• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.383-390
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• 2016

본 논문은 사용자의 검색에 따라 유사도가 높은 스토리를 보여주는 서비스인 <스토리헬퍼>를 대상으로, 사용자기록에 나타난 인물 성향을 군집화하여 창작과정에서 나타나는 인물의 유형화를 수행한다. 또한 인물 유형이 관련된 장르 및 행위의 분포를 보여주는 가시화 기법을 이용하여 주요 인물 유형의 장르-행위 특성에 대해 살펴본다. 적은 수의 인물의 유형으로 과반수의 인물성향을 대표할 수 있고, 인물 유형이 특정 장르/행위와 관련성을 가지는 경우가 많음을 확인하였다. 이를 이용하여 인물 유형별로 자료를 제공하는 창작 지원 시스템이 가능할 것으로 생각된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권3_4호
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• pp.316-325
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• 2003

기존의 협력적 필터링 기술을 이용한 사용자 선호도 예측 방법에서는 피어슨 상관 계수에 의해 사용자의 유사도를 구하고, 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 아이템에 대한 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하였다. 본 논문에서는 기존의 사용자 선호도 예측 방법의 문제점을 보완하기 위하여 베이지안 추정치가 부여된 유사도 가중치와 연관 사용자 군집을 이용한 선호도 예측 시스템을 제안한다. 제안한 방법에서는 협력적 필터링 시스템에서의 희박성 문제를 해결하기 위하여 Association Rule Hypergraph Partitioning 알고리즘을 사용하여 사용자를 장르별로 군집하며 새로운 사용자는 Naive Bayes 분류자에 의해 이들 장르 중 하나로 분류된다. 또한, 분류된 장르 내에 속한 사용자들과 새로운 사용자의 유사도를 구하기 위해 Naive Bayes 학습을 통해 사용자가 평가한 아이템에 추정치를 달리 부여한다. 추정치가 부여된 선호도를 기존의 피어슨 상관 관계에 적용할 경우 결측치(Missing Value)로 인한 예측의 오류를 적게 하여 예측의 정확도를 높일 수 있다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 기존의 협력적 필터링 기술과 비교 평가하였다. 그 결과 기존의 협력적 필터링 기술의 문제점을 해결하여 예측의 정확도를 높이는데 효과적임을 확인하였다.

• 고전문학과교육
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• 제34호
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• pp.5-39
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• 2017

이 연구는 고전 국문 장편 소설 교육에 활용할 수 있는 장르 지식을 설정하는 것을 목적으로 한다. 장르 지식은 개별 작품의 특성을 유적 특성에 대한 앎에 기초해 파악할 수 있도록 하는 것은 물론 사회 맥락에 관한 정보와 유기적으로 연결시킨다는 점에서 교육적 의의가 있다. 이 연구에서는 분량이 길고 작품들 간 내용이 유사한 고전 국문 장편 소설이 장르 지식을 토대로 이해하기에 적합한 텍스트라고 보고, 대표적인 작품인 <소현성록>의 '사용역(register)'을 분석하여 고전 국문 장편 소설의 장르 지식을 마련하는 데 기초로 삼고자 하였다. '사용역'은 시드니 학파에서 장르와 언어를 연결하는 매개로 설정한 개념으로, 사회 맥락(social context) 차원에서는 '장(field)', '주체(tenor)', '양식(mode)'으로 구성되고 언어 층위에서는 각각 '관념적 의미(ideational meaning)', '상호작용적 의미(interpersonal meaning)', '텍스트적 의미(textual meaning)'를 실현한다. '관념적 의미'는 '관념화(ideation)'와 '접속사(conjunction)'에서, '상호작용적 의미'는 '평가(appraisal)'와 '협상(negotiation)'에서, '텍스트적 의미'는 '식별(identification)'과 '주기성(periodicity)'에서 도출되는데, 이들은 각각 경험의 언어화 방식, 참여자 간의 관계, 텍스트의 구성 방식을 알 수 있게 한다. 이러한 틀을 바탕으로 이 연구는 <소현성록>의 언어적 특징에서 '인간의 감정과 욕망에 대한 폭넓은 수용, 그리고 그것이 최종적으로는 규범에 포섭되기를 꾸준히 기다리는 태도'가 나타남을 밝혔다. <소현성록>과 같은 고전 국문 장편 소설은 규범을 온전히 준수하지는 못하더라도 악인으로 전락하지는 않는 인물의 모습을 충실히 그려냄으로써 가부장제 이데올로기 속에서 가(家)를 이루는 구성원들에게 생생한 공감을 불러일으켰으며, 이는 고전 국문 장편 소설의 이데올로기적 함의를 이해하는 데 유용한 장르 지식이 된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권3호
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• pp.287-296
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• 2003

