• 한국융합학회논문지
• /
• 제9권12호
• /
• pp.33-38
• /
• 2018

최근에 다양한 정보로부터 감정을 예측하여 청중에게 감독이 알리고자 하는 정보를 빠르게 전달하고자 한다. 또한, 청중은 감독의 의도를 대화 내용에 나타나는 대사뿐만 아니라, 영상내의 다양한 정보인 촬영 기법, 장면의 배경, 배경 음악 등을 통해 비대사 구간에서도 감정의 흐름을 이해하려고 한다. 본 논문에서는 대사와 같은 문맥의 상황뿐만 아니라, 촬영 영상에 담아낸 색상, 음향, 구도, 배치 등에 의해 표현된 정보를 혼합하여 감정을 추출하고자 한다. 즉, 다양한 감정 표현 기법을 대사 구간, 비대사 구간으로 나누어 학습하고 판별하여 영상의 완성도에 기여하고 새로운 변화에 빠르게 적용할 수 있는 감정 예측 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 감정 예측시스템이 변형된 n-gram 방식과 형태소 분석을 적용한 사례와 비교했을 때, 정확도는 약 5.1%, 0.4% 향상되었고, 재현율은 약 4.3%, 1.6% 향상되었다.

• 복식
• /
• 제52권4호
• /
• pp.75-85
• /
• 2002

The degree of involvement was known to shape the types of decision- process behavior of consumers. The types of information search would be influenced according to the degree of involvement. The purpose of this study was to find out the fashion information sources used in clothing purchase, and to clarify the interrelationship of clothing involvement and information sources. The middle and high school girls in Seoul were the subjects of the study. The information sources were classified into three types; marketer-oriented, internal and personal sources. Fashion informations spreaded by mass media were the most diversely used by teens. Among fashion information sources, ‘my own thoughts and experiences’ was counted as the most important one. And ‘interior and display of the shop’ was more important than the other marketer-oriented informations. Clothing involvement in the aspect of pleasure/symbol showed meaningful correlation with the information of ‘street fashion’, but in the aspect of fashion consciousness, ‘fashion of movie stars and celebrities’was the most significant information source. It seemed that ‘fashion articles in the magazines’ was used to reduce perceived risk in clothing purchase.

• 한국IT서비스학회지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.79-89
• /
• 2018

Sentiment analysis is a technique of text mining that extracts feelings of the person who wrote the sentence like movie review. The preliminary researches of sentiment analysis identify sentiments by using the dictionary which contains negative and positive words collected in advance. As researches on deep learning are actively carried out, sentiment analysis using deep learning model with morpheme or word unit has been done. However, this model has disadvantages in that the word dictionary varies according to the domain and the number of morphemes or words gets relatively larger than that of phonemes. Therefore, the size of the dictionary becomes large and the complexity of the model increases accordingly. We construct a sentiment analysis model using recurrent neural network by dividing input data into phoneme-level which is smaller than morpheme-level. To verify the performance, we use 30,000 movie reviews from the Korean biggest portal, Naver. Morpheme-level sentiment analysis model is also implemented and compared. As a result, the phoneme-level sentiment analysis model is superior to that of the morpheme-level, and in particular, the phoneme-level model using LSTM performs better than that of using GRU model. It is expected that Korean text processing based on a phoneme-level model can be applied to various text mining and language models.

• 대한불안의학회지
• /
• 제6권2호
• /
• pp.102-108
• /
• 2010

Objective : Although studies have explored responses to fear had been assessed using various psychophysiological methods, results have been inconsistent. The present study examined psychophysiological responses in healthy subjects after viewing fear stimuli in a video clip for set up future fear related psychophysiological studies. Methods : We monitored three psychophysiological variables (electroencephalography, skin temperature, and heart rate variability) in adults who watched either a control stimulus movie clip or a fear-inducing movie clip. Results : In 16 healthy adults, theta activity decreased significantly after the fear stimulus as compared to the normal stimulus. However the participants showed no differences in heart rate variability or skin temperature between the fear and normal control stimulus situations. Conclusion : In the limbic area, theta activity corresponds with information processing, integration into previous memories and long-term potentiation. In this study, we suggest decreased theta activity represents amygdalo-hippocampal activity, associated with fear, short-term memory, and memory extinction in the healthy adults. Further studies are needed to evaluate the interaction of fear, memory, and the pathophysiology of anxiety disorder in patient with anxiety disorders.

