• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.1068-1082
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• 2015

Due to the rapid advancement of the mobile technology, smart phones have been widely used in the current society. This lead to an easier way to retrieve video contents using web and mobile services. However, it is not a trivial problem to retrieve particular video contents based on users' specific preferences. The current movie recommendation system is based on the users' preference information. However, this system does not consider any emotional means or perspectives in each movie, which results in the dissatisfaction of user's emotional requirements. In order to address users' preferences and emotional requirements, this research proposes a movie recommendation technology to represent a movie's emotion and its associations. The proposed approach contains the development of emotion ontology by representing the relationship between the emotion and the concepts which cause emotional effects. Based on the current movie metadata ontology, this research also developed movie-emotion ontology based on the representation of the metadata related to the emotion. The proposed movie recommendation method recommends the movie by using movie-emotion ontology based on the emotion knowledge. Using this proposed approach, the user will be able to get the list of movies based on their preferences and emotional requirements.

• 응용통계연구
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• 제23권6호
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• pp.1023-1034
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• 2010

노량진수산시장은 국내 최대의 소비자 수산물 전문 도매시장으로 서울지역의 수산물 공급에 큰 역할을 담당해 왔다. 최근 대형할인점 등의 진출로 인해 수산물 유통에서도 큰 변화가 나타나고 있으며, 노량진수산시장도 이에 대한 대응책으로 고객관점의 서비스 전략개발을 중요하게 고려하고있다. 본 연구에서는 이러한 상황에서 소비자들이 원하는 고객만족요소가 무엇인지 확인하고 노량진수산시장의 고객만족도 조사체계를 구축하며, 설문조사를 통해 고객만족수준과 충성도수준을 정확하게 진단하여 노량진수산시장의 고객만족경영 전략방향을 제시한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.275-280
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• 2006

본 논문은 스마트 홈에서 다수 사용자를 대상으로 조화로운 미디어 서비스를 제공하는 ubiTV 응용을 제안한다. ubiTV 응용은 사용자의 상황정보를 수집하고 인식하기 위해 정형화된 컨텍스트를 이용하는 ubi-UCAM2.0 을 기반으로 구현되었다. ubiTV 응용은 사용자의 상황정보를 수집하기 위해 위치추적 센서, 출입문센서, 소파센서 그리고 PDA 기반의 리모컨을 활용한다. 그리고 수집된 정보를 기반으로 사용자의 컨텍스트를 인식하고 맞춤형 서비스를 제공하는 방송, 영화, 음악, 영상 및 웹 등의 다양한 미디어 서비스로 구성된다. 이를 기반으로 ubiTV 응용은 사용자의 컨텍스트 및 미디어 콘텐츠 정보를 기반으로 개인화된 서비스를 제공하고 추천한다. 또한, 사용자 및 미디어 서비스 간의 협력을 통해 조화로운 서비스 및 콘텐츠 공유를 지원한다. 그리고 파노라믹 영상을 기반으로 한 직관적인 사용자 인터페이스와 서비스 디스커버리를 통해 사용자들이 미디어 서비스를 쉽고 편리하게 제어할 수 있도록 한다. 실험결과, 제안된 ubiTV 응용은 현재의 널리 사용중인 미디어 시스템과 달리 다수의 사용자들이 미디어 서비스를 함께 이용하고 관심 있는 멀티미디어를 서로간에 공유함을 알 수 있었다. 따라서, 제안하는 ubiTV 응용은 다수의 사용자들이 다양한 미디어 서비스를 조화롭게 이용하도록 함으로서 스마트 홈 환경에서 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.645-655
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• 2016

본 연구에서는 방송클립동영상 이용이 VOD 구매의도와 본방송 시청의도에 영향을 줄 수 있는지를 살펴보고자 하였다. 이를 위해 방송클립동영상 이용자를 대상으로 설문조사를 통해 이용동기와 이용시간, 이용시점, 장르, 이용패턴 등의 이용경험 중심으로 살펴보았다. 연구결과를 요약하면, 방송클립동영상 이용동기 변인에서는 대인관계와 전체방송 대비이점이 높을수록, 방송클립동영상 이용경험 변인에서는 교육 장르, 게시된 영상보기, 게시된 영상 공유 및 추천을 이용하는 정도가 높을수록 VOD를 구매하고자 하는 의도가 높은 것으로 나타났다. 그리고 방송클립동영상 이용동기 변인에서는 이용유연성이 높을수록, 방송클립동영상 이용경험 변인에서는 드라마/영화 장르와 게시된 영상에 대한 댓글 읽기 및 작성 등과 같은 이용이 높을수록 본방송을 시청하고자 하는 의도가 높은 것으로 나타났다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권12호
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• pp.249-255
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• 2014

