• 제목/요약/키워드: Contents Similarity

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Exploring Simultaneous Presentation in Online Restaurant Reviews: An Analysis of Textual and Visual Content

  • Lin Li;Gang Ren;Taeho Hong;Sung-Byung Yang
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제29권2호
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    • pp.181-202
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    • 2019
  • The purpose of this study is to explore the effect of different types of simultaneous presentation (i.e., reviewer information, textual and visual content, and similarity between textual-visual contents) on review usefulness and review enjoyment in online restaurant reviews (ORRs), as they are interrelated yet have rarely been examined together in previous research. By using Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling and state-of-the-art machine learning (ML) methodologies, we found that review readability in textual content and salient objects in images in visual content have a significant impact on both review usefulness and review enjoyment. Moreover, similarity between textual-visual contents was found to be a major factor in determining review usefulness but not review enjoyment. As for reviewer information, reputation, expertise, and location of residence, these were found to be significantly related to review enjoyment. This study contributes to the body of knowledge on ORRs and provides valuable implications for general users and managers in the hospitality and tourism industries.

비교이론이 리더-구성원 교환이론과 직장 내 일탈행위에 미치는 영향 (The Effect of Perceived Similarity on Leader-member Exchange and Deviant Workplace Behavior)

  • 김수경
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제20권7호
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    • pp.629-635
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    • 2020
  • 본 연구는 서비스업에 종사하는 238명의 종업원을 대상으로 조직 내 인식된 유사함, 리더-구성원 교환이론, 시기심과 직장 내 일탈행위와의 관계를 사회비교이론을 토대로 실증적으로 분석하였다. 상향비교에 초점을 맞춘 연구분석 결과, 상향비교에 초점을 맞추어, 리더-구성원 교환이 상위에 있는 동료와 본인을 비교하는 종업원은 리더-구성원 교환이 하위에 머물 수 있다는 결과가 나왔고, 이들의 시기심은 비교이론와 리더-구성원 교환이론에 영향을 미치는 것으로 드러났다. 연구 결과를 보면 시기심은 리더-구성원 교환이론과 직장 내 일탈행위에 영향을 주고, 또한 시기심은 하위 리더-구성원 교환이론과 관계가 있는 것으로 나타났다. 조직 내 부정적인 감정이 조직에 미치는 영향에 관한 연구가 미비한 실정을 감안하면 본 연구는 감정과 리더십, 성과분야의 연구에 긍정적인 기여를 할 것으로 기대된다.

레시피 연결망에서 요리 난이도 및 유사성 분석 (Analyzing the Difficulty and Similarity of Cooking in the Recipe Network)

  • 김수도;이윤정;윤성민;조환규
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제16권8호
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    • pp.160-168
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    • 2016
  • 인터넷을 통해 공개되고 있는 요리 레시피에 대한 분류 및 평가는 작성자의 문화적 배경, 요리능력, 요리 경험, 선호도 등 주관적 기준에 따라 제시되고 있다. 이 연구에서는 요리 난이도를 측정하기 위한 척도로서 정보 엔트로피 개념을 통해 객관화한다. 또한 요리의 공통 엔트로피를 계산하여 레시피 사이의 유사성을 측정하고, 레시피를 개체로 하는 유사도 기반의 사회연결망을 생성한다. 요리난이도를 측정한 결과, 동태해물찜(한식), 베지테리안 라자냐(이탈리아) 등은 요리난이도 측면에서 가장 어려운 요리로, 초고추장(한식)과 두부스테이크(이탈리아)는 가장 쉬운 요리로 나타났고, 레시피 연결망의 거리공간을 통해 한식과 아시아 요리는 유사성이 높은 것을 확인할 수 있었다. 또한 활용적 측면에서 특정 요리와 유사한 요리는 무엇인지, 요리를 대체할 수 있는 유사한 요리 그룹은 어떤 것이 있는지, 요리용이성 관점에서 식단을 준비할 때 가장 합리적인 계획은 무엇인지를 보여주었다.

