• 전기전자학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.159-166
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• 2009

최근까지 장르나 무드 등의 정적 분류 기술자를 이용한 음악 정보 검색에 관한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 정적 분류 기술자는 주로 음악의 다양한 내용적 특징에 기반하기 때문에 그러한 특징에 유사한 음악을 검색하는 데 효과적이다. 하지만 음악을 들었을 때 느끼게 되는 감정 내지 기분 전이를 이용하면 정적 분류 기술자보다 더 효과적이고 정교한 검색이 가능하다. 사람이 음악을 들었을 때 발생하는 감정 전이의 효과에 관한 연구는 현재까지 미비한 실정이다. 감정 전이의 효과를 체계적으로 표현할 수 있다면 기존의 음악 분류에 의한 검색에 비해 음악 추천 등의 새로운 응용에서 더 효과적인 개인화 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 음악에 의한 인간 감정 전이를 표현하기 위한 감정 상태 전이 모델을 제안하고 이를 기반으로 새로운 음악 분류 및 추천 기법을 제안한다. 제안하는 모델의 개발을 위하여 다양한 내용 기반의 특징을 추출하였으며, 고차원 특징 벡터의 차원 감쇄를 위하여 NMF (Non-negative Matrix Factorization)를 사용하였다. 성능 분석을 위한 실험에서 SVM (Support Vector Machine)을 분류기로 사용한 실험에서 평균 67.54%, 최대 87.78%의 분류 정확도를 달성하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제50권1호
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• pp.105-124
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• 2019

본 연구는 어린이도서 분류를 위한 KDC 6판의 개선 및 적용 방안을 마련하고자 문헌연구 및 설문조사를 실시하였다. 첫째, 어린이도서의 KDC 간략화 및 세분전개 방안으로 서울시교육청 20개 도서관 및 대표적인 C 도서관이 소장한 어린이도서 주제별 통계 분포를 바탕으로 중분류, 소분류로 간략화 할 분야를 제시하고, 세분화 전개가 필요한 항목은 도서관별 분류지침을 적용하여 확장할 것을 제안하였다. 둘째, 지식그림책과 동화는 내용과 주제에 따라 각 해당항목에 분류하고, 각 나라의 동화는 세목 추가 및 장르 구분을 추가하여 특정 기호에 편중된 자료를 분산시킬 것을 제시하였다. 셋째, 이용자를 위해 연령별, 독서수준별에 따른 배가 방안과 이를 위한 가이드라인의 배포, 분류와 관련한 이용자 교육 실시를 제안하였다. 본 연구는 향후 KDC 6판 개정 시 어린이도서의 간략판 개발 마련에 기여할 수 있을 것이다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제51권3호
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• pp.45-64
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• 2017

이 연구의 목적은 1998년부터 2016년까지 미국 '한 책, 한 도시' 지역사회 독서운동에서 선정된 책들의 선호도, 분류기호, 주제표목, 발행연도, 장르 등 특성을 살펴봄으로써 지역사회 독서운동의 지향점을 이해하는 것이다. 2017년 4월 LC(Library of Congress) 도서센터 웹사이트에 등록된 '한 책, 한 도시' 독서운동의 주별 및 작가별 리스트를 기반으로 전체 선정 책 1,102권 및 단 한 개 프로그램에서 선정된 책 812권의 LC OPAC 서지레코드 735건을 분석하였다. 주요한 발견은 To Kill a Mockingbird 등 선호된 책들의 계속적 영향력과 'The Big Read'를 통한 '한 책'의 수명 연장, 발행 1-2년 된 신간에 대한 선호, LC 분류체계의 P(문학 및 어학) 주제 집중(530권, 72.1%)과 PS(미국문학)의 압도적 중요성(307권, 57.9%), 가정소설, 역사소설, 심리소설 장르의 높은 비중과 43개 장르의 분산, 고유한 주제표목 535개 중 "City and town life"와 "World War, 1939-1945"(8권) 표목의 중요성 및 개별 주제표목들의 다양성, 96개 주제표목 그룹에서 "African American..."(20권)과 "Woman..."(16권)으로 시작하는 그룹의 중요성 등을 포함한다. 이 연구는 선정 책들의 주제가 통합, 이해, 관용 등에서 인권, 환경, 평화 등으로 변화하고 다양화하는 현황과 추이를 기술하였으나, 책 선정이 지역사회에 미친 영향 및 독서운동이 가져온 실제적 변화 등은 다루지 못한 제한점을 가진다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제43권1호
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• pp.5-26
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• 2009

