• International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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• 제7권3호
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• pp.5-27
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• 2017

Retrieval of scholarly articles about a specific research issue is a routine job of researchers to cross-validate the evidence about the issue. Two articles that focus on a research issue should share similar terms in their core contents, including their goals, backgrounds, and conclusions. In this paper, we present a technique CCSE ($\underline{C}ore$ $\underline{C}ontent$ $\underline{S}imilarity$ $\underline{E}stimation$) that, given an article a, recommends those articles that share similar core content terms with a. CCSE works on titles and abstracts of articles, which are publicly available. It estimates and integrates three kinds of similarity: goal similarity, background similarity, and conclusion similarity. Empirical evaluation shows that CCSE performs significantly better than several state-of-the-art techniques in recommending those biomedical articles that are judged (by domain experts) to be the ones whose core contents focus on the same research issues. CCSE works for those articles that present research background followed by main results and discussion, and hence it may be used to support the identification of the closely related evidence already published in these articles, even when only titles and abstracts of the articles are available.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.1313-1323
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• 2019

With the development of the Internet and the increase of smart phones, various services considering user convenience are increasing, so that users can check news in real time anytime and anywhere. However, online news is categorized by media and category, and it provides only a few related search terms, making it difficult to find related news related to keywords. In order to solve this problem, we propose a method to recommend related documents more accurately by applying Doc2Vec similarity to the specific keywords of news articles and weighting the title and contents of news articles. We collect news articles from Naver politics category by web crawling in Java environment, preprocess them, extract topics using LDA modeling, and find similarities using Doc2Vec. To supplement Doc2Vec, we apply TF-IDF to obtain TC(Title Contents) weights for the title and contents of news articles. Then we combine Doc2Vec similarity and TC weight to generate TC weight-similarity and evaluate the similarity between words using PMI technique to confirm the keyword association.

• 전기학회논문지
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• 제66권1호
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• pp.82-88
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• 2017

Recently recommendation methods need personalization and diversity as well as accuracy whereas the traditional researches have been mainly focused on the accuracy of recommendation in terms of quality. The diversity of recommendation is also important to people in terms of quantity in addition to quality since people's desire for content consumption have been stronger rapidly than past. In this paper, we pay attention to similarity of data gathered simultaneously among different types of contents. With this motivation, we propose an enhanced recommendation method using correlation analysis with considering data similarity between two types of contents which are movie and music. Specifically, we regard folksonomy tags for music as correlated data of genres for movie even though they are different attributes depend on their contents. That is, we make result of new recommendation movie items through mapping music folksonomy tags to movie genres in addition to the recommendation items from the typical collaborative filtering. We evaluate effectiveness of our method by experiments with real data set. As the result of experimentation, we found that the diversity of recommendation could be extended by considering data similarity between music contents and movie contents.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.43-50
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• 2009

본 연구에서는 고유의 비디오 프레임의 특징 데이터를 추출하고 추출된 특징 데이터를 1차 신호로 생성하여 유사한 비디오 프레임 데이터를 검출하는 방법에 관하여 연구하였다. 비디오 간의 유사도 검출을 위하여 유사한 프레임간의 경계를 얻어낸 후 경계 범위 내에서 대표 프레임을 얻어낸다. 생성된 대표 프레임으로부터 blurring 된 프레임을 생성하고, DOG 값을 이용하여 특징 데이터를 추출한다. 이렇게 생성된 특징 데이터를 1차원 신호로 나열하고 콘텐츠 간 유사도를 비교한다. 실험 결과 잡음 첨가, 회전 변환, 크기 변환, 프레임 절삭, 프레임 제거 공격에 대해서도 유사도 수치 0.9 이상의 매우 강인한 특성을 나타냈다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.378-389
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• 2011

본 연구는 프랜차이즈 브랜드가 다양한 제품군으로 브랜드를 확장하는 상황에서 모브랜드 제품과 확장브랜드 제품간 유사성 차이를 살펴보고, 각 확장제품과 모브랜드 제품간 유사성이 확장브랜드에 대한 태도에 어떠한 영향을 미치는지 규명해 보고자 하였다. 연구결과, 제품간 유사성은 확장제품에 따라 다르게 나타났다. 또한, 유사성이 높은 제품과 낮은 제품간 인식적 태도 및 행동적 태도를 살펴 본 결과, 유사성이 높은 제품은 인식적 태도, 행동적 태도 모두 높게 나타났다. 한편, 음식속성 유사성이 기술적 유사성에 비해 태도에 미치는 영향이 높은 것으로 나타났다. 이러한 연구결과들은 프랜차이즈 브랜드의 브랜드확장전략에 있어서 중요한 시사점을 제시해 준다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.563-574
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• 2022

