• 미래기술융합논문지
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• 제1권2호
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• pp.37-48
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• 2022

본 연구는 광고 모델의 속성이 OTT 이용자의 광고 인지, 구매 의도, 몰입과 중독에 미치는 영향에 대한 중국 소비자 대상의 실증적 연구로 진행되었다. 최근 중국의 화장품 시장이 성장하면서 광고 모델의 역할이 부각되고 있으며 과몰입에 따른 쇼핑 중독 현상이 사회문제화 되고 있다. 연구자들은 광고 모델의 어떠한 특성이 소비자를 구매, 몰입에 이르게 하며, 궁극적으로 중독으로 연결되는지 연구모형을 설정하여 검정하고자 하였다. 연구결과는 다음과 같다. 유명도, 매력도 등의 광고 모델 속성은 시청자의 광고 인지와 태도에 긍정적인 영향을 주며, 시청자의 인지된 유용성은 구매 의도와 몰입에 긍정적인 영향을 주는 것을 확인하였다. 또한 시청자의 구매 의도는 화장품에 대한 중독에 정의 영향을 주었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.301-302
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• 2021

코로나19 사태 이후, '사회적 거리두기'가 시행되면서 기존의 '대중문화'나 예능 프로그램들이 양방향 커뮤니케이션을 하지 못하게 되며 쇠퇴하게 되었다. 이후 생겨난 '언택트 콘텐츠'는 BTS의 '방방콘'과 같은 언택트 공연이나 글로벌한 OTT(온라인 동영상 서비스)인 넷플릭스의 급성장 등으로 성장 가능성을 보여주고 있다. 또한 글로벌하고 언택트한 콘텐츠들은 대부분 온라인과 디지털에서 이루어지며 이는 엄청난 양의 빅데이터를 쏟아내게 된다는 것을 의미한다. 따라서 언택트 콘텐츠의 유통과정에서 쏟아지는 빅데이터를 분석하는 것은 소비자의 니즈를 파악하는 것에 많은 도움이 되며, 이에 따른 성장 기대치 또한 높을 것이다. 그래서 우리는 해당 연구주제와 관련해 기존 연구에서 진행되었던 연구 사례들을 찾아보고, 이를 통해 빅데이터가 언택트 시대의 콘텐츠 유통에 어떤 영향을 미칠 수 있을 것인지에 대해 분석하고자 한다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.821-830
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• 2023

인터넷 네트워크 기술의 발전이 촉발한 새로운 OTT 영상 콘텐츠 플랫폼은 콘텐츠에 대한 수요를 늘리고 소비 패턴을 변화시키고 있다. 이러한 흐름은 한국 애니메이션 산업에 긍정적인 변화를 가져오고 있으며, 다양하고 고품질의 애니메이션 콘텐츠가 점점 더 중요해지고 있다. 기술 투자가 증가함에 따라 영상 제작 기술도 계속 발전하고있다. 특히, 3D 애니메이션과 VFX 제작 기술은 이전에는 생각할 수 없었던 효과들을 가능하게 하며 정교하고 사실적인 그래픽을 구현하게 해주고 있다. 4차 산업 혁명은 이러한 기술 발전에 새로운 기회를 제공하고 있다. 인공지능(AI)의 성장은 반복 작업을 자동화해 제작 효율을 향상시키고, 기존의 제작 기술을 넘어서는 혁신을 가능하게 하고 있다. 첨단 기술이 기반인 3D 애니메이션과 VFX는 지속적으로 연구되며, 제작 과정에 더욱 적극적으로 통합될 것으로 예상된다. 디지털 기술은 또한 아티스트의 창의력을 확장하는 역할을 하고 있다. AI와 첨단 기술의 미래는 무한한 잠재력을 지니고 있으며, 이를 통해 영상 콘텐츠 산업이 어떤 새로운 단계로 나아갈 수 있을지 기대가 높아지고 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.470-472
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• 2022

최근 글로벌 OTT 서비스에서 한국드라마가 세계적 인기를 얻음에 따라 드라마 콘텐츠의 가치가 높아지고 있다. 드라마 대본은 드라마 제작에 있어서 핵심이 되는 데이터로, 특히 대사에는 인물의 특성이 잘 나타나 있다. 본 논문에서는 KoBERT 모델을 활용해 드라마 대사에서 인물의 특성 중 하나인 성별을 구분하고 실험 결과를 제시한다. KoBERT 모델로 대사의 성별을 분류한 뒤, 콘텐츠 분석과 인공지능 창작 측면에서의 활용 가능성에 대해 논의한다.

