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* TV 시청자를 위한 소셜 네트워크 기반의 맞춤형 광고 및 프로그램


  • 총 연구기간 : 2010. 12 ~ 2011. 5
  • 과제명 : TV 시청자를 위한 소셜 네트워크 기반의 맞춤형 광고 및 프로그램
  • 지원기관 : 지식 경제부, SK C&C
  • General Description :
    • 본 연구에서 제안하는 시스템은 크게 2개의 응용 프로그램으로 구성된다. 하나는 Set-Top Box에서 동작하여 스마트 TV 시청자의 입력과 추천 시스템에서 도출한 결과를 보여주기 위한 인터페이스를 갖는 클라이언트 프로그램이고, 다른 하나는 네트워크에 연결된 서버에서 동작하는 서버 프로그램으로 시청자의 프로파일, 소셜 네트워크 정보, 시청 정보 및 광고 정보를 기반으로 협업적 필터링 기법과 연관 규칙 마이닝 기법을 이용하여 시청자에 맞는 개인화된 추천을 할 수 있는 시스템으로 구성되어 있다.
      서버는 프로그램은 3개의 Layer로 구성되어 있다. Resource Manager Layer는 시청자의 입력을 통한 각 데이터의 관리를 위해 User Profile Manager, Social Network Manager,TV Program Manager, Advertisement Manager로 구성되어 있으며, Data Mining Model Layer는 추천을 위하여 협업적 필터링과 연관 규칙을 생성하기 위한 모델들을 만들고 유지하기 위해 CF Model, Frequent Pattern Network Model을 적용하며, Personalized Recommendation Layer는 TV 시청자를 위한 추천 시스템으로 TV Program Recommender, Advertisement Recommender로 구성되어 있다.
      클라이언트 프로그램은 TV 시청자를 식별할 수 있는 정보를 초기에 입력하고, 시청자가 채널을 변경하는 시점에 현재까지 시청했던 프로그램의 정보와 시청 시간을 서버로 전송하여, 서버로 하여금 사용자와 관련된 내용을 갱신할 수 있도록 정보를 제공한다. 이러한 과정을 반복적으로 거치게 되면서 TV 시청자의 관심사를 파악하고 서버는 Client에게 TV 시청자 맞춤형 광고와 TV 프로그램 추천 정보를 제공함으로 TV 시청자 맞춤형 서비스를 제공하게 된다.
  • 연구목표 :
    • 본 연구의 결과물인 사용자 맞춤형 광고 및 프로그램 알고리즘은 최근 이슈가 되고 있는 스마트 TV 환경에서 사용자들의 요구사항을 반영한 맞춤형 서비스를 제공함으로써, 기존 IPTV 사업자들로 하여금 스마트 TV 환경으로 전환되는 시점에서 보다 경쟁력 있는 기술을 보유하게 된다. 또한 본 연구의 결과물에 의해 서비스 되어지는 광고 측면에서는 기존 광고의 획일화 되고, 일방적인 서비스와 차별화 전략을 갖게 됨으로 광고를 요청하는 광고주로부터 특정한 사용자들에게 전략적인 타겟 마켓팅이 가능해짐으로써, 보다 효과적인 광고 서비스를 제공해 줄 수 있다. TV 프로그램 측면에서는 기존 IPTV 사업자가 제공하는 많은 채널(TV 프로그램)중에서 사용자에게 맞는 TV 프로그램을 추천함으로써, 타 업체와의 경쟁에서 우위를 갖게 된다.
  • 관련 연구 분야 :
    • Data Mining
    • Recommender Systems
    • Broadcast TV advertisement
    • Personalization
    • Social Network Analysis
 
 
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