KR100421766B1 - 전자 프로그램 안내(ｅｐｇ/이피지) 애플리케이션에서러프 퍼지 ｍｌｐ를 이용한 프로그램 추천 장치 및 방법 - Google Patents

전자 프로그램 안내(ｅｐｇ/이피지) 애플리케이션에서러프 퍼지 ｍｌｐ를 이용한 프로그램 추천 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 디지털방송상의 PSIP(program and system interrupt)/SI(system information) 및 프로그램 편성정보를 받아 이피지 애플리케이션에서 시청자에게 프로그램 추천 서비스를 제공하는 프로그램 추천 장치 및 방법에 관한 것으로서, 각 시청자의 정보를 설정하기 위하여 개인정보 설정을 입력받고, 수신된 PSIP/SI 정보를 확인하고 시청자의 TV시청을 통한 시청정보를 일정 포맷으로 생성한다. 생성된 시청정보를 데이터베이스에 입력하고, 상기 데이터베이스 입력부에 저장된 각 시청자의 시청정보를 퍼지 멤버쉽 함수를 이용하여 세분화된 입력패턴으로 변환하여 분석하고, 이로부터 시청 선호도가 높은 선호 프로그램 정보를 추출하고, 각 시청자의 선호 프로그램정보를 화면에 추천하기 위하여 화면에 출력한다. 이렇게 시청자의 시청성향 데이터를 입력으로 받아 프로그램 추천 서비스를 제공함으로써 대화형 디지털 방송에서 사용자에게 보다 발전되고 편리한 방송 서비스를 제공할 수 있다.

Description

전자 프로그램 안내(ＥＰＧ/이피지) 애플리케이션에서 러프 퍼지 ＭＬＰ를 이용한 프로그램 추천 장치 및 방법{Apparatus and Method for Program proposal service in EPG application using rough fuzzy multi layer perceptrons}
본 발명은 디지털 TV에 관한 것으로서, 특히, 디지털 TV의 소정의 방송 수신부로 수신된 PSIP/SI 및 프로그램 편성정보를 확인하여 시청자가 선호하는 방송 프로그램을 자동으로 추천하기 위한 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
종래의 기술에 있어서는 단순히 PSIP/SI 정보를 수신 받아 EPG(Electronic Program Guide) 애플리케이션을 이용하여 프로그램 편성표를 화면에 다양하게 보여주는 기술 또는 프로그램 검색, 필터링 장치 등에 국한되어 있었으며 자동으로 개인의 프로그램선호정보를 이용하여 프로그램을 추천하는 기술들은 전혀 이루어지지 않았다.
발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 상기한 바와 같은 요구를 충족하기 위하여 제안된 것으로 시청자의 시청 성향 데이터를 자동 생성하여 데이터베이스를 구축, 활용함으로써 프로그램 추천 서비스를 제공하는 것이다.
도1은 본 발명에 따른 프로그램 추천 장치의 구성도
도2는 본 발명에 따른 프로그램 추천 장치의 처리 흐름도
도3은 선호정보 생성 기준표를 나타낸 도면.
도4는 선호 정보 패턴표를 나타낸 도면.
도5는 패턴 구별표를 나타낸 도면.
도6은 퍼지 멤버쉽 함수를 나타낸 도면.
도7은 신경 조직도를 나타낸 도면.
도8은 화면 구성을 나타낸 도면.
