• 통상정보연구
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• 제9권1호
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• pp.427-449
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• 2007

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.

• International Commerce and Information Review
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• 제1권1호
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• pp.57-66
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• 2008

The best value proposition for the customers of satellite-DMB (hereinafter referred to as the "S-DMB") business in an environment of fierce competition shall be securing the best killer contents and distribute them in reasonable price as a mobile contents platform provider. In an era of merging the broadcasting with the communication, although many new players tapping into the market with state-of-the-art media such as digital convergence, the key to success in the market is dependent on whether the respective digital contents providers retain competitive digital contents which suit the taste of customers. Considering such market conditions, the purpose of this study is to look over the management examples of Korean S-DMB providers which is carrying out business in digital multi-media market and opening up the market, and to analyze the management strategies of domestic S-DMB companies to be the champion in the market.

• 정보와 통신
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• 제28권10호
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• pp.3-10
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• 2011

The increasing ubiquity of wireless networks and decreasing cost of hardware is fueling a proliferation of mobile devices. These devices are enabling a new revolution in mobile technology, not only running locally on them, but running on cloud as a service as well. From web browsing, email, or video conferencing, presentations to movie and music entertainment or games, multimedia applications, mobile cloud enables providing such diverse applications. Many technologies have been designed to address the limited hardware and performance in thin client PC. However, with the assorted network and graphic condition, those proposed technologies is obligated to alter aim to adapt mobile cloud. In this paper, we provide a survey of client technology on a Server that can be sufficed the requirements of Mobile Cloud. We also analyze each technology and classify with its individual difficulties and challenges.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.648-649
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• 2016

일반적으로 협업 핑터랭 기반의 추천 시스템에서는 사용자와 아이템 간의 상호 작용이 희박하게 나타나는 문제 때문에 성능상의 한계점을 가지고 있다. 이 문제는 전통적으로 사용되었던 기계 학습의 입력 특성들이 의미적으로 관계가 없도록, 독립적으로 표현하기 때문이다. 본 논문에서는 임베딩 기법을 이용하여 서로 독립적으로 표현되었던 아이템들을 의미적으로 표현되는 벡터로 바꾸고, 최근 협업 필터링 기반의 추천 시스템으로 많이 사용되는 RNN을 사용하여 모델링한 시스템을 제안한다. 제안된 모델은 최근에 발표된 추천시스템들과 동등하거나 그 이상의 성능을 보일 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.556-558
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• 2016

영화 흥행 실패의 리스크를 줄이기 위해 객관적인 흥행 예측 지표가 요구된다. 본 논문에서는 영화 스크립트의 텍스트를 분석하여 흥행성과를 예측하는 기법을 제안한다. 객관적인 흥행 예측 지표는 누적 관객 수와 누적 매출액으로 설정하였다. 실험은 2010년 1월 1일부터 2016년 8월까지 개봉한 영화중에서 누적 관객 수와 누적 매출액을 기준으로 상위 50위까지의 영화 스크립트를 분석하여 진행했다. 실험을 통해 영화 제작에 앞서 스크립트 분석만을 활용한 영화 흥행성과 예측이 가능함을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.393-396
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• 2016

정보화 시대에 들어오며 수많은 정보들의 폭발적인 증가로 인해 사용자들은 원하는 정보를 빠른 시간에 얻는 것이 어려워졌다. 그중 영화는 수없이 많은 정보를 누적해왔고 개인에 따라 선호하는 영화가 서로 다르기 때문에 각 개인에 맞는 영화를 찾는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 협업 필터링과 개인의 감정을 이용하고 AWS(Amazon Web Service)를 통한 클라우드 컴퓨팅 시스템을 사용하여 각 개인에 더 적합한 영화 추천 시스템을 제안 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.591-594
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• 2016

소비자의 선호도 및 여론을 정량적인 방법으로 분석하기 위해 비정형 데이터의 분석은 필수적인 요소가 되고 있다. 하지만 비정형 데이터는 언어의 구조 및 모호성 등으로 인해 분석하기 어려운 형태이다. 따라서 본 연구는 최근 각광받고 있는 인공신경망, 특히 그 중에서도 순환 신경망의 한 모델인 Deep LSTM을 이용하여 비정형 데이터를 분석하고 이를 활용하여 어순 및 어감 등의 언어의 구조적 문제에도 효과적인 정략적 모델을 설계하여 학습하고 이를 기존의 인공신경망 모델과 비교 분석하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (3)
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• pp.173-175
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• 1999

주문형 비디오 시스템의 비용과 성능에 실제 영향을 미칠 수 있는 주요 설계 문제로서 실시간 디스크 스케쥴링, 버퍼 관리, 프리페칭, 영화 할당, 그리고 장치 대역폭 감소 등이 있다. 여기서 영화 할당은 영화 사본의 개수를 결정하고, 그리고 서버들에게 영화 사본들이 배치될 위치를 결정한다. 본 논문에서는, 인기도를 고려해서 영화 사본들이 디스크에 배치될 때 topic 별로 분리해서 각각의 topic 들을 서로 다른 서버에 배치시키는 알고리즘을 제안한다. 그리고 본 논문에서는 각 서버에 한 개의 영화를 저장할 수 있는 버퍼를 두어 가장 인기있는 비디오만 버퍼를 사용하는 버퍼관리 알고리즘을 제안한다.

• Management Science and Financial Engineering
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• 제11권3호
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• pp.137-153
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• 2005

Collaborative filtering-based recommendation systems make personalized recommendations based on users' ratings on products. Recommender systems must collect sufficient rating information from users to provide relevant recommendations because less user rating information results in poorer performance of recommender systems. To learn about new users, recommendation systems must first present users with an initial item list. In this study, we designed and analyzed seven selection strategies including the popularity, favorite, clustering, genre, and entropy methods. We investigated how these strategies performed using MovieLens, a public dataset. While the favorite and popularity methods tended to produce the highest average score and greatest average number of ratings, respectively, a hybrid of both favorite and popularity methods or a hybrid of demographic, favorite, and popularity methods also performed within acceptable ranges for both rating scores and numbers of ratings.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.340-342
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• 2002

다중 값이란 속성 값이 집합인 것을 말한다. 즉, 관계형 데이터베이스에서 자료 유형이 집합인 속성을 의미한다. 이러한 다중 값 속성 처리는 기존 데이터마이닝 기술 자체로는 처리한 수 없으며 후처리나 선처리 과정을 이용하여 처리하고 있다. 전처리나 후처리 과정을 통해 처리할 경우 수행과장에 있어 많은 시간이 소요되고 혹은 타당하지 않은 규칙이 생성되는 문제점을 가지고 있다. 특히 연관화 기법 특성상 분석하고자 할 항목이 증가할수록 연관성의 수가 지수(exponential)단위이기 때문에 이를 해결하는데는 상당한 어려움이 따르게 된다. 본 논문에서는 관계형 데이터베이스 테이블 구조에서 데이터 마이닝의 수행을 위한 전처리나 후처리의 과정을 고려하지 않음으로 위에서 언급된 문제점들을 해결하고자 한다. 특히 데이터 변환 작업 없이 정량적(Quantitative)연관 규칙과 연관 규칙(Market Basket Analysis)의 혼합 형태의 규칙을 생성할 수 있게끔 알고리즘을 확장하여 보다 효율적인 규칙이 생성될 수 있도록 한다. 마지막으로 Each Movie 데이터를 사용하여 확장한 알고리즘의 다중 값 속성 처리 방법의 효율성과 타탕성을 검증한다.