스마트 폰과 태블릿 PC를 이용하여 실시간 영상 재생 서비스(OTT: Over The Top)를 이용하는 사람들이 폭발적으로 증가하고 있다. 그에 따라 실시간 영상 재생 서비스를 즐길 수 있는 수많은 콘텐츠들이 증가하고 있다. 이에 따라 사용자는 자신의 취향에 맞는 드라마가 어떤 드라마인지 찾기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 사용자 스타일에 가장 적합한 미국 드라마 추천 시스템을 제안하기 위하여 선호 장르 2개, 연령대, 성별, 미국인 여부를 이용하여 유클리드 방법으로 유사도를 계산하고 협업 필터링 방법을 적용하여 드라마를 추천하는 시스템을 R을 이용하여 구현하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권6호
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pp.2115-2130
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2022
With the development of over-the-top (OTT) services, the demand for content is increasing, and you can easily and conveniently acquire various content in the online environment. As a result, copyrighted content can be easily copied and distributed, resulting in serious copyright infringement. Some special forms of online service providers (OSP) use filtering-based technologies to protect copyrights, but illegal uploaders use methods that bypass traditional filters. Uploading with a title that bypasses the filter cannot use a similar search method to detect illegal content. In this paper, we propose a technique for profiling the Heavy Uploader by normalizing the bypassed content title and efficiently detecting illegal content. First, the word is extracted from the normalized title and converted into a bit-array to detect illegal works. This Bloom Filter method has a characteristic that there are false positives but no false negatives. The false positive rate has a trade-off relationship with processing performance. As the false positive rate increases, the processing performance increases, and when the false positive rate decreases, the processing performance increases. We increased the detection rate by directly comparing the word to the result of increasing the false positive rate of the Bloom Filter. The processing time was also as fast as when the false positive rate was increased. Afterwards, we create a function that includes information about overall piracy and identify clustering-based heavy uploaders. Analyze the behavior of heavy uploaders to find the first uploader and detect the source site.
International journal of advanced smart convergence
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제8권3호
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pp.20-26
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2019
This study multi-dimensionally analyzes a sport documentary, All or Nothing: Manchester City, which is an original content on Prime Video, an American Over-The-Top (OTT) platform. Due to the success of South Korean soccer player Heung-min Son who plays Tottenham Hotspur of England, the popularity of the English Premier league is recently the greatest in South Korea along with the fact that soccer has been a popular sport for a long time. This study focuses on the success of the soccer club, Manchester City, which has become a rising star with its huge investment from United Arab Emirates; Manchester City won the league four times since 1992/1993 season. Also, during the 2017/2018 season, the background the documentary, Manchester City won the league title with new records, which shows the greatness of Manchester City. Especially, this study examines the documentary by 1) Story 2) Type of Scene 3) How to watch. Thus, this study explores not only the aspects of team-themed sport documentary that shows how and why Manchester City is excellent, but also the traits of the original content that explores the structure of the media platform.
최근 급격히 증가한 모바일 기기와 Over The Top (OTT) 서비스의 활성화로 인하여 CMM 기반의 LTE/EPC 네트워크에 과다한 데이터/제어 트래픽의 수용이 힘들어지는 문제가 중요 이슈로 부각되고 있다. 이를 해결하기 위하여 IETF는 Distributed Mobility Management (DMM) 기반의 이동성 관리 방안을 제안하였다. 하지만 DMM 기술은 중앙의 트래픽 부하 분산에 초점을 두고 있어 단말의 이동과 관련하여 발생하는 과다한 제어 트래픽 수용에 관한 문제를 해결하기에는 부족하다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 SDN 기반으로 CMM과 DMM을 함께 이용하는 HMM (Hybrid Mobility Management) LTE/ECP 네트워크 모델을 제시한다. 또한 HMM 기반의 LTE/EPC 네트워크 모델은 CMM 및 DMM 기법의 선택을 위해 단말의 이동성과 PDN 연결의 개수를 고려한 선택방안을 제시하며, 제안하는 HMM 기반의 LTE/EPC 네트워크 구조에서의 데이터 트래픽 부하량과 단말의 이동성과 PDN 연결 개수에 따라 제어 트래픽의 양을 비교하는 그래프를 제시하며 제안하는 네트워크 모델의 타당성을 입증한다.