• Journal of Computing Science and Engineering
• /
• 제7권1호
• /
• pp.21-29
• /
• 2013

The introduction of recommender systems to existing online services is now practically inevitable, with the increasing number of items and users on online services. Popular recommender systems have successfully implemented satisfactory systems, which are usually based on collaborative filtering. However, collaborative filtering-based recommenders suffer from well-known problems, such as popularity bias, and the cold-start problem. In this paper, we propose an innovative collaborative-filtering based recommender system, which uses the concepts of Experts and Novices to create fine-grained recommendations that focus on being novel, while being kept relevant. Experts and Novices are defined using pre-made clusters of similar items, and the distribution of users' ratings among these clusters. Thus, in order to generate recommendations, the experts are found dynamically depending on the seed items of the novice. The proposed recommender system was built using the MovieLens 1 M dataset, and evaluated with novelty metrics. Results show that the proposed system outperforms matrix factorization methods according to discovery-based novelty metrics, and can be a solution to popularity bias and the cold-start problem, while still retaining collaborative filtering.

• Journal of Information Technology Applications and Management
• /
• 제30권4호
• /
• pp.29-38
• /
• 2023

A single-learner model which integrates the user's positive and negative perceptions is proposed by augmenting counterfactual data to the interaction data between users and items, which are mainly used in collaborative filtering in this study. The proposed CausRec showed superior performance compared to the existing NCF model in terms of F1 value and AUC in experiments using three published datasets: MovieLens 100K, Amazon Gift Card, and Amazon Magazine. Compared to the existing NCF model, the F1 and AUC values of CausRec showed 1.2% and 2.6% performance improvement in MovieLens 100K data, and 2.2% and 10% improvement in Amazon Gift Card data, respectively. In particular, in experiments using Amazon Magazine data, F1 and AUC values were improved by 11.7% and 21.9%, respectively, showing a significant performance improvement effect. The performance of CausRec is improved because both positive and negative perceptions of the item were reflected in the recommendation at the same time. It is judged that the proposed method was able to improve the performance of the collaborative filtering because it can simultaneously alleviate the sparsity and imbalance problems of the interaction data.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제48권1호
• /
• pp.80-89
• /
• 2011

본 논문에서는 동영상이 가지고 있는 컨텐츠를 보존하면서 영상의 크기를 조절할 수 있는 실시간 동영상 표가 변환 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 동영상 내의 연속하는 두 프레임 사이에 존재하는 상관성(correlation)을 이용하여, 이전 프레임의 seam 정보로부터 현재 프레임의 seam을 결정한다. 따라서, 전체 프레임들을 분석하지 않으면서도 컨텐츠의 떨림 현상을 발생시키지 않는다. 먼저, 전체 동영상 내에서 특정이 서로 비슷한 프레임들을 scene으로 구분하고, 각 scene 내의 첫번째 프레임은 정지영상의 seam carving을 사용하여 최대한 컨텐츠를 보존할 수 있도록 크기를 변환한다. 이 때, 영상의 크기를 변환하기 위해 추출한 seam에 대한 정보를 저장하고 그 이후의 프레임들은 이전 프레임에서 저장된 seam 정보를 참조하여 프레임 단위로 영상의 크기를 조절한다. 실험 결과는 제안하는 방법이 처리 속도와 메모리 사용량 면에서 실시간 처리에 적합하고, 영상이 가지고 있는 컨텐츠를 보전하면서 영상의 크기를 조절할 수 있음을 보여준다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제5권6호
• /
• pp.193-208
• /
• 2005

본 논문은 일제식민지 시기에 출발한 초창기 한국영화비평에 관한 연구로, 조선영화비평의 전개와 양상과 의미 그리고 한국근대영화비평사의 한 축으로서의 영화운동론을 고찰하고 있다. 조선영화의 출발점이 라고 할 수 있는 '연쇄극(kino-drama)' 시대에는 문명의 유입과 근대의식의 흐름에 젖어 역시 계몽주의적 영화관이 팽배하였고, 그 이후 무성영화의 시대로 접어들면서 영화본질 자체에 대한 관심증대로 영화라는 형식과 예술성 추구로서의 비평적 기조가 형성되면서 리얼리티와 재현의 문제 등 비평의 기준과 논쟁점이 다양하게 제기되면서 비평이 변모, 발전되었다. 또한 1920년대 중반부터 30년대 중반까지 지속된 프롤레타리아 영화운동론, 일명 카프(KAPF)영화운동은 당시 영화이론과 평론계를 주도하면서 조선영화계 전반에 큰 영향을 주어 선구자적인 모습을 보였다. 이들이 주장한 영화관은 볼셰비키적 대중화론과 변증법적 유물사관에 의한 계급적 영화로, 이들이 보여준 비평은 외국영화에 대한 정보와 이론소개, 영화조직과 강령 그리고 상영과 실천에 대한 여러 가지 방안제시 등 일정한 기여와 평가를 받을 만하다고 하겠다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
• /
• 제15권8호
• /
• pp.117-130
• /
• 2021

