• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.964-965
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• 2013

본 연구에서는 사용자의 감성 정보를 기반으로 한 영화 추천 시스템을 설계 및 구현하였다. 이를 위하여 영화 리뷰에서 기본적인 4가지 감성을 뜻하는 단어를 추출 및 분류하고, MovieLens Dataset의 메타데이터에 추가한 후 협업 필터링을 사용하여 영화를 추천한다.

• Trans-
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• v.1
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• pp.141-166
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• 2016

France owns a unique film production process with the big share of public funding. In its background there is the most developed film support scheme in the world. We consider the French film industry has the fair competition order than any other country. This study follows the French film production process from the project planning to film screening. It looks into various aspects French cinema: production scale of French films, investment/production agreement, actors casting, decision of the film budget, major investors, staffs' wages and collective convention, screening, overseas sales and profit-sharing. It aims to get across the French film industry, especially the film production sector. As a case study, we choose a romantic comedy, Heartbreaker(L'Arnacœur) made in 2010. This study presents a French film industry structure. It will give you some hints to reconsider the existing problems of Korean film industry, for example, screen monopoly, vertical integration of conglomerates, poor secondary market, low earnings rate… etc.

• Journal of Digital Convergence
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• v.18 no.12
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• pp.525-531
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• 2020

In today's IT environment where various pieces of information are distributed in large volumes, recommendation systems are in the spotlight capable of figuring out users' needs fast and helping them with their decisions. The current recommendation systems, however, have a couple of problems including that user preference may not be reflected on the systems right away according to their changing tastes or interests and that items with no relations to users' preference may be recommended, being induced by advertising. In an effort to solve these problems, this study set out to propose a Fuzzy-AHP-based movie recommendation system by applying the BRNN(Bidirectional Recurrent Neural Network) language model. Applied to this system was Fuzzy-AHP to reflect users' tastes or interests in clear and objective ways. In addition, the BRNN language model was adopted to analyze movie-related data collected in real time and predict movies preferred by users. The system was assessed for its performance with grid searches to examine the fitness of the learning model for the entire size of word sets. The results show that the learning model of the system recorded a mean cross-validation index of 97.9% according to the entire size of word sets, thus proving its fitness. The model recorded a RMSE of 0.66 and 0.805 against the movie ratings on Naver and LSTM model language model, respectively, demonstrating the system's superior performance in predicting movie ratings.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.261-262
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• 2023

본 연구에서는 감성 분석 기반의 키워드 도출형 영화 리뷰 웹사이트를 개발하였다. 사용자들은 영화에 대한 리뷰를 작성할 때, 자동으로 키워드를 추출하는 기능을 활용하여 다양하면서도 빠르게 정보를 얻을 수 있다. 사용자가 작성한 리뷰를 시스템에 입력하면, 내부적으로 ChatGPT를 활용하여 텍스트를 분석하고 키워드를 추출한다. 이를 통해 사용자는 별다른 노력 없이도 키워드를 통해 영화의 장르, 감독, 배우, 플롯 요소 등 다양한 정보를 빠르게 확인할 수 있다. 추출된 키워드는 저장되어 시각화에 활용되며, 사용자들은 리뷰에 대한 원하는 정보를 쉽게 얻을 수 있다. 개발된 키워드 도출형 영화 리뷰 웹사이트는 사용자들에게 빠르고 다양한 정보를 제공하며, 영화 관련 결정을 내리는 데에 도움을 줄 것으로 기대된다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.2 no.1
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• pp.22-29
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• 1999

In video-on-demand systems, movies are striped across the disks of the array in a video server to support multiple access. The blocks of the movies have to be placed carefully on the disks of the array in a video server in order to avoid load imbalance across these disks as well as to achieve maximum utilization of both space and bandwidth of these disks. This paper proposes a movie placement method called the GARR (group-alternation round-robin) that is based on the dynamic disk striping method considering the popularity of movie. The GARR uses group-alternation as movie selection policy and round-robin as data placement policy, where group-alternation allocates popular movie and unpopular movie groups to disks alternately. The performance of the GARR is evaluated by simulations.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02b
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• pp.728-736
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• 2007