*도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명
11: 개인정보 설정부 12: PSIP/SI 정보 확인 및 시청정보 생성부
13: 데이터베이스 입력부 14: 개인 선호정보 처리부
15: 추천프로그램의 화면 출력부 141: 입력 세분화부
142: 패턴 검색부 143: 패턴 구별부 144: 패턴 요약부
145: 신경조직 구조부
이러한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 하나의 특징에 따른 프로그램 추천 장치는,
디지털방송상의 PSIP(program and system interupt)/SI(system information) 및 프로그램 편성정보를 받아 이피지 애플리케이션에서 시청자에게 프로그램 추천서비스를 제공하는 프로그램 추천 장치로서,
각 시청자의 개인정보를 입력받으며, 시청자의 정보 추출을 위한 개인정보 설정부;
외부에서 수신되는 PSIP/SI 정보를 확인하고, 시청자가 TV시청을 하면 상기 개인정보 설정부의 시청자의 시청정보를 일정 포맷으로 생성하는 PSIP/SI 정보 확인 및 시청정보 생성부;
시청정보를 내부의 저장부에 저장하는 데이터베이스 입력부;
상기 데이터베이스 입력부에 저장된 각 시청자의 시청정보를 퍼지 멤버쉽 함수를 이용하여 세분화된 입력패턴으로 변환하여 분석하고, 이로부터 시청 선호도가 높은 선호 프로그램 정보를 추출하기 위한 선호정보 처리부; 및
각 시청자의 선호 프로그램 정보를 화면에 출력하기 위한 화면 출력부를 포함한다.
이러한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 특징에 따른 프로그램 추천 방법은,
디지털방송상의 PSIP(program and system interupt)/SI(system information) 및 프로그램 편성정보를 받아 이피지 애플리케이션에서 시청자에게 프로그램 추천 서비스를 제공하는 프로그램 추천 방법으로서,
각 시청자의 정보를 설정하기 위하여 개인정보 설정을 입력받는 제1단계;
수신된 PSIP/SI 정보를 확인하고 시청자의 TV시청을 통한 시청정보를 일정 포맷으로 생성하는 제2단계;
생성된 시청정보를 데이터베이스에 입력하는 제3단계;
상기 데이터베이스 입력부에 저장된 각 시청자의 시청정보를 퍼지 멤버쉽 함수를 이용하여 세분화된 입력패턴으로 변환하여 분석하고, 이로부터 시청 선호도가 높은 선호 프로그램 정보를 추출하는 제4단계; 및
각 시청자의 선호 프로그램정보를 화면에 추천하기 위하여 화면에 출력하는 제5단계를 포함한다.
이러한 본 발명을 이 분야의 통상의 지식을 지닌자가 용이하게 실시할 수 있도록 첨부된 도면을 참조로 하여 실시예에 관하여 설명하면 다음과 같다.
도1은 본 발명에 따른 시청자의 프로그램 추천 서비스를 위한 장치의 구성도이다.
도1을 참조하면, 본 발명에 실시예에 따른 RFMLP(rough fuzzy multi layer perceptrons)를 이용하여 시청자의 프로그램 추천 서비스를 제공하는 프로그램 추천 장치는,
각 개인의 정보제공을 위한 개인정보 설정부(11), 데이터방송에서 제공되는 PSIP/SI 정보를 확인 및 시청정보를 생성하기 위한 시청정보 생성부(12), 상기 시청정보를 데이터베이스에 저장하기 위한 데이터베이스 입력부(13), 상기에서 저장된 각 시청자의 시청정보를 처리 하기 위한 개인의 프로그램 선호 정보 처리부(14), 처리된 각 시청자의 프로그램 선호정보를 추천하기 위하여 화면에 정보를 출력하기 위한 화면 출력부(15)를 포함한다.
이러한 구성을 가진 프로그램 추천 장치의 동작을 설명하면 다음과 같다.
도2는 본 발명에 따른 RFMLP를 이용하여 시청자의 프로그램 추천 서비스를 제공하기 위한 방법에 관한 일실시예 처리 흐름도이다.
먼저, TV의 시청을 위해 도8에서 나타내는 화면상에서 개인정보 설정을(S21) 하고 디지털 방송상의 PSIP/SI 정보를 PSIP/SI 정보 분석부(12)에서 입력(S22)으로 받는다. 개인정보의 유무(S23)에 따라 프로그램추천(S24)을 또는 기본 추천(S28)을 받을 수 있다.
