• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.5
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• pp.403-413
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• 2014

This study is to select educational films suitable for enhancing creativity and personality in order to develop educational contents aimed at pre-service early childhood teacher. First, three film critics based on sub-elements of ego-identity selected final 59 films. Next, three education experts classified the 59 films into small groups based on components each for creativity and personality. As a result, first, films classified according to pre-service early childhood teacher' sub-elements of ego-identity, educational components for creativity, and educational components for personality were 8 in job, 7 in religion, 6 in politics, 7 in philosophical life style, 8 in friendship, 8 in relationship, 7 in gender role, and 8 in leisure activity. Second, verifying suitability of film critics and education experts using Delphi method in order to select educational films to enhance pre-service early childhood teacher' creativity and personality based on films was effective in increasing validity of the results of this research.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2013.05a
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• pp.333-334
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• 2013

영화는 인간의 사고와 감정에 크나큰 영향을 미친다. 프레임라는 제한된 공간에 감독의 연출로 다양한 장면과 연기자의 연기력과 배경과 사물과 시나리오라는 극본을 통하여 관객에게 커다란 감동을 전달한다. 하나의 장면을 카메라를 통하여 실사를 촬영하여 연출하기도 하지만 경우에 따라서는 SF처럼 다양한 특수 효과를 적용하기도 하고, 비디오효과를 적용하여 장면에 대한 깊은 인상을 갖게 하는데 이러한 장면에서 비디오 기법 등 다양한 효과를 적용하여 극적 효과와 진한 감동으로 명화의 장면들을 연출한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.10 no.3
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• pp.51-59
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• 2010

There have been proposed several movie recommendation algorithms based on Collaborative Filtering(CF). CF decides neighbors whose ratings are the most similar to each other and it predicts how well users will like new movies, based on ratings from neighbors. This paper proposes a new method to improve the result predicted by CF based on genres of the movies seen by users. The proposed method can be combined to the most of all existing CF algorithms. In this paper, a performance evaluation has been conducted between an existing simple CF algorithm and CF-Genre that is the proposed genre-based method added to the CF algorithm. The result shows that CF-Genre improves 3.3% in prediction performance over existing CF algorithms.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.319-321
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• 2003

웹 상에서 제공되는 영화 서비스는 사용자에게 시간과 공간을 초월하여 서비스를 받을 수 있다는 매력을 가지고 있다. 이러한 영화 서비스는 대부분 동영상 전체 내용에 대해 사용자 연령별로 등급을 나누어 서비스되거나 무차별 서비스가 되고 있다. 본 논문에서는 비디오 인덱싱 기술과 필터링 기법을 접목하여 하나의 동영상을 각 장면의 내용에 따라 사용자 연령별 차별화 된 서비스를 함으로써 영화 동영상에 대한 활용도를 높일 수 있는 방법을 제안하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1176-1178
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• 2013

협업 필터링(Collaborative Filtering)이란 많은 사용자들로부터 얻은 기호정보(taste information)에 따라 사용자들의 관심사들을 자동적으로 예측하여, 아이템에 대한 목표 사용자의 선호도와 다른 사용자의 선호도를 비교 분석하여 목표 사용자가 좋아할 만한 아이템을 추천하는 기법이다. 그러나 협업 필터링 기법은 고객 정보와 평가 정보가 충분히 많아야 정확성이 높은 추천 결과가 나타난다. 본 논문에서는 영화를 한 번도 평가하지 않은 사용자들에게 영화를 추천 해주기 위한 즉, 협업 필터링의 희박성 문제(Sparsity Problem)를 해결하기 위한 한 가지 방법으로 개인의 감정 정보를 이용하여 문제를 해결하는 방법을 소개한다.

• Digital Contents
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• no.10 s.125
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• pp.90-101
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• 2003

급격한 정보화 사회로의 발전과정에서 디지털 스토리텔링은 게임, 애니메이션, 디지털영화, 웹 에듀테인먼트, 웹 홍보 등 광범위한 영역으로 확산되고 있다. 이 같은 디지털 스토리텔링은 디지털 미디어의 특징에 힘입어 과거 헐리우드 영화와 같은 아날로그 스토리텔링의 문화적 제국주의를 극복하는 민주적, 평등적 속성을 안고 있다. 디지털콘텐츠의 제작, 육성을 국가적 비전으로 삼아야 할 이때, 디지털 스토리텔링은 디지털콘텐츠의 질적 향상을 위한 시대적인 요청이라 할 수 있다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.5
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• pp.107-117
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• 2009

Depending heavily on CG technologies, the movies with CG generated characters and backgrounds focus on the reality effect in terms of the graphic itself. However, reality effect means a lot more in filmmaking than just pictorial representation. This study analyzes shot-by-shot a sample movie which has good staging as a part of film directing to increase reality effect in terms of diegesis and a film as a whole not just pictorial reality effect.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1134-1137
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• 2015

'영화 시나리오를 기반으로 영화를 어떻게 추천할 수 있는가'에서 본 논문에서는 전통적인 사회관계망 분석 지표 중 그래프의 평균 길이와 평균 군집도 그리고 밀도를 이용하여 3차원의 데이터 집합을 산출했고, 산출한 데이터 집합을 기반으로 k-means 군집화 알고리즘을 활용하여 각 k 값에 따른 영화를 추천해보았다. 그 결과 기타 여느 추천들과 다른 추천결과를 도출해냈다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.82-85
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• 2008

고객의 기호와 요구에 부응하는 서비스의 제공을 위해 영화 요소 중 정확한 장르의 분류는 고객의 선택에 있어 중요한 문제이다. 기존의 수작업에 의한 장르 분류는 시간과 비용, 신뢰성 등에서 비효율적이다. 이러한 문제의 해결을 위해 영화 시놉시스(Synopsis) 기반의 기계학습 방법은 효율적인 대안이 될 수 있다. 본 논문에서는 대다수 영화서비스 주체가 보유하고 있는 시놉시스 정보를 기반으로 하여 기계학습을 이용한 영화장르 분류에 관한 하나의 정형화된 방법을 제시한다. 기계학습 Algorithm 중 LibSVM, RandomComittee, LMT, NaiveBayes, PART Algorithm 을 이용하여 Algorithm 별, 장르별 분류 정확도를 측정하여 비교한다.

• Journal of Korea Entertainment Industry Association
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• v.14 no.4
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• pp.145-153
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• 2020

In the rapidly changing era of the fourth industry, big data is being used in various fields. In recent years, the use of big data has been rapidly applied to overall cultural and artistic contents, and among them, the use of big data is essential as a film genre with a lot of capital. This research method is analyzed as the film , which won the Palme d'Or Prize of the 72nd Cannes Film Festival in 2019 and the works and directors' award at the Academy Awards. The analyzed value predicts the film's performance through opinion mining, which gives the value of the change and sensitivity of each data cycle, and extracts the utilization index and topic keywords of SNS such as Facebook and Twitter to reflect the audience's interest. Identify the factors. As such, if model performance and model development can be predicted through model analysis of film performance using big data, the efficiency of the film production process will be maximized while the risk of production cost and the risk of film failure will be minimized.