유튜브는 OTT와 개인방송 플랫폼의 특성을 모두 갖춘 하이브리드적 성격을 띠고 있다. 그러나, 이러한 하이브리드적 특성을, 특히 유료 채널멤버십의 맥락에서 조사한 선행연구는 제한적이다. 따라서, 본 연구에서는 소비가치이론과 선행연구를 바탕으로 유튜브 유료 채널멤버십과 관련된 소비가치 요인이 이용만족도와 지속이용의도에 미치는 영향을 검증하고자 한다. 구체적으로, 본 연구는 유튜브 유료 채널멤버십 맥락에서 인지된 네 가지 소비가치 요인(기능적 가치, 사회적 가치, 감정적 가치, 진귀적 가치)을 도출하고, 각 요인이 이용만족과 지속이용의도에 미치는 영향을 검증한 후, 이러한 관계에서 상황적 가치(유료 유튜브 멤버십 채널에서의 실시간 방송 시청경험)의 조절효과를 추가적으로 살펴보고자 한다. 데이터는 여러 유료 유튜브 채널멤버십에 가입한 한국 성인을 대상으로 온라인 설문조사를 통해 총 274부가 수집되었다. 구조방정식모델링 기법을 활용하여 연구모형을 검증한 결과, 네 가지 소비가치 요인이 모두 이용만족에 유의미한 영향을 미치며, 이용만족은 지속이용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 상황적 가치 또한, 기능적/감성적 가치와 이용만족 간의 관계와 이용만족과 지속이용의도 간의 관계를 유의하게 조절하는 것으로 조사되었다. 본 연구는 OTT와 개인방송 플랫폼의 특성을 모두 포괄하는 유튜브 채널 유료 멤버십에 초점을 맞춘 최초의 연구로서, 본 연구의 결과를 통해 개인방송 진행자 및 이해관계자들에게 시청자의 이용만족에 영향을 미치고 채널멤버십 가입 및 지속유지를 유도하는 동기부여 요인에 대한 인사이트를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
생활환경가전 렌탈구독서비스의 시장 성장에 따라, 이용자의 고객만족도에 영향을 미치는 요인을 파악하고자 한다. 본 연구의 차별점은 기존 구독서비스에 관한 연구가 디지털콘텐츠, OTT 서비스, 전자책, 모바일 등 온라인 구독서비스에 편중되었다면, 이 연구는 연구 대상을 생활환경가전 렌탈구독서비스로 확대했다는 점이다. 본 연구는 생활환경가전 렌탈구독서비스의 지각된 유용성, 신뢰성 및 편의성이 고객만족도에 미치는 영향을 분석하여 렌탈구독서비스 이용자의 고객만족도 요인을 분석하였다. 연구결과는 생활환경가전 렌탈구독서비스 이용자의 지각된 신뢰성과 지각된 편의성이 고객만족도에 유의한 영향을 미쳤다. 지각된 유용성은 기각되었는데, 이는 고객이 느끼는 추상적이고 주관적인 부분이기 때문이다. 연구결과 시사점은 다음과 같다. 렌탈구독서비스 신뢰성을 높이기 위해 표준화된 서비스를 강화할 필요가 있으며, 제품별 특성에 맞는 정기 방문관리 시 부가서비스를 개발하여 편의성을 증대할 필요가 있다. 그리고 제품과 ICT(Information and Communications Technologies)를 융합하여 맞춤형 서비스를 제공하고, 교차판매(Cross sell)와 상승판매(Up sell)로 이어질 수 있도록 고객만족도를 높이기 위한 고객 관리가 매우 중요하다. 또한 벤처 창업기업들도 구독서비스 비즈니스 모델을 적극적으로 적용할 필요가 있다.
