• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.62-65
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• 2011

최근 화두가 되고 있는 스마트 폰 앱의 관심으로 스마트 TV의 앱에 대한 관심도 함께 증가하고 있다. TV시청 이용자들의 편의를 위해 증가하고 있는 수많은 채널과 콘텐츠 중, 개인 사용자의 이용 습관 및 대중의 선호 프로그램을 고려하여, 편리하게 원하는 TV프로그램에 접근하도록 해 주는 TV 앱이 있다면 이는 매우 중요한 기능으로 자리 잡을 가능성이 높을 것으로 예상된다. 이에 본 논문은 사용자의 시청 이용행태를 기반으로 주제모델링 기술의 고전적 모델인 LDA을 기반으로 협업필터링을 결합한 TV 선호 프로그램 추천 알고리듬을 제안한다. 개인의 관심 선호도는 일반적으로 특정 개수로 한정지어지는 특성을 고려하여, 개인 선호도 특성이 구별 되도록 두 가지 방법을 적용하였다. 하나는 개인 선호도 프로파일의 특정 상위 주제만을 고려하는 것이고, 또 다른 하나는 개인별 주제에 대한 선호도의 다양성이 드러나도록 비대칭 하이퍼-파라미터를 갖는 LDA를 사용 하였다. 실험 결과, 두 가지 방식에 대해 사용자의 실제 TV시청 이용내역 데이터를 기반으로 추천 성능의 향상을 평균 Precision 값을 측정하여 확인하였다. 또한, 본 논문에서는 주제 모델링을 통해 학습된 각 주제의 상위 확률의 TV 프로그램들을 분석한 결과, 하나의 주제가 개인별 시청의 특성 보다는 가족단위의 시청 특성을 드러냄을 확인할 수 있었다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.12 no.2
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• pp.86-93
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• 2012

The emergence of cable TV, satellite broadcasting and IPTV provides viewers with a variety of TV programs. However, viewers' desire for watching their favorite TV program at convenient time has increased because of insufficient spare time. As an increase in smart phone market has accelerated an entry into "the age of smart network media" since 2009, mobile media suggests services connected to other digital devices. Recently, there has been growing interest in TV controling system of smart phone. Therefore, the present study aims to provide an concept of the smart phone application which recommends contents of TV program by analyzing personal watching pattern. To suggest detailed direction of the interaction and UI design, we analyzed previous research and examples of TV controlling applications and products. In addition, public opinion survey was carried out to rationalize this study and suggest suitable UI structure.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.730-732
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• 2005

디지털 방송이 본격적으로 시작되고 각 가정에 디지털 TV의 보급이 많이 이루어짐에 따라 사용자들이 시청할 수 있는 채널 및 프로그램의 수는 기존의 공중파 환경과 비교하여 폭발적으로 증가하였다. 채널의 수가 수백 개로 늘어나기 때문에 사용자가 자신이 원하는 프로그램을 찾기 위해서는 리모콘을 누르거나 방송 편성표를 검색하는 것과 같은 많은 시간과 노력을 필요하다. 따라서 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 사용자의 프로파일과 선호도 정보를 분석하여 사용자의 취향에 적합한 프로그램을 추천해줄 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 수백 개의 채널에서 방송되는 프로그램 및 사용자의 선호도 정보를 분석하여 사용자가 원하는 프로그램을 추천해주고 시청 히스토리를 분석하여 사용자 모델을 동적으로 갱신하는 기법을 제안한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.31 no.7B
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• pp.619-631
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• 2006

With the advent of ubiquitous computing environments, it has become increasingly important for applications to take full advantage of context information, such as the user's location, to offer greater services to the user without any explicit request. In this paper, we propose context-aware active services on the basis of CAMUS (Context-Aware Middleware for URC Systems). CAMUS is a middleware for providing context-aware applications with development and execution methodology. Accordingly, the applications developed by CAMUS respond in a timely fashion to contexts. To evaluate, we apply proposed active services to TV application domain. Therefore, we implement and experiment the TV contents recommendation service agent, control service agent and TV task based on CAMUS. The context-aware TV task is to recommend programs and control of TV according to user preference, location and voice commands.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.17D no.6
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• pp.453-462
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• 2010

The switch from analog to digital broadcast television is extended rapidly. The DTV can offer multiple programming choices, interactive capabilities and so on. Moreover, with the spread of Internet, the information exchange between the communities is increasing, too. These facts lead to the new TV service environment which can offer customized TV programs to personal/community users. This paper proposes a 'Customized Digital TV System for Individuals/Communities based on Data Stream Mining' which can analyze user's pattern of TV watching behavior. Due to the characteristics of TV program data stream and EPG(electronic program guide), the data stream mining methods are employed in the proposed system. When a user is watching DTV, the proposed system can control the surrounding circumstances as using the user behavior profiles. Furthermore, the channel recommendation system on the smart phone environment is proposed to utilize the profiles widely.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.431-434
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• 2012

