메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2006년도 한국방송공학회 학술대회
발행연도
2006.11
수록면
283 - 288 (6page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
In the future television broadcasting a flood of information from various sources will not always be welcomed by everyone. The need of accessing specific information as required is becoming a necessity. We are interested to make the life of television consumer easier by providing an intelligent television set which can adaptively proposed certain shows to the viewer based on the user historical consumed shows. The TV watching history data consists of TV program titles with their respective genres, channels, watched times and durations, etc. The method proposed is by utilizing Hidden Markov Model (HMM) to model the user preference of kind of genres the viewer will watch based on recorded genres of several weeks time. We take watching schedule from 6 PM to midnight as boundary. The range thus divided into 3 independent time band of 2 hours each resulting in 3 time bands from 6 PM to 8 PM, 8 PM to 10 PM, and lastly 10 PM to midnight. Each time band will be represented by an HMM. From each HMM we can generate a sequence of predicted genre that the user will probably watch during corresponding time-band. Our approach assumes that the user shows a consistent behavior of watching pattern in week to week basis and during the moment of watching TV. To asses the method performance experiment is conducted using real data collected from December 2002 to May 2003. Some user’s data are selected and based on that predictions are made. The resulting predictions are then compared with the actual user’s history. The experiment shows satisfactory result for user with middle to high consistent behavior level.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Hidden Markov Model
3. Modeling a Personal TV Scheduler using HMM
4. Experiment and Results
5. Conclusion
Reference

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

Performance analysis of MB-OFDM UWB system in Multi-path environment
Cheol-Ho Shin ,  Sangsung Choi ,  Jeong-Ki Pack 대한전자공학회 ISOCC 2006 .10
A 1.25Gb/s Digitally-Controlled Dual-Loop Clock and Data Recovery Circuit with an Improved Effective Phase Resolution
Chang-kyung Seong ,  Seung-woo Lee ,  Woo-young Choi 대한전자공학회 ISOCC 2005 .10
대화형 콘텐츠 저작 및 검색을 위한 XMT-A to/from MP4 컨버터 설계 및 구현
이인재 ,  정원식 ,  김규헌 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 2003 .11
대화형 복수시점 영상콘텐츠 저작시스템 설계 및 구현
이인재 ,  최진수 ,  기명석 외 3명 방송공학회논문지 2006 .12
개인형 데이터방송 서비스를 위한 TV-Anytime 메타데이터 저작도구 설계 및 구현
양승준 ,  전동산 ,  김민제 외 1명 방송공학회논문지 2006 .09

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-568-016673072