본 연구는 정치정보원이 다양화되면서 그동안 설득커뮤니케이션 영역에서 주목받지 못했던 정보원의 속성을 정치 콘텐츠를 노출시키는 정치 유튜버에 적용해 그 영향력을 분석하였다. 이를 위해 전국의 20세 이상 성인남녀 326명을 대상으로 국내 여론조사 기관을 통해 온라인 설문조사를 실시했다. 연구결과 정치 유튜버의 유사성, 카리스마, 전문성의 순으로 해당 콘텐츠에 대한 시청자의 태도에 긍정적인 영향을 끼쳤다. 콘텐츠를 통해 노출되는 정치인/정당에 대한 태도에는 정치 유튜버의 친숙성, 카리스마, 유사성, 매력성, 신뢰성 순으로 긍정적인 영향을 미쳤다. 유튜브를 통해 노출되는 정치콘텐츠의 경우 콘텐츠에 대한 태도와 그 콘텐츠에 등장하는 정치인/정당에 대한 태도에 영향을 미치는 속성이 다르게 나타났으며, 콘텐츠에 대한 태도는 정치인/정당에 대한 태도와 이들에 대한 지지에 긍정적인 영향을 미쳤다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제10권2호
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• pp.281-292
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• 2011

Many online stores provide relevant products in product pages or other pages to attract customer interests. Association rules based on customer purchases and personalized recommendations are most prominently used ways of providing relevant products. Though there have been many studies to apply tags of products as metadata of the products, there are few studies to investigate contents similarities between the products and the suggested products. Thus, this study collects books in purchase associations and their tags in Amazon.com and assesses the similarities between the books. We found out that the contents similarities based on tags are similar among business, literature, and computer networks. And the similarity is also similar among the relevant books that have different ranks.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제19권1호
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• pp.1-24
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• 2009

비와 닮음의 활용은 고대로부터 일상생활에서 필요한 것들이었고, 유클리드 원론에서도 제 5권에서는 비를 제6권에서는 닮음을 다루고 있다. 본 연구에서는 우리나라 교과서에서 취급하고 있는 비와 닮음의 내용을 유클리드 원론, 일본, 미국의 교과서에서 취급하고 있는 내용들과 비교 분석하였는데, 도입 방법과 내용 전개 방법에 서로 차이가 있음을 알 수 있다. 우리나라의 교과서에서는 비를 도입하면서 미국 일본과 달리 비에 대한 정의 없이 보기 문제를 통해 비를 나타냈으며, 닮음에서는 우리나라와 일본의 교과서가 미국의 교과서와 달리 삼각형의 닮음조건과 삼각형의 변과 한 변에 평행인 선분에 의한 비의 관계를 다루는 순서가 다르며 삼각형의 닮음조건을 직관적으로 증명 없이 공준처럼 사용하고 있다. 이와 같은 도입 방법과 내용 전개 그리고 내용 전개 순서의 차이에 따른 학습지도는 학생들의 수준에 의해 학습내용 이해와 활용에 많은 영향을 줄 수 있다. 보다 바람직한 수학 교육을 위해 현행 모든 교과서와 같이 학습 내용을 일률적인 방법으로 취급하는 것 보다 학생들의 수준을 생각한 다양한 방법으로 취급한 교과서를 제공하는 것이 필요하다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제54차 하계학술대회논문집 24권2호
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• pp.219-220
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• 2016

본 논문에서는 컴퓨터비전 기술 기반의 라이브러리를 이용해 미아 얼굴 정보를 중심으로 매칭을 하는 시스템으로서, 미아 데이터베이스에 등록된 얼굴과 유사한 미아를 정확도 순으로 배열해 주는 시스템을 개발한다. 이는 기존의 텍스트 정보 중심의 미아에 대한 정보 등록 및 조회를 하게 되었을 때 발생하는 정보의 부정확성 등의 문제점을 해결하고 편하고 빠르고 정확하게 정보 입력과 매칭을 함으로써 골든 타임 안에 미아를 찾을 수 있는 장점이 있다.

• International Journal of Contents
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• 제13권4호
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• pp.70-79
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• 2017

Images are an important element in patents and many experts use images to analyze a patent or to check differences between patents. However, there is little research on image analysis for patents partly because image processing is an advanced technology and typically patent images consist of visual parts as well as of text and numbers. This study suggests two methods for using image processing; the Scale Invariant Feature Transform(SIFT) algorithm and Optical Character Recognition(OCR). The first method which works with SIFT uses image feature points. Through feature matching, it can be applied to calculate the similarity between documents containing these images. And in the second method, OCR is used to extract text from the images. By using numbers which are extracted from an image, it is possible to extract the corresponding related text within the text passages. Subsequently, document similarity can be calculated based on the extracted text. Through comparing the suggested methods and an existing method based only on text for calculating the similarity, the feasibility is achieved. Additionally, the correlation between both the similarity measures is low which shows that they capture different aspects of the patent content.