• 제목/요약/키워드: 최종 장르

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미디어 콘텐츠의 장르 간 영역 이동에 관한 연구 : 드라마와 영화, 뮤지컬을 중심으로 (Transfer of Media Contents between Different Genres : focused on Dramas, Films, and Musicals)

  • 이문행
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제9권10호
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    • pp.148-158
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    • 2009
  • 최근 들어 미디어 콘텐츠의 영역 이동이 그 어느 때 보다 활발하게 진행되고 있다. 각각의 미디어들은 그것이 TV든, 영화든, 뮤지컬이든, 애니메이션이든 상품의 형태는 다르지만, 킬러 스토리를 차용하여 개별 미디어의 특성에 맞게 포장하고 있다는 점에서 콘텐츠 비즈니스의 새로운 국면을 열고 있다고 해도 과언이 아니다. 이 연구에서는 이러한 추세에 부응하기 위해 동종 장르 또는 이종 장르간의 리메이크 제작 양상을 살펴보고자 하였다. 분석 대상 장르는 드라마와 영화, 뮤지컬이며, 네이버 검색 엔진과 각 방송사, 영화진흥위원회, 인터파크 홈페이지에서 추출된 자료를 토대로 최종 61편의 리메이크 작품을 선정하였다. 연구 방법으로는 빈도 분석과 교차 분석을 실시하였으며, 연도별, 장르 유형별, 거래 유형별 빈도 차이를 살펴보고자 하였다. 분석 결과, 2006년 이후 리메이크 제작이 급증하고 있는 것으로 나타났으며, 장르로는 드라마와 영화가 원천 장르로 제공되고 있었고, 동종 장르간의 리메이크 제작이 가장 많다는 것을 알 수 있다. 특히, 영화 장르는 다양한 리메이크 제작의 소스가 되고 있으며, 최근 증가하고 있는 리메이크 뮤지컬의 주요 원천인 것으로 나타났다.

영화 메타데이터의 증가에 따른 콘텐츠 기반 추천 시스템 성능 향상 (Performance Improvement of a Contents-based Recommendation System by Increasing Movie Metadata)

  • 서진경;최다정;백주련
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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    • pp.23-26
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    • 2022
  • OTT 서비스의 이용자가 폭발적으로 증가하고 있는 지금, 사용자에게 맞춤형 상품을 추천하는 것은 해당 서비스에서 중요한 사안이다. 본 논문에서는 콘텐츠 기반 추천 시스템의 모델을 제안하고, 영화 데이터를 추가 해가며 예측력을 높일 최종적인 모델을 채택하고자 한다. 이를 위해 GroupLens와 Kaggle에서 영화 데이터를 수집하고 총 1111개의 영화, 943명의 사용자에게서 나온 71026개의 영화 평가 데이터를 이용하였다. 모델 평가 결과, 장르와 키워드만을 이용한 추천 시스템 모델의 RMSE는 1.3076, 단계적으로 데이터를 추가해 최종적으로 장르, 키워드, 배우, 감독, 나라, 제작사를 이용한 추천 시스템 모델의 RMSE는 1.1870으로 모든 데이터를 추가한 모델의 예측력이 더 높았다. 이에 따라 장르, 키워드, 배우, 감독, 나라, 제작사를 이용해 구현한 모델을 최종적인 모델로 채택, 무작위로 추출한 한 명의 사용자에 대한 영화 추천 리스트를 뽑아낸다.

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의료/의학의 인문학적 통찰

  • 최종덕
    • 의학교육논단
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    • 제8권1호
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    • pp.13-22
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    • 2006
  • 인문학은 인간에 대한 깊은 성찰과 세계에 대한 폭넓은 조망에서 잉태한다. 이런 인문학 교육은 인문대학만이 아니라 전반적인 의료교육 현장에 접목되어야 한다. 따라서 인문학 역시 현실을 도외시한 언어유희가 아니라 현실속의 사회 문화적 통로를 접근하는 방식으로 도입되어야 한다. 인문학적 성찰은 전문가만의 소유물이 아니다. 특히 의료인문학적 성찰은 죽은 몸이 아니라 살아 있는 몸을 다루는 임상행위의 전제이다. 이렇게 살아 있는 생명의 몸을 다루는 의학 부문에서 과학적 설명의 적용범위와 그 실현가능성은 아직 충족되고 있지 않다. 이는 과학탐구 대상으로서의 톰과 증상과 치료의 대상으로서의 구체적인 의학적 몸 사이의 간극이 있음을 무시할 수 없다는 점이다. 인문학적으로는 설명 장르의 몸에서 제외된 이해 장르의 몸이 다시 조명되어야 한다. 정확히 말하면 설명 장르와 이해 장르가 통합되어야 한다는 뜻이기도 하다. 이러한 인문학적 반성이란 추상적 이론으로 그쳐서는 안 되며, 의학과 의료 현실에 어떻게 실천적으로 적용가능한지를 질문하는 일이다. 이 논문에서는 그 적용사례로서 증거중심의학(EBM)과 문제기반학습(PBL)를 다루었다.

