• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.1-12
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• 2011

다중 공간에서의 촬영을 필요로 하는 영상콘텐츠 제작은 많은 인력과 장비를 요하는 작업이다. 특히 소규모 방송사들의 입장에서는 감당하기 힘든 작업이지만, 다양한 형태의 영상콘텐츠를 얻기 위해서는 필요한 작업이다. 본 논문에서는 다중 공간 촬영 시 요구되는 인력과 장비의 절감을 위해, IP 카메라 기반의 실시간 웹캐스팅 시스템을 이용한 다중 공간 동시 촬영과 그를 바탕으로 한 1인 영상콘텐츠 제작 방법이 제안된다. 제안된 방법은 다중 공간에 각각 설치된 IP 카메라가 담는 화면을 수집하여 그들을 인터넷으로 송출하고, 인터넷을 통해 들어온 그들을 동시 수신하며, 화면의 저장과 영상 녹화 및 편집 기능들을 기반으로 하고 있다. 본 제작 방법을 사용함으로써 과거에 어려웠던 1-인/다중-카메라 원격 제어가 가능하게 됨에 따라, 기존의 1-인/1-카메라 사용의 한계에서 벗어나 다중 공간 동시 촬영이 가능하게 되어, 다양한 영상콘텐츠를 적은 인력과 시간을 확보할 수 있게 되었다. 따라서 소규모 웹캐스팅사의 경우, 짧은 시간에 다중 공간에서 촬영된 영상을 기반으로 한 영상콘텐츠 1인 제작이 가능해지고 적은 비용으로 고급 영상콘텐츠의 제작을 기대할 수 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.69-74
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• 2018

인터넷 기술과 다양한 정보 기술의 융합을 통해 광대한 정보를 수집 및 가공하여 사용자 취향에 맞는 다양한 지식을 서로 주고받을 수 있게 되었다. 특히, 영화 미디어 속에 내포된 감정 변화의 흐름을 통해 사용자의 취향과 연결된 밀접한 콘텐츠를 선호하는 경향이 있다. 사용자는 스크립트에 나타난 정보를 바탕으로 전체적인 감정의 흐름이나 특정한 등장인물, 또는 특정한 장면에서의 감정의 흐름을 보다 빠르게 이해하기 위해 시각화하고자 한다. 본 논문에서는 영화 웹페이지로부터 정제되지 않은 데이터를 획득한 후, 정제 과정을 거쳐 표준화된 스크립트 형식으로 변환한다. 정제된 데이터를 XML 문서로 변환하여 다양한 정보를 쉽게 획득한 후, 감정 예측 시스템에 각 문단을 입력하여 다양한 감정을 예측한다. 예측된 감정들의 흐름과 스크립트에 포함된 정보량을 혼합하여 사용자가 필요로 하는 다양한 감정의 전체적 또는 특정 부분에서 캐릭터들 간의 감정 상태의 변화를 시각화를 통해 쉽게 이해할 수 있는 시스템을 제안한다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권9호
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• pp.297-309
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• 2012

전 세계적으로 인터넷을 통한 불법복제율이 인터넷 수송량의 1/4을 차지할 정도가 되어 영상 컨텐츠 불법유통에 대한 심각성을 미국영화협회는 경고하고 있다. 국내외 적으로 저작권법을 강화 또는 개정하여 불법복제물을 상습적으로 게시하거나 복제하는 행위에 대해 강력한 법적 제재를 시행하고 있다. 본 논문에서는 네티즌들이 영상 컨텐츠의 불법 공유에 대해 과연 어떤 수준의 의식을 가지고 있는지에 대해 탐구하였다. 국내를 넘어 세계적으로도 심각한 문제가 되고 있는 영상 컨텐츠 불법복제에 대해 우리나라와 외국의 사례를 현실적으로 비교해 봄으로써 불법복제의 심각성에 대해 고찰해 보는 계기가 되었다. 동일한 설문을 가지고 캐나다에서의 설문조사와 국내에서의 설문조사 결과 영상 컨텐츠 불법 사용이 위법여부에 대한 의식수준에서 우리나라가 캐나다보다 의식 수준이 앞서 있었다. 캐나다인 경우 무단 복제에 대해 의식 수준이 매우 심각한 상태가 원인으로 디지털 환경을 보호하는 기본적인 장치 및 제도가 미흡함으로 나타났다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제11권2호
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• pp.118-127
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• 2022

Barrage language is a new media language based on Internet video. It is a representative expression of the Internet environment regardless of its format and content. As a unique movie viewing characteristic provided by the barrage function, the timeliness of feedback, entertainment, and interactivity of the content are excellent. Characteristic. Barrage language itself is closely related not only to the value of linguistic research, but also to the spread of the Internet in the Internet environment. Based on the current situation of Chinese video sites, this thesis explores how Barrage is an organic cycle of culture and consumption in a specific platform and group, and analyzes its propagation methods and effects. By analyzing the characteristics of content production patterns unique to the barrage culture, implications and reference values for production activities of other cultures, the effect of popularization on viewers and the production and consumption of the 'barrage' culture of the industry is studied, and furthermore, the 'barrage' culture is It was designed to be a reference for the development of the platform, internet culture, and animation industry culture.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제7권2호
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• pp.56-64
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• 2015

