Acknowledgement
이 논문은 2021년도 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 기초연구사업(No.2021R1I1A3057800) 과제 지원에 의하여 연구되었음.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference (한국정보통신학회:학술대회논문집)
- 2021.10a
- /
- Pages.281-283
- /
- 2021
A Research on the Method of Automatic Metadata Generation of Video Media for Improvement of Video Recommendation Service
영상 추천 서비스의 개선을 위한 영상 미디어의 메타데이터 자동생성 방법에 대한 연구
- You, Yeon-Hwi (Korea University of Technology and Education) ;
- Park, Hyo-Gyeong (Korea University of Technology and Education) ;
- Yong, Sung-Jung (Korea University of Technology and Education) ;
- Moon, Il-Young (Korea University of Technology and Education)
- Published : 2021.10.03
Abstract
The representative companies mentioned in the recommendation service in the domestic OTT(Over-the-top media service) market are YouTube and Netflix. YouTube, through various methods, started personalized recommendations in earnest by introducing an algorithm to machine learning that records and uses users' viewing time from 2016. Netflix categorizes users by collecting information such as the user's selected video, viewing time zone, and video viewing device, and groups people with similar viewing patterns into the same group. It records and uses the information collected from the user and the tag information attached to the video. In this paper, we propose a method to improve video media recommendation by automatically generating metadata of video media that was written by hand.
국내 OTT(Over-the-top media service) 시장의 추천 서비스에서 거론되는 대표 업체는 Youtube와 Netflix이다. Youtube는 여러 방법을 거쳐 2016년부터 이용자의 시청 시간을 기록하여 이용하는 알고리즘을 머신러닝에 도입하면서 개인화된 추천을 본격화하였고, Netflix는 사용자의 선택한 영상, 시청 시간대, 영상 시청 기기 등 정보 수집을 통해 이용자를 분류하고 비슷한 시청 패턴을 가진 사람들을 같은 그룹에 묶는 방식과 영상을 직접 시청 후 사람이 태그(메타데이터)를 직접 기록하여 사용자로부터 수집한 정보와 영상에 붙은 태그 정보를 이용한다. 본 논문에서는 수기로 작성하던 영상 미디어의 메타데이터를 자동으로 생성하여 영상미디어의 추천을 개선하기 위한 방법을 제안하고자 한다.