시간 흐름에 따라 TV 프로그램 스케줄은 변화하고 스케줄의 변화는 사용자 선호에 영향을 미친다. 이러한 스케줄 변화에 따른 토픽의 흐름이 사용자 선호도에 미치는 영향 외에도, 개성에 따른 선호도의 변화는 개인별 차이가 크다. 본 논문은 사용자 선호도 변화에 적응적으로 대응하면서 시간 변화에도 일정한 관심을 보이는 사용자의 선호도에는 가중치를 더한 모델을 목표로 한다. 따라서 제안 모델은 현재의 시청 데이터를 기준으로 한 사용자별 선호도의 선행 정보(prior)로 이전 시청선호를 두었고, 선호도 변화와 일관성을 고려하여 하나의 시청길이에 대한 선호도뿐만 아니라 여러 시청 길이의 선호도를 결합한 선호도를 구성할 수 있는 확장성 있는 모델을 제시한다. 선호도의 일관성에 대한 가중치 연산에 있어 전체 확률모델의 확률을 향상시키는 연산을 통해 정교성을 더한 모델을 제시한다. 실제 사용자들이 시청한 데이터인 2011 TNMS데이터를 기준으로 제안 모델의 성능을 확인한 결과, 기존의 LDA, MDTM모델 보다 나은 성능을 보임을 확인할 수 있었으며, 1주일 단위 추천결과, 5개 추천 시, 최대 67.9%의 추천 정확도를 확인할 수 있었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.559-564
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• 2006

최근에 들어서 생체신호분석을 통하여 여러 가지 사용자 상태를 파악하려는 연구가 많이 진행되고 있다. 대표적인 것이 GSR(전기피부반응, galvanic skin response), BVP(blood volume pressure), 호흡 등의 생체신호가 사람의 흥분 정도, 정신적 부담, 감정변화에 따라 달라지는 특성을 활용하는 것이다. 본 연구에서는 디지털 TV, 혹은 IPTV 의 컨텐츠를 감상하는 환경 하에서 시청자의 생체신호의 변화 패턴을 분석하여, 그 분석 결과로부터 TV 프로그램이나 디지털 컨텐츠에 대해 시청자가 느끼는 만족도, 집중도, 흥미 여부 등을 추론하고자 하였다. 즉, 주어진 컨텐츠를 감상하는 동안 시청자로부터 얻어낸 생체신호를 분석한 시청 정보 데이터가 프로그램에 대한 선호도와 관련을 가질 수 있는지 검증한 기초 연구 결과를 제시한다. 또한 이 결과를 통해 프로그램에 대한 시청자의 반응을 객관적으로 측정하고 실시간으로 반영할 수 있도록 하는 TV 프로그램 추천 시스템의 구현 가능성을 검증한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2001.11b
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• pp.29-33
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• 2001

사용자에게 적합한 프로그램을 추천하거나 필터링을 수행하는 지능형 방송 단말 응용 소프트웨어 에이전트에서 필수적으로 사용되는 사용자 선호도 (User Preference)를 추출하는 알고리즘을 연구하였다. 시청자 선호도 추출 알고리즘으로는 시청자의 프로그램 장르나 출연 배우 등에 대한 선호도, 프로그램 시청 시간 등에 대한 선호도나 시청 프로그램에 대한 사용자의 인터랙션 습성 분석에 의한 프로그램 선호도 등을 probabilistic framework과 rule-based framework을 근간으로 추출하는 알고리즘 연구에 대한 결과를 본 논문에서 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.215-217
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• 2000

본격적인 디지털 데이터 방송 시대를 맞이하여 TV는 다양하고 인터랙티브한 서비스의 제공이 가능해 졌다. 디지털 TV의 데이터 서비스는 매우 다양하다. 그 중 Electronic Program Guide(EPG)는 가장 기초가 되는 서비스이다. EPG의 아키텍쳐를 설계하기에 앞서 TV 프로그램에 대한 분류와 데이터 베이스화가 선행되어야 하며 이렇게 만들어진 Program Content Profile(PCP)와 사용자가 설정해 준 후 자동으로 갱신되는 User Preference Profile (UPP)는 EPG 어플리케이션의 스마트 기능 중 하나인 방송 프로그램 추천 기능을 가능케 해주며, 그 외에도 여러 스마트 기능들을 구현하는 중요한 척도이다. 본 논문은 이러한 모든 아키텍쳐를 시험적으로 설계 구현하였으며 그 예를 보여준다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02b
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• pp.416-423
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• 2006

본 논문은 개인별 프로그램 선호도와 채널 선호도를 기반으로 프로그램을 추천해주는 선호프로그램편성표를 구성하여 이를 효과적으로 보여주는 사용자인터페이스(UI) 모델을 제안한다. 현재 개인 맞춤화 전자프로그램가이드(PEPG)에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있으나 주로 추천 알고리즘 연구에 그 초점이 맞춰져 있는 실정이다. 동일한 추천 알고리즘에 의해 추출된 프로그램이라 할지라도 정렬 순서와 디스플레이 방법에 따라 편성표를 이용하는 사용자의 용이성이 달라질 수 있다. 이에 본 논문은 추천 알고리즘에 의해 추출된 프로그램들의 선호도에 현재시간 기준으로 가중치를 부과하여 그 프로그램들의 선호도를 합산한 값으로 정렬한 편성표를 구성하였다. 이러한 선호프로그램편성표는 시청자가 가장 선호하는 프로그램과 채널이 최우선으로 보여지게 되므로 쉽고 빠르게 원하는 프로그램을 찾아갈 수 있다는 장점이 있다. 따라서, 사용자는 원하는 프로그램이 시작할 때까지 기다리거나 하는 시간의 낭비없이 시청이 가능하다. 본 논문을 통해 향후 등장하게 될 많은 개인 맞춤화된 서비스들을 개발하는데 도움이 될 수 있길 바란다.