프로그램 추천 서비스이후 TV시청을 하고(S25) 시청을 통한 개인의 새로운 프로그램 시청정보는 시청정보 생성부(12)에서 생성되어 데이터베이스(S26)로 입력된다. 데이터베이스의 정보는 개인의 프로그램 선호정보 처리부(14)에서 RFMLP의 기술을 이용하여 개인의 프로그램 선호정보를 처리한다(S27). 처리 된 정보는 차후 선호하는 프로그램이 방송을 하게 되면 화면 출력부(15)를 통해 시청자에게 보여지게 된다.
이러한 구성을 가진 프로그램 추천 장치의 동작을 각 부분별로 좀 더 상세히 설명하면 다음과 같다.
먼저, 개인정보 설정부(11)는 각 시청자의 성별, 연령별 프로그램 제한의 목적 및 그들의 선호정보를 추천을 하기 위한 단말에서의 초기화과정을 수행한다.
각 시청자는 단말기에서 자신의 이름(ID)과 비밀번호(Password)를 입력하여 단말기에 로그인(log-in)한다. 로그인 시 각 개인으로, 가족으로, 또는 단체로 입력할 수 있다.
그러면, 상기 PSIP/SI 정보확인 및 시청정보 생성부(12)는 데이터방송에서제공하는 PSIP/SI 정보를 확인하고, TV시청을 통한 시청정보를 RFMLP입력 포맷으로 생성한다. PSIP/SI 정보 중에는 현재 제공되는 채널별 프로그램 편성표, 프로그램 등급정보 이외에 각 프로그램의 장르, 출연자 및 요일 등의 부가정보도 제공한다.
그리고 데이터베이스 입력부(13)는 각 개인의 TV시청을 통한 그들의 시청 프로그램정보를 데이터베이스에 입력한다.
다음으로, 개인의 프로그램 선호 정보 처리부(14)는 입력세분화부(141), 패턴검색부(142), 패턴구별부(143), 패턴요약부(144)와 초기구조부(145)를 포함하며, 그 상세 동작은 다음과 같다.
개인의 프로그램 선호 정보 처리부(14)는 상기 데이터베이스 입력부(13)에 저장된 개인 프로그램 선호 정보를 입력으로 받아 RFMLP구조로 이루어진 일련의 장치를 통해 각 개인의 선호 정보를 처리한다.
입력세분화부(141)는 상기 데이터베이스 입력(13)에 저장된 개인 프로그램 선호 정보를 입력(6x1)으로 받아 퍼지 멤버쉽(Fuzzy membership) 함수를 이용하여 세분화 된 새로운 입력 패턴을 생성한다. 본문에서는 h3의 선호정보 생성 기준표와 같이 입력의 종류(variable)를 6가지로 정하여 설명하지만 임의의 개수로 확장될 수 있다. 도3을 참조하면, 입력정보로써 채널, 장르, 출연자, 편성시간, 시청자의 시청시간 및 요일의 항목으로 가정하고 각 항목에 숫자를 갖는 형태가 된다. 예로 한 시청자가 월요일 3시에 1시간동안 본 프로그램은 MBC에서 방영된 드라마이고 이 프로그램의 주연은 김혜수라고 가정하면 이에 대한 그 시청자의 선호 정보는 입력정보 순서에 따라 4, 1, 1, 3, 3, 1이 된다. 상기 정보는 도6과 같이가우시안(Gausian) 분포를 갖는 로우(L), 미디움(M), 하이(H) 함수를 통해 6x1 정보가 18x1로 세분화가 된다. 또한 상기 함수들을 통한 입력은 0과 1사이의 값을 갖게 된다.
다음으로 각 입력은 지정된 문턱 값(threshold)을 이용하여 0 또는 1의 값으로 정해진다. 예로, 6개의 선호정보 중에서 첫번째 항인 채널의 선호정보생성 기준표 값이 4(MBC)인 경우 도6에 나타내듯이 각 로우, 미디움, 하이함수를 통한 멤버쉽 값은 대략 0.1, 0.6, 0.9가 된다. 즉, 한 항목이 3개의 항목으로 세분화가 되는 것이다. 이 후, 각 멤버쉽 값들은 문턱 값인 0.6을 기준으로 0과 1로 표현된다. 이 경우 0.1, 0.6, 0.9는 0, 1, 1이 되는 것이다. 일련의 과정을 각 항목에 적용할 경우 6개의 항목은 18의 항목으로 표현된다.
