• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권1호
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• pp.25-40
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• 2023

추천 시스템은 지능적인 자동 결정을 생성하기 위해 사용자가 자주 사용한다. 영화 추천 시스템의 연구에서, 기존 접근 방식은 협업 및 콘텐츠 기반 필터링 기술을 사용한다. 협업 필터링은 사용자 유사성을 고려하는 반면, 콘텐츠 기반 필터링은 단일 사용자의 활동에 중점을 두고 있다. 또한 협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링을 결합한 혼합 필터링 접근법은 서로의 한계를 보완하기 위해 사용되고 있다. 최근엔 더 나은 추천 서비스를 제공하기 위해 사용자 간의 유사성을 찾는데 몇 가지 AI 기반 유사성 기법을 사용하고 있다. 본 논문은 기존의 다양한 영화 추천 시스템과 문제점 분석을 통해 가능한 해결책을 도출하여 유용한 확장 방안을 제공하는 것을 목표로 한다.

• 한국언론정보학보
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• 제51권
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• pp.47-64
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• 2010

한국의 극장용 영화 시장은 국내 제작 영화와 해외 수입 영화 간 차별화된 경쟁이 발생되는 시장이다. 본 연구는 국내 극장용 영화 시장에서 국내 제작 영화와 해외 수입 영화 간의 장르 차별화가 어떻게 발생하고 있는지를 3가지 차원(관객 선호도, 제작 및 수입, 흥행 실적)에서 종합적으로 검증하였다. 분석 결과 첫째, 한국 영화 선호 관객들은 '문화적 스토리 중심 장르'에 대한 선호도가, 외국 영화 선호 관객들은 '고제작비 투입 중심 장르'에 대한 선호도가 높은 것으로 나타났다. 둘째, 외국 영화는 '고제작비 투입 중심 장르'인 액션/전쟁 장르가 많이 수입되기는 하였지만, 동시에 저비용 장르인 코미디와 드라마/멜로 장르 또한 다수 수입되고 있었다. 그에 비해 한국 영화는 코미디와 드라마/멜로 장르에 편중되어 제작되고 있다. 셋째, 한국 영화의 흥행은 주로 코미디와 드라마/멜로 장르가 흥행하였고, 외국 영화는 액션과 SF/판타지를 중심으로 흥행하였다. 이러한 분석결과는 한국 영화의 제작과 흥행이 문화적 투입 요소가 높은 장르를 중심으로 차별화된 분포를 보이고 있음을 제시한다. 이러한 분석 결과는 한국 영화 시장의 다양성 확보를 위한 정책적 지원 논의와 산업적 측면에서 영화 기획 전략에 있어 함의를 제공할 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.532-535
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• 2008

디지털 콘텐츠의 대부분을 차지하는 동영상에 대한 검색 서비스가 필수 기능으로 대두되고 있으며, 검색 서비스를 수행하는 시스템은 최신 기술을 접목시켜 보다 지능적이고, 의미적인 검색을 할 수 있는 검색 엔진이나 지능형 검색 기법 등의 필요성이 점차 증대되고 있다. 이에 본 논문에서는 디지털 콘텐츠 데이터에 대한 특성요소 분석 및 검색 기술과 구현, 감성어휘기반 분석 및 검색 방안을 위해 멀티미디어 콘텐츠 데이터의 구조 설계와 분석 관리 도구 및 의미론적 특성요소 추출기술과 콘텐츠 내 컬러 정보 기반 감성처리 알고리즘을 제안하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권2S호
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• pp.577-593
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• 2000

A distributed video-on-demand (VoD) system is one where collection of video data is located at dispersed sites across a computer network. In a single site environment, a local video server retrieves video data from its local storage device. However, in the setting of a distributed VoD system, when a customer requests a movie from the local server, the server may need to interact with other servers located across the network. In this paper, we present three types of presentation plans that a local server must construct in order to satisfy the customer request. Informally speaking, a presentation plan is a temporally synchronized detailed sequence of steps that the local server must perform for presenting the requested movie to the customer. This involves obtaining commitments from other video servers, obtaining commitments from the network service provider, as well as making commitments of local resources, within the limitations of available bandwidth, available buffer, and customer data consumption rates. Furthermore, for evaluating the goodness of a presentation plan, we introduce two measures of optimality for presentation plans: minimizing wait time for a customer, and minimizing access bandwidth is used. We develop algorithms to compute optimal presentation plans for all three types, and carry out extensive experiments to compare their performance. We have also mathematically proved certain results for the presentation plans that had previously been verified experimentally in the literature.

