방송 프로그램 콘텐츠들의 증가와 콘텐츠 접근 방법의 다양화로 따라 사용자는 기존의 단순한 방송 시청 환경에서 보다 복합적인 환경에서 다양한 콘텐츠를 접할 수 있게 되었다. 따라서 사용자는 익숙지 않은 다양한 콘텐츠들 중에서 자신이 시청하기 원하는 콘텐츠를 찾고 그것들을 원하는 시간에 시청하기 위해 전보다 많은 노력을 기울이게 되었다. 또한 사용자는 대체로 자신만의 일관성 있는 시청 패턴으로 프로그램을 시청한다. 본 논문에서는 사용자의 개인적인 시청 특성을 발견하여 사용자의 수고를 줄이고 프로그램 시청의 편의성을 제공하기 위해 순차 패턴 마이닝 기법을 이용하여, 개인 맞춤형 TV 프로그램 스케줄러를 제안한다. 이를 위해 개인 맞춤형 TV 프로그램 스케줄 추천 시스템을 제안하였으며, 사용자들의 TV 프로그램 시청 기록을 바탕으로 TV시청 환경에 적합한 순차 패턴 마이닝 기법을 제안하였다. 또한 개인 사용자의 암시적인 선호도를 추출하여 TV 프로그램 추천에 적용, 개인 맞춤형 TV 프로그램 스케줄을 구성하여 추천할 수 있도록 하였다. 이러한 TV 프로그램 스케줄 추천 시스템은 향후 IPTV의 VoD 특성을 고려한 프로그램 스케줄 추천 시스템으로 확장 가능하다.
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.
개인화된 추천을 제공하기 위한 협력 필터링은 추천 시스템에서 성공적으로 활용되어 온 기법이다. 그러나 협력 필터링이 주로 연구 및 적용된 분야들은 사용자로부터의 명시적 피드백이 존재하는 독립된 아이템들을 추천하는 것에 초점을 두고 있다. VOD 서비스 플랫폼에서 개인화된 TV 프로그램을 추천하기 위해서는 해당 도메인의 특성과 제한들을 고려하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 TV 프로그램의 시리즈 속성을 이용하여, 선호를 판단하기 힘든 비명시적 피드백인 회별 프로그램 시청기록을 명시적이고 지속적인 프로그램 선호도로 변환하는 방법을 고안하였다. 데이터 수집과 최종 추천은 회별 프로그램 단위로 이루어지면서 협력 필터링 처리 단위는 프로그램으로 변경되어 TV 프로그램 VOD 추천 환경에 가장 적당한 형태로 협력 필터링을 변형 적용하였다. 실험 결과는 고안된 추천 시스템이 단순히 협력 필터링을 적용했을 때보다 높은 정확도와 더 적은 계산량을 가지는 것을 보여준다. 도메인 특화된 이러한 변형은 추천 시스템의 알고리즘 모듈로 구성되어 기존에 알려진 다양한 협력 필터링 기법과 결합하여 사용될 수 있다.
In this paper, we propose a classification system of TV program scenes based on audio information. The system classifies the video scene into six categories of commercials, basketball games, football games, news reports, weather forecasts and music videos. Two type of audio feature set are extracted from each audio frame-timbral features and coefficient domain features which result in 58-dimensional feature vector. In order to reduce the computational complexity of the system, 58-dimensional feature set is further optimized to yield l0-dimensional features through Sequential Forward Selection (SFS) method. This down-sized feature set is finally used to train and classify the given TV program scenes using κ -NN, Gaussian pattern matching algorithm. The classification result of 91.6% reported here shows the promising performance of the video scene classification based on the audio information. Finally, the system stability problem corresponding to different query length is investigated.
산업조직론적 차원에서 국내외 종합유선방송(SO)사업 중심으로 연구가 이루어졌으며, 프로그램공급업(PP)에 대한 연구도 일부 있었다. 그러나 PP의 시장 구조, 시장 행위, 시장 성과간의 관계를 종합적으로 분석한 논문은 없었다. 이 연구는 케이블TV 시장 내에서 PP를 시장 구조, 시장 행위, 시장 성과간의 관계를 종합적이고 역동적인 측면에서 살펴보았다. 산업조직론적 시각에서 국내 40개 상업 PP를 대상으로 첫째, 시장구조와 시장행위, 둘째, 시장행위와 시장성과, 셋째, 시장구조와 시장성과간에 어떤 영향을 미치는지에 대해 분석하였다. 분석 결과 : 첫째, 구조 행위와의 관계에서 수평결합이 가격 및 규모에 영향을 미쳤다. 둘째, 행위 성과 측면에서는 가격이 가입자당 매출액 및 시청율에 영향을 미쳤다. 수신료 의존도의 경우 가입자당 매출액에 부적으로 영향을 미쳤다. 셋째, 구조 성과와의 관계에서 수평결합은 시청율에 영향을 미쳤고, 제품 차별화는 가입자당 매출액에 부적으로 영향을 미쳤다. 매출원가는 매출액영업이익률에 부적으로 영향을 미쳤다.
