• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제56차 하계학술대회논문집 25권2호
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• pp.47-50
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• 2017

PC 혹은 모바일 환경이 점점 발전됨에 따라 사용자들은 자신의 목적에 맞는 다양한 콘텐츠들을 쉽게 이용하고 있다. 사용자는 정상적인 콘텐츠를 이용할 경우 콘텐츠가 가지고 있는 태그정보를 통해 콘텐츠의 내용을 식별하여 사용한다. 하지만 올바른 태그정보가 들어있지 않은 콘텐츠의 경우 사용자는 잘못 입력된 태그정보로 인해 콘텐츠를 식별하는 과정에서 어려움을 겪을 수 있는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 사용자가 가지고 있는 콘텐츠에 접근하여 스마트폰 혹은 PC에 저장되어있는 다양한 콘텐츠들을 유튜브 API를 통해 유튜브 플랫폼에 존재하는 영상들과 매칭 시키고, 매칭 시킨 영상들을 사용자 계정에 동기화시키는 시스템을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.53-60
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• 2022

Youtube는 낮은 진입장벽과 영상물 규제 기준의 모호함으로 인하여 검증되지 않은 사실을 기반으로 한 가짜뉴스, 편파적 콘텐츠 등이 사실적으로 나타난다. 따라서 본 연구에서는 언론과 Youtube가 개인의 행동에 미치는 영향과 이들의 관계성을 분석하고자 한다. selenium, beautiful soup, Twitter API로 Youtube와 Twitter의 데이터를 무작위로 가져와 가장 자주 언급되는 키워드 31개를 분류한다. 분류된 31개의 키워드를 기반으로 Youtube, Twitter, 네이버 뉴스에서 데이터를 수집 후, NLTK(Natural Language Toolkit)의 Vader 모델로 긍정, 부정, 중립감정을 분류 및 수치화하여 분석 데이터로 사용했다. 데이터들의 상관성을 분석한 결과, 뉴스의 부정수치가 높아질수록 Youtube에서는 긍정적인 콘텐츠가 많아지는 것으로 분석되었다. 본 연구결과로, Youtube는 2차로 가공하여 전달되는 특성으로 인해 뉴스에서 나타나는 감정 지수와 일치하지는 않는다. 즉, 가공된 Youtube 콘텐츠는 소통의 창구인 Twitter의 긍정, 부정수치에도 직관적으로 영향을 미치게 된다. 본 연구결과는 사람들의 흥미와 본능을 자극하여 시선을 끄는 황색언론의 등장으로 정보의 정확한 판단이 어려워진 현 상황에서, 자극적이고 부정적인 영상으로 사회에 악영향을 끼치는 것으로 인식되어있는 Youtube가 도리어 개인의 식별력을 보조하는 역할을 하는 것으로 분석되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.169-186
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• 2020

이 연구는 지역 지상파 방송사의 유튜브 시사뉴스 콘텐츠의 특성과 이용자 반응 간의 상관관계를 살펴보고 대응 방안을 탐색하는 데 목적이 있다. 유튜브 오픈 API를 활용하여 전국 31곳의 지역 지상파 방송사의 유튜브 뉴스 채널에서 한 달 간 업로드 된 3,950건의 동영상을 표본으로 추출하였다. 개별 동영상을 분석 단위로 설정하고 형식적 특성과 내용적 특성, 이용자 반응 등을 내용분석 하였다. 연구결과, 디지털 전용 콘텐츠를 생산하고 있었지만 매우 낮은 비율이었으며, 대부분은 제목과 형식이 그대로 업로드 되는 방송 다시보기 영상이었다. 또한, 상당수의 채널이 TV편성과 같은 종합 채널의 형태로 운영되고 있어 독자적인 플랫폼으로서의 전문성을 보여주지 못하고 있었다. 이는 지역 방송사의 유튜브 채널은 TV나 자사 홈페이지와의 차별성이 부재하며, 여전히 TV플랫폼의 보조적 역할이나 아카이브 기능에 편향되어 있음을 알 수 있는 부분이다. 그럼에도 불구하고, 지역 전문성과 유튜브 감성을 반영한 소수의 디지털 전용 콘텐츠는 높은 조회 수와 반응을 이끌며 온라인 공간에서의 확장성을 보여주었고 지역 방송사 유튜브 뉴스 채널에 현실적이고 효과적인 방향성을 제시했다.

