This paper proposes a hybrid recommendation system (RS) model that overcomes the limitations of traditional approaches such as data sparsity, cold start, and scalability by combining collaborative filtering and context-aware techniques. The objective of this model is to enhance the accuracy of recommendations and provide personalized suggestions by leveraging the strengths of collaborative filtering and incorporating user context features to capture their preferences and behavior more effectively. The approach utilizes a novel method that combines contextual attributes with the original user-item rating matrix of CF-based algorithms. Furthermore, we integrate k-mean++ clustering to group users with similar preferences and finally recommend items that have highly rated by other users in the same cluster. The process of partitioning is the use of the rating matrix into clusters based on contextual information offers several advantages. First, it bypasses of the computations over the entire data, reducing runtime and improving scalability. Second, the partitioned clusters hold similar ratings, which can produce greater impacts on each other, leading to more accurate recommendations and providing flexibility in the clustering process. keywords: Context-aware Recommendation, Collaborative Filtering, Kmean++ Clustering.
최근에 인터넷 사용이 점차 활발해 짐에 따라, 다른 사람들이 인터넷 상에 올려놓은 의견정보를 참조하고자 하는 수요가 높아지고 있다. 하지만, 이러한인터넷상에존재하는의견들은개개의웹사이트들에만존재하여, 이러한 의견정보들을 사용하고자 할 경우에는 사용자가 일일이 이러한 개개의 모든 웹사이트를 수동으로 찾아보아야 하는 번거로움이 존재하는 문제점이 있다. 본 논문은 웹 콘텐츠에서의 통계기반 웹 마이닝(Web Mining)을 통한 의견 추출 및 분석 시스템에 관한 것으로, 인터넷 상에 존재하는 여러 웹사이트들에 흩어져 있는 웹문서에서 사용자 의견정보들을 자동으로 추출 및 분석한다. 또한, 긍정/부정 의견별로 실시간으로 검색 및 통계를 확인할 수 있는 의견정보 검색 서비스를 간편하게 제공할수 있으며, 의견정보 검색 사용자들은 특정 키워드에 대하여 다른 사용자들의 의견정보를 손쉽게 실시간으로 검색 및 모니터링(Monitoring)할 수 있는 시스템이다. 제안한 기법들은 기존의 다른 기법들과의 비교 실험을 수행하여 실제 성능이 우수함을 증명하였다. 성능 평가는 긍정/부정 의견정보를 추출하는 기능의 성능 평가를 실시하였다. 그 적용 사례로 대표적인 영화 리뷰 문장 실험 데이터를 대상으로 실험하고 그 결과를 분석하였다.
본 논문에서는 미디어 오디오의 음향 특성 및 문맥 정보를 활용한 DNN 기반 음성 검출 시스템을 제안한다. 미디어 오디오 내에 포함되어 있는 음성과 비음성을 구분하기 위한 음성 검출 기법은 효과적인 음성 처리를 위해 필수적인 전처리 기술이지만 미디어 오디오 신호에는 다양한 형태의 음원이 복합적으로 포함되어 있으므로 기존의 신호처리 기법으로는 높은 성능을 얻기에는 어려움이 있었다. 제안하는 기술은 미디어 오디오의 고조파와 퍼커시브 성분을 분리하고, 오디오 콘텐츠에 포함된 문맥 정보를 반영하여 DNN 입력 벡터를 구성함으로써 음성 검출 성능을 개선할 수 있다. 제안하는 시스템의 성능을 검증하기 위하여 20시간 이상 분량의 드라마를 활용하여 음성 검출용 데이터 세트를 제작하였으며 범용으로 공개된 8시간 분량의 헐리우드 영화 데이터 세트를 추가로 확보하여 실험에 활용하였다. 실험에서는 두 데이터 세트에 대한 교차 검증을 통하여 제안하는 시스템이 기존 방법에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
한류는 영화, 드라마, K-pop 등 한류스타에 의해 주도되기 때문에 화장품과는 매우 상호관련성이 높으며, 또한 한국 화장품 브랜드 인지도와 한국국가 이미지가 높아져 수출 증대로 이어지는 경제적 효과가 발생하고 있다. 본 연구는 한류가 한국 국가이미지에 미치는 영향과 한국화장품 브랜드 이미지에 미치는 영향을 분석하여, 한국화장품의 수출 마케팅 전략을 수립함과 아울러 무역수지 개선에 기여하고자 한다. 분석결과 한국화장품 브랜드 이미지 분석에 따르면 드라마와 영화는 콘텐츠가 중요하기 때문에 화장품 브랜드에 영향을 미치지 않으며, 반면 한류스타는 화장품 광고에 등장함으로써 매우 높은 영향을 미치고 있다고 할 수 있다. 또한 베트남 소비자들은 한국화장품 구매에 있어서 한국 국가이미지와는 상관없이 화장품 브랜드 이미지에 따라 구매하는 성향이 있다는 것이다. 그리고 한국 국가이미지는 한국 화장품 구매의도에 그다지 영향을 미치지 않으나 한국 화장품 브랜드 이미지는 한국화장품 구매의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이처럼 한류는 한국 국가이미지와 한국 화장품 브랜드 이미지에 영향을 미치고 있으며, 현실적으로 많은 한국 화장품이 베트남으로 수출되고 있다. 한국정부와 기업은 한류의 발전을 도모하여 한국 상품을 베트남 시장에서 넓은 영역을 확보할 수 있도록 해야 한다.
