• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.139-161
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• 2019

전자상거래 시장의 이용이 보편화 되며 고객들에게 좋은 품질의 물건을 어디서, 얼마나 합리적으로 구매할 수 있는지가 중요해졌다. 이러한 구매 심리의 변화는 방대한 정보 속에서 오히려 고객들의 구매 의사결정을 어렵게 만드는 경향이 있다. 이때 추천 시스템은 고객의 구매 행동을 분석하여 정보 검색에 드는 비용을 줄이고 만족도를 높이는 효과가 있다. 하지만 대부분 추천 시스템은 책이나 영화 등 동종 상품 분류 내에서만 추천이 이뤄진다. 왜냐하면 추천 시스템은 특정 상품에 매긴 구매 평점 데이터를 기반으로 해당 상품 분류 내 유사한 상품에 대한 구매 만족도를 추정하기 때문이다. 그밖에 추천 시스템에서 사용하는 구매 평점의 신뢰성에 대한 문제도 제시되고 있으며 오프라인에선 평점 확보 자체가 어렵다. 이에 본 연구에서는 일련의 문제를 개선하기 위해 RFM 다차원 분석 기법을 활용하여 기존에 사용하던 고객의 구매 평점을 객관적으로 대체할 수 있는 새로운 지표의 활용 가능성을 제안하는 바이다. 실제 기업의 구매 이력 데이터에 해당 지표를 적용해서 검증해본 결과 높게는 약 55%에 해당하는 정확도를 기록했다. 이는 총 4,386종에 달하는 이종 상품들 중 한번도 이용해 본 적 없는 상품을 추천한 결과이기 때문에 검증 결과는 상대적으로 높은 정확도와 활용가치를 의미한다. 그리고 본 연구는 오프라인의 다양한 상품데이터에서도 적용할 수 있는 범용적인 추천 시스템의 가능성을 시사한다. 향후 추가적인 데이터를 확보한다면 제안하는 추천 시스템의 정확도 향상도 기대할 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.45-52
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• 2018

VR 카툰은 웹툰의 간명한 스토리와 칸을 이용한 그래픽 스토리텔링을 VR 콘텐츠 디자인의 한계를 극복하는 전략으로 활용한 VR 콘텐츠 포맷이다. VR 프로토타이핑을 통해 웹툰 콘텐츠를 VR로 전환하여 웹툰 상의 3차원 공간에 실제 존재하는 듯 한 체험을 가능하게 하였다. 기존 VR 콘텐츠에 비해 어지럽지 않게 관람 가능하고 몰입이 잘 된다는 평균적인 피드백을 받을 수 있었다. 우리는 영화 스크린을 통해 스토리를 이해하는 데 익숙한 거처럼 그 동안의 출판 만화와 웹툰들을 통해 만화의 스토리텔링에 익숙해져 있다. 즉, 칸이라는 평면적 공간을 바꿔 가며 연속된 시각 이미지들을 통해 스토리를 전달하는 것은 우리에게는 보편화 된 커뮤니케이션 방법이다. 시간과 공간을 분할하는 만화의 칸 사이에는 아무것도 보이지 않는 홈통만이 존재하지만 우리는 경험에 의한 완결성 연상을 하게 된다. 바로 이러한 만화의 문법이 VR 카툰에서 차용하게 된 가장 핵심적인 스토리텔링 기법이다. 본고에서는 웹툰의 스토리텔링이 어떤 형태로 VR 카툰의 스토리텔링으로 전환 되었는지를 살펴보고 VR 카툰의 요소들을 분석해 본다. 이 연구를 통해 무한한 가능성을 가진 '연속 예술', 만화를 비롯한 다양한 서사 매체들의 특성을 VR 콘텐츠 제작에 접목하는 시도의 기반 연구로서 역할을 할 수 있기를 기대한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.662-672
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• 2017

