The Journal of the Korea Contents Association (한국콘텐츠학회논문지)

The Korea Contents Association (한국콘텐츠학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

Development of Personalized Media Contents Curation System based on Emotional Information

감성 정보 기반 맞춤형 미디어콘텐츠 큐레이션 시스템 개발

  • Received : 2016.10.19
  • Accepted : 2016.12.16
  • Published : 2016.12.28
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

We analyzed the search word of the media content in the IPTV service, and as a result we found that an important factor is general meta information as well as content(material, plot, etc.) and emotion information in the media content selection criteria of customers. Therefore, in this research, in order to efficiently provide various media contents of IPTV to users, we designed the emotion classification system for utilizing the emotion information of the media content. Next, we proposed 'personalized media contents curation system based on emotion information' for organizing the media contents, through the various processing steps. Finally, to demonstrate the effectiveness of this system, we conducted a user satisfaction survey(72.0 points). In addition, the results of comparing the results based on popularity and the results of the proposed system showed that the ratio leading to the actual users' viewing behavior was 10 times higher.

현재 IPTV에서 서비스되는 미디어콘텐츠의 검색 질의어 분석을 통해, 고객의 미디어콘텐츠를 선택하는 기준을 살펴보았다. 그 결과 명시적인 메타정보뿐만 아니라 콘텐츠의 내용(소재, 줄거리 등)과 감성 정보가 중요한 요소가 된다는 점을 발견하였다. 그리하여 본 연구에서는 IPTV에서 제공하는 다양한 미디어콘텐츠를 사용자에게 효율적으로 제공하기 위해, 미디어콘텐츠의 감성 정보를 활용하기 위한 감성분류체계를 설계하였다. 그리고 제안한 감성분류체계를 기반으로 사용자 감성 프로파일을 구축하고, 단계적 처리 모듈을 탑재하여 미디어콘텐츠를 편성하는 맞춤형 큐레이션 시스템을 제안하였다. 마지막으로 제안한 맞춤형 미디어콘텐츠 큐레이션 시스템의 효과를 입증하기 위하여, 사용자 만족도 설문 조사를 실시하여 72.0점을 받았다. 또한 인기도 기준으로 편성한 결과와 제안한 시스템의 편성 결과를 비교한 결과 실 사용자의 시청 행위로 이어지는 비율이 최대 10배 높게 나타났다.

Keywords

References

  1. http://terms.naver.com/entry.nhn?docId=1691524&cid=42171&categoryId=42190
  2. R. Burke, "Hybrid Recommender Systems: Survey and Experiments," User Modeling and User-Adapted Interaction, Vol.12, No.4, pp.331-370, 2002(11). https://doi.org/10.1023/A:1021240730564
  3. Francesco Ricci, Recommender Systems Handbook, Springer, 2011.
  4. G. Adomavicius and A. Tuzhilin, "Toward the Next Generation of Recommender Systems: A Survey of the State-of-the-Art and Possible Extensions," IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, Vol.17, No.6, pp734-749, 2005. https://doi.org/10.1109/TKDE.2005.99
  5. R. Plutchik, "The Nature of Emotions," American Scientist, Vol.89, No.4, pp.344-350, 2001. https://doi.org/10.1511/2001.4.344
  6. J. A. Russell, J. M. Fernabdez-Dols, A. S. R. Mastead, and J. C. Wellenkamp, Everyday Conceptions of Emotion: An introduction to the Psychology, Anthropology and Linguistics of Emotion, Kluwer Academic Publishers, 1995.
  7. P. Ekman, Emotions and Life: Perspectives form Psychology, Biology, and Evolution, American Psychological Association, 2002.
  8. 윤애선, 권혁철, "감정 온톨로지의 구축을 위한 구성요소 분석," 인지과학, 제21권, 제1호, pp.157-175, 2010,
  9. 강상우, 박홍민, 서정연, "대화 시스템을 위한 사용자 발화 문장의 감정 분류," 인지과학, 제21권, 제4호, pp.459-480, 2010.
  10. 정현원, 나건, "감성 평가를 위한 감성의 의미 재 정립과 어휘 체계에 관한 연구," 대한인간공학회지, 제26권, 제3호, pp.17-25, 2007.
  11. B. Liu, "Opinion Mining," ch.11 in Web Data Mining, Springer, 2006.
  12. A. Esuli and F. Sebastiani, "SentiWordNet: A Publicly Available Lexical Resource for Opinion Mining," Proceedings of the 5th Conference on Language Resources and Evaluation(LREC'06), pp.417-422, 2006.
  13. 이상주, 맞춤형 콘텐츠 서비스를 위한 실시간 감성분석 및 공유기술, 첨단 융복합 콘텐츠 기술개발 연구보고서, 2013.
  14. 사사키 도시나오, 큐레이션 시대, 민음사, 2011.
  15. 조인호, LTE 시대의 콘텐츠 비즈니스 차별화 키워드: 큐레이션, KT경제경영연구소 동향보고서, 2013.
  16. Bernett, "The Netflix Prize," KDD Cup and Workshop 2007.
  17. Cremonesi, "Performance of recommender algorithms on top-n recommendation tasks," Proceedings of the 4th ACM conference on recommender systems, 2010.
  18. Pearl Pu, Li Chen, and Rong Hu, "A User-Centric Evaluation Framework for Recommender Systems," Proceedings of the 5th ACM conference on recommender systems, 2011.
  19. Carlos A. Gomez-Uribe and Neil Hunt, "The Netflix Recommender System: Algorithms, Business Value, and Innovation," Journal ACM Transactions on Management Information Systems (TMIS), Vol.6, No.13, 2016.