본 연구는 웹상에서 거래되는 아이템을 고객에게 추천하는 추천시스템에서 추천대상 고객의 정보와 이웃 고객의 정보를 이용한 협력적 필터링 추천기법에서 선호도 예측을 위해 필요한 이웃의 수가 선호도 예측 정확도에 영향을 주고 있음을 제시하고 이를 이용한 선호도 예측치의 보정 방법에 대하여 제안한다. 본 연구의 제안을 위하여 이웃 기반의 협력적 필터링 알고리즘과 대응평균 알고리즘을 이용하여 MovieLens 1 million dataset에 대하여 선호도 예측 정확도를 분석하고 분석결과를 토대로 개별 선호도 예측에 소요된 이웃의 수와 예측 정확도의 관계를 분석하였다. 분석결과를 이용하여 이웃 수에 따라 선호도 예측 결과를 다수의 집단으로 구분하여 각 집단에서 이웃의 수를 이용한 선호도 예측 정확도 향상에 대한 방법을 제안한다. 본 연구의 제안을 통하여 기존 선호도 예측 알고리즘으로 생성된 예측 결과에 선호도 예측 과정에서 부가적으로 발생한 정보를 추가하여 최종 예측 결과를 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.
인터넷 기술이 빠르게 발전하고 변화하여 현재는 많은 수의 컨텐츠와 프로그램 채널이 IP 네트워크를 통해 제공되면서 컨텐츠 서비스 사업자들은 좀 더 향상된 추천시스템이 필요하게 되었다. 그리고 사용자 참여중심의 인터넷 환경인 Web 2.0 시대가 도래하면서 사용자가 직접 생성한 정보들을 활용하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 타겟 아이템에 대해 인터넷 상에 수많은 사용자들이 생성한 정보들을 ConceptNet을 활용하여 감정벡터를 추출하고 장르별로 분류하는 방법을 결합한 새로운 형태의 영화 추천시스템을 제안한다. 공개용 영화 데이터인 MovieLens 데이터 셋을 이용하여 실험하였고 성능평가는 RMSE 방법과 다양한 추천평가방법으로 기존 협업 필터링 추천시스템과 비교하였으며 실험 결과 기존방식보다 향상된 성능을 보였다.
This paper proposes a reconstruction method for the shape and color information of 3-dimensional buildings. The proposed method is range scanning by laser range finder and image coordinates' color information mapping to laser coordinate by a fixed CCD camera on laser range finder. And we make a 'Far-View' using high-resolution satellite image. The 'Far-View' is created that the height of building using DEM after contours of building extraction. The user select a region of 'Far View' and then, appear detailed 3D-reconstruction of building The outcomes apply to city plan, 3D-environment game and movie background etc.
컴퓨팅 기술과 네트워킹 기술이 급속도로 발전하였다. 현재 인터넷 환경은 우리에게 음성, 멀티미디어 데이터 및 동영상 서비스까지도 제공해 주고 있다. 그러나 해킹 건수 늘어나고 있으며, 그 피해가 심각해지고 있다. 본 논문에서는 해킹기술과 보안 패러다임의 변화에 관하여 살펴보고 보안시스템들의 현황을 조사 분석한다. 그리고, 마지막으로 차세대 네트워크 환경에서 고려해야 할 네트워크 보안 시스템에 관하여 고찰한다.
영화산업은 삶의 질을 향상시키고 있는 현대 사회의 시대적 반영에 부응하는 문화산업으로 많은 관심을 받고 있다. 이러한 영화산업에서 흥행의 성공여부는 영화산업의 발전과 결부되는 부분이라 매우 중요하게 인식하고 있다. 흥행을 좌우하는 지표에는 다양한 요소들이 존재하며 그 중에서 주연배우의 특징과 영화의 본질이 맞을 때 성공적인 영화라 평가할 수 있는 일부분의 지표라 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 한국 영화에서 대표적인 흥행 마술사라 불리우고 있는 여성 영화배우 4인에 대한 음성분석을 통해 영화의 성공에 미치는 요소들과의 상호 연관성을 분석하였다. 이를 위해 대표적 여성 영화배우인 김혜수, 엄정화, 전도연, 문소리의 음성 분석을 통해 이들이 주연으로 출연한 영화의 흥행과 상관관계를 분석하였다.
본 연구는 중국역사영화 '영웅'의 색채에 대한 감성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 감성과학적 연구방법을 통해 18~45세 사이의 한중 영상콘텐츠전공학생과 일반인 20명을 대상으로 설문 조사 방식으로 측정하였다. 연구대상은 중국역사영화 '영웅'의 배경, 조명의 색체에서 나타난 감성을 평가하였다. 본 연구결과 영화의 색채가 관객에게 영화에 대한 감성적인 영향을 줄 수 있다는 것으로 예상된다.
본 연구는 중국역사영화 '영웅'의 소재로 활용된 건물배경에 대한 관객의 감성 고찰을 목적으로 한다. 본 연구는 감성과 관련된 선행 연구를 통해 건물배경에 적합한 감성어휘를 도출하고 이를 설문형태로 감성을 분석하였다. 연구결과 영화의 건물 배경이 관객에게 감성적인 영향을 줄 수 있으며 중국 전통양식과 문화를 이해하는데 도움을 줄 것이다.
최근 인터넷 상에서는 UCC 붐이 일고 있다. PC상이 아닌 모바일 상에서의 UCC를 지향하며 모바일을 통해 칵테일 관련 동영상을 재생시키는 기술에 대하여 연구하였다. 칵테일에 대한 동영상을 직접 촬영하였으며 동영상 포맷을 모바일 상에서 적합한 형식으로 변환하는 과정을 겪었다. 다운로드 서버를 설계해 모바일 상에서 우리 팀이 촬영한 UCC 동영상을 다운로드 받을 수 있게 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 영화의 등장인물의 성향을 파악하기 위해 시나리오의 대사로부터 감정어를 추출하고, 등장인물의 감정어들을 긍정, 부정, 중립의 3개로 단순화하여 등장인물의 성향을 가시화 시켜주는 방법을 제안한다. 대사로부터 감정어를 추출하기 위해 WordNet 기반의 감정어 추출 방법을 제안한다. WordNet은 단어 간에 상위어와 하위어, 유사어 등의 관계로 연결된 네트워크 구조의 사전이다. 이 네트워크 구조에서 최상위의 감정 항목과의 거리를 계산하여 단어별 감정량을 계산하여 대사를 30 차원의 감정 벡터로 표현한다. 등장인물별로 추출된 감정 벡터를 긍정, 부정, 중립의 3개의 차원으로 단순화 하여 등장인물의 성향을 표현한다.
The question of what our cultural goods might have known in a major exporting market, has intrigued investigators since 2000 year. Actually, Maybe Korean cultural assets just didn't have time to get to know International or Asia market. But now, a new euphoria can be tasted, on the lips of the small but growing Korean Contents Mania, as New Korean Wave-Crust begin to welcome the priciest contents from korea. Given Asian's surging population for our entertainment contents-drama, movie, music, character, etc., and the sense of a positive response its newly international market, it is hardly surprising. Now, Korea Wave must play an important roles in our country- economy, business, specially. This paper is seeking in OSMU on Korean Contents in East-North Asian Market, and is developing about Korean Wave study model. and It also points to a different strategy for exporting cultural contents, suggesting it should be effected for model to OSMU.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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