• 산업경영시스템학회지
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• 제41권4호
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• pp.131-137
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• 2018

People write reviews of numerous products or services on the Internet, in their blogs or community bulletin boards. These unstructured data contain important emotions and opinions about the author's product or service, which can provide important information for future product design or marketing. However, this text-based information cannot be evaluated quantitatively, and thus they are difficult to apply to mathematical models or optimization problems for product design and improvement. Therefore, this study proposes a method to quantitatively extract user's opinion or preference about a specific product or service by utilizing a lot of text-based information existing on the Internet or online. The extracted unstructured text information is decomposed into basic unit words, and positive rate is evaluated by using existing emotional dictionaries and additional lists proposed in this study. This can be a way to effectively utilize unstructured text data, which is being generated and stored in vast quantities, in product or service design. Finally, to verify the effectiveness of the proposed method, a case study was conducted using movie review data retrieved from a portal website. By comparing the positive rates calculated by the proposed framework with user ratings for movies, a guideline on text mining based evaluation of unstructured data is provided.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.89-96
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• 2009

이미지나 동영상은 텍스트보다도 많은 정보를 함축하고 있기 때문에 이를 추출해내고 분석하는 일은 매우 중요한 일이 되고 있다. 본 연구에서는 동영상에서 사람의 얼굴을 검출하고, 눈의 영역이 확인된 이미지를 이용하여 눈의 개폐와 눈동자의 위치를 판단하는 방법을 제시하였다. 색상을 흑백으로 양극화하고 수평화하여 이미지를 정규화한 후, 눈가의 수평, 수직의 모서리 점들을 파악하여 측정치를 얻어낸다. 이를 통하여 눈의 개폐와 눈동자의 위치를 판단한다. 동영상에서 얻어낸 임의의 52개의 눈 이미지를 실험대상으로 처리하여 눈의 개폐를 98% 검출하고 95%의 정확도로 눈동자 위치를 판단하는 실험결과를 얻었다.

• 산업융합연구
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• 제20권4호
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• pp.31-37
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• 2022

영화 시장에서 흥행을 기록하는데 어떤 요인들이 영향을 미치는지에 대한 연구는 관련 산업의 리스크를 줄이고 영화 산업을 발전시키는데 매우 중요하다. 본 연구에서는 영화흥행에 영향이 있는 독립변수들의 상관의 정도를 찾아내기 위해서 먼저 AHP 기법을 이용한 영화전문가들에 대한 설문조사를 실시하여 측정요인별 중요도를 평가하였다. 또한, 스마트폰 보급과 사용의 증가로 검색 포털 및 SNS 관련 빅데이터에서 도출된 요인이 영화흥행에 영향을 미칠 것이라는 가설을 설정하였다. 그리고 앞에서 언급한 전문가 서베이 정보와 빅데이터를 모두 반영한 예측모형을 제안하였다. 제안한 모형의 예측의 정확도를 알아보기 위해 실 데이터를 가지고 검증한 결과 기존모형보다 향상됨(10.5%)을 확인하였다. 따라서 제안한 모형은 영화제작사 및 배급사들의 의사 결정에 도움이 될 것이라 판단된다.

• KNOM Review
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• 제24권1호
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• pp.20-28
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• 2021

소셜 미디어 애플리케이션 및 모바일 장치의 광범위한 사용으로 인해 데이터 트래픽이 지속해서 증가하고 있다. 소셜 미디어 애플리케이션은 끝없이 많은 양의 멀티미디어 트래픽, 특히 비디오 트래픽을 생성하고 있다. YouTube, Daily Motion 및 Netflix와 같은 많은 소셜 미디어 플랫폼이 생성하는 것이다. 이러한 플랫폼에서는 다른 비디오와 비교하여 몇 개의 인기 비디오가 여러 번 요청된다. 이러한 인기 있는 비디오는 지속적인 사용자 요구 사항을 충족하기 위해 사용자 주변에 캐시해야 한다. MEC는 일관된 사용자 요구와 사용자 근접 캐시를 위한 필수 패러다임으로 부상했다. 시간에 따라 사용자 요구 패턴이 어떻게 달라지는지를 이해하는 것이 과제이다. 본 논문은 공개 데이터셋인 MovieLens 20M, MovieLens 100K, The Movies Dataset 3개를 분석하여 시간에 따른 사용자 요청 패턴을 찾는다. 모든 데이터셋의 시간별, 일별, 월별 및 연간 추세를 확인할 수 있다. MEC 기반 비디오 캐시 시나리오에서 사용자 요청 패턴을 분석 및 생성함으로써, 많은 연구에서 사용될 수 있을 것이다.

