인공지능 기술 기반 OTT 사용자 분석 방안

• 영문명: A Study on the OTT Consumer Classification Based on Artificial Intelligence
• 발행기관: 한국산업경영학회
• 저자명: 최재운(Jaeun Choi)
• 간행물 정보: 『경영연구』 第35卷 第4號, 115~128쪽, 전체 14쪽
• 주제분류: 경제경영 > 경영학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2020.10.30

국문 초록

OTT 사용이 급증하면서 관련 시장이 급변하고 있다. 특히 네트워크 사업자들의 경우 OTT로 인한 트래픽이 급증하면 서, 요금제 책정, 인프라 투자 등에 있어 소비자들의 OTT 트래픽을 분석하는 것이 필수적이다. 또한, OTT를 제공하는 업체 역시 사용자의 정확한 소비패턴 분석이 자체 독점 콘텐츠 제공, 네트워크망 이용료 지불 등 경영전략 수립에 도움이 된다. 본 연구에서는 OTT 사용자들의 트래픽을 분석하여 사용자를 분석하는 방법을 제안한다. 사용자 분류를 위해 널리 활용되는 머신러닝 기법들을 기반으로 분석을 해보았다. 또한, 다양한 분야에서 주목받고 있는 딥러닝 기법을 통한 분석 방법도 제안하였다. 머신러닝을 활용할 경우 높은 정확도를 보이면서 비교적 빠른시간에 분석이 가능함을 확인할 수 있었다. 딥러닝을 활용하여 분석할 시, 기존 머신러닝 기법 대비 정확도가 높게 나타난다. 본 연구에서 제안하는 기법을 통해 사업자는 OTT 사용자를 분석함으로써 맞춤형 요금제 책정, 효율적인 인프라 투자, 경쟁력 있는 콘텐츠 발굴 등이 가능하다. 또한, 딥러닝을 통해 OTT 사용자 분석이 가능함을 확인하였기에 정확한 분석이 필요할 때 딥러닝을 활용할 수 있을 것이다.

영문 초록

As the use of OTT such as YouTube and Netflix is increasing rapidly, the media and network market is also changing rapidly. In particular in the case of network operators, as the traffic caused by OTT increases rapidly, it has become essential to analyze the OTT traffic of consumers in pricing plans and infrastructure investment. In addition, companies that provide OTT also help establish management strategies such as providing their own proprietary content and paying network usage fees for OTT users. In this study, we propose a method to analyze users by analyzing the traffic of OTT users. First of all, we classified users based on machine learning techniques that are traditionally used for user classification. In addition, a method for classifying OTT users through deep learning techniques, which has recently attracted attention in various fields, has also been proposed. When analyzing users based on machine learning, it was confirmed that analysis was possible in a relatively fast time while showing high accuracy. When analyzing OTT users using deep learning, it can be seen that the accuracy is higher than that of existing machine learning techniques. The techniques proposed in this study enable network operators and OTT operators to more accurately classify OTT users, enabling them to set customized plans, invest in efficient infrastructure and discover competitive content. In addition, it has been confirmed that OTT user analysis is possible through deep learning, so many operators will be able to use deep learning when accurate analysis is required.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 문헌연구

Ⅲ. 연구방법

Ⅳ. 실험결과 및 논의

Ⅴ. 결론

참고문헌

키워드

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