참고로 하나의 프로그램 시청 시, 6개의 항목을 갖는 하나의 패턴이 생성된다.
패턴 검색부(142)는 상기 입력세분화부(141)를 통해 얻어진 18x1의 입력 값들 중에서 가장 빈도수가 높은 패턴을 선택한다. 참고로 여러 프로그램 시청 시 여러 패턴들이 생성이 되고 이들 중에서 선호 프로그램들의 패턴은 입력패턴 중에서 많은 부분을 차지하게 된다. 결국 이 패턴들이 한 시청자가 시청하는 프로그램들 중에서 선호도가 높은 프로그램들이라 할 수 있다. 패턴 검색부는 입력패턴 중에서 가장 많은 부분을 차지하는 패턴을 검색한다. 본문에서는 빈도수가 높은 4개의 패턴을 순서대로 도4에서 실례로 보여주고 있다.
패턴구별부(143)는 패턴 구별(Discernibility)함수를 이용하여 도5에서와 같이 각 패턴과의 차이를 찾아내어 논리합(∨)과 논리곱(∧)의 조합으로 출력한다. 이때, 그 결과는 차이점 만을 나타내므로 서로 같은 패턴은 0이 된다.
이 시청자의 전체적인 결과 정보는 패턴 구별부(143)를 통해 H2∧M2 ∧L2 ∧(M2∨H2) ∧(L2 ∨ H2) ∧(L2 ∨ M2 ∨ H2)를 출력한다. 이는 도5의 모든 결과치를 논리곱한 형태이다.
패턴 요약부(144)는 상기 패턴구별부(143)의 결과를 연산을 통하여 식을 단순화하는 작업을 한다. 패턴 구별부의 결과는 연산을 통해 (L2 ∧ M2 ∧ H2)가 되고 이 정보는 시청자의 선호 프로그램정보를 추출하는 중요한 역할을 하며, 선호정보를 처리하는 신경조직의 신경조직 구조부(145)로 전달되어 신경조직의 초기 구조를 만드는데 사용된다.
신경조직 구조부(145)는 패턴 요약부(144)의 연산결과를 이용하여 신경조직의 초기 구조를 만들고, 데이터베이스의 패턴들을 이용 신경조직을 훈련시킴으로써 시청자의 선호정보를 처리한다. 도7에서 보여주는 것과 같이, 초기 구조부(145)는 1 입력층(input layer), 1 숨은층(Hidden layer) 와 출력층(output layer)으로 구성이 되고 위의 정보를 갖는 시청자1은 L2, M2, H2이므로 각 노드로의 초기값은 1/3이 된다. 또한, 그 시청자의 선호 프로그램을 L2, M2, H2노드를 가지고 구별할 수 있어 그 이외의 입력노드의 계산을 할 필요가 없게 된다. 즉, 상기의 신경조직을 훈련(training)을 시키는데 기존의 기본 신경조직이 갖는 구조를 이용하는 것 보다 많은 시간을 절약할 수 있어 신경조직구조가 가지는 효율성 단점을 보완할 수 있다.
신경조직 구조부(145)는 일련의 과정을 통해 각 시청자의 선호정보를 수시로 처리하여 시청자가 단말을 켜 로그인할 때 시청자의 선호정보를 화면 출력부로 출력한다.
