본 연구의 목적은 최근 전 세계적으로 확산되고 있는 리얼리티 쇼 프로그램의 사회 문화적 특성에 따른 현상을 살펴보고, 케이블 TV 프로그램 <스캔들>의 분석을 통해서 나타나는 여러 특성 등을 검토하고자 하는 것이다. TV리얼리티 쇼 프로그램 <스캔들>에 나타나고 있는 제작 방식은 다양한 장르의 특성이 결합된 새로운 시도로 분석된다. 그러나 그 저변 확대에도 불구하고 리얼리티 쇼 프로그램이 방송의 공영적인 책무를 무시한 선정적이고 관음적인 호기심을 자극하는 오락의 대상으로만 부각되고 있는 현 상황은 텔레비전의 저급문화가 확산되는 심각성을 간과할 수 없게 하는 문제점을 발생시키고 있다.
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.
본 논문은 웹TV에서 방송프로그램의 시작과 종료의 인지에 대한 연구이다. 현재 웹TV 서비스를 위하여 VOD 파일을 생성하고, 실시간방송의 광고를 웹TV용 광고로 교체하기 위해 수동적인 방법을 이용하고 있다. 이를 자동화하기 위해서는 방송프로그램의 시작과 종료 지점을 인지해야 한다. 본 논문에서는 실시간으로 프로그램과 프로그램 사이에 발생하는 흑 레벨(Black Level)을 검출하여 방송 프로그램 시작과 종료 지점으로 인지하여, 방송프로그램의 시작과 종료 신호를 발생하여 자동으로 VOD 파일을 생성하고, 웹TV용 광고로 교체할 수 있는 기법을 제안한다.
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.
최근 사용자에 대한 많은 정보를 얻는 것이 가능해지면서, 데이터마이닝 기법이나 Contents 추천 기법을 이용한 맞춤형 서비스가 가능하게 되었다. 특히, 대부분의 사람들에게 TV 프로그램 시청은 여가생활시간에서 가장 높은 비중을 차지 하고 있다. 따라서, 보다 지능적인 TV 프로그램 서비스를 제공하는 기술에 대하여 관심이 고조되고 있다. 본 논문에서는 TV-Anytime을 이용하여 개인화된 Electronic Program Guide (EPG)를 생성하고, 개인화된 EPG 정보를 활용하여 시청자에게 맞춤형 TV 프로그램 서비스를 제공하는 시스템에 대한 연구 결과를 제시한다. 또한 시청자의 시청패턴과 TV 프로그램 선호도를 바탕으로 시청자가 원하는 프로그램을 추천하는 TV Program Recommender Agent와 방송 및 TV 프로그램에 대한 대화를 담당하는 TV Program Helper Agent, 시스템 조정 및 메시지 전달을 담당하는 Coordinator Agent로 이루어진 멀티에이전트 기반 시스템 구조를 제시한다.
TV를 통한 방송프로그램 시청 등 수동적인 태도로 미디어를 이용하던 과거와 달리 현대의 시청자는 원하는 시간에 원하는 장소에서 원하는 콘텐츠를 본다. 이러한 비선형적 시청행태에 적합한 영상 콘텐츠 형태로서 클립영상이 있다. 클립영상은 기존 방송프로그램을 5~10개로 분절하거나 처음부터 짧은 길이로 기획한 영상 콘텐츠이다. 선형적 미디어 환경에서 비선형적 미디어 환경으로 변화하면서 여러 미디어 간 경쟁이 치열해지고 있으며, 기존 미디어의 콘텐츠가 타 미디어에서 다른 형태로 제공되고 있다. 미디어와 콘텐츠 간 경쟁이 치열해지는 시점에서 이 연구는 네이버TV캐스트의 클립영상 이용자를 대상으로 설문을 진행하여, 클립영상 이용량, 클립영상 이용동기, 클립영상 유형별 시청정도가 클립영상의 TV 방송프로그램에 대한 인지된 대체가능성에 어떠한 영향을 주는지 살펴보았다. 연구결과, 클립영상 이용량, 이용동기의 대인관계, 선택적이용, 화제성 요인과 웹전용 콘텐츠의 시청정도가 클립영상의 TV 방송프로그램에 대한 인지된 대체가능성에 유의미한 영향을 주었다.