P2P 파일공유는 1999년 처음 등장한 이래 저작권 침해로 디지털 콘텐츠 시장을 파괴하는 '해적'으로 간주 되어왔다. 하지만 최근 들어 P2P 시장의 산업적 가능성을 새롭게 주목하는 움직임이 나타나고 있다. 아울러 학계에서는 P2P의 경제적 영향력을 공급자 편향의 시각이 아닌 소비자 측면을 포함한 균형적 관점으로 바라보기 시작했다. 본 연구 역시 균형적 관점에서 P2P를 바라보려는 접근법의 일환으로, P2P 영화파일 공유 이용자들의 영화소비패턴을 실증적으로 살펴보고자 하였다. 실제 P2P 영화파일 공유 이용자들에 대한 설문결과, 이용자들은 단일한 영화소비성향을 가지고 있지 않았으며 다운로드와 극장 관람빈도가 모두 높은 이른바 '얼리어답터'형과 다운로드를 극장관람의 대체재로 여기는 소위 '해적'형이 공존하고 있었다. 이 중 그간 산업계에서 우려하던 해적형의 비율은 10% 정도로 낮았고, 대부분의 P2P 이용자들은 오히려 일반 극장 관람객보다 더 적극적으로 극장소비를 하는 사람들로 영화산업에 긍정적인 기여를 하는 것으로 밝혀졌다. 이러한 소비자 분석결과는 향후 본격화되고 있는 P2P 다운로드 유료화 시장에 대한 전망을 밝게 하는 것으로, 현재 유료화에 있어 가장 중시해야 할 것은 불법 무료 다운로드에 대한 경계가 아니라, 소비자 편의적인 시스템의 개발임을 시사한다.

• ICROS
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• v.11 no.4
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• pp.28-32
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• 2005

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.16 no.6
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• pp.354-364
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• 2016

With the advancement of the digital convergence of content and platform, Korean film industry sees good opportunities of maximizing the profits and increased distribution opportunities by independent film makers. Nevertheless, the domestic film market almost entirely relies on the box office sales, which seems to be caused by the stagnation of new additional copyright market. The study aims to address the following problems: First, information asymmetry of the revenues to which the contents providers and the service providers are exposed leads to the distrust among digital film contents businesses and the disadvantages to film makers and investors, in particular. Secondly, the VOD(Video on Demand) market of film industry is adversely affected by the illegal uploads and downloads of film contents, which harms the formation of paid additional market. Based on the examination of current legislation and policy options addressing these issues, the study suggests legislative accomodations and cultural industry policy alternatives to promote the additional market of film industry.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.925-928
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• 2003

지금까지 비디오와 영화의 질을 판단하는 기준은 모니터와 스크린, 테입과 필름이라고 생각해 왔다. 하지만 고성능 HD카메라가 개발되면서 대부분의 영화가 모니터를 통해 감상되어지고 있다. 본 논문은 이러한 디지털 영상 기술에 좀 더 효과적인 영상데이터 전송을 통하여 디지털 씨네마 시장에 한걸음 더 빨리 다가갈 수 있도록 하고자 하며 또한 제안한 디지털영상시스템은 최근에 그 중요성이 높아지고 있으며 향 후 많은 분야에 접목이될 디지털 씨네마 시스템을 효과적으로 구성할 수 있는 토대를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.642-644
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• 2014

정보의 폭발적인 증가로 인해 사용자들은 오히려 원하는 정보를 빠른 시간에 얻는 것이 힘들어졌다. 따라서 이 문제를 해결하기 위한 다양한 방식의 새로운 서비스들이 제공되고 있다. 추천 시스템 중에서 영화를 추천해주는 방법에는 사용되는 알고리즘에는 협업필터링 방법이 가장 성공한 알고리즘으로 사용되고 있다. 협업 필터링 방법은 사용자가 자발적으로 입력한 선호도 평가치를 바탕으로 추천 하고자 하는 사용자와 취향이 비슷하다고 판단되는 사람들 즉, 최근접 이웃을 구하고 최근접 이웃의 선호도 평가치를 바탕으로 사용자에게 영화를 추천을 해주는 기법이다. 그러나 협업 필터링에는 몇 가지 대표적인 문제점이 있으며 희박성 및 확장성, 투명성이 있다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서의 협업필터링의 희박성 문제를 보완하고자 개개인의 성향을 반영하여 효율이 좋은 추천 방법을 제안하고 하둡에서 성능평가를 하였다.