• 예술경영연구
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• 제57호
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• pp.59-84
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• 2021

본 연구는 중국의 커버가수이자 유명 크리에이터인 '펑티모(Fengtimo)'의 동영상이 국내에서 어떠한 네트워크를 가지고 소비되는지, 확산의 영향요인은 무엇인지를 살펴본 것이다. 국내 문화산업계와 학계에서 중국 시장을 한국 콘텐츠의 대상 시장으로만 보는 경향이 있어, 중국 콘텐츠의 국내 소비에 대한 연구는 매우 부족하다. 이에 본 연구자는 한국에서도 많은 인기를 가지고 있는 유명 크리에이터 영상콘텐츠의 사례를 선정하여 연구를 진행하였다. 연구 결과, 연결된 네트워크에서 게시자들의 그룹은 국내 공식채널, 국내 개인 유튜버, 해외 공식 채널로 크게 구분되며, 연결정도와 매개중심성 모두 국내 공식채널 그룹에서 게시한 동영상들의 값이 높았다. 공식채널 그룹의 연결정도 상위 영상들은 주인공인 펑티모의 핵심 콘텐츠인 커버송 및 팬 소통 영상이었다. 이에 반해 국내 개인 유튜버들의 연결정도 상위 영상들은 밈(meme) 현상의 특성을 보여주고 있었다. 콘텐츠의 확산을 나타내는 조회수에 대한 영향요인은 댓글수, 좋아요수, 외향연결정도, 싫어요수, 내향연결정도, 매개 중심성의 순서로 유의했다. 게시자 특성에 따른 확산 영향은 국내 공식채널 그룹과 개인 유튜버 그룹 간의 차이가 유의했다. 연결정도와 매개중심성은 일반요인과 콘텐츠 확산을 매개하는 효과가 있었다. 선행연구들 사이에 시점이나 콘텐츠 종류 등에 따라 연구 결과가 다르게 보고되고 있어, 향후 후속 연구를 통한 지속적인 검증과 연구 축적이 필요하다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제4권1호
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• pp.31-36
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• 2018

본 논문은 대학생들이 소속 대학 내 주요 정보를 손쉽고 빠르게 검색할 수 있도록 KakaoTalk API를 활용하여 장고 프레임워크를 이용하여 챗봇 시스템을 개발하였다. 특정 정보만을 제공하는 기존 챗봇 시스템과는 달리 본 연구에서 개발한 챗봇은 대학 내 주요 정보 뿐만아니라 날씨, 유투브, 네이버 실시간 랭킹 검색 및 언어 번역 등 다양한 형태의 사용자 질의에 대해 자동으로 검색 결과를 제공한다. AWS Ubuntu 서버내에 Apache, Python 및 Django를 이용하여 모듈을 개발하였고 KakaoTalk API 및 BeautifulSoup 등을 이용하여 카카오톡 서버와 통신하여 사용자 질의에 대해 자동으로 응답하는 챗봇 시스템을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 시스템에 대해서는 향후 대학 입시 정보 홍보 및 선거 홍보 시스템 등에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제8권2호
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• pp.102-108
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• 2019

Big data was associated with three key concepts, volume, variety, and velocity. Securities and investment services produce and store a large data of text/numbers. They have also the most data per company on the average in the US. Gartner found that the demand for big data in finance was 25%, which was the highest. Therefore securities and investment companies produce the largest data such as text/numbers, and have the highest demand. And insurance companies and credit card companies are using big data more actively than banking companies in Korea. Researches on the use of big data in securities and investment companies have been found to be insignificant. We surveyed 22 major securities and investment companies in Korea for activating big data. We can see they actively use AI for investment recommend. As for big data of securities and investment companies, we studied open API. Of the major 22 securities and investment companies, only six securities and investment companies are offering open APIs. The user OS is 100% Windows, and the language used is mainly VB, C#, MFC, and Excel provided by Windows. There is a difficulty in real-time analysis and decision making since developers cannot receive data directly using Hadoop, the big data platform. Development manuals are mainly provided on the Web, and only three companies provide as files. The development documentation for the file format is more convenient than web type. In order to activate big data in the securities and investment fields, we found that they should support Linux, and Java, Python, easy-to-view development manuals, videos such as YouTube.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제32권2호
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• pp.177-190
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• 2023

