• 제목/요약/키워드: 미디어적 속성

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트위터와 신문의 이슈 속성 비교 연구: MBC 파업을 중심으로 (Analysis on Issue Attributions between Twitter and Newspapers)

  • 이미나;박천일;문지영
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제15권4호
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    • pp.43-55
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    • 2014
  • 본 연구는 트위터의 정보전달과 여론형성 기능에 주목해 트위터에서 사회적 이슈가 어떻게 해석 전달되고 있는지를 신문과 비교했다. 분석에 사용된 이슈는 MBC 파업으로 이에 관한 트위터의 맨션과 신문 기사를 분석함으로 해당 미디어에서 MBC파업 이슈가 어떻게 차별적으로 다뤄졌는지를 살펴보았다. 분석방법은 내용분석을 사용했으며 분석 항목은 트위터(신문기사) 형식, 정보원의 사용, 의견표출 방식, 인간적 흥미 프레임과 귀인 프레임의 사용 등이었다. 연구결과, 트위터와 신문의 차이를 분석항목에서 관찰할 수 있었다. 연구결과를 트위터와 신문 간의 이슈 속성의 차이 측면에서 논의하였으며 트위터와 신문의 미디어로써의 본질적 기능과 연관시켜 논의했다.

비선형 주요성분 분석을 위한 신경망의 효율적인 학습알고리즘 (A Efficient Learning Algorithm of Neutral Networks for Nonlinear PCA)

  • 조용현;윤중환;박창환
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2000년도 춘계학술발표논문집
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    • pp.353-356
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    • 2000
  • 본 논문에서는 데이터 내의 비선형 속성을 보다 빠르고 정확하게 추출하기 위한 수정된 학습알고리즘의 비선형 주요 성분분석 신경망을 제안한다. 제안된 학습알고리즘은 신경망의 학습시에 과거의 속성을 반영하기 위한 모멘트 항이 추가된 학습기법이다. 이는 최적해로의 수렴에 따른 발전을 억제하여 그 수렴성능을 좀더 개선시키는 모멘텀의 장점을 그대로 살리기 위함이다. 제안된 학습알고리즘을 이용한 신경망을 128$\times$128 픽셀의 Lenna와 256$\times$128 픽셀의 차량 번호판 영상들을 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 제안된 학습알고리즘이 기존의 비선형 주요성분 분석을 위한 신경망이나 선형속성을 가지는 역전파 알고리즘을 이용한 신경망보다 더욱 우수한 수렴 성능과 특징추출 성능이 있음을 확인하였다.

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개인화 서비스를 위한 SNC 데이터 기반의 사용자 유형 모델링 (Social Network Community data based Modeling of User Types for Personalized Service)

  • 김경록;정윤상;문남미
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2013년도 하계학술대회
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    • pp.165-166
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    • 2013
  • 콘텐츠의 기하급수적인 증가와 다양한 서비스 확산에 따라 추천 서비스에 대한 연구는 날로 증가하고 있다. 특히, SNC 이용의 증가는 콘텐츠의 생산과 소비에 대한 주체를 새로운 관점에서 파악 할 수 있는 유용한 정보원이 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 SNC에서의 사용자에 대한 속성 데이터와 활동 데이터를 바탕으로 정보 처리활동 기반의 속성 요소를 도출하고, 이를 바탕으로 개인화 서비스를 제공하기 위한 사용자 유형 모델링 방안을 제안하고자 한다. 사용자 유형 모델링은 사용자 속성 요소 정의와 이들 사이의 관계로 구성된다.

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패션 이미지 데이터를 활용한 딥러닝 기반의 의류속성 분류 (Deep learning-based clothing attribute classification using fashion image data)

