기존의 방송 추천 시스템은 사용자 프로파일 정보를 입력하고 이를 기반으로 콘텐츠 메타데이터와 일치되는 콘텐츠를 추천하는 형태로 연구가 진행되었다. 그러나 디지털 TV와 같이 사용자와의 상호동작이 많은 기기에서는 사용자들의 프로파일은 계속 변경이 일어나고 있고, 사용자의 의도와 프로파일을 정확히 파악하는 것이 추천의 정확도와 만족도를 높이는 것이다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 리모컨 입력과 방송시청시간을 통해 실시간으로 사용자 프로파일 정보를 추출하고, 이 정보와 콘텐츠 메타데이터와 연관성을 파악하여 사용자에게 최적의 방송 콘텐츠를 추천한다. 또한 임베디드 시스템의 하드웨어 및 컴퓨팅 파워의 제약을 고려하여 네트워크 통신이나 상용 데이터베이스 시스템을 사용하지 않았고, 시청 시간에 따라 사용자가 원하는 콘텐츠의 장르가 다르다는 점을 고려하여 현재시간을 기준으로 콘텐츠를 추천하여 사용자 만족도를 증가시켰다.
The previous study of Digital Broadcasting Recommendation system is based on user explicit profiling information. But user profile is always changing and the exact extraction of user profile is very important in recommendation system like Digital TV using many user interactions. This paper is studied of realtime user profiles aggregation through user remote controller input and matching this profiles with contents meta-data like contents genre information, event information, content viewing time. It is not used commercial database system and network communication solution considering embedded system hardware restriction. And it is considered people want different content genre based on watching time. From the results of this paper, there are improvement of user satisfaction of contents recommendation.