Purpose Recently, as a new business marketing tool, short form content focused on fun and interest has been shared as hashtags. By extracting positive and negative keywords from media audiences through comment analysis of social media news, various stakeholders aim to quickly and easily grasp users' opinions on major news. Design/methodology/approach YouTube videos were searched using the YouTube Data API and the results were collected. Video comments were crawled and implemented as HTML elements, and the collection results were checked on the web page. The collected data consisted of video thumbnails, titles, contents, and comments. Comments were word tokenized with the R program, comparing positive and negative dictionaries, and then quantifying polarity. In addition, social network analysis was conducted using divided positive and negative comments, and the results of centrality analysis and visualization were confirmed. Findings Social media users' opinions on issue news were confirmed by analyzing and visualizing the centrality of keywords through social network analysis by dividing comments into positive and negative. As a result of the analysis, it was found that negative objective reviews had the highest effect on information usefulness. In this way, previous studies have been reaffirmed that online negative information has a strong effect on personal decision-making. Corporate marketers will analyze user comments on social network services (SNS) to detect negative opinions about products or corporate images, which will serve as an opportunity to satisfy customers' needs.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.49-55
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• 2023

본 연구에서는 유튜브 먹방 콘텐츠의 인기를 예측하는 모형을 제안하고 사후 분석을 통하여 먹방 콘텐츠의 인기에 영향을 주는 요인들을 식별하였다. 이를 위해 API와 Pretty Scale을 활용하여 구독자수 상위 먹방 채널들로부터 22,223개 콘텐츠의 정보를 수집하고 Random Forest, XGBoost 및 LGBM 등의 머신러닝 알고리즘을 기반으로 조회수와 좋아요수 예측모델을 구축하였다. SHAP 분석 결과 조회수 예측 모형에서는 구독자수가 예측에 가장 큰 영향을 미치는 반면, 좋아요수 예측 모형에서는 크리에이터의 매력도가 중요변수로 도출되는 등 콘텐츠 조회와 좋아요 반응에 대한 선행요인이 다름을 확인할 수 있었다. 본 연구는 대량의 온라인 콘텐츠를 분석하여 실증 분석을 진행하였다는 점에서 학술적 의의가 있으며 먹방 크리에이터들에게 시청자들의 콘텐츠 소비 경향을 알려주고 상품성 높은 콘텐츠 제작의 가이드를 제공한다는 점에서 실무적인 의의를 지닌다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.307-316
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• 2016

사용자는 일반적으로 멀티미디어 소셜 서비스로부터 다른 사람들과 같은 결과를 제공받는다. 따라서 소셜 네트워크 안에 개인의 어려운 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 의사 결정 시스템 구축을 사용자의 활동, 사용자의 기분과 소셜 네트워크를 통한 사용자의 친구 관계 정보를 활용하는 방법을 제안한다. 사용자의 현재 기분 상태에 따라 시스템은 사용자에게 가장 적합한 영상을 유추한다. 이 시스템은 사용자가 이용하는 소셜 네트워크 데이터베이스에서 추출한 추천 방법의 집합을 측정하고, 가중치에 따라 모호한 값이 각각의 방법에 할당한다. 본 논문에 시스템에서는 퍼지 수집 솔루션을 찾아서 하위 집합들로 방법들을 분류하고, 가장 적절한 방법을 선택하기 위해 퍼지로직을 기반으로 상기 하위 집합을 결정한다. 마지막으로, YouTube API와 다양한 영상을 이용하여 시뮬레이션 실험을 진행하였다. 이 실험에서 채널 추천 시스템은 사용자 특성에 맞는 적절한 결과를 보여주며, 이것은 여러 사용자의 평가에 기반하는 현재 유투브 보다 더 좋은 만족감을 준다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.61-74
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• 2016

e스포츠의 발달로 게임을 매개로 한 여러 분야의 산업들이 함께 성장하였다. 게임방송은 다양한 플랫폼을 통해 시청자들에게 도달하면서 대중적인 게임문화 확산에 기여하고 있으며, 게임이 점차 스포츠로 인식되기 시작하면서 게임방송을 실시간으로 시청하고자 하는 수요가 늘어나고 있다. 이러한 수요와 함께 최근 OTT(Over-The-Top) 서비스를 기반으로 한 글로벌 게임중계 방송채널은 빠르게 증가하고 있는 추세이다. 이에 본 연구에서는 YouTube의 Open API 분석을 통한 글로벌 게임방송 스트리밍 현황 파악 및 시청행태를 분석하고 국내 게임방송산업의 발전을 위해 실무적인 제안을 하고자 한다. 본 연구는 방송 공급자와 시청자 모두 온라인 상태에서 실시간으로 방송을 스트리밍 하는 상태인 세션을 중심으로 방송시간 및 실시간 시청자를 카테고리, 날짜, 요일, 시간대별로 나누어 분석하였다.