현대 사회는 다양한 정보 기술들이 유기적으로 연결되고, 커뮤니케이션 테크놀러지의 급속적인 발전으로 인해 뉴 미디어의 디지털화가 이루어짐에 따라 고도의 정보화 사회가 현실화되었다. 이러한 디지털 미디어 중에서도 웹의 등장은 가히 혁명적인 사건이라 할 수 있다. 단순히 텍스트만으로 구성된 서비스를 제공했던 웹에서 이용자나 사용자에게 이미지와 오디오, 동영상 등을 전달할 수 있는 웹의 발전은 새로운 경험을 제공하게 된 것이다. 이러한 발전이 가능하였던 것은 웹이 다양한 미디어를 리미디에이션 하는 것이 가능한 미디어적 특성을 가지고 있기 때문이다. 신문이나 잡지 등의 인쇄매체부터 TV, 오디오, 영화 등의 음향, 영상매체에 이르기까지 다양한 미디어들이 웹에 의해서 차용, 경쟁, 개선, 공격, 흡수의 형태로 리미디에이션 됨에 따라 우리는 각 미디어들의 특성을 웹이라는 한 가지 매체를 통해 누릴 수 있게 되었다. 본 연구는 미디어의 리미디에이션에 대한 이론적 고찰을 중심으로 웹디자인에서의 리미디에이션에 대한 사례연구를 통해 이의 효용성을 파악하여, 효과적인 표현방법을 모색하고 향후 리미디에이션의 발전 방향에 대해 연구하였다.
하드웨어의 급속한 기술발전은 3차원 영상정보를 포함한 다양한 디지털 영상정보의 급속한 발전과 확대를 가져왔다. 애니메이션, 가상현실, 영화, 광고, 게임 분야에서도 3차원 디지털 영상처리는 매우 다양하고 광범위하게 사용되고 있다. 이러한 3차원 디지털 영상 속에 등장하는 3D캐릭터는 의인화된 동작이나 음성, 표정등을 통해 관객에게 감동과 정보를 전달하는 중요한 역할을 담당한다. 3D캐릭터의 활용도와 사용범위가 확대되어감에 따라 효과적인 3D캐릭터의 동작연구나 표정연출에 대한 관심도 또한 높아지고 있다. 본 연구에서는 내적감정상태의 효과적 수단으로 사용되는 표정에 대해 연구해본다. 해부학적 구조에 기반한 얼굴근육의 운동방향과 변화에 따른 3D 캐릭터의 표정구현에 대해 살펴보고 효과적인 표현방법을 모색해보고자 한다. 또한 선행연구로 진행된 2D캐릭터 표정연구와의 비교를 통하여 그 차이점과 특징에 대해 살펴보고자 한다.