한편, 화면 출력부(15)는 상기 초기 구조부(145)를 통해 갱신 된 시청자의 프로그램 선호 정보를 화면에 출력하는 역할을 한다. 도8은 화면 출력부(15)를 통해 TV화면에 정보를 제공하는 화면 구성도를 나타내고 있다. 엠팩(MPEG)-2 본 방송은 전체화면으로 나타나지만 시청자의 요구에 의해 도8에서 나타내는 것과 같이 본 방송은 1/4의 크기로 축소되며 개인설정 및 여러 기능을 보여줌으로써 시청자가 원하는 정보를 쉽게 얻을 수 있도록 되어있다. 또한 화면 출력 시 도8에서 나타내는 각 부분의 위치는 바뀔 수 있다.
상기와 같은 과정에 의해 시청자의 프로그램 추천 서비스가 제공되고, 이에 따라 시청자는 자동으로 또는 수동(시청자의 요구, 즉 버튼 클릭)으로 자신 선호하는 프로그램 추천 정보를 얻을 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니고, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하다는 것이 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 명백할 것이다.
이상에서와 같이 본 발명은, 시청자의 시청성향 데이터를 입력으로 받아 프로그램 추천 서비스를 제공함으로써 대화형 디지털 방송에서 사용자에게 보다 발전되고 편리한 방송 서비스를 제공할 수 있는 효과가 있다.

Claims (23)

  1. 디지털방송상의 PSIP(program and system interrupt)/SI(system information) 및 프로그램 편성정보를 받아 이피지 애플리케이션에서 시청자에게 프로그램 추천 서비스를 제공하는 프로그램 추천 장치로서,
    각 시청자의 개인정보를 입력받으며, 시청자의 정보 추출을 위한 개인정보 설정부;
    외부에서 수신되는 PSIP/SI 정보를 확인하고, 시청자가 TV시청을 하면 상기 개인정보 설정부의 시청자의 시청정보를 일정 포맷으로 생성하는 PSIP/SI 정보 확인 및 시청정보 생성부;
    시청정보를 내부의 저장부에 저장하는 데이터베이스 입력부;
    상기 데이터베이스 입력부에 저장된 각 시청자의 시청정보를 퍼지 멤버쉽 함수를 이용하여 세분화된 입력패턴으로 변환하여 분석하고, 이로부터 시청 선호도가 높은 선호 프로그램 정보를 추출하기 위한 선호정보 처리부; 및
    각 시청자의 선호 프로그램 정보를 화면에 출력하기 위한 화면 출력부를
    포함하는 이피지 애플리케이션에서의 프로그램 추천 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 개인정보 설정부는 시청자에 따라 시청 프로그램을 제한하도록 하는 것을 특징으로 하는 이피지 애플리케이션에서의 프로그램 추천 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 개인정보 설정부는 시청자의 이름과 비밀번호를 입력받아, 일치할 경우에만 TV시청을 시작하도록 하는 것을 특징으로 하는 이피지 애플리케이션에서의 프로그램 추천 장치.
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 개인정보 설정부는 PSIP/SI 정보내의 프로그램별 등급정보 및 시청자의 연령별 정보를 비교하여 프로그램 시청을 제한하는 것을 특징으로 하는 이피지 애플리케이션에서의 프로그램 추천 서비스 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 PSIP/SI 정보 확인 및 시청정보 생성부는, 외부의 디지털 방송으로부터 입력되는 TS(Transport Stream)중에서 PSIP/SI 정보를 확인한 후 일정한 데이터 형식으로 바꿔 주어 PSIP/SI 정보 중 선호하는 프로그램을 용이하게 연결시켜주는 것을 특징으로 하는 이피지 애플리케이션에서의 프로그램 추천 서비스 장치.