  • 정혜선;이소영;이충권
    • 스마트미디어저널
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    • 제13권4호
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    • pp.57-64
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    • 2024
  • 패션 이미지에 포함된 소재, 색상, 핏 등의 속성은 소비자가 의류를 구매하는 데 있어서 중요한 요인이다. 그러나 의류 속성을 분류하는 과정은 많은 인력을 필요로 하고, 작업자의 주관적인 판단에 의존하기 때문에 일관성이 떨어진다. 이러한 문제를 완화하기 위해 인공지능을 활용하여 패션 이미지의 의류 속성을 분류하는 연구가 필요하다. 기존 연구에서는 주로 상의 또는 하의 중 하나의 항목에 대한 의류 속성을 분류하는 것에 초점을 두고 있기 때문에 전신 패션 이미지의 경우에는 상의와 하의의 속성을 동시에 파악할 수 없다는 한계가 있었다. 본 연구는 패션 이미지의 상의와 하의를 구분하여 각 항목의 카테고리와 의류 소재의 속성을 분류할 수 있는 딥러닝 모델을 제안한다. 본 연구에서 딥러닝 모델 ResNet과 EfficientNet를 이용하였고, 학습에 활용한 데이터셋은 패션 이미지 1,002,718장과 의류 카테고리와 소재 속성을 포함한 라벨 총 125개를 사용하였다. Weighted F1-Score를 기준으로 ResNet은 0.800, EfficientNet는 0.781로 ResNet이 더 우수한 성능을 보였다.

IPTV 서비스의 기능적 속성이 채택의도에 미치는 영향 (Effects of Functional Attributes of IPTV Service on the Purchase Intention)

  • 김수현
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제9권2호
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    • pp.261-269
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    • 2009
  • 본 논문에서는 통신과 방송의 융합서비스로 인식되고 있는 IPTV 서비스에 대해 다룬다. IPTV 서비스는 인터넷을 이용하여 고품질의 방송 프로그램과 다양한 멀티미디어 콘텐츠를 TV로 볼 수 있도록 하는 서비스이다. IPTV 서비스와 같은 새로운 서비스가 등장하는 경우 서비스의 채택에 영향을 주는 서비스 속성을 규명하는 것은 매우 흥미로운 주제이다. 그러므로 본 논문에서는 IPTV 서비스의 기능적인 특징으로부터 소비자의 서비스 채택에 영향을 미칠 것으로 예상되는 속성들을 추출하고 이 속성들과 IPTV 서비스 채택의도와의 관계를 분석한다. 기술수용 모형에 근거하여 연구모형을 개발하며 설문조사를 실시하여 연구가설을 실증적으로 검증한다. 검증결과는 IPTV 서비스의 채택의도에는 콘텐츠의 다양성과 편의성이라는 속성이 긍정적인 영향을 미치는 것을 보여준다.

ICT전시회에서 소셜 미디어를 활용한 정보교환 네트워크 분석 (A Network Analysis of Information Exchange using Social Media in ICT Exhibition)

  • 하기목;문현실;최일영;김재경
    • 지능정보연구
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    • 제20권2호
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    • pp.1-17
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    • 2014
  • 소셜 미디어와 소셜 네트워킹 서비스의 확산은 사람들의 라이프 스타일에 많은 영향을 끼치고 있다. 이러한 확산 현상은 소셜 미디어를 통해 새로운 상품이나 서비스를 광고하고 촉진하려는 업계에 유용성을 제공할 뿐만 아니라 방대한 사용자 데이터의 획득도 가능케 하였다. 하지만 대다수의 연구들은 소셜 미디어에 대해 일반적인 통계적 접근 방법과 단편적 측정 방법을 사용하여 전시회의 성과를 측정하고 있어 소셜 미디어의 주 기능인 정보 교환의 측면을 고려하지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 MWC전시회의 트위터 데이터를 활용하여 정보 교환의 특징을 분석하려 한다. 이러한 분석방법은 전시 기획자 및 주관업체가 소셜 미디어의 효과를 객관적으로 측정할 수 있는 방법론을 제공하여 소셜미디어 활용 전략을 수립하는 데 큰 도움을 줄 수 있으리라 판단된다. 사용자 네트워크 분석을 통해 본 연구에서는 추가적으로 정보 교환의 지속가능성 측면에서 사회적 속성이 일반적 속성만큼 중요하다는 사실을 발견하였다. 결론적으로 본 연구는 MWC에서 정보를 교환하는 창구인 소셜 미디어의 사용에 따라 생성되는 데이터를 활용한 네트워크 분석 기법을 제안하는 한편 정보교환의 지속가능성에 대하여 매개 중심성과 중심성과 같은 사회적 속성의 특징을 밝혀냈다.