아동 청소년 대상 성범죄는 꾸준히 증가 추세에 있지만 실효적인 예방 전략을 수립하기는 역부족이다. 사회문제를 고발하는 영화는 관심을 증폭시키고 조속한 대응방안을 촉구하여 사회변화를 이끌어낸다. 본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 <도가니>, <소원>, 그리고 <한공주>를 중심으로 아동 청소년 대상 성범죄 팩션영화에 대한 수용자의 반응을 살펴보았다. 영화 개봉 이전 네이버 블로그 총 2,727개를 분석한 결과 사건을 설명하는 사실적인 단어가 빈번하게 등장하였고, 영화 개봉 이후 리뷰 코멘트 총 3,000개를 분석한 결과 감정적인 단어가 주로 언급되었다. 각 영화별로 긍정 부정형의 감정 범주와 정도에 있어서도 차이가 나타났다. <도가니>의 경우 '화나다'와 함께 '억울하다'와 같은 부정적 감정표현이 강한 단어들의 빈도가 높았다. <한공주>도 부정형의 감정단어만이 등장하였지만 '슬프다'는 감정이 가장 많이 등장하고 부정형 강도가 다소 약한 단어들이 뒤를 이었다. <소원>에는 긍정형의 감정표현인 '좋다' 범주가 유일하게 등장하였다. 즉 영화가 개봉되기 이전 수용자는 사건에 대해 객관적인 정보위주로 인식한 반면, 영화를 관람한 이후에는 주관적인 감정과 느낌을 표현하였다. 동일주제를 다루고 있지만, <도가니>는 폭발적인 분노를 일으켰고 사회변화를 이끄는 시민 참여적 움직임을 결성시켰다. 그 결과 성폭력 범죄에 대한 처벌을 강화하는 법률안이 처리되어 시행되는 계기를 마련하였다. 사회 고발적 팩션영화에 대한 수용자의 상이한 감정반응을 파악하고, 향후 사회변화를 이끄는 팩션영화의 방향성에 대해 논의하였다는 점에서 연구의 의의가 있다. 또한 텍스트마이닝을 활용하여 감정포현을 분석한 결과를 바탕으로, 향후 영화에 대한 다양한 감정표현을 위계적으로 분류하는 작업의 필요성이 제기된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.211-224
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• 2012

본 연구에서는 야외공연장과 관련된 공연법, 도시공원 및 녹지에 관한 법률 그리고 건축법에 대하여 살펴보았다. 그 결과, 공연과 관련된 산업은 그동안 국가의 큰 정책과 법의 테두리에서 보호받지 못하고 독자적으로 성장해 왔다. 공연법제적인 측면에서도 공연예술의 자유나 공연활동의 진흥보다는 법제를 세분화 시켜가며 문화예술에 대한 규제 일변도의 정책을 취했다. 1999년 1월 각본심의제 폐지를 포함한 총 17건의 규제가 전면 폐지되었고, 6건의 규제도 대폭 완화하였다. 또한 문화예술의 중요성이 인식되어 정부 차원에서 육성 및 지원하기 위하여 공연예술 스태프 인력양성, 공연장에 대한 국가보조 등 실질적인 공연예술정책 제도가 도입되었다. 공연예술에 있어 무대조명, 음향, 무대기계 등 전문인의 참여의 필요성이 각인되었다. 이로써 정부수립 이후 50여년만에 공연예술에 대한 많은 규제가 공공질서 유지를 위한 최소한의 사항만 제외하고 모두 폐지되었다. 2002년엔 '공연'의 정의에서 '영화'를 제외시킴으로써 일제시대부터 제도적으로 남아있던 공연신고 제도가 영원히 폐지되었다. 이후 공연법이 규제위주의 법에서 공공복리 증진에 기여해야 하는 시대적 상황을 반영한 지원 육성 정책의 법제로 전환되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.181-188
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• 2020

