International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
/
v.13
no.2
/
pp.224-230
/
2021
YouTube is an OTT service that leads the home economy, which has emerged from the 2020 Corona Pandemic. With the growth of OTT-based individual media, creators are required to establish attractive storytelling strategies that can be preferred by viewers and elected for YouTube recommendation algorithms. In this study, we conducted a study on modeling that proposes a content storyline for creators. As the ability for Creators to create content that viewers prefer, we have presented the data literacy ability to find patterns in complex and massive data. We also studied the importance of compelling storytelling configurations that viewers prefer and can be selected for YouTube recommendation algorithms. This study is of great significance in that it deviated from the viewer-oriented recommendation system method and proposed a story suggestion model for individual creaters. As a result of incorporating this story proposal model into the production of the YouTube channel Tiger Love video, it showed a certain effectiveness. This story suggestion model is a machine learning text-based story suggestion system, excluding the application of photography or video.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
/
v.44
no.4
/
pp.65-75
/
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.
International journal of advanced smart convergence
/
v.9
no.3
/
pp.78-84
/
2020
Due to social distancing caused by COVID 19, music concerts have not been allowed at home and abroad, and it is not known when overseas concerts will be able to resume unless the pandemics calm down, even if they are available. Meanwhile, people consume much more content through online services such as Netflix and YouTube than before. Under these circumstances, the music industry expects the virtual livestreamed performance to restore sluggish live performances again and bring about a digital renaissance. It also leads to the issue of reestablishing a copyright system regarding a livestreamed performance and of preparing a new rate of royalty standards for the use of works in OTT. In addition, a multi-territorial licensing of r ights in musical works is necessary to resolve copyright issues efficiently by applying the same term s to all countries from where the audience comes. In this paper, I examine the legal nature and the decision of copyright fees of performances as an integral part of the music industry.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
/
2022.10a
/
pp.87-89
/
2022
Recently, as more consumers spend more time at home due to COVID-19, the time spent on digital consumption such as SNS and OTT, which can be easily used non-face-to-face, naturally increased. Since 2019, when COVID-19 occurred, digital consumption has doubled from 44% to 82%, and it is important to quickly and accurately grasp and apply trends by analyzing consumers' emotions due to the rapidly changing digital characteristics. However, there are limitations in actually implementing services using emotional analysis in small systems rather than large-scale systems, and there are not many cases where they are actually serviced. However, if even a small system can easily analyze consumer trends, it will help the rapidly changing modern society. In this paper, we propose a lightweight trend analysis system that builds a learning network through Transfer Learning (Fine Tuning) of the BERT Model and interlocks Crawler for real-time data collection.
Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
/
2000.08a
/
pp.248-249
/
2000
최근 "혼돈제어"라는 몇 가지 방식이 증명되어 여러 시스템에서 혼돈스런 출렁임을 제거하게 되었다. 처음으로 OGY(Ott Grebogi Yorke) 방법에 기초를 둔 Occasional Proportional Feedback(OPF) 방식이 Roy에 의해 고체레이저 system 에 적용되었다$^{(1)}$ . 또 High Frequency Injection(HFI) 방식으로도 혼돈을 제어할 수 있음이 발표되기도 했다$^{(2),(3)}$ . 우리의 실험에서는 단일모드로 발진하는 Nd:YAG 레이저에서 일어나는 혼돈현상을 관측하려 한다. (중략)
This study aims to find out the influences of user behavior, content characteristics, functional factors and user's perception in cost on user satisfaction and continuous intention in N-Screen service. Web survey was conducted for 498 users who have used N screen service. The results show that the most influential factor contributing to user satisfaction is user interface. VOD diversity, payment system, cost, channel diversity are also meaningful factors. Identifying the critical factors which impact on user satisfaction, this study can provide the basic data for activating OTT service in smart media environment.
Baek, Kwang Ho;Ji, Yun;Lee, Byung Chun;Yun, Tae Soo
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
/
v.24
no.8
/
pp.1006-1014
/
2020
Consumer expectations for drama VFX increased as the influx of overseas dramas increased due to the growth of OTT service, but the current production time of the drama production system has a negative effect on the quality and completion of work. This paper proposes a background rendering using a game engine and a subject rendering using background HDRI as environmental lighting. The proposed workflow is expected to reduce the production time of VFX and improve the quality of VFX. The proposed workflow was verified in 3 steps. Comparing game engine and rendering software according to the same lighting environment and camera distance, comparing rendering with existing rendering method and background HDRI generation, and validating the proposed workflow. For verification, quantitative evaluation was performed using Structual similarity index and histogram. This study is expected to be one of the options to improve the quality of VFX and improve the risk.
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.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
/
2022.01a
/
pp.23-26
/
2022
OTT 서비스의 이용자가 폭발적으로 증가하고 있는 지금, 사용자에게 맞춤형 상품을 추천하는 것은 해당 서비스에서 중요한 사안이다. 본 논문에서는 콘텐츠 기반 추천 시스템의 모델을 제안하고, 영화 데이터를 추가 해가며 예측력을 높일 최종적인 모델을 채택하고자 한다. 이를 위해 GroupLens와 Kaggle에서 영화 데이터를 수집하고 총 1111개의 영화, 943명의 사용자에게서 나온 71026개의 영화 평가 데이터를 이용하였다. 모델 평가 결과, 장르와 키워드만을 이용한 추천 시스템 모델의 RMSE는 1.3076, 단계적으로 데이터를 추가해 최종적으로 장르, 키워드, 배우, 감독, 나라, 제작사를 이용한 추천 시스템 모델의 RMSE는 1.1870으로 모든 데이터를 추가한 모델의 예측력이 더 높았다. 이에 따라 장르, 키워드, 배우, 감독, 나라, 제작사를 이용해 구현한 모델을 최종적인 모델로 채택, 무작위로 추출한 한 명의 사용자에 대한 영화 추천 리스트를 뽑아낸다.
In these days, 360 degree videos, which is provided via VR, have high resolution and quality of 8K. These kinds of videos inevitably require streaming technology which guarantees QoS. Therefore, we suggest MPEG DASH HTTP protocol which stably provides streaming services of high quality videos in 8K, which are 360 degree tile-encoded, on low-spec devices such as OTT and IPTV Settop and Tile Segment Cache management structure for servers operating streaming services.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.