 또한, 스마트폰 기반의 채널 추천 시스템을 구현하여 프로파일의 활용도를 증가시켰으며, 실험을 통하여 본 논문에서 제안하는 방법의 효율성을 검증한다.
디지털 방송의 시작과 함께, TV화면에서 채널이나 프로그램을 직접 검색학 수 있는 EPG(Electronic Program Guide)라는 새로운 방송 서비스가 제공되고 있다. 그러나 아직까지는 시청자 입장을 고려한 EPG의 사용자 인터페이스에 대한 연구는 미흡한 실정이다. TV는 특정 계층이 아닌 모든 사람이 시청하는 매체이의로 시청자에게 프로그램을 쉽게 찾게 하기 위해서는 직관적인 사용자 인터페이스가 필요하다. 즉 EPG를 이용해 TV 시청자가 쉽게 이해할 수 있는 속성들을 선택해 프로그램을 빨리 찾을 수 있게 하는 것이다. 이를 위해본 논문에서는 먼저 TV 프로그램을 구분하는 대표적인 속성들인 장르, 시간, 등급 등을 체계적으로 분류하였다. 이렇게 체계화된 속성득의 값들을 시청자들이 EPG를 통해 지정하게 하되, 값을 지정하는 속성들의 순서를 편한 데로 선택할 수 있게 하는 사용자 인터페이스를 설계하였다. 그리고 기존의 상용 EPG와 본 논문에서 제안하는 EPG의 Usability Test를 통해 두 가지 EPG의 기능의 우수성을 비교평가 하였다.
최근 IPTV 상용화와 디지털 방송 본격화는 사용자에게 다양한 방송 프로그램을 제공한다는 장점도 있지만, 동시에 수많은 프로그램을 탐색하여 선별해야 하는 부담을 주고 있다. 이러한 불편함을 해소하고자 최근에는 사용자 선호도와 방송 프로그램 정보를 이용하여 사용자 취향에 맞는 프로그램을 자동으로 추천하는 서비스의 요구가 증대되고 있다. 또한 궁극적으로 방송 서비스가 '개인화'와 '개방화'의 형태로 진행되고 있다는 점을 감안하면, 추천 서비스는 TV 프로그램 뿐만 아니라 광고도 포함해야 하며, 다중 언어를 지원하는 형태로 발전되어야 한다. 본 논문에서는 다중 언어를 지원하는 개인화된 TV 프로그램 및 광고 추천 서비스를 위한 하나의 시스템을 제안한다. 우리는 먼저 사용자 시나리오를 작성하고, 기능 요구사항들을 분석하여 시스템 구조를 설계한다. 그리고 다중 언어를 지원하는 시스템에서의 한글 처리 방법도 간단히 설명한다. 본 연구는 현재 유럽 공동기술 개발 사업 과제의 일환으로 진행되고 있어, 여기에서는 현 시점의 결과물인 시나리오, 시스템 구조 설계, 한글 처리까지 소개하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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