  6. 제1항 또는 제5항에 있어서,
    상기 PSIP/SI 정보 확인 및 시청정보 생성부는 시청자가 시청한 TV프로그램의 방송사, 프로그램의 장르, 출연자, 시간, 요일 및 시청한 시간을 하나의 시청정보로 구성하여 생성하는 것을 특징을 하는 이피지 애플리케이션에서의 프로그램 추천 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 데이터베이스 입력부는,
    상기 PSIP/SI 정보 확인 및 시청정보 생성부에서 생성된 시청자의 시청 프로그램 정보를 항목별로 숫자로 정해진 선호정보 생성테이블을 이용하여 숫자로 정보화 시킨 후 이 숫자정보를 상기 데이터베이스 입력부에 입력하는 것을 특징으로 하는 이피지 애플리케이션에서의 프로그램 추천 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 선호 정보 처리부는,
    상기 데이터베이스 입력부에 저장된 개인 각 시청자의 시청정보를 퍼지 멤버쉽 함수를 이용하여 세분화된 입력패턴으로 변환하는 입력세분화부;
    상기 세분화된 입력패턴 중에서 빈도수가 일정수 이상인 패턴을 검색하는 패턴 검색부;
    패턴 구별함수를 이용하여 각 패턴의 차이를 찾아내어 논리합과 논리곱의 조합으로 출력하는 패턴 구별부;
    상기 패턴 구별부의 결과를 연산하여 간단하게 하는 패턴 요약부;
    상기 패턴 요약부의 연산 결과로부터 신경조직의 초기구조를 만들고, 일련의과정을 통해 각 시청자의 선호정보를 수시로 처리하여 시청자가 로그인하면 처리된 선호 프로그램 정보를 출력하는 신경조직 구조부를 포함하는 이피지 애플리케이션에서의 프로그램 추천 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 신경조직 구조부는,
    상기 데이터베이스 입력부에서 n개의항목과 m개의 입력의 mxn 숫자로 정보화된 시청자의 선호정보를 입력으로 받아 기본 신경조직(Neural network)을 구성하고 훈련(training)을 시킨 후 시청자의 선호 프로그램의 특성을 분석하여 선호 프로그램정보를 상기 화면 출력부로 전달 및 새로운 선호정보 입력 시 재훈련을 통해 선호정보를 갱신하는 것을 특징으로 하는 이피지 애플리케이션에서의 프로그램 추천 장치.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 화면 출력부는,
    상기 선호정보 처리부에서 갱신된 각 시청자의 선호프로그램 정보를 TV시청시 본 방송화면과 오버레이(overlay)하여 출력하는 것을 특징으로 하는 이피지 애플리케이션에서의 프로그램 추천 장치.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 화면 출력부는,
    시청자의 요구 시 화면의 일부분을 통해 선호프로그램 정보를 화면에 출력하는 것을 특징으로 하는 이피지 애플리케이션에서의 프로그램 추천 서비스 장치.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 화면 출력부는,
    시청자의 로그인 시 또는 TV 시청 중에 시청자가 선호하는 프로그램이 방영되면, 이를 화면에 본 방송과 오버레이 하여 정해진 시간동안 출력하는 것을 특징으로 하는 이피지 애플리케이션에서의 프로그램 추천 장치.
  13. 디지털방송상의 PSIP(program and system interrupt)/SI(system information) 및 프로그램 편성정보를 받아 이피지 애플리케이션에서 시청자에게 프로그램 추천 서비스를 제공하는 프로그램 추천 방법으로서,
    각 시청자의 정보를 설정하기 위하여 개인정보 설정을 입력받는 제1단계;
    수신된 PSIP/SI 정보를 확인하고 시청자의 TV시청을 통한 시청정보를 일정 포맷으로 생성하는 제2단계;
    생성된 시청정보를 데이터베이스에 입력하는 제3단계;
    상기 데이터베이스 입력부에 저장된 각 시청자의 시청정보를 퍼지 멤버쉽 함수를 이용하여 세분화된 입력패턴으로 변환하여 분석하고, 이로부터 시청 선호도가 높은 선호 프로그램 정보를 추출하는 제4단계; 및
    각 시청자의 선호 프로그램정보를 화면에 추천하기 위하여 화면에 출력하는 제5단계를 포함하는 이피지 애플리케이션에서의 프로그램 추천 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 제1단계의 개인정보설정은,
    디지털 방송을 수신하는 단말기내에서 각 시청자의 선호 프로그램 정보를 제공받기 위하여 단말기로의 로그인을 하는 제 6 단계;
    각 시청자별 프로그램을 제한하는 제 7 단계를 더 포함하는 이피지 애플리케이션에서의 프로그램 추천 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 제6단계의 선호 프로그램 정보제공을 위한 단말기로의 로그인은,
    시청자가 TV시청을 시작할 때 단말기로 자신의 이름과 비밀번호를 입력하는 것을 특징으로 하는 이피지 애플리케이션에서의 프로그램 추천 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 제7단계의 시청자별 프로그램 제한은,
    PSIP/SI 정보내의 프로그램별 등급정보 및 시청자의 연령별 정보를 비교하여 단말기에서 프로그램 시청을 제한하는 것을 특징으로 하는 이피지 애플리케이션에서의 프로그램 추천 방법.
