• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.07a
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• pp.275-278
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• 2013

영화의 흥행 요소를 파악하여 영화의 흥행 여부를 예측하는 것은 영화의 수익성 부분에서 아주 중요하다. 영화 시장이 과거와는 다르게 증가함에 따라, 다양한 영화 흥행에 관한 예측 연구들이 개발되었다. 본 논문에서는 영화 흥행 요소들을 수집하고 다중회귀 분석을 통해서 유의수준을 만족하는 흥행 요소들을 선택한다. 그 후, 이러한 요소들을 예측 방법들의 입력값으로 사용하여 영화 흥행을 예측한다. 성능을 비교하기 위해 본 논문에서 제안한 방법과 현재 개발된 영화 흥행 예측 방법(다중회귀, 의사결정트리, 인공신경망)들을 정확도와 평균제곱근오차를 통해 예측 모형의 성능을 비교한다. 그 결과, 다중 회귀 분석을 통해 유의한 흥행요소들만을 고려한 예측 방법의 정확도가 모든 흥행 요소들을 고려한 예측 방법보다 평균 8.2% 향상되었고, 현재까지 개발된 영화 흥행 예측 방법보다 더 높은 예측 성능을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.399-400
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• 2018

해마다 방대한 양의 콘텐츠가 쏟아져 나오는 현재의 콘텐츠 시장은 '즐길 거리'가 차고 넘치는, 수요보다 공급이 많은 시장이다. 이러한 환경에서 소비자가 자신의 취향에 맞는 콘텐츠를 쉽고 빠르게 찾을 수 있게 하는 맞춤형 콘텐츠 제공의 측면에서 빅데이터의 효율적인 활용은 중요하다. 더 나아가 콘텐츠의 소비 단계 뿐만 아니라 기획 및 제작 단계에서도 빅데이터는 소비자가 흥미를 느낄만한 콘텐츠를 미리 예측하며, 성공 가능성 높은 콘텐츠를 기획 및 제작할 수 있게 하는데 기인하는 중요한 핵심 요소이다. 이미 게임, 영상, 음악 등의 분야에서는 개인의 기호와 취향에 맞춤화된 콘텐츠를 제공하거나 소비자에게 더 인기를 얻을 수 있는 콘텐츠 기획 및 개발에 빅데이터를 활용하고 있으며, 앞으로는 더욱 다양한 장르에서 빅데이터 활용 사례가 증가할 전망이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.319-321
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• 2002

협력적 추천 알고리즘의 성능향상을 위한 많은 연구들이 진행되고 연구 결과로 다양한 협력적 추천 기법들이 제안되고 있다. 이러한 연구에서는 EachMovie, MovieLens등의 선호도(Rating) 값을 기반으로 하는 데이터를 대상으로 추천의 효율을 높이고자 하고 있다. 그러나 실세계에서 우리가 얻을 수 있는 원 거래 데이터(Raw Transaction Data)는 선호도 값을 갖고 있지 않다. 따라서 실세계의 구매 데이터에 효과적인 추천을 하기 위해서는 기존의 선호도 기반 알고리즘이 아닌 구매 정보만을 기반으로 하는 변경된 협력적 추천 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 연관규칙 탐사 기법에서 사용하는 확신도(confidence)를 유사도식에 사용하고 이를 기반으로 선호도를 예측하는 구매 기반의 협력적 추천 알고리즘을 제안한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.10
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• pp.2421-2433
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• 1997

In this paper, based on the relative logical storage cost of each movie by the difference of service request probability, we propose and implement the SDU(Separate Data Use) method and the EDU(Existing Data Use) method to provide FF(Fast Forward) and FR(Fast Reverse) function in efficiently through analysing MPEG bit stream and frame characteristics. By selecting and applying the FF/FR function providing method based on the service request probability of movie, the proposed method can reduce the cost of FF/FR functions for total serviced movies.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1134-1137
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• 2015