스마트 폰을 통한 청소년의 성 관련 콘텐츠 노출 원인 분석 (Teenagers with Smartphones Exposed to Sexual Content)

  • 최정임;정동훈
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제14권4호
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    • pp.445-455
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    • 2014
  • 본 연구에서는 개인 미디어로 청소년들이 늘 휴대하고 있는 스마트폰을 통한 성 관련 콘텐츠 이용에 영향을 미치는 요인을 인구사회학적 속성, 개인적 속성, 그리고 미디어 이용시간이나 미디어의 종류 등을 통해 분석하고자 했다. 연구결과, 스마트폰의 성 관련 콘텐츠 이용 정도에 영향을 미치는 요인은 남학생, 고등학생, 아버지의 학력이 고등학교 졸업 이하인 경우 통계적으로 유의미한 영향을 미쳤고, 자기통제성이 낮을수록, 또래동조와 차별접촉이 높을수록 스마트폰으로 성 관련 콘텐츠를 더 이용하는 것으로 나타났다. 스마트폰에서 성 관련 콘텐츠의 의도적 노출 정도에 영향을 미치는 요인에서도 남학생, 고등학생의 경우 통계적으로 유의미한 결과를 나타냈고, 자기통제성이 낮을수록, 차별접촉이 높을수록 스마트폰으로 성 관련 콘텐츠를 의도적으로 이용하는 것으로 나타났다. 음란물의 노출 뿐 만 아니라 다양한 수준의 성 관련 콘텐츠의 영향 요인에 대한 연구를 바탕으로 청소년이 많이 이용하는 미디어 채널을 통한 건강한 성 관련 메시지의 전달 방법 등을 강구하고, 미디어 교육 등 미디어의 긍정적인 활용 방안을 제시함으로써 미디어가 청소년의 바람직한 가치관 형성에 도움을 주는 좋은 의미의 수퍼피어(super-peer)의 역할을 할 수 있도록 계속적인 연구가 필요하다.

적응형 웹미디어 교육 시스템을 위한 확률 모델 (Probabilistic Model for Adaptive WebMedia Educational Systems)

  • 이재호;이윤수;윤경섭;왕창종
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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    • pp.800-802
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    • 2003
  • 이 논문에서는 웹 기반의 하이퍼미디어 교육시스템에서 이산 확률 분포 함수와 사용자 프로파일 기반의 동적 적응 모델을 제안하였다. 이 모델은 응용 영역을 동적 적응 객체의 가중치 방향성 그래프로 표현하며 사용자 행위를 이산 확률 함수를 동적으로 구축하는 접근 방식을 이용하여 모델링 한다. 제안한 확률적 해석은 웹 미디어 구조에서 사용자의 탐색 행위를 추적하여 사용자 행위에 대한 잠재적 속성을 나타내는데 사용될 수 있다. 이러한 접근 방식은 사용자에게 가장 알맞은 프로파일을 동적으로 할당할 수 있다.

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360 도 비디오의 객체 증강 saliency map 생성 방법 (Method of creating augmented saliency map for 360-degree video)

  • 심유정;서지민;이명진
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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    • pp.109-111
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    • 2021
  • 360 도 영상은 기존 미디어와 다른 몰입감을 제공하지만 HMD 기반 시청은 멀미, 신체적 불편함 등을 유발할 수 있다. 또한, 시청 디바이스 보급 문제, 네트워크 대역의 문제, 단일 소스 다중 이용의 수요 등으로 일반 디스플레이 기반 서비스 수요도 존재한다. 본 논문에서는 360 도 영상의 일반 디스플레이 서비스를 위한 뷰포트 추출에 필요한 영상 내 객체의 동적 속성을 활용한 시각적 관심 지도 증강 기법과 이를 이용한 서비스 구조를 제시한다.

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이용자의 정보추구행동에 관한 연구 (A Study on Information-Seeking Behavior of User)

  • 정진식
    • 정보관리학회지
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    • 제17권3호
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    • pp.193-212
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    • 2000
  • 본 연구는 이용자들이 정보요구를 충족시키기 위해 어떤 미디어를 접촉하고 있으며, 또 어떤 유형의 정보를 선택하고 있는지 미디어 접촉동기와 정보내용의 선택적 추구행동을 분석한 것이다. 이를 위해 교수와 연구원, 교사, 공무원 등 대학생을 포함한 직장 종사자 277명으로부터 회수된 질문지를 속성별로 분석하였다. 분석결과 연구에 대한 새로운 암시나 착상은 교수와 연구직은 학회모임이나 연구활동에서, 기타 직종은 인터넷에서 가장 높게 나타났다. 정보 추구동기와 탐색정보 유형에서는 이용자의 속성에 따라 상당한 차이를 나타내고 있어 추구행동과 속성간에는 매우 밀접한 상관관계가 있는 것으로 밝혀졌다.

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