• 한국언론정보학보
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• 제34권
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• pp.196-243
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• 2006

1990년대 말부터 시작된 한국 대중문화의 유행현상은 "한류(韓流)"라는 이름으로 중국 및 범아시아 지역에 퍼져나가고 있다. 그러나 "한류"에 대한 지금까지의 논의는 경제 논리의 수준에서 한정적인 연구들이 성행해 왔다. 이에 본 연구는 기존의 논의에 문제를 제기하고 대상이 되는 한국의 대중문화 콘텐츠와 이를 받아들이고 있는 수용자들의 대상에 대한 이해를 알아보는 것이 "한류"의 정체성을 밝히는 것임을 주장한다. 이를 위해 중국 인터넷 이용자들의 한국 영화 <엽기적인 그녀>에 대한 이해를 알아보고 문화교차 연구의 한 가지 사례 제시를 주된 목적으로 하였다. 영화<엽기적인 그녀>에 대한 중국 인터넷 이용자의 관람후기 게시판을 분석한 결과 반응의 특징을 크게 다섯 가지로 나눌 수 있었다. 영화의 현실감과 감정의 세밀하고 현실적인 묘사, 남자 주인공이 보여주는 순수하고 자기희생적인 태도에 대한 호감, 다른 영화에서 보여주지 못한 새로운 느낌을 받는다는 의견, 배역의 개성에 호감, "엽기적 행동"에 대한 거부감을 나타내는 의견이 있었다. 이 영화가 "한류"와 한국의 이미지에 어떠한 영향을 미쳤는지 분석한 결과 긍정적인 의견이 많았지만 이면에 저항감도 적지 않았다. 또한 중국 인터넷 이용자들과 한국 인터넷 이용자의 이 영화에 대한 이해를 비교해본 결과 한국의 인터넷 이용자들은 영화의 희극성을, 중국 인터넷 이용자들은 현실적이고 신선하다는 의견이 상대적으로 많았다. 결론적으로 중국의 인터넷 이용자는 이 영화에 대해 신선함과 현실감, 창의성, 내면의 감동에 이끌려 호감을 갖는 것이지 겉으로 드러난 형식이나 방식에 이끌리는 것은 아니라는 것을 보여준다. 또한 중국의 인터넷 이용자들은 이 영화를 한국의 인터넷 이용자와 다르게 이해하고 있으며 이러한 차이는 구성주의와 해석학에서 이야기하는 사회문화적, 역사적 상황이 다른 문화에서는 같은 대상에 대한 이해가 달라질 수도 있다는 예시를 보여준 것이다. 이렇듯 "한류"의 정체성을 파악하기 위해서는 우선 각 문화의 다양성과 특수성에 대한 연구가 선행되어야 하고 현재의 우리와 다른 사람들 사이에 진행되고 있는 문화적 욕구들이 어떻게 생성되고 있는지 현장에서 연구할 필요가 있다. 덧붙여 한국의 대중문화가 이러한 욕구에 잘 부합되고 있는지, 새로운 무엇을 만들어 내고 있지는 않은지 연구할 필요성을 절실히 느낀다.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.953-960
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• 2016

온라인 시스템이 활성화 되고 접근 가능한 정보의 양이 늘어나면서 추천 시스템의 영향력 또한 커지고 있다. 하지만 일부 악의적인 유저들의 공격으로 인해 시스템에 대한 신뢰도를 저하시키고 조작하려는 시도가 늘고 있다. 본 연구팀은 해당 리뷰에 대한 공감, 비공감 비율을 분석하고 이를 추천 시스템에 적용함으로써 추천 시스템의 성능을 향상시키고 강건한 시스템을 유지할 수 있는 방법을 제안한다. 실제 영화 데이터를 수집하여 적용해 본 결과 기존의 추천 시스템보다 향상된 성능을 보였다.