• 정보와 통신
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• 제30권7호
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• pp.50-57
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• 2013

망관리성이란 다수의 이용자가 네트워크를 효율적으로 이용할 수 있도록 하기 위해 통신사업자가 네트워크를 합리적으로 관리할 수 있어야 한다는 것을 의미한다. 본고에서는 최근 증가하고 있는 대용량 비디오 트래픽에 대한 최적의 이용환경을 제공하고 망관리성을 제고하는 방안으로서 비디오 트래픽 대역폭 최적화 동향을 살펴보고 향후 방향을 제시하고자 한다. 비디오 트래픽 대역폭 최적화란 네트워크(3G/ LTE 등), 단말(휴대폰/태블릿 등), 콘텐츠(스포츠/드라마/영화 등) 유형별로 이용자의 동영상 품질 만족도와 네트워크 품질을 동시에 만족하는 최적 대역폭(비트레이트)의 비디오 트래픽을 전송하는 것이다. 비디오 트래픽 최적화에 있어서 최적대역폭 선정 기준의 정립은 다음과 같은 두 가지의 연구 결과를 기반으로 진행된다. 첫째, 일반적으로 동영상 대역폭이 증가할수록 영상 품질도 정비례로 증가할 것이라는 예상과는 달리, 무선 단말 이용자는 영상화질의 일정 임계치 이상에서 품질의 차이를 거의 느낄 수 없다. 둘째, 다량의 비디오 트래픽이 네트워크 총 대역폭의 일정 비율 이상을 차지하게 될 경우 네트워크 품질저하 요소가 발생하여 네트워크 품질이 급격히 악화된다. 비디오 트래픽 최적화는 이러한 요소를 고려하여 이용자의 영상 품질 만족도를 최대화하면서 네트워크 품질 유지비용을 최소화하고 트래픽 전송품질을 확보할 수 있는 최적대역폭을 설정하는 것이다. 비디오 트래픽 최적화의 목적은 트래픽을 통제하거나 차단하는 것이 아니며 최적대역폭에 대한 가이드라인을 제시하여 콘텐츠사업자(이하 CP)와 Over-The-Top 사업자(이하 OTT)가 자발적으로 준수하도록 유도하고자 하는 것이다. 비디오 트래픽 최적화는 ICT생태계 모든 이해관계자에게 편익을 제고할 것으로 기대된다. 첫째, 이용자에 대해서는 통신품질 안정화로 전체적인 이용자 만족도를 향상시킨다. 둘째, CP/OTT는 멀티미디어 서비스의 대중화와 서버 및 전송장비 비용을 절감할 수 있다. 마지막으로 통신사는 네트워크 품질저하 및 비용 급증을 방지할 수 있다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제44권4호
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• pp.65-75
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• 2021

This study explores multiple variables of an OTT service for discovering hidden relationship between rating and the other variables of each successful and failed content, respectively. In order to extract key variables that are strongly correlated to the rating across the contents, this work analyzes 170 Netflix original dramas and 419 movies. These contents are classified as success and failure by using the rating site IMDb, respectively. The correlation between the contents, which are classified via rating, and variables such as violence, lewdness and running time are analyzed to determine whether a certain variable appears or not in each successful and failure content. This study employs a regression analysis to discover correlations across the variables as a main analysis method. Since the correlation between independent variables should be low, check multicollinearity and select the variable. Cook's distance is used to detect and remove outliers. To improve the accuracy of the model, a variable selection based on AIC(Akaike Information Criterion) is performed. Finally, the basic assumptions of regression analysis are identified by residual diagnosis and Dubin Watson test. According to the whole analysis process, it is concluded that the more director awards exist and the less immatatable tend to be successful in movies. On the contrary, lower fear tend to be failure in movies. In case of dramas, there are close correlations between failure dramas and lower violence, higher fear, higher drugs.

• 스마트미디어저널
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• 제12권6호
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• pp.27-34
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• 2023

코로나19로 인해 넷플릭스 사용량이 증가하면서 사용자들의 넷플릭스 서비스 경험도 함께 증가하였다. 이에 본 연구는 코로나19 대유행 전후 넷플릭스 사용자 경험과 서비스 변화를 살펴보기 위하여, 넷플릭스 리뷰 데이터를 기반으로 토픽 모델링 분석을 수행하고자 한다. Google Play Scraper 라이브러리를 사용하여 구글 플레이 스토어 내의 넷플릭스 앱 리뷰 데이터를 수집하여, 코로나19 대유행 전후 앱 리뷰 기반의 토픽 모델링을 활용하여 키워드 차이를 살펴보았다. 분석 결과 넷플릭스 앱 기능, 넷플릭스 콘텐츠, 넷플릭스 서비스 이용, 넷플릭스 총평이라는 4가지 토픽으로 나타났다. 사용자 경험이 증가한 코로나19 대유행 이후 사용자들은 더 다양하고 세부적인 키워드를 사용하여 리뷰를 작성하는 경향을 보였다. 본 연구는 넷플릭스 리뷰 데이터를 활용하여 사용자들의 의견을 분석하여 코로나19 대유행 전·후 넷플릭스 서비스의 사용자 경험 변화를 보여주므로, 향후 치열한 OTT 서비스 시장에서의 경쟁력 강화를 위한 가이드 라인으로 활용할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.27-40
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• 2023