웹 상에서의 특정 장르 문서 발견 (Discovery of Genre Information on the Web)

  • 주원균;맹성현
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.28-35
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    • 1999
  • 정보공유를 목적으로 제안된 웹의 활성화와 함께 유용한 정보들이 웹상에 기하급수적으로 등장함에 따라 정보공간의 확장으로 인한 검색 신뢰도의 저하 문제에 직면하게 되었다. 본 연구에서는 대용량 웹 환경하에서 사용자의 정보발견을 돕기 위해 텍스트이외의 새로운 요소들을 사용하여 특정장르문서를 발견하는 개념을 도입하였다. 먼저 사용자가 발견하고자 하는 장르의 모습을 텍스트, URL정보, 링크 정보. 문서구조 정보 등의 장르 식별요소 값을 이용해 표현한 후, 후보 문서들의 장르관련도를 측정함으로써 특정장르 문서를 검색한다. 각 장르식별요소값은 나름대로의 방법에 의해 계산되는데 $0{\sim}1$사이의 값을 가지며, 종합적인 장르관련도는 각 장르식별요소값의 증거통합 방법에 의해 구한다. 본 논문에서는 각 장르식별요소들의 역할과 장르식별요소가 장르발견에 미치는 영향을 알아보며, 최종적으로 특정 장르 문서발견에 있어서의 검색 신뢰도 향상을 보이기 위해 실험모델을 설계/구현하였다. 본 실험은 웹 문서를 대상으로 하는데, 아직까지 URL, 링크 정보를 모두 갖춘 테스트컬렉션이 없기 때문에 실험을 위해 일반적인 웹 문서로 직접 구성한 컬렉션을 사용하였다. 발견하고자 하는 장르는 "컴퓨터 분야의 컨퍼런스 홈페이지"로 정하였으며 30개의 컴퓨터 분야를 선정하였다. 비교대상으로는 일반 웹 검색 엔진인 알타비스타와 메타검색 엔진인 메타크롤러를 선택하였고. 각 질의에 대해 상위 30개의 결과를 대상으로 정확도를 평가하였다. 결과로서 각 장르식별요소들은 모두 검색 신뢰도의 향상에 기여를 하며, 제안하는 방법은 알타비스타와 메타크롤러에 비해 각각 평균적으로 67.34%, 71.78%의 검색 신뢰도 향상을 보임을 입증하였다.적응에 문제점을 가지기도 하였다. 본 연구에서는 그 동안 계속되어 온 한글과 한잔의 사용에 관한 논쟁을 언어심리학적인 연구 방법을 통해 조사하였다. 즉, 글을 읽는 속도, 글의 의미를 얼마나 정확하게 이해했는지, 어느 것이 더 기억에 오래 남는지를 측정하여 어느 쪽의 입장이 옮은 지를 판단하는 것이다. 실험 결과는 문장을 읽는 시간에서는 한글 전용문인 경우에 월등히 빨랐다. 그러나. 내용에 대한 기억 검사에서는 국한 혼용 조건에서 더 우수하였다. 반면에, 이해력 검사에서는 천장 효과(Ceiling effect)로 두 조건간에 차이가 없었다. 따라서, 본 실험 결과에 따르면, 글의 읽기 속도가 중요한 문서에서는 한글 전용이 좋은 반면에 글의 내용 기억이 강조되는 경우에는 한자를 혼용하는 것이 더 효율적이다.이 높은 활성을 보였다. 7. 이상을 종합하여 볼 때 고구마 끝순에는 페놀화합물이 다량 함유되어 있어 높은 항산화 활성을 가지며, 아질산염소거능 및 ACE저해활성과 같은 생리적 효과도 높아 기능성 채소로 이용하기에 충분한 가치가 있다고 판단된다.등의 관련 질환의 예방, 치료용 의약품 개발과 기능성 식품에 효과적으로 이용될 수 있음을 시사한다.tall fescue 23%, Kentucky bluegrass 6%, perennial ryegrass 8%) 및 white clover 23%를 유지하였다. 이상의 결과를 종합할 때, 초종과 파종비율에 따른 혼파초지의 건물수량과 사료가치의 차이를 확인할 수 있었으며, 레드 클로버 + 혼파 초지가 건물수량과 사료가치를 높이는데 효과적이었다.\ell}$ 이었으며 , yeast extract 첨가(添加)하여 배양시(培養時)는 yeast extract 농도(濃度)가 증가(增加)함