  17. 제13항에 있어서,
    상기 제2단계의 PSIP/SI 정보 확인 및 시청자의 프로그램 시청정보 생성은,
    디지털 방송에서 지원하는 PSIP/SI 정보를 확인하는 제 8 단계;
    시청자의 TV 시청을 통한 프로그램 시청정보를 생성하는 제 9 단계를 포함하는 이피지 애플리케이션에서의 프로그램 추천 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 제8단계는 디지털 방송에서 단말에 입력되는 TS중에서 PSIP/SI 정보를 규격에 맞게 분석한 후 일정한 데이터 형식으로 바꿔주어 PSIP/SI 정보 중 선호하는 프로그램을 연결하는 것을 특징으로 하는 이피지 애플리케이션에서의 프로그램 추천 방법.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 제9단계의 시청정보 생성은, 시청자가 시청한 TV프로그램의 방송사, 프로그램의 장르, 출연자, 시간, 요일 및 시청한 시간을 하나의 시청정보로 구성하여 생성하는 것을 특징으로 하는 이피지 애플리케이션에서의 프로그램 추천 방법.
  20. 제13항에 있어서,
    상기 제3단계의 데이터베이스 입력 과정은,
    PSIP/SI 정보 확인 및 시청정보 생성부에서 생성된 시청자의 시청 프로그램정보를 항목별로 숫자로 정해진 테이블을 이용하여 숫자정보화 시킨 후 이 숫자정보를 데이터베이스에 프로그램 시청 때마다 입력하는 것을 특징으로 하는 이피지 프로그램 추천 방법.
  21. 제13항에 있어서,
    상기 제 4단계의 시청자의 선호정보 처리는,
    상기 데이터베이스 입력수단에서 n개의항목과 m개의 입력의 nxm 숫자로 정보화된 시청자의 선호정보를 입력으로 받아 기본 신경조직을 구성하고, 훈련(training)을 시킨 후 시청자의 선호프로그램의 특성을 분석하여 선호 프로그램정보를 화면 출력부로 전달하고, 새로운 선호정보 입력 시 재훈련을 통해 선호정보를 갱신하는 것을 특징으로 하는 이피지 애플리케이션에서의 프로그램 추천 방법.
  22. 제13항에 있어서,
    상기 제 5단계의 선호 프로그램정보를 화면으로 출력은,
    상기 선호정보 처리수단에서 처리된 각 시청자의 선호프로그램 정보를 TV시청 시 자동으로 본 방송화면과 오버레이(overlay)하여 출력하는 제10단계; 및 시청자의 요구 시 화면의 일부분을 통해 선호프로그램 정보를 화면에 출력하는 제11단계를 포함하는 이피지 애플리케이션에서의 프로그램 추천 방법.
  23. 제22항에 있어서,
    상기 제 10 단계의 자동 화면 출력은,
    단말로의 로그인 시 또는 TV 시청 중 자신이 선호하는 프로그램이 방영되면, 이 정보를 단말에서 자동으로 화면에 정해진 시간동안 출력하는 것을 특징으로 하는 이피지 애플리케이션에서의 프로그램 추천 방법.
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