스마트 기기의 보급률 증가와 더불어 코로나의 영향으로 스마트 기기를 통한 미디어 콘텐츠의 소비가 크게 늘어나고 있다. 이러한 추세와 더불어 OTT 플랫폼을 통한 미디어 콘텐츠의 시청과 콘텐츠의 양이 늘어나고 있어서 해당 플랫폼에서의 콘텐츠 추천이 중요해지고 있다. 콘텐츠 기반 추천 관련 기존 연구들은 콘텐츠의 특징을 가리키는 메타 데이터를 활용하는 경우가 대부분이었고 콘텐츠 자체의 내용적인 메타 데이터를 활용하는 경우는 부족한 상황이다. 이에 따라 본 논문은 콘텐츠의 내용적인 부분을 설명하는 제목과 시놉시스를 포함한 다양한 텍스트 데이터를 바탕으로 유사한 콘텐츠를 추천하고자 하였다. 텍스트 데이터를 학습하기 위한 모델은 한국어 언어모델 중에 성능이 우수한 KLUE-RoBERTa-large를 활용하였다. 학습 데이터는 콘텐츠 제목, 시놉시스, 복합 장르, 감독, 배우, 해시 태그 정보를 포함하는 2만여건의 콘텐츠 메타 데이터를 사용하였으며 정형 데이터로 구분되어 있는 여러 텍스트 피처를 입력하기 위해 해당 피처를 가리키는 스페셜 토큰으로 텍스트 피처들을 이어붙여서 언어모델에 입력하였다. 콘텐츠들 간에 3자 비교를 하는 방식과 테스트셋 레이블링에 다중 검수를 적용하여 모델의 유사도 분류 능력을 점검하는 테스트셋의 상대성과 객관성을 도모하였다. 콘텐츠 메타 텍스트 데이터에 대한 임베딩을 파인튜닝 학습하기 위해 장르 분류와 해시태그 분류 예측 태스크로 실험하였다. 결과적으로 해시태그 분류 모델이 유사도 테스트셋 기준으로 90%이상의 정확도를 보였고 기본 언어모델 대비 9% 이상 향상되었다. 해시태그 분류 학습을 통해 언어모델의 유사 콘텐츠 분류 능력이 향상됨을 알 수 있었고 콘텐츠 기반 필터링을 위한 언어모델의 활용 가치를 보여주었다.

• International Journal of Contents
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• 제18권1호
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• pp.65-75
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• 2022

This study aims to reveal the various differences within the factors that influence use satisfaction, continuous use intention, and media substitution intention, specifically in regard to the use motives and use behaviors of Netflix viewers. This study's results demonstrate that the following various factors affected use satisfaction, continuous use intention, and media substitution intention in differential ways. Firstly, the diversity of content influenced use satisfaction to a greater degree than social relations; and the diversity of content, social relations, and active participation all positively influenced continuous use intention. In other words, the more positively users appreciated the diversity of content, and the more strongly they had social relations, and the more actively they participated within communities, the greater degree to which they increased their continuous use intention for Netflix. However, the diversity of content and the convenience of use also had a negative effect on the media substitution intention for Netflix, which means that the more diverse the content and the more convenient the use of Netflix, the fewer the number of users who intended to cancel Netflix and subscribe to another OTT service or resubscribe to traditional media sources.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.517-520
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• 2020

미디어 기술의 발전으로 스마트미디어의 대표적인 OTT서비스와 일인방송 규모가 급격히 확대되고 있다. 이로써 Z세대나 밀레니얼세대들은 더 이상 레가시미디어에 종속되지 않고 동기화, 개인화, 직관화, 실감화가 특성인 스마트미디어를 일상생활에서 향유하고 있다. 따라서 미디어 소비 행태도 급격히 변화하여 레가시 미디어인 지상파방송, 유료방송은 광고 매출, 콘텐츠 소비 등에서 디지털 인터넷 플랫폼과 경쟁에 어려움을 겪으며 성장에 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 OTT와 일인방송이 중심이 되는 스마트미디어에서의 미디어 소비 행태의 변화를 알아보고 이에 따른 스마트미디어의 성장과 교육환경과의 상관성에 대해 고찰하고자 한다.