COVID-19의 감염 우려와 함께 정부의 사회적 거리두기 정책으로 인하여 실외 여가활동의 제약이 커지고 있다. 이처럼 실외 여가활동이 줄어들고 실내 여가활동이 증가하는 상황에 주목하여, 이 연구의 목적은 COVID-19의 신규 확진자 수가 영화 VOD 시청 건수에 미치는 영향을 관계를 살펴보는 것이다. 이 연구는 2020년 2월 18일부터 2021년 1월 31일까지의 348일을 대상으로 시계열 분석을 진행하였으며, 데이터는 영화진흥위원회에서 제공하고 있는 실제 일별 영화 VOD 시청 건수와 질병관리청에서 제공하는 일일 확진자 수를 수집하였다. 분석 결과, COVID-19 확진자 수는 일별 영화 VOD 시청 건수에 통계적으로 유의미한 영향을 주었다. 이러한 결과는 COVID-19 확진자가 많은 날일수록 영화 VOD 시청건수가 증가하였음을 의미한다. 기존 연구들이 COVID-19의 확산과 전반적인 실내 여가활동 간의 관계를 살펴본 것에 비해, 이 연구는 특정 실내 여가활동에 미치는 영향을 분석한 연구로써 학술적으로 의미가 있다. 한편, 이 연구의 실무적 시사점은 다음과 같다. 연구 결과에 따르면, 전염병 등 실내 여가생활이 강제되는 상황이 되었을 때, 사회적으로 가장 이슈가 되는 이벤트를 기반으로 효율적인 프로모션이 가능하다는 것을 알려준다. 또한, 본 연구 결과는 기후나 계절을 고려한 장기적인 관점의 프로모션보다는 상황 변화에 민첩하게 대응하는 형태의 프로모션의 성공 가능성이 크다는 것을 알 수 있다. 본 연구는 자료의 한계상 PPV만을 기준으로 연구가 진행되었으나, 향후에는 PPM, S-VOD 등 다양한 과금 형태를 고려하여 정교한 후속 연구가 필요하다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제23권8호
• /
• pp.101-106
• /
• 2023

In this busy world actually stress is continuously grow up in research and monitoring social websites. The social interaction is a process by which people act and react in relation with each other like play, fight, dance we can find social interactions. In this we find social structure means maintain the relationships among peoples and group of peoples. Its a limit and depends on its behavior. Because relationships established on expectations of every one involve depending on social network. There is lot of difference between emotional pain and physical pain. When you feel stress on physical body we all feel with tensions, stress on physical consequences, physical effects on our health. When we work on social network websites, developments or any research related information retrieving etc. our brain is going into stress. Actually by social network interactions like watching movies, online shopping, online marketing, online business here we observe sentiment analysis of movie reviews and feedback of customers either positive/negative. In movies there we can observe peoples reaction with each other it depends on actions in film like fights, dances, dialogues, content. Here we can analysis of stress on brain different actions of movie reviews. All these movie review analysis and stress on brain can calculated by machine learning techniques. Actually in target oriented business, the persons who are working in marketing always their brain in stress condition their emotional conditions are different at different times. In this paper how does brain deal with stress management. In software industries when developers are work at home, connected with clients in online work they gone under stress. And their emotional levels and stress levels always changes regarding work communication. In this paper we represent emotional intelligence with stress based analysis using machine learning techniques in social networks. It is ability of the person to be aware on your own emotions or feeling as well as feelings or emotions of the others use this awareness to manage self and your relationships. social interactions is not only about you its about every one can interacting and their expectations too. It about maintaining performance. Performance is sociological understanding how people can interact and a key to know analysis of social interactions. It is always to maintain successful interactions and inline expectations. That is to satisfy the audience. So people careful to control all of these and maintain impression management.