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소프트맥스를 이용한 딥러닝 음악장르 자동구분 투표 시스템 (Deep Learning Music genre automatic classification voting system using Softmax)

  • 배준;김장영
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제23권1호
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    • pp.27-32
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    • 2019
  • 인간이 가진 뛰어난 능력 중의 하나인 곡 분류 과정을 딥러닝 알고리즘을 통해 구현하는 연구는 단일데이터를 이용한 유니모달 모델, 멀티모달 모델, 뮤직비디오를 이용한 멀티모달 방식 등이 있다. 이 연구에서는 곡의 스펙트로그램을 짧은 샘플들로 분할하여 각각을 CNN으로 분석한 뒤 그 결과를 투표하는 시스템을 제안하여 더 좋은 결과를 얻었다. 딥러닝 알고리즘 중 CNN이 RNN에 비해 음악 장르 구분에 있어 우수한 성능을 보였으며 CNN과 RNN을 같이 적용했을 때 성능이 좋아짐을 알 수 있었다. 음악샘플을 나누어 각각의 CNN 결과를 투표하는 시스템이 이전 모델에 비해 좋은 결과를 나타내었고 이 모델에 Softmax 레이어를 추가한 모델이 가장 좋은 성능을 보였다. 디지털 미디어의 폭발적인 성장과 수많은 스트리밍 서비스 속에서 음악장르의 자동분류에 대한 필요는 점점 증가하고 있는 추세이다. 향후 연구에서는 미분류 곡의 비율을 낮추고 최종적으로 미분류된 곡들의 장르구분에 대한 알고리즘을 개발할 필요가 있을 것이다.

고전 국문 장편 소설 교육을 위한 장르 지식 연구 -<소현성록>의 '사용역(register)' 분석을 중심으로- (A Study on Genre Knowledge for Teaching Classical Korean Novels: Analyzing "Register" in Sohyeonsungrok)

  • 정보미
    • 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.

장르별 협업필터링을 이용한 영화 추천 시스템의 성능 향상 (Performance Improvement of a Movie Recommendation System using Genre-wise Collaborative Filtering)

  • 이재식;박석두
    • 지능정보연구
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    • 제13권4호
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    • pp.65-78
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    • 2007
  • 추천시스템은 개인화 서비스를 구현하는 방법 중의 하나이다. 추천시스템은 다양한 기법을 통해 구축될 수 있는데, 최근 전자상거래 분야에서 사용되는 기법들 중에서 대표적인 것이 협업필터링이다. 협업필터링은 영화나 음악 같이 명시적인 속성만으로 그 특성을 기술하는데 한계가 있는 아이템의 추천문제에 효과적으로 적용되어 왔다. 하지만, 이 기법은 희박성, 확장성 및 투명성 등의 문제점을 가지고 있는데, 본 연구에서는 희박성과 확장성 문제를 극복하는 방안으로 장르별 협업필터링 방법을 제안한다. 장르별 협업필터링 방법은 아이템을 최종적으로 추천하기 전에 아이템의 상위 카테고리, 즉 장르에 대한 정보를 활용하는 방법이다. 본 연구에서 제안하는 방법의 실용성을 보이기 위하여, 영화 추천시스템인 GenreWise_CF를 개발하여, 공개 데이터인 MovieLens Data에 적용하여 평가하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 GenreWise_CF가 전통적인 협업 필터링을 적용하여 개발한 추천시스템인 Basic_CF보다 향상된 성능을 보였다.