추천 시스템에 있어서 협력적 필터링 기술은 많은 연구가 되고 있다. 그러나 협력적 필터링 기술을 이용한 추천 시스템은 초기 평가 문제와 희박성 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해서 본 논문에서는 선호도 재 계산을 위한 연관 사용자 군집과 베이지안 추정치를 이용한 사용자 선호도 예측 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 협력적 필터링 시스템에서 아이템의 속성을 고려하지 않는 단점을 보완하기 위해서 선호도에 가장 크게 영향을 미치는 대표 장르를 추출하여 유사한 이웃을 찾아 낼 때 예측에 이용하는 Representative Attribute-Neighborhood 방법을 사용한다. 협력적 필터링의 알고리즘에 군집 아이템 백터 내의 특정 아이템의 선호도를 재계산 하기 위한 연관 사용자 군집 분석을 적용하여 성능 향상을 하였다. 또 초기 평가 문제와 희박성 문제를 해결하기 위하여 Association Rule Hypergraph Partitioning 알고리즘을 사용하여 사용자를 장르별로 군집한다. 새로운 사용자는 Naive Bayes 분류자에 의해 이들 장르 중 하나로 분류된다. 또한, 분류된 장르 내에 속한 사용자들과 새로운 사용자의 유사도를 구하기 위해 Naive Bayes 학습을 통해 사용자가 평가한 아이템에 추정치를 달리 부여한다. 추정치가 부여된 선호도를 피어슨 상관 관계에 적용할 경우 결측치(Missing Value)로 인한 예측의 오류를 적게하여 예측의 정확도를 높일 수 있다. 제안된 방법은 기존의 방법보다 높은 성능을 나타냄을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.307-308
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• 2019

매치3 퍼즐 게임은 모바일 게임에서 많이 출시되고 있으며 많은 사람들이 즐기고 있는 장르이다. 또한 유사한 규칙과 형태를 가진 게임들이 지속적으로 출시 예정에 있다. 본 논문에서는 매치3 퍼즐 게임이 많은 레벨로 구성되어 있는 점에 비추어 매치3 퍼즐 게임의 레벨을 설계하는 방법에 대해서 후속 연구의 방향성을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.309-310
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• 2019

매치3 퍼즐 게임은 모바일 게임에서 많이 출시되고 있으며 많은 사람들이 즐기고 있는 장르이다. 또한 유사한 규칙과 형태를 가진 게임들이 지속적으로 출시 예정에 있다. 본 논문에서는 매치3 퍼즐 게임이 많은 레벨로 구성되어 있는 점에 비추어 매치3 퍼즐 게임의 레벨 난이도를 측정할 수 있는 방법에 대해서 후속 연구의 방향성을 제시한다.

• 한국언론정보학보
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• 제46권
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• pp.37-74
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• 2009

본 논문은 21세기 가장 두드러진 담론의 하나인 정체성의 문제를 국제적 차원에서 탐구하고 자 한다. 권력에 경도된 글로벌리제이션에 대안으로 지역 공동체에 대한 관심이 높아지고 있는데, 우리가 속한 아시아 지역의 문제를 정체성의 시각으로 접근하고자 한다. 세계 지역 중 공동체적 속성이 가장 약한 고리인 아시아가 밑으로부터의 문화적 공감대를 형성하기 시작한 것은 소위 한류에서 비롯된다. 본 연구는 한류 현상을 경제적 혹은 국가주의적 성과로 평가하는 것은 이에 연루된 국제적 차원의 역사적 사회적 복합적인 권력 관계의 본질에 접근하지 못한다는 문제의식에서 출발한다. 본 연구는 구체적 현실에 접근하기 위해 아시아 수용자 연구를 시도하였다. 아시아 수용자 중 가장 유사성이 높은 동아시아에 한정하여 중국과 일본 수용자에 대한 심층 인터뷰를 실시하였다. 수용자 조사에는 특히 현재 높은 인기를 보이는 역사 드라마를 대상으로 하였으며, 이는 장르와 기술의 진보에도 불구하고 이데올로기적 성격이 가장 두드러진 장르이기 때문이기도 하다. 아시아 수용자들이 한국 역사 드라마의 이데올로기를 구체적인 수용 과정에서 어떻게 해독하는지는 흥미 있는 연구문제가 될 것이다. 본 연구에서는 정체성의 문제에 최고의 성과를 보이는 라깡의 이론을 사용하였다. 특히 집단 정체성의 문제를 보기 위해 정신분석학을 사회적 차원으로 확대한 들뢰즈와 가타리의 이론을 기반으로 연구하였다. 또한 집단 정체성을 역사적으로 구현한 민족주의 논의와 이를 극복하기 위한 초국적 민족주의 이론을 보완적으로 사용하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.230-238
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• 2010