본 연구에서는 다양한 워드 임베딩 기법이 감성분석의 성과에 미치는 영향을 확인하기 위한 비교연구를 제안한다. 감성분석은 자연어 처리를 사용하여 텍스트 문서에서 주관적인 정보를 식별하고 추출하는 오피니언 마이닝 기법 중 하나이며, 상품평이나 댓글의 감성을 분류하는데 사용될 수 있다. 감성은 긍정적이거나 부정적인 것으로 분류될 수 있기 때문에 일반적인 분류문제 중 하나로 생각할 수 있으며, 이의 분류를 위해서는 텍스트를 컴퓨터가 인식할 수 있는 언어로 변환하여야 한다. 따라서 단어나 문서와 같은 텍스트를 자연어 처리에서 벡터로 변형하여 진행하는데 이를 워드 임베딩이라고 한다. 워드 임베딩 기법은 Bag of Words, TF-IDF, Word2Vec 등 다양한 기법이 사용되고 있는데 지금까지 감성분석에 적합한 워드 임베딩 기법에 대한 연구는 많이 진행되지 않았다. 본 연구에서는 영화 리뷰의 감성분석을 위해 다양한 워드 임베딩 기법 중 Bag of Words, TF-IDF, Word2Vec을 사용하여 그 성과를 비교 분석한다. 분석에 사용할 연구용 데이터 셋은 텍스트 마이닝에서 많이 활용되고 있는 IMDB 데이터 셋을 사용하였다. 분석 결과, TF-IDF와 Bag of Words의 성과가 Word2Vec보다 우수한 것으로 나타났으며 TF-IDF는 Bag of Words보다 성과가 우수하였으나 그 차이가 매우 크지는 않았다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.149-157
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• 2010

최근에 인터넷 사용이 점차 활발해 짐에 따라, 다른 사람들이 인터넷 상에 올려놓은 의견정보를 참조하고자 하는 수요가 높아지고 있다. 하지만, 이러한인터넷상에존재하는의견들은개개의웹사이트들에만존재하여, 이러한 의견정보들을 사용하고자 할 경우에는 사용자가 일일이 이러한 개개의 모든 웹사이트를 수동으로 찾아보아야 하는 번거로움이 존재하는 문제점이 있다. 본 논문은 웹 콘텐츠에서의 통계기반 웹 마이닝(Web Mining)을 통한 의견 추출 및 분석 시스템에 관한 것으로, 인터넷 상에 존재하는 여러 웹사이트들에 흩어져 있는 웹문서에서 사용자 의견정보들을 자동으로 추출 및 분석한다. 또한, 긍정/부정 의견별로 실시간으로 검색 및 통계를 확인할 수 있는 의견정보 검색 서비스를 간편하게 제공할수 있으며, 의견정보 검색 사용자들은 특정 키워드에 대하여 다른 사용자들의 의견정보를 손쉽게 실시간으로 검색 및 모니터링(Monitoring)할 수 있는 시스템이다. 제안한 기법들은 기존의 다른 기법들과의 비교 실험을 수행하여 실제 성능이 우수함을 증명하였다. 성능 평가는 긍정/부정 의견정보를 추출하는 기능의 성능 평가를 실시하였다. 그 적용 사례로 대표적인 영화 리뷰 문장 실험 데이터를 대상으로 실험하고 그 결과를 분석하였다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.167-173
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• 2019

이 연구는 연기와 예술에 대한 사회적 의미와 시대적 변화에 따른 인식의 변화를 지적하고자 하였다. 연구방법은 문헌조사를 통한 질적 연구로 이루어졌다. 이 연구에서 검토한 내용들을 토대로 다음과 같은 내용으로 결론을 대신하고자 한다. 연기란 개인의 삶과 직접적으로 연결된 예술이다. 따라서 개인의 생활은 연기를 통해 살아가면서 자신의 삶을 예술로 승화시키는 활동이다. 우리기 일상생활에서 행하는 모든 활동이 곧 연기이며, 이는 자신의 재능과 직결되어 있다. 즉, 재능 있는 사람은 훌륭한 배우로 인정받고, 재능이 부족한 사람은 엑스트라의 역할을 하는 것과 마찬가지이다. 그러나 재능은 노력에 의해 영향을 받고, 주어진 환경에 의해서도 영향을 받는다. 즉, 개인의 재능은 고정된 것이 아니라 상황에 따라 변화될 수 있다는 것이다. 이러한 개인의 재능에 대한 변화가능성을 다루는 영역이 교육이다. 교육은 다양한 방식으로 운영되고 있으나 연기와 관련해서는 오랜 기간 동안 도제교육 중심으로 이루어져 온 경향이 있었다. 그러나 20세기 접어들면서 서서히 시스템이 갖추어지기 시작하였으며, 최근에는 나라마다 다른 교육시스템을 갖추는 상황으로까지 발전하고 있다. 따라서 일상적인 교육의 과정에서도 연기와 예술이 자연스럽게 적용되어 생활 속에서 접목할 수 있도록 다양한 교육프로그램의 개발과 운영에 대한 실천이 요구된다고 하겠다.