AAM과 가버 특징 벡터를 이용한 강인한 얼굴 인식 시스템 (Robust Face Recognition System using AAM and Gabor Feature Vectors)

  • 김상훈;정수환;전승선;김재민;조성원;정선태
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제7권2호
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    • pp.1-10
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    • 2007
  • 본 논문에서는 AAM(Active Appearance Model)과 가버 특징 벡터를 이용한 얼굴 인식 시스템을 제안한다. 가버 특징 벡터를 사용하는 대표적인 얼굴 인식 알고리즘인 EBGM(Elastic Bunch Graph Matching)은 가버 특징 벡터를 추출하기 위해 얼굴 특징점들의 검출을 필요로 한다. 그런데, EBGM에서 사용되는 얼굴 특징점 검출 방법은 가버젯 유사도에 기반하는데 이는 초기점에 민감하다. 잘못된 특징점 검출은 얼굴 인식에 영향을 미친다. AAM은 얼굴 특징점 검출에 효과적인 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 AAM으로 얼굴 특징점들을 대략적으로 추정하고 추정된 특징점들을 초기점으로 하여 가버젯 유사도 기반 특징점 검출방법으로 특징점 검출을 정교화하는 얼굴 특징점 검출 방법과 이에 기반한 얼굴 인식 시스템을 제안한다. 실험을 통해 제안된 특징점 검출 방법을 사용한 얼굴 인식 시스템이 EBGM과 같이 기존 가버젯 유사도만의 얼굴 특징점 검출을 이용한 얼굴 인식 시스템보다 더 나은 성능 개선을 보임을 실험을 통해 확인하였다.

분류 속성과 Naive Bayesian을 이용한 사용자와 아이템 기반의 협력적 필터링 (User and Item based Collaborative Filtering Using Classification Property Naive Bayesian)

  • 김종훈;김용집;임기욱;이정현;정경용
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제7권11호
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    • pp.23-33
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    • 2007
  • 협력적 필터링은 피어슨 상관 계수에 의해 유사도를 구하고, 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 아이템에 대한 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 및 확장성의 문제를 가지고 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 아이템 기반 협력적 필터링이 실용화되었으나 아이템의 속성을 반영하지는 못한다. 본 논문에서는 기존 추천 시스템의 문제점을 보완하기 위하여 분류 속성과 Naive Bayesian을 이용한 사용자와 아이템 기반의 협력적 필터링을 제안하였다. 제안한 방법에서는 희박성 문제를 해결하기 위하여 명시적 데이터에 기반한 아이템 유사도와 묵시적 데이터에 기반한 사용자 유사도를 복합적으로 참조한다. 참조 결과에 대해 Naive Bayesian을 적용한다. 또한 속성을 반영하기 위해 아이템 분류속성간의 유사관계 순위를 아이템 유사도 계산에 반영함으로써 정확성을 높일 수 있었다.

음악 특징점간의 유사도 측정을 이용한 동일음원 인식 방법 (Same music file recognition method by using similarity measurement among music feature data)

  • 성보경;정명범;고일주
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제13권3호
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    • pp.99-106
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    • 2008
  • 최근 다양한 분야에서(웹 포털, 유료 음원서비스 등) 디지털 음악의 검색이 사용되고 있다. 기존의 디지털 음악의 검색은 음악 데이터에 포함된 자체 메타 정보를 이용하여 이루어진다. 하지만 메타 정보가 다르게 작성되었거나 작성되지 않은 경우 정확한 검색은 어렵다. 요즘 이러한 문제의 보완 방안으로 음악자체를 이용하는 내용기반정보 검색 기법에 대한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 음악의 파형에서 추출된 특징 정보간의 유사도 측정을 통하여 동일음원을 인식하는 방법에 대해 논하고자 한다. 디지털 음악의 특징 정보는 단순화시킨 MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficient)를 이용하여 음악의 파형으로부터 추출하였다. 디지털 음악간의 유사도는 Vision 및 Speech Recognition 분야에서 사용되던 DTW (Dynamic Time Warping) 기법을 활용하여 측정하였다. 제안된 동일 음원 인식 방법의 검증을 위한 같은 장르에서 무작위 추출된 1000곡에서 시행한 500번의 검색은 모두 성공했다. 검색에 사용된 500개의 디지털 오디오는 60개의 디지털음원을 압축방식과 비트율을 다르게 조합하여 만들었다. 실험의 결과로 DTW을 이용한 유사도 측정법이 동일음원을 인식할 수 있음을 증명하였다.

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비교이론을 조절변수로 한 리더-종사원 교환이론이 시기심과 직장 내 일탈 행위에 미치는 영향 (The Effect of Leader-member Exchange on Envy and Counterproductive Behaviors Moderated by Similarity)