1960년대 이후, 촬영된 이미지가 사실 혹은 진실을 드러내주기보다는 진실과 유사한 '사실적 환상'을 제공한다는 인식과 더불어 진정한 사실성의 추구를 위한 이론과 실험이 계속되어 왔다. 국내에서도 이러한 동영상 매체의 유사진실성 문제에 대해 어느 정도 인식의 공유는 이루어지고 있으나, 문제는 이러한 인식이 제작으로까지 이어지는 예가 적다는 것이다. 본 논문에서는 다큐멘터리 장르에 있어서 유사진실성의 문제를 일으키는 '봉합' 작용을 최소화 하고 리얼리즘을 구현하는 하나의 대안적 방법으로 외화면에 주목할 것이다. 외화면의 활용을 통하여 리얼리즘을 구현한 사례들을 분석함으로써 다큐멘터리 제작의 끊임없는 화두라 할 수 있는 '사실성' 혹은 '진실성'의 문제에 근접할 수 있는 대안적 가능성으로서의 외화면 활용 방법을 제안하고자 한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제21권4호
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• pp.73-84
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• 2021

게임분석 방법에 대한 다양한 연구들이 진행되었다. 본 논문에서는 게임의 필수적인 행동의 Core, 게임 문제를 해결하는 행동의 Primary, Core와 Primary를 도와주는 행동의 Secondary로 분류하는 분석 방법을 제안한다. 제안 방법은 게임의 장르적 유사성 및 특징, 콘텐츠의 풍부함, 숙련 난이도를 분석할 수 있다. 사례분석과 사례 조사를 진행하여 분석 사항이 객관적 게임 경험과 일치하는지 확인하였다. 본 연구의 결과는 게임 기획 단계에서 유사 게임과 비교하면서 개발을 진행해나가는데 응용될 수 있을 것이며, 이러한 과정을 통해 게임 기획력 향상 및 경쟁력 있는 게임 개발에 도움될 수 있을 것이라 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.27-40
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• 2023

스마트 기기의 보급률 증가와 더불어 코로나의 영향으로 스마트 기기를 통한 미디어 콘텐츠의 소비가 크게 늘어나고 있다. 이러한 추세와 더불어 OTT 플랫폼을 통한 미디어 콘텐츠의 시청과 콘텐츠의 양이 늘어나고 있어서 해당 플랫폼에서의 콘텐츠 추천이 중요해지고 있다. 콘텐츠 기반 추천 관련 기존 연구들은 콘텐츠의 특징을 가리키는 메타 데이터를 활용하는 경우가 대부분이었고 콘텐츠 자체의 내용적인 메타 데이터를 활용하는 경우는 부족한 상황이다. 이에 따라 본 논문은 콘텐츠의 내용적인 부분을 설명하는 제목과 시놉시스를 포함한 다양한 텍스트 데이터를 바탕으로 유사한 콘텐츠를 추천하고자 하였다. 텍스트 데이터를 학습하기 위한 모델은 한국어 언어모델 중에 성능이 우수한 KLUE-RoBERTa-large를 활용하였다. 학습 데이터는 콘텐츠 제목, 시놉시스, 복합 장르, 감독, 배우, 해시 태그 정보를 포함하는 2만여건의 콘텐츠 메타 데이터를 사용하였으며 정형 데이터로 구분되어 있는 여러 텍스트 피처를 입력하기 위해 해당 피처를 가리키는 스페셜 토큰으로 텍스트 피처들을 이어붙여서 언어모델에 입력하였다. 콘텐츠들 간에 3자 비교를 하는 방식과 테스트셋 레이블링에 다중 검수를 적용하여 모델의 유사도 분류 능력을 점검하는 테스트셋의 상대성과 객관성을 도모하였다. 콘텐츠 메타 텍스트 데이터에 대한 임베딩을 파인튜닝 학습하기 위해 장르 분류와 해시태그 분류 예측 태스크로 실험하였다. 결과적으로 해시태그 분류 모델이 유사도 테스트셋 기준으로 90%이상의 정확도를 보였고 기본 언어모델 대비 9% 이상 향상되었다. 해시태그 분류 학습을 통해 언어모델의 유사 콘텐츠 분류 능력이 향상됨을 알 수 있었고 콘텐츠 기반 필터링을 위한 언어모델의 활용 가치를 보여주었다.