This paper describes TVML (TV program Making Language) for automatically generating television programs from text-based script. This language describes the contents of a television program using expression with a high level of abstraction like“title #1”and“zoom-in”. The software used to read a script written in TVML and to automatically generate the program video and audio is called the TVML Player. The paper begins by describing TVML language specifications and the TVML Player. It then describes the“external control mode”of the TVML Player that can be used for applying TVML to interactive applications. Finally, it describes the TVML Editor, a user interface that we developed which enables users having no specialized knowledge of computer languages to make TVML scripts. In addition to its role as a television-program production tool. TVML is expected to have a wide range of applications in the network and multimedia fields.
TV방송이 식초의 인지도에 미치는 영향을 조사하였다. 조사대상은 남자 $31.1\%$, 여자 $68.9\%$였으며 식품관련학과 재학생이 $13.3\%$, 비전공 재학생 $86.7\%$였다. TV프로그램 시청전 식초에 관하여 '잘 알고 있음'이 $3.3\%$, '조금 알고 있음'이 $80.0\%$, '전혀 모름'이 $16.7\%$였다. 방송 시청 후 식초에 대한 인식 변화가 '매우 큼'이 $80.0\%$, '보통'이 $20.0\%$, '전혀 영향 없음'이 $0.0\%$였다 성별, 전공에 따른 유의적인 차이는 없는 것으로 나타났으나 방송시청이 식초의 인지도 변화에 매우 큰 영향을 나타내었다. 이상과 같이 TV프로그램은 식초에 대한인지도 뿐 아니라 구매의지, 식초음료 등의 활용도 등에 전반적인 변화에도 매우 효과적인 방법으로 생각된다.
TV 프로그램을 대상으로 한 유용한 기술 메타데이터(descriptive metadata)인 PB 코어와 MBC TV 프로그램 기록물 업무 담당자와의 인터뷰 내용들을 기반으로 하여 실무적 특성을 반영한 TV프로그램 정보의 메타데이터 요소를 설계하였다. 핵심이 되는 정보를 추출하고 정확한 스키마를 구성하기 위하여 TV프로그램 정보를 시각화하였으며, 이를 기반으로 지적 내용(Intellectual Content), 지적 자산(Intellectual Property), 물리적 내용(Instantiation), 확장 내용(Extensions) 등의 네 가지 영역을 중심으로 메타데이터 세부 요소들을 선정하였다.
디지털 방송의 출현으로 시청자는 다양한 TV 채널들을 제공 받을 수 있게 되었다. 하지만, 많은 TV 채널들의 제공으로 시청자가 자신이 원하는 방송프로그램을 찾는 것이 어려워졌다. 이러한 어려움을 해소하기 위하여, TV 서비스 제공 업체에서는 EPG(Electronic Program Guide)로 시청자에게 TV 채널들의 정보를 제공하고 있다. 하지만 TV 채널과 방송프로그램 수의 증가로 인해 EPG는 정보의 홍수(Information Overload) 문제와 사용할 때에 긴 지연시간(Time-consuming)을 발생시켰다. 따라서 본 논문에서는 시청 패턴에 기반하여 시청자가 선호하는 방송프로그램이 현재 방영되고 있는 채널만 걸러내어 추천해주는 채널 필터링 시스템(Channel Filtering System, CFS)을 설계하고 구현한다. 구현된 시스템은 사용중인 TV 또는 셋탑박스의 교체를 요구하지도 않을 뿐만 아니라, 시청자가 업/다운 버튼만 누르면 사용자가 선호하는 방송 프로그램이 방영되고 있지 않은 채널은 자동적으로 지나치게 함으로써, 시청자의 사용 편의성을 증대하도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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