  • 김수경;이정승
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제21권7호
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    • pp.671-677
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    • 2021
  • 본 연구의 목적은 리더-종사원 이론이 시기심과 직장 내 일탈 행위에 미치는 영향을 탐구/조사하고, 이때 인식된 유사함은 조절변수로 사용되었다. 특히, 리더-종사원 이론은 부정적인 측면에 초점을 맞추고 연구를 진행하였는데, 리더-종사원 이론과 시기심과의 관계, 그리고 시기심이 리더-종사원 이론과 직장 내 일탈 행위 사이의 매개 변수로 어떤 역할을 하고 있는지 등에 관해 연구하였다. 더 나아가, 종사원들의 인식된 유사함이 조절변수로서 시기심과 직장 내 일탈 행위에 미치는 영향 또한 분석하였다. 직장 내 일탈 행위가 조직에 매우 부정적인 영향을 끼치는 것을 고려하면, 본 연구는 왜 이 행위를 하는지에 대한 연구를 수행함으로써 의미가 있다고 볼 수 있다. 총 238명의 서비스 종사원이 본 연구에 참여하였고, 연구의 결과는 모두 연구 가설을 모두 채택하였다. 본 연구의 결과는 리더십의 실무적인 측면과 이론적인 측면에 모두 이바지할 것이고, 특히 매니저들이 그들의 종사원을 어떻게 대해야 하는지에 대해 중요한 의미를 부여할 것이다.

대용량 파일 전송 소프트웨어의 동일성 감정 방법 (Appraisal Method for Similarity of Large File Transfer Software)

  • 전병태
    • 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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    • 제17권1호
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    • pp.11-16
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    • 2021
  • 정보통신의 발달로 인하여 소프트웨어의 중요성이 증대되고 있으며, 이에 따른 소프트웨어 저작권 분쟁도 증가하는 추세에 있다. 본 논문은 제출된 프로그램들의 소스와 관련하여 프로그램 수행에 필요한 파일들을 감정범위로 하였다. 분석 대상인 대용량 파일 전송 솔루션 프로그램은 데이터에 대한 전자서명 및 암호화를 통하여 기밀성, 무결성, 사용자 인증, 부인방지 기능 등의 부가 기능을 제공하고 있다. 본 논문에서는 프로그램 A, 프로그램 B, 프로그램 C 3개에 대하여 분석을 수행한다. 프로그램 유사율을 산출하기 위하여 다음과 같은 내용을 분석한다. 패키지의 구조, 패키지 이름, 각 패키지 내 소스파일 이름, 소스파일 내 변수명, 함수명, 함수구현 소스코드, 제품의 환경변수 정보에 대하여 유사 여부를 분석하고 프로그램의 전체 유사율을 산출한다. 패키지 구조 및 패키지 이름이 일치되는 정도를 확인하기 위해, 폴더 구조를 비교하여 유사도 판단을 하였다. 또한 패키지 구조 및 패키지 이름이 어느 정도 일치하는지와 각 패키지 내 소스 파일(클래스) 이름이 어느 정도 일치하는지에 대한 분석을 하였다.

개인화된 소프트웨어 교육을 위한 콘텐츠 추천 기법 (Content Recommendation Techniques for Personalized Software Education)

  • 김완섭
    • 디지털융복합연구
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    • 제17권8호
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    • pp.95-104
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    • 2019
  • 최근 소프트웨어 교육이 4차 산업혁명의 핵심요소로 강조되고 있으며, 이러한 시대적 요구에 따라 많은 대학들이 전교생을 대상으로 하는 소프트웨어 교육을 강화하고 있다. 전교생을 대상으로 하는 SW교육 도입을 위해 온라인 콘텐츠의 활용은 효과적인 방안이라고 할 수 있다. 그러나 일률적인 온라인 콘텐츠의 제공은 학생들의 개별적인 특성(전공, 흥미, 이해력, 관심분야 등)을 고려하지 못하는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 불리언 형태의 시청이력 데이터 환경에서 콘텐츠 간의 방향성 있는 유사도를 활용하는 추천 기법을 제안한다. 연관규칙 분석의 확신도를 유사도 값으로 활용하는 새로운 아이템기반 추천 수식을 제안하여 국내의 실제 유료 콘텐츠 사이트의 데이터에 적용하였다. 실험 결과 코사인, 자카드 등의 전통적인 유사도 방식을 기반으로 하는 협력적 추천방식을 사용할 때 보다 추천 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다.

Automatic Music Summarization Using Vector Quantization and Segment Similarity

  • Kim, Sang-Ho;Kim, Sung-Tak;Kim, Hoi-Rin
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • 제27권2E호
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    • pp.51-56
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    • 2008
  • In this paper, we propose an effective method for music summarization which automatically extracts a representative part of the music by using signal processing technology. Proposed method uses a vector quantization technique to extract several segments which can be regarded as the most important contents in the music. In general, there is a repetitive pattern in music, and human usually recognizes the most important or catchy tune from the repetitive pattern. Thus the repetition which is extracted using segment similarity is considered to express a music summary. The segments extracted are again combined to generate a complete music summary. Experiments show the proposed method captures the main theme of the music more effectively than conventional methods. The experimental results also show that the proposed method could be used for real-time application since the processing time in generating music summary is much faster than other methods.