• 경영정보학연구
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• 제24권2호
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• pp.1-20
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• 2022

연구자들은 IT 기술의 발전이 수요분포에 어떠한 영향을 미치는지 슈퍼스타와 롱테일 개념을 통해 상반된 주장을 하고 있다(Brynjolfsson et al., 2010). 본 연구는 거시적 관점의 수요변화에 주목한 선행연구와 달리, 미시적 관점에서 기업의 마케팅 활동과 소비자 반응 간의 관계가 제품의 위치(i.e., 슈퍼스타 vs. 롱테일)에 따라 차이가 있는지 탐색하였다. 마케팅믹스 프레임워크를 기반으로 영화 마케팅 문헌에서 제시된 마케팅믹스 요소에 대한 가설을 개발하고, 영화산업을 대상으로 한국의 63개 영화의 45일 데이터 2,835개를 분위회귀분석 방법으로 검증하였다. 분석결과, 마케팅믹스 요소가 매출액에 미치는 영향은 제품의 위치에 따라 차이가 있다는 점을 발견하였다. 구체적으로 영화의 소구 폭과 소유 미디어의 효과는 슈퍼스타 제품에서 강화되며, 롱테일 제품은 획득 미디어의 효과를 강화하고 경쟁의 부정적 효과를 완화하는 것으로 나타났다. 본 연구는 거시적 수요분포 변화에 집중해온 선행연구와 달리, 미시적 측면의 분석을 통해 실무자에게 적합한 영화 마케팅 전략을 제안하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.219-240
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• 2018

감성사전은 감성 어휘에 대한 사전으로 감성 분석(Sentiment Analysis)을 위한 기초 자료로 활용된다. 이와 같은 감성사전을 구성하는 감성 어휘는 특정 도메인에 따라 감성의 종류나 정도가 달라질 수 있다. 예를 들면, '슬프다'라는 감성 어휘는 일반적으로 부정의 의미를 나타내지만 영화 도메인에 적용되었을 경우 부정의 의미를 나타내지 않는다. 그렇기 때문에 정확한 감성 분석을 수행하기 위해서는 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하는 것이 중요하다. 최근 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하기 위해 범용 감성 사전인 오픈한글, SentiWordNet 등을 활용한 연구가 진행되어 왔으나 오픈한글은 현재 서비스가 종료되어 활용이 불가능하며, SentiWordNet은 번역 간에 한국 감성 어휘들의 특징이 잘 반영되지 않는다는 문제점으로 인해 특정 도메인의 감성사전 구축을 위한 기초 자료로써 제약이 존재한다. 이 논문에서는 기존의 범용 감성사전의 문제점을 해결하기 위해 한국어 기반의 새로운 범용 감성사전을 구축하고 이를 KNU 한국어 감성사전이라 명명한다. KNU 한국어 감성사전은 표준국어대사전의 뜻풀이의 감성을 Bi-LSTM을 활용하여 89.45%의 정확도로 분류하였으며 긍정으로 분류된 뜻풀이에서는 긍정에 대한 감성 어휘를, 부정으로 분류된 뜻풀이에서는 부정에 대한 감성 어휘를 1-gram, 2-gram, 어구 그리고 문형 등 다양한 형태로 추출한다. 또한 다양한 외부 소스(SentiWordNet, SenticNet, 감정동사, 감성사전0603)를 활용하여 감성 어휘를 확장하였으며 온라인 텍스트 데이터에서 사용되는 신조어, 이모티콘에 대한 감성 어휘도 포함하고 있다. 이 논문에서 구축한 KNU 한국어 감성사전은 특정 도메인에 영향을 받지 않는 14,843개의 감성 어휘로 구성되어 있으며 특정 도메인에 대한 감성사전을 효율적이고 빠르게 구축하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있다. 또한 딥러닝의 성능을 높이기 위한 입력 자질로써 활용될 수 있으며, 기본적인 감성 분석의 수행이나 기계 학습을 위한 대량의 학습 데이터 세트를 빠르게 구축에 활용될 수 있다.