'영화 시나리오를 기반으로 영화를 어떻게 추천할 수 있는가'에서 본 논문에서는 전통적인 사회관계망 분석 지표 중 그래프의 평균 길이와 평균 군집도 그리고 밀도를 이용하여 3차원의 데이터 집합을 산출했고, 산출한 데이터 집합을 기반으로 k-means 군집화 알고리즘을 활용하여 각 k 값에 따른 영화를 추천해보았다. 그 결과 기타 여느 추천들과 다른 추천결과를 도출해냈다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.507-513
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• 2007

기존의 영화정보제공 시스템에서는 사용자에게 영화에 대한 정보를 전달할 때 단순히 새로운 영화에 대한 정보를 전달하는데 그치고 있다. 이러한 정보시스템은 사용자에 대한 기호나 성향을 고려하지 않기 때문에, 사용자에게 필요하고 적절한 정보를 제공하지 못하는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문은 정보 제공의 효율성을 높이기 위하여 사용자의 영화 선호도가 반영된 영화추천시스템을 설계 및 구현한다. 다양한 사용자로부터 수집한 기본정보에 데이터 분류도구를 적용하여 사용자에 대한 일정한 기호 또는 성향을 추출한다. 결과적으로 추출된 정보를 대상 사용자들에게 SMS로 제공하여 각자의 기호나 성향을 고려한 정보를 얻을 수 있도록 한다.

• Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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• v.14 no.4
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• pp.149-154
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• 2018

A game story that used to be free needs a work of concrete and artificial organizing and arranging these days. This is because a game story is frequently made into a new genre such as a movie or an animation. As shown in many previous studies, most of the movies made from successful digital games failed to receive satisfying box office results. To overcome this, narratively completed storytelling should be presented from the development phase of a game. The methods are as follows: It is necessary to maximize the synergy effect through the interaction between storytelling experts, game developers, animators, and movie producers in developing a game. This will help to create a game with more sophisticated and complete narrative structure than now. It is necessary to secure the diversification of game genres. Currently in Korea, online games are unusually leading the game industry. PC games or console games are more advantageous than online games for putting a finished narrative structure into a game.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.964-965
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• 2013

본 연구에서는 사용자의 감성 정보를 기반으로 한 영화 추천 시스템을 설계 및 구현하였다. 이를 위하여 영화 리뷰에서 기본적인 4가지 감성을 뜻하는 단어를 추출 및 분류하고, MovieLens Dataset의 메타데이터에 추가한 후 협업 필터링을 사용하여 영화를 추천한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.373-375
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• 2023

본 논문에서는 멀티 레이블을 이용한 CNN 구조 활용과 NLP 학습을 이용하여 한국 영화의 장르를 예측하는 방법을 제안한다. 포스터는 영화의 전반적인 내용을 한눈에 알아볼 수 있게 하는 매체이기 때문에 다양한 요소들로 구성되어 있다. 합성곱 신경망(Convolutional neural network)을 활용해, 한국 영화 포스터가 가지는 특징들을 추출하여 영화 장르 분류를 진행하였다. 하지만, 영화의 경우 감독이 생각하는 장르와 관객이 영화를 봤을 때, 느끼는 장르가 다를 수 있다. 그렇기 때문에 장르 예측에 있어서 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 합성곱 신경망 활용뿐만 아니라, 자연어 처리(Natural Language Processing)를 같이 활용한 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.522-523
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• 2023

CTR(Click Through Rate) 예측은 사용자가 광고나 아이템을 클릭할 확률을 예측하는 데 사용되는 용어로, 광고 분야에서 중요한 연구 분야로 자리 잡았다. 인터넷 데이터의 양이 증가함에 따라, 전통적인 피쳐 엔지니어링의 인건비는 계속해서 상승하고 있다. 특징 상호 작용에 대한 의존도를 줄이기 위해, 본 논문은 TMH(Two-Tower Multi-Headed Attention Neural Network) 접근법이라고 하는 명시적인 특징 상호 작용과 암시적인 특징 상호 작용을 결합한 융합 모델을 제안한다. CTR 예측에서 TMH 의 효과를 평가하기 위해 3 개의 실제 데이터 세트를 사용하여 많은 수의 실험을 수행하였다. 성능은 3 개의 데이터 세트에서 0.12%, 0.41% 및 0.68%으로 향상되었다.