최근 트위터, 페이스북 등과 같은 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS)의 확산과 더불어 정보의 생성 및 공유가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 SNS 매체들을 통해 생산하는 많은 데이터를 활용하기 위해 축적된 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출해 내는 기술의 필요성이 대두되고 있으며, 데이터 마이닝 기법을 이용하여 의미있는 지식을 찾아낸다. 특히, 다양한 형태의 방대한 자료들로부터 표출되는 의견, 정책, 성향, 감정 등 대중의 집단지성에 나타난 일반적인 감정분석이 활용되고 있다. 본 논문에서는 대중들이 SNS를 통해 작성한 사용자들의 짧은 문장에 함축된 단어와 단어들 간의 연관성을 이용하여 문장 내 감정 상태를 예측하고 사용자의 감정에 따른 적절한 답변이나 추출한 감정과 유사한 트윗글이나 영화 등을 추천하는데 사용될 수 있는 방법을 제안한다.

• 문화기술의 융합
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• 제1권4호
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• pp.65-69
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• 2015

본 연구는 안드로이드 스마트폰에서 최신 문화 관람 및 정보를 제공하는 App을 개발하여 사용자가 문화생활을 즐기고자 할 때 이 DB를 사용하여 각 뮤지컬, 연극, 영화 별로 사용자가 원하는 정보를 검색하여 열람할 수 있고 또한 리뷰 등록 및 열람이 가능하다. 또한 관리자는 관리자(Administrator)모드로 로그인하여 문화 정보를 관리하고 사용자들의 정보를 확인할 수 있게 함으로써 시스템 관리를 원활이 이루어지게 한다. 또한 사용자는 사용자(User)모드로 로그인을 하여 문화 정보를 열람할 수 있고, 감상평을 기록하고 친구그룹의 추천기능을 통해 신뢰할만한 공연정보를 확인하여 여가생활을 문화 활동으로 즐길 수 있도록 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.273-276
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• 2019

There is a lot of information in our world, quick access to the most accurate information or finding the information we need is more difficult and complicated. The recommendation system has become important for users to quickly find the product according to user's preference. A social recommendation system using community detection based on label propagation is proposed. In this paper, we applied community detection based on label propagation and collaborative filtering in the movie recommendation system. We implement with MovieLens dataset, the users will be clustering to the community by using label propagation algorithm, Our proposed algorithm will be recommended movie with finding the most similar community to the new user according to the personal propensity of users. Mean Absolute Error (MAE) is used to shown efficient of our proposed method.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.267-269
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• 2019

There are many recommendation systems offer an effort to get better preciseness the information to the users. In order to further improve more accuracy, the social network analysis method which is used to analyze data to community detection in social networks was introduced in the recommendation system and the result shows this method is improving more accuracy. In this paper, we propose a movie recommendation system using social network analysis and normalized discounted cumulative gain with the best accuracy. To estimate the performance, the collaborative filtering using the k nearest neighbor method, the social network analysis with collaborative filtering method and the proposed method are used to evaluate the MovieLens data. The performance outputs show that the proposed method get better the accuracy of the movie recommendation system than any other methods used in this experiment.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.49-52
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• 2018

KBS를 비롯한 지상파방송 3사는 실시간 UHD방송과 VOD 온라인 동영상 서비스가 결합된 세계 최초의 지상파 양방향 UHD 플랫폼인 Tiviva(이하 티비바) 서비스를 2017년 11월 오픈하였다. 티비바는 별도의 셋톱박스 없이 UHD TV에 직접수신 안테나와 인터넷을 연결하여 지상파 방송사의 실시간 방송 채널 외에 다양한 UHD VOD와 클립을 이용할 수 있고, 스포츠와 드라마, 종편(JTBC, MBN), 영화 등 50여 개의 IP채널을 추가로 볼 수 있는 서비스이다. 이후 2018년 1월에는 이용자 편리성과 자동추천 기능 등 UI/UX를 크게 개선한 티비바 2.0을 업데이트 하였고, 평창올림픽 기간에는 전 경기 실시간 스트리밍 및 올림픽특별관을 운영하였다. 2018년 6월 러시아 월드컵 기간에는 축구 경기 UHD HDR 방송 중계와 함께 티비바를 통한 HDR VOD를 최초로 서비스하여 스포츠 경기를 즐기는 또다른 즐거움을 선사하였다. 본 논문에서는 러시아 월드컵 HDR VOD 서비스를 준비하고 시행하기 위한 시스템 설계 및 진행과정, 기술 이슈 등에 대해서 기술하려고 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.594-597
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• 2022

Recommendation systems are a prominent approach for users to make informed automated judgments. In terms of movie recommendation systems, there are two methods used; Collaborative filtering, which is based on user similarities; and Content-based filtering which takes into account specific user's activity. However, there are still issues with these two existing methods, and to address those, a combination of collaborative and content-based filtering is employed to produce a more effective system. In addition, various similarity methodologies are used to identify parallels among users. This paper focuses on a survey of the various tactics and methods to find solutions based on the problems of the current recommendation system.