본 논문에서는 최근 증가하는 TV 골프 경기의 하이라이트 부분을 요약하기 위해 시청자가 관심을 갖는 주요 이벤트를 시각 특징정보들을 이용하여 자동 추출할 수 있는 알고리즘을 제시하였다. 본 알고리즘은 4단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 입력된 비디오의 샷 (Shot) 및 키 프레임 (Key Frame)을 구하여 데이터베이스화하는 구조를 분석하고, 두 번째 단계에서는 이들 정보를 이용하여 하위 레벨의 특징정보를 추출한다. 세 번째 단계에서는 특징 전보들을 통합하여 샷의 의미를 부여하여, 이벤트 구성 요소들과 정합시킨다. 네 번째 단계에서는 사전에 정의된 추론 규칙과 시간 정보를 이용하여 구성 요소들을 통합하여 이벤트를 결정한다. 본 연구에서는 하위 레벨의 특징 정보를 상호 호환성과 재사용성이 가능하도록 MPEG-7 비주얼 특징 정보를 사용하였다 TV-Anytime의 하이라이트/이벤트 스키마(schema)를 이용하여 검출된 이벤트들로 구성된 요약문을 XML 문서로 작성하였다. 제안 알고리즘의 성능을 검사하기 위해 비디오 자동 요약 시스템과 브라우징을 제작하여 실험하였으며 평균 80%의 검색 율과 정확도를 얻었다.
Recently, Internet Protocol TV technology has a latent power for searching information by using internet-connected interactive TV media. It is hard to browse and search web site conveniently since the visual and input devices are not sufficient for navigating through the websites. Zoomable user interface is a possible solution that may reduce users' task load and improve their performance. In this paper, we made three types of web browsers as scroll, physical zooming and semantic zooming type. Fifteen participants asked to do searching tasks and their task time, accuracy and subjective responses are recorded. In the result, though scroll type is evaluated more efficient than other types in task time and accuracy since participants are familiar with scroll type interface, semantic zooming type is highly rated in subjective responses such as perceived searching efficiency, satisfaction and joyfulness. This result implied semantic zooming is a possible solution which is improving user experience of searching websites using Internet Protocol TV.
본 논문은 장애물에 강한 수신성능과 이동수신에 강점을 가지고 있는 직교 주파수분할 다중화 방식을 기초로 한 유럽 지상파 디지털 방송의 텔레비전 수신기 개발에 관한 것이다. 본 연구에서는 유럽 지상파 디지털 텔레비전 시스템을 위한 향상된 직교 주파수분할 다중화 방식의 수신기 개발을 목표로 하여, 향후 기능 확장성을 고려하여 유럽 지상파 디지털 방송의 텔레비전 수신기 시스템을 설계하고 개발하였다. 본 수신 시스템을 개발한 후 현재 시판되고 있는 기존에 개발된 다른 3가지 모델과 함께 수신 모뎀 칩의 성능을 하드웨어로 비교하여, 본 시스템의 우수성 여부를 최소 반송파 대 잡음비 및 가시청 한계 비트 오율을 통하여 실험하였다 또한 디지털 텔레비전을 시청하는 사용자를 위하여 그래픽 사용자 인터페이스 및 전자 프로그램 가이드를 개발하였다.
본 연구는 IPTV와 디지털케이블 사업자가 제공하는 VOD의 시청행태와 지상파 VOD 다시보기 서비스의 추세를 시계열로 분석하고 함의를 제시하는 연구이다. 연구자는 실제 미디어 플랫폼 사업자의 데이터를 바탕으로 VOD 실적을 추세 분석하였으며, 계절적 요인으로 1월과 8월에 피크 값의 반복이 진행됨을 확인하였다. 또한 개별 지상파들은 드라마 등의 히트 프로그램에 의해 본방 시청률과 VOD의 시청에 영향을 받는 것을 확인하였다. 그리고 지상파, 영화, 어린이 VOD의 관계를 시계열로 분석하고, 지상파VOD의 구매가 하락세인 것을 확인하였다. 당초 지상파와 플랫폼사업자는 본방송 시청률을 높이고 유료VOD 구매를 확대할 목적으로 홀드백 연장을 하였으나, 연구결과 오히려 시청자의 본방송 시청과 VOD 시청 모두 구매 욕구를 감소시킨 것을 확인할 수 있었다. 따라서 연구자는 본연구가 미디어사업자들이 향후 시청자를 고려한 미디어 정책을 제시하는데 도움이 되길 기대한다.
이 연구는 리얼리티 관찰 예능 프로그램의 일반인 참여자에 대해 사회적 배우로서의 가능성을 타진해보는 데에 그 목적이 있다. 사회적 배우와 공연의 개념, 그리고 사회적 배우의 공연이 어떻게 스크린 위에 형상화되는지에 대해 살펴보았고, <윤식당2>의 텍스트 분석을 통해 이를 증명하였다. 연구 결과, <윤식당2>의 일반인 참여자(손님)들은 카메라가 설치되어 있는 공간에서 카메라의 존재를 의식하며 일상을 수행하는 사회적 배우로 기능하였다. 그 공간에 참여하는 사람들이 많아질수록 사회적 관계는 복잡해지고 그가 공연하는 배역의 수 또한 증가하였다. 사회적 배우의 일상적 공연은 카메라를 비롯한 다양한 영화적 장치에 의해 선택되어졌으며 재현적 공연과 표현적 공연이 공존하는 혼종적 양식이라는 특정한 골격 내에서 수행되어졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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