Collaborative Filtering(CF) 기법에 기반을 둔 다양한 영화 추천 방법들이 제안 되어 왔다. CF는 영화를 본 사람들이 직접 영화에 대해 평가한 점수를 기반으로 같은 성향을 가진 이웃 그룹을 결정하고, 새로운 영화에 대해 그 영화를 이미 본 이웃의 점수를 기반으로 사용자의 새로운 영화에 대한 선호도 값을 예측하는 방법이다. 본 논문에서는 사용자에 따라 영화 장르에 대한 선호도 정보를 CF의 예측 값에 반영하는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 CF를 기반으로 하는 모든 종류의 추천 방법에 결합하여 사용할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 CF알고리즘에 장르기반 알고리즘을 결합한 CF-Genre의 성능과 기존의 CF 알고리즘의 성능을 측정 비교하였다. 성능 평가의 결과 CF-Genre가 기존 CF의 예측 성능을 3.3% 정도 개선하였다.
영화 리뷰 사이트에서 영화 평점은 네티즌들의 주관적 판단으로 결정된다. 이로 인해 그들이 남긴 영화평과 평점 사이의 극성이 서로 불일치하는 경우가 종종 발생한다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 영화의 평가에 영향을 미치는 감성 문장들의 집합을 만들고, 이들을 영화평에 적용하여 평점을 추론한다. 감성 문장들의 집합을 만들기 위한 과정은 감성 어휘 사전을 구축하는 단계와 감성 문장을 구성하는 단계로 이루어진다. 감성 어휘 사전은 영화평에서 쓰인 형용사와 형용사의 극성을 저장한다. 감성 문장은 영화와 관련된 명사를 주어로 갖고 감성 어휘 사전의 어휘를 서술어로 갖는 문장 구조이다. 감성 문장의 극성과 감성 문장에서 쓰인 서술어의 극성이 다른 문장들은 제거하여 감성 문장들이 감성 어휘 사전 어휘의 극성과 일치되도록 하였다. 영화평에서 쓰인 감성 문장들의 평균 점수를 구하면 영화평이 갖는 감성 점수가 된다. 본 연구 결과를 통해 네티즌들이 매긴 평점에 비해 감성 문장 집합을 적용하여 계산한 영화평의 감성 점수가 영화평에 대한 의견을 더 잘 반영한다는 것을 알 수 있다.
본 연구는 <도가니> (2011), <부러진 화살> (2012), <변호인> (2014), <재심>(2017)까지 네편의 영화를 통해 한국의 법정 영화의 특징과 한국 법정영화의 사회적 의미를 탐색한다. 한국 법정 영화가 한국 사회에 미치는 영향은 보통 다른 나라에서는 볼 수 없는 차별적인 것이다. 한국 법정 영화는 '스타' 체제 내의 액션/스릴러가 아닌 저예산 작품이라는 점과 네티즌들에게 변화를 촉구할 수 있는 기회를 제공한다는 특징을 지녔다. 네 편의 영화 모두 한국 법정영화의 사실성 수준에 대한 논란을 불러일으켰지만, 중요한 것은 현대 한국 사회의 변화를 어떻게 그려내느냐 하는 점이다. 요약하자면, 이 네 편의 한국 법정 영화는 사회적 행동의 특성과 그것을 실현하기 위한 사회 고발적 기능을 수행하고 있다.
본 논문은 저예산영화의 흥행을 위해 구전마케팅을 하기위한 마케팅툴의 개발이 목적이다. 무선인터넷과 모바일의 컨버전스로 천만 명의 사용자를 갖게 될 스마트폰의 저예산 독립영화의 애플리케이션을 개발을 통해 최적의 애프릴케이션 서비스, 기능, 환경 등을 알아낸다. 이로써 저예산 독립영화의 마케팅 기반을 구축하여 한국영화 산업의 발전에 기여하고자 한다.
본 논문은 저예산영화의 흥행을 위해 구전마케팅을 하기위한 마케팅툴의 개발이 목적이다. 무선인터넷과 모바일의 컨버전스로 천만 명의 사용자를 갖게 될 스마트폰의 저예산 독립영화의 애플리케이션을 개발을 통해 최적의 애프릴케이션 서비스, 기능, 환경 등을 알아낸다. 이로써 저예산 독립영화의 마케팅 기반을 구축하여 한국영화 산업의 발전에 기여하고자 한다. 이를 위해 컨조인트 설문과 일반 설문을 종합하여 컨조인트 분석을 실시하였다.