The personal image information compiled through closed-circuit television (CCTV) will be open to the internet with the technology such as Long-Tail, Mash-Up, Collective Intelligence, Tagging, Open Application Programming Interface (Open-API), Syndication, Podcasting and Asynchronous JavaScript and XML (AJAX). The movie User Created Contents (UCC) connected to the internet with the skill of web 2.0 has the effects of abuse and threat without precedent. The purpose of this research is to develop the institutional and technological method to reduce these effects. As a result of this research, in terms of technology this paper suggests Privacy Zone Masking, IP Filtering, Intrusion-detection System (IDS), Secure Sockets Layer (SSL), public key infrastructure (PKI), Hash and PDF Socket. While in terms of management this paper suggests Privacy Commons and Privacy Zone. Based on CCTV-UCC linked to the above network, the research regarding personal image information security is expected to aid in realizing insight and practical personal image information as a specific device in the following research.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권8호
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• pp.2948-2966
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• 2014

To promote recommendation services through prediction quality, some privacy-preserving collaborative filtering solutions are proposed to make e-commerce parties collaborate on partitioned data. It is almost probable that two parties hold ratings for the same users and items simultaneously; however, existing two-party privacy-preserving collaborative filtering solutions do not cover such overlaps. Since rating values and rated items are confidential, overlapping ratings make privacy-preservation more challenging. This study examines how to estimate predictions privately based on partitioned data with overlapped entries between two e-commerce companies. We consider both user-based and item-based collaborative filtering approaches and propose novel privacy-preserving collaborative filtering schemes in this sense. We also evaluate our schemes using real movie dataset, and the empirical outcomes show that the parties can promote collaborative services using our schemes.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권8호
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• pp.4090-4102
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• 2018

After emerging online communications, text mining and sentiment analysis has been frequently applied into analyzing electronic word-of-mouth. This study aims to develop a domain-specific lexicon of sentiment analysis to predict box office success in Korea film market and validate the feasibility of the lexicon. Natural language processing, a machine learning algorithm, and a lexicon-based sentiment classification method are employed. To create a movie domain sentiment lexicon, 233,631 reviews of 147 movies with popularity ratings is collected by a XML crawling package in R program. We accomplished 81.69% accuracy in sentiment classification by the Korean sentiment dictionary including 706 negative words and 617 positive words. The result showed a stronger positive relationship with box office success and consumers' sentiment as well as a significant positive effect in the linear regression for the predicting model. In addition, it reveals emotion in the user-generated content can be a more accurate clue to predict business success.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제11권3호
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• pp.71-76
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• 2019

In this paper, we propose a simple one-click marketing solution for mobile devices which can advertise a product which is embedded in a mobile video while watching the video on a smartphone. If a specific product of interest appears in the video to the user, one can simply click on the product in the video and a pop-up window with information about the product is proposed. The implementation of the system is expected to enable users to gain real-time information about the product while watching the video without having to search for the product again after watching the movie, and thereby facilitating more mobile commerce. We use a two-fold system to prevent the failure of tracking which often occurs on a single online tracking system, so that the user cannot always get the commercial product information.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권9호
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• pp.4684-4705
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• 2019

Collaborative filtering recommender systems are vulnerable to shilling attacks in which malicious users may inject biased profiles to promote or demote a particular item being recommended. To tackle this problem, many robust collaborative recommendation methods have been presented. Unfortunately, the robustness of most methods is improved at the expense of prediction accuracy. In this paper, we construct a robust Bayesian probabilistic matrix factorization model for collaborative filtering recommender systems by incorporating the detection of user anomaly rating behaviors. We first detect the anomaly rating behaviors of users by the modified K-means algorithm and target item identification method to generate an indicator matrix of attack users. Then we incorporate the indicator matrix of attack users to construct a robust Bayesian probabilistic matrix factorization model and based on which a robust collaborative recommendation algorithm is devised. The experimental results on the MovieLens and Netflix datasets show that our model can significantly improve the robustness and recommendation accuracy compared with three baseline methods.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.59-67
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• 2013

본 논문에서는 협업 필터링의 선호도 예측 정확성의 저하를 초래하는 전통적 문제점 중 하나인 데이터 희소성 문제에 강인한 잠재적 속성 선호도 기반 협업 필터링 방법(Latent Attribute Rating-based Collaborative Filtering, LAR_CF)을 제안한다. 기존의 협업 필터링은 객체의 유사성을 판단하기 위한 특징벡터로써 사용자가 명시적으로 평가한 선호도만을 이용하며, 해당 문제 개선을 위해 속성을 사용하는 연구들은 범용적으로 사용하기 어려웠다. 이웃 기반 필터링에 근본을 두는 LAR_CF는 기존의 명시적 선호도와 함께 유사도 평가의 대상이 되는 두 객체의 고유한 속성을 특징벡터로 삼기 때문에 명시적 선호도의 수가 적어서 발생하는 데이터 희소성 문제를 개선하여 선호도 예측 정확도를 향상시키며, 속성의 종류에 구애받지 않고 손쉽게 적용할 수 있는 장점을 가진다. LAR_CF의 유효성 평가를 위해서 MovieLens 100k 데이터세트 및 해당 데이터세트에 사용된 속성정보를 활용하여 일반적 성능 실험과 인공적 데이터 희소성 실험에서 선호도 예측 정확도를 평가한 결과, 제안하는 방법이 데이터 희소 조건에서 선호도 예측 정확도를 향상시킬 수 있음을 확인하였다.