최근 인터넷을 통한 동영상 제공 서비스가 확대됨에 따라 높은 품질의 온라인 컨텐츠에 대한 수요가 급증하고 있다. 그런데 넓은 동적 범위 (dynamic range)를 표현할 수 있는 high dynamic range (HDR) 컨텐츠의 공급은 수요를 따라가지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 HDR 영상 제작의 한 방법으로서, 여러 노출값에서 촬영된 프레임들로 구성된 low dynamic range (LDR) 동영상을 이용해 HDR 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 우선, 프레임들 사이에 움직임이 존재하기 때문에 정렬 과정을 통해 이웃 프레임들을 중심 프레임에 맞추어 정렬한다. 이때 내용 (content) 기반의 정렬을 하여 정확도를 높이고, 원래 크기의 입력을 그대로 이용하는 모듈을 함께 사용하여 세부 정보도 잘 살려준다. 그러고 나서 잘 정렬된 다중 프레임들을 합쳐서 하나의 HDR 프레임으로 만들어 준다. 실험을 통해 기존 방법들에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
Purpose - The field of online videos has seen rapid changes in information and communications technology (ICT) development. Despite active academic research on the use of online platforms, few studies have analyzed the relative importance among the factors determined. In this study, the relative importance of factors found in previous studies was identified for users of online video platforms in China and Korea. Through this, factors that should be considered first in research on online video use were derived. In addition, the quality level of online video platforms currently used in China and Korea was measured and used for analysis. The analysis results can provide information for companies to enter Chinese and Korean markets and also be useful to platform providers aiming to increase usage. Design/methodology - Among the factors of Online Video Usage identified in previous studies, 13 factors to be studied were selected through focus group interviews and hierarchized into 2 layers. For the analytic hierarchy process (AHP), each factor was designed as a pairwise comparison questionnaire. The survey included questions on the quality of online video platform currently in use. Data collection was conducted on 16 platforms in China and 11 platforms in Korea, and the relative importance of factors and user perspectives was compared and analyzed using importance performance analysis (IPA). In the analytical process, platforms were divided into over-the-top (OTT) group and Creator group according to the weight of user-generated content, and data analysis focused on these groups. Findings - As a result of AHP, China and Korea showed both "Fun" and "Interests" factors at the top, while the importance of the Entertainment factor "Vicarious satisfaction" was very different for China and Korea. "Relationship with content creators" was the most important factor in China, but it ranked the lowest in Korea. The IPA showed that the factors with high importance and performance were fun, interests, and easy accessibility for both China and Korea. In contrast, the factors that showed low performance compared to high importance in China were relationship with content creators, relationship with acquaintances/friends, and trustworthiness. As for Korea, vicarious satisfaction was observed; thus, this study has raised the need for academic and industrial interest in vicarious satisfaction. The results show that fun, interests, vicarious satisfaction, and easy accessibility of the platform are factors that must be included in further studies on online videos. Originality/value - Existing studies related to the use of online platforms have derived factors or focused on the influence relationship between factors and performance. However, few studies have analyzed the relative importance among the determined factors. This paper explores factors to be considered in future studies by deriving the relative importance between these factors from the perspective of users in China and Korea.