전 세계적으로 인터넷 보급률이 높아지고 소셜 미디어 등의 인기로 여러 사람의 의견을 한눈에 볼 수 있는 기회가 많아 졌다. 영화의 경우도 마찬가지다 관객들의 영화평은 다른 잠재적인 관객들의 동일 영화의 관람을 이끌어 내는데 큰 동기가 된다. 하지만 개개인이 영화에 대한 느낌이 다르기 때문에 관객이 영화의 결정을 위하여 수많은 영화평에 포함된 의견들을 효과적으로 검토하기 쉽지 않다. 따라서 관객들이 특정 장르에 대해 느끼는 정도를 여러 영화평 속에서 추출해 수치화하여 좀더 신뢰도가 높은 장르에 대한 정보를 얻고자 한다.
오늘날 인터넷은 개인의 감정, 의견을 서로 공유할 수 있는 공간이 되고 있다. 하지만 인터넷에는 너무나 방대한 문서가 존재하기 때문에 다른 사용자들의 감정, 의견 정보를 개인의 의사 결정에 활용하기가 쉽지 않다. 최근 들어 감정이나 의견을 자동으로 추출하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 감정 분석에 관한 기존 연구들은 대부분 어구의 극성(polarity) 정보가 있는 감정 사전을 사용하고 있다. 하지만 인터넷에는 나날이 신조어가 새로 생기고 언어 파괴 현상이 자주 일어나기 때문에 사전에 기반한 방법은 한계가 있다. 본 논문은 감정 분석 문제를 긍정과 부정으로 구분하는 이진 분류 문제로 본다. 이진 분류 문제에서 탁월한 성능을 보이는 Support Vector Machines(SVM)을 사용하며, 문서들 간의 유사도 계산을 위해 문장의 부분 문자열을 비교하는 문자열 커널을 사용한다. 실험 결과, 실제 영화평에서 제안된 모델이 비교 대상으로 삼은 Bag of Words(BOW) 모델보다 안정적인 성능을 보였다.
미디어 컨버전스 환경 속에서 디지털 영화는 주요한 콘텐츠 공급원이자 강력한 문화적 파급력을 지닌 콘텐츠로 각광받고 있다. 이에 디지털 영화는 극장 이외에도 공중파 방송, 케이블 TV, 인터넷, 모바일 등으로 그 상영 플랫폼을 확장해 가고 있다. 본 연구는 위의 미디어들을 1차 플랫폼으로 하여 제작, 상영된 디지털 영화의 현황을 다양한 사례를 중심으로 살펴보고 그 형식적, 내용적 특징들을 분석한다. 이를 통해 상영 플랫폼 분화에 따른 디지털 영화의 특징변화를 연구하고 급변하는 환경 속에서 디지털 영화 콘텐츠가 나아갈 방안을 모색한다.
증가하는 메시징 앱 이용자 수, 언제 어디서나 시간과 장소에 제한받지 않는 고객 응대 서비스 그리고 대화형이라는 친근성 등은 챗봇(Chatbot)의 대표적인 장점들이다. 과거에는 단순히 패턴을 찾아 이미 설정된 기계적인 반응만을 했지만, 최근에는 여러 기술, 특히 AI 기술의 발달로 실생활에서도 도움을 줄 수 있는 챗봇들이 많아지기 시작했다. 본 논문에서는 인터넷이나 핸드폰 앱으로 영화 예매하는 것이 익숙하지 않은 사람이나 채팅을 하는 것이 익숙한 사람들이 신속, 편리하게 영화 예매를 할 수 있도록 지원하는 챗봇을 구현하고자 한다. 이를 위해 Dialogflow를 사용해서 예매자가 영화의 필수 정보들을 자연스러운 채팅을 통해 파악하도록 한다. 또한 영화와 관련된 키워드만 언급해도 되묻기 기능을 추가해 해당 영화를 유추할 수 있는 질의를 통해 정확한 예매를 지원한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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