관광산업은 주 5일 근무제 시행 이후 여가시간이 증가함에 따라 양질의 성장을 보이고 있다. 관광산업은 전자 통신의 발달에 힘입어 다양한 형태의 문화와 결합하여 21세기 고부가가치 산업으로 각광받고 있다. 특히 삼면이 바다인 우리나라는 국민소득이 증가함에 따라 해양레저산업에 더욱 관심을 갖고 있다. 해양수산부는 막대한 정책지원을 통해 해양관광진흥계획을 수행하고 있으며, 어촌지역에 문화를 융합하여 타 지역 관광객 유치를 위해 노력하고 있다. 본 연구를 통한 콘텐츠를 활용하여 정책자금이 동원되는 활동을 바르게 모니터링하고, 고부가가치 관광 산업을 육성하기 위한 유용한 콘텐츠 활용 전략을 제시하였다.
체감형 콘솔게임의 현황과 문제점을 닌텐도사의 '위(Wii)'를 중심으로 분석한다. 이 중 스포츠분야에 편향되고 다양하지 못한 콘텐츠의 한계를 글로컬한 문화콘텐츠로 한 단계 발전시켜 개발하기 위해 뮤지컬 형식이 주를 이루는 발리우드를 활용한 해결방안을 제시한다. 인도의 빼놓을 수 없는 문화코드인 '발리우드'는 국내를 비롯한 제3국에서는 이국적 신선함으로 소비자의 구매욕을 자극할 수 있고, 11억 인도시장으로의 진출에는 그들에게 익숙하면서도 새로운 형태의 게임문화를 판매할 수 있을 것이다. 본 연구를 위하여 발리우드가 포함된 문화콘텐츠 문화코드 이외에 인도의 정치적, 사회적, 경제적 문화코드까지 전반에 걸쳐 살펴봄으로써 그들의 문화에 이질적이지 않은 콘텐츠를 개발할 수 있을 것으로 기대한다.
디지털 기술의 급속한 발전에 따라 멀티미디어 기술 또한 그 개념이 점점 더 확장되어 가고 있다. 먼저 TV방송에서는 디지털 방송이 시작 되었고 영화 산업 또한 아날로그에서 디지털로 변화하고 있다. 이러한 컴퓨터 그래픽스 관련 멀티미디어 기술의 핵심 중 하나가 영상합성이다. 현재 많은 컴퓨터 그래픽스 기술이 개발되고 있으나 아직까지는 영상 합성 분야의 제작 환경이 고가의 장비와 전문 인력의 부족으로 컴퓨터 보다는 인간의 수작업에 더 많이 의존하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 이러한 컴퓨터 그래픽스 분야에서 3D 그래픽스와 디지털 소스의 새로운 영상 합성 방법을 제시했다. 즉, 배경에 사용하게 될 동영상을 Tracking기법으로 평면의 2차원 공간상에서의 물체를 3차원 공간으로 개념을 확장 한 후 이를 다시 3D 그래픽스 저작도구를 사용하여 디지털 소스인 동영상과 3D 모델을 정확하게 3차원 공간상에 일치시킴으로써 보다 쉽고 효율적으로 영상합성을 활용 할 수 있도록 했다.
무선 통신 기술의 발달로 인해 PDA나 휴대폰 같은 이동 단말 장치를 통해 멀티미디어 스트리밍 서비스가 가능해졌다. 이동 단말 장치는 낮은 무선 대역폭에서 서비스 되고, 하드웨어의 성능제약이 있다. 이런 조건으로 인해서 주어진 이동 단말 환경에 적합하게 미디어 스트리밍 서비스를 해주는 트랜스코딩 기술이 필요하다. 트랜스코딩 서버는 트랜스코딩작업을 트랜스코딩 서버들의 자원을 활용하여 원본 미디어를 요청된 등급에 맞게 트랜스코딩해야 한다. 목적 트랜스코딩의 요구에 따른 다양한 트랜스코딩 부하 때문에 트랜스코딩 서버 사이에서의 효율적인 부하 분산 정책이 필요하다. 트랜스코딩 과정이외에 서버에서는 이동 단말이 요구하는 전체 서비스 시간에 대한 QoS도 만족시켜야 한다. 본 논문에서는 트랜스코딩 서버들 사이의 공평한 부하 분산을 가능하게 하는 새로운 트랜스코딩 부하 분산 기법을 제안한다. 제안된 기법은 예상 트랜스코딩 시간과 영화정보, 목적 트랜스코딩 비트율을 바탕으로 부하 분산을 수행하며, 부하 분산을 통해 새로운 트랜스코딩 요청에 대한 진입제어를 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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