본고는 마스터플롯의 개념을 적극적으로 활용하여, 문제해결을 위한 서사적 시뮬레이션으로 활용하는 재난 서사의 양상들을 살핀다. 이때 한국과 미국, 일본의 재난 서사에 작동하고 있는 마스터플롯의 골격을 분석하고 비교함으로써, 각각의 국가 및 사회공동체의 문제 인식 및 해결 방식의 차이에 대하여 논의할 것이다. 재난 서사는 오늘날 글로벌 위험사회에서 공동체적 문제해결을 지향하는 마스터플롯이 적용되기에 가장 적합한 장르로서, 그 문제해결 방식은 각각의 공동체에 따라 상이한 인식 차이를 보인다. 먼저 미국 재난 서사의 경우 자연재해에 대한 민간인 전문가의 대응에서, 오늘날 MCU 영화들에 등장하는 히어로까지의 변화를 추적한다. 과거에 비하여 영웅주의와 국가주의의 긴밀한 의존 관계는 줄었지만, 상대적으로 영웅들의 자발적인 협력과 성찰 능력에 의해서 국가가 후경화되더라도 사라지지는 않고 기능을 유지한다. 반면 한국의 재난 서사에서는 국가의 실종과 기능 마비가 전경화된다. 그 공백 상태를 메우기 위하여 의병 서사, 혹은 국가에 의해 버려진 사람들이 구성하는 새로운 가족 서사가 발생한다. 한국의 재난 서사는 재난 이후의 변화를 민감하게 받아들이며, 국가의 회복과 복귀는 결코 재난 이후의 상황을 정상화하지 못한다. 마지막으로 일본의 재난 서사는 방어적이고 신경증적이다. 국가 주도의 관료 시스템이 모든 재난 상황을 통제하고자 하는 강박적인 국가주의가 그려지거나, 그에 반발하여 반-영웅적인 개인이 자발적 희생을 거부하고 재난 상태를 방기하는 양상까지 나타난다. 본고는 일련의 마스터플롯과 그 변형 및 활용에 대한 비교를 통해서 오늘날 마스터플롯이 가지고 있는 영향력과 가치에 대하여 진단할 수 있었다. 전세계적인 OTT 서비스가 이루어지고 있는 오늘날 마스터플롯의 이해와 활용이 점점 더 중요해지고 있는 시기에, 본고의 시도가 세계적인 이야기의 유통과 공유를 위한 단편적인 모델이 될 수 있을 것이다.
대학 교육에 있어서 전공과목의 선택은 학생들의 진로에 중요한 역할을 한다. 하지만, 산업의 변화에 발맞춰 대학 교육도 학과별 전공과목의 분야가 다양해지고 그 수가 많아지고 있다. 이에 학생들은 본인의 진로에 맞게 수업을 선택하여 수강하는 것에 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 대학 전공과목 추천 모델을 제시함으로써 개인 맞춤형 교육을 실현하고 학생들의 교육만족도를 제고하고자 한다. 모델 연구에는 대학교 학부생들의 2015년~2017년 수강 이력 데이터를 활용하였으며, 메타데이터로는 학생과 수업의 전공 명을 사용했다. 수강 이력 데이터는 컨텐츠 소비 여부만을 나타낸 암시적 피드백 데이터로, 수업에 대한 선호도를 반영한 것이 아니다. 따라서 학생과 수업의 특성을 나타내는 임베딩 벡터를 도출했을 시, 표현력이 낮다. 본 연구는 이러한 문제점에 착안하여, 네트워크 분석을 통해 학생, 수업의 벡터를 생성하고 이를 모델의 입력 값으로 활용하는 Net-NeuMF 모델을 제시한다. 모델은 암시적 피드백을 가진 데이터를 이용한 대표적인 모델인 원핫 벡터를 이용하는 NeuMF의 구조를 기반으로 하였다. 모델의 입력 벡터는 네트워크 분석을 통해 학생과 수업의 특성을 나타낼 수 있도록 생성하였다. 학생을 표현하는 벡터를 생성하기 위해, 각 학생을 노드로 설정하고 엣지는 두 학생이 같은 수업을 수강한 경우 가중치를 가지고 연결되도록 설계했다. 마찬가지로 수업을 표현하는 벡터를 생성하기 위해 각 수업을 노드로 설정하고 엣지는 공통으로 수강한 학생이 있는 경우 연결시켰다. 이에 각 노드의 특성을 수치화 하는 표현 학습방법론인 Node2Vec을 이용하였다. 모델의 평가를 위해 추천 시스템에서 주로 활용하는 지표 4가지를 사용하였고, 임베딩 차원이 모델에 미치는 영향을 분석하기 위해 3가지 다른 차원에 대한 실험을 진행하였다. 그 결과 기존 NeuMF 구조에서 원-핫 벡터를 이용하였을 때보다 차원과 관계없이 평가지표에서 좋은 성능을 보였다. 이에 본 연구는 학생(사용자)와 수업(아이템)의 네트워크를 이용해 기존 원-핫 임베딩 보다 표현력을 높였다는 점, 모델을 구성하는 각 구조의 특성에 맞도록 임베딩 벡터를 활용하였다는 점, 그리고 기존의 방법론에 비해 다양한 종류의 평가지표에서 좋은 성능을 보였다는 점을 기여점으로 가지고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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