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자막 자동 추출을 위한 강건한 자막 분리 알고리즘 (Robust text segmentation algorithm for automatic text extraction)

  • 정제희;정종면
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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    • pp.444-447
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    • 2007
  • 본 논문에서는 비디오에서 자막을 자동 추출하기 위한 강건한 자막 분리 알고리즘을 제안한다. 주어진 비디오에서 자막이 존재할 가능성이 있는 프레임에 대해 자막 후보 영역의 위치를 찾은 다음, 자막 후보 영역으로부터 강건하게 자막을 추출한다. 추출된 자막 후보 영역에 대해 Dampoint labeling을 수행하여 자막과 비슷한 색상을 갖는 배경을 제거하고, 마지막으로 기하학적 검증을 통해 최종적으로 자막 여부를 판별한다. 제안된 방법을 여러 장르의 비디오에 대해 적용 결과 복잡한 배경을 갖는 비디오에서 자막을 강건하게 추출함을 실험을 통해 확인하였다.

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만6세와 만9세 아동이 선호하는 그림책의 장르에 대한 질적 연구 (Qualitative Research of Picture Books Preferred by 6 Year Old and 9 Year Old)

  • 박소윤;김민정
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제17권6호
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    • pp.9-21
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    • 2017
  • 본 연구는 기존의 연구 성과들에 기반 하여 장르를 중심으로 연령별로 아동이 좋아하는 그림책의 특성을 탐색하고자 하였다. 이를 위해 2015년 10월부터 2016년 1월까지 만6세와 만9세 아동을 면담하고 최종 34명의 자료를 분석대상으로 선정하였다. 수집된 자료는 귀납적 약호화의 과정을 거쳐 질적으로 분석하였다. 연구 결과를 요약하면 첫째, 만6세 아동들이 선호하는 그림책은 옛이야기 그림책, 이야기 그림책, 국내 시 그림책, 정보 그림책 순으로 나타났으며 번역 시 그림책은 선호하지 않는 것으로 나타났다. 이들은 흥미로운 줄거리와 잘 짜인 플롯을 좋아하는 경향을 보였다. 둘째, 만9세 아동들이 선호하는 그림책은 이야기 그림책, 옛이야기 그림책, 국내 시 그림책 순으로 조사되었고 정보 그림책과 번역 시 그림책은 선호하지 않는 것으로 나타났다. 이들은 문학적 요소를 폭넓게 탐색하고 그것을 재미요소로 여겼다. 이와 같은 결과를 토대로 본 연구에서는 연령별 아동들이 특정 그림책 장르를 선호하는 이유를 밝히고, 연령별로 그림책 장르를 폭넓게 활용할 수 있는 방안을 제안하였다.

현대 연극공연에서의 영상 미디어활용에 관한 연구 (A study of the use of media in modern performance)

  • 이재중;김형기
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2007년도 학술대회 2부
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    • pp.484-488
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    • 2007
  • 연극이라는 것은 복합적인 표현예술장르로 하나의 요소가 아닌 여러 가지의 요소들아 합쳐져 연극이라는 예술작품을 만들게 되어 있다. 현대의 연극공연에서 영상의 비중은 날로 높아지고 있다. 무대 공간의 공간감, 협소함, 표현의 제약 등을 따져 볼 때 그것은 당연한 이유일지도 모른다. 연극이라는 것은 최종적으로 배우와 관객과 함께 호흡할 때 완성되는 것으로 배우의 연기에 따라 영상도 실시간으로 반응할 수 있어야한다. 이러기 위해서는 영상뿐만 아니라 배우와 인터렉션할 수 있는 영상의 제어 또한 상당부분 생각하지 않을 수 없다. 그리고 무대의 뜨거운 조명과 그 아래의 영상은 같은 빛으로 만들어진 작품이기 때문에 빛이라는 환경적 요인에서 벋어나지 못한다. 그 밖의 스크린의 존재와 무대의 조형물과의 조화 등도 생각해야 한다. 하지만, 연극의 성공은 관객의 몰입정도에 따라 결정된다. 몰입요소는 음악, 배우, 무대 등의 기존 연극요소가 있으며 여기에 영상 활용은 관객을 더욱 연극으로 몰입시킬 수 있는 또 다른 중요 표현방법이 된다. 그 영상의 활용방안과 문제점은 현재 여러 기술과 방법으로 해결되어지고 있으며, 연극에서 사용되는 영상은 더욱 발전 가능성과 활용 가치를 가지고 있다. 본 논문 이러한 대중문화인 연극에서 공간에서의 영상 미디어 활용의 중요성과 관객의 몰입에 관한 발전 가능성에 대한 연구이다.

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