본 연구는 KDC 4판을 중심으로 국내 어린이도서관의 어린이 자료 분류의 개선 방안을 제안하였다. 이를 위해 문헌 연구, 국내 51개 어린이도서관의 KDC 적용 현황 조사와 부모 및 어린이 이용자의 요구 분석을 실시하였다. 국내 현황과 이용자 요구 분석 결과를 토대로 KDC 개선 방안을 분류체계 부문과 배가 부문으로 나누어 제시하였다. 우선, 분류체계 부문에서는 특정 기호에 집중되는 주제를 분산시키고, 어린이 자료의 다양한 유형과 특성, 다양한 어린이 문학 장르를 KDC 상에 반영해야 한다. 또한 학제적 주제에 대하여 상세한 주기 및 분류지침을 제공해야 한다. 배가 부문에서는 첫째, 이용자 친화적인 청구기호 구성과 배열 방법을 도입하고, 둘째, 이용자의 다양한 관심 분야를 반영한 컬렉션 구성과 어린이와 부모를 대상으로 이용교육을 실시하도록 제언하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.559-568
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• 2007

앵커 장면 검출은 내용기반 뉴스 비디오 색인과 검색 시스템에서 비디오 장면의 의미적 파싱과 색인을 추출하는데 중요한 역할을 한다. 이 논문은 스포츠 뉴스의 단위 구조화를 위해서 뉴스 동영상에 존재하는 앵커 구간을 구분해내는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 앵커 장면을 검출하기 위해서, 우선 MPEG4 압축 비디오에서 DCT 계수치와 모션 방향성 정보를 이용하여 앵커 후보 장면을 결정한다. 그리고 검출된 후보앵커 장면으로부터 영상처리 방법을 활용하여 뉴스 비디오를 앵커 장면과 비앵커(스포츠) 장면으로 분류한다. 제안된 방법은 앵커 장면 검출 실험에서 평균적으로 98%의 정확도와 재현율을 얻었다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제21권4호
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• pp.73-84
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• 2021

게임분석 방법에 대한 다양한 연구들이 진행되었다. 본 논문에서는 게임의 필수적인 행동의 Core, 게임 문제를 해결하는 행동의 Primary, Core와 Primary를 도와주는 행동의 Secondary로 분류하는 분석 방법을 제안한다. 제안 방법은 게임의 장르적 유사성 및 특징, 콘텐츠의 풍부함, 숙련 난이도를 분석할 수 있다. 사례분석과 사례 조사를 진행하여 분석 사항이 객관적 게임 경험과 일치하는지 확인하였다. 본 연구의 결과는 게임 기획 단계에서 유사 게임과 비교하면서 개발을 진행해나가는데 응용될 수 있을 것이며, 이러한 과정을 통해 게임 기획력 향상 및 경쟁력 있는 게임 개발에 도움될 수 있을 것이라 기대한다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권3호
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• pp.90-97
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• 2020

인터넷과 스마트폰의 발달로 디지털 음원은 쉽게 접근이 가능해졌고 이에 따라 음악 검색 및 추천에 대한 관심이 높아지고 있다. 음악 추천 방법으로는 장르나 감정을 분류하기 위해 음정, 템포, 박자 등의 멜로디를 사용한 연구가 진행되고 있다. 하지만 음악에서 가사는 인간의 감정을 표현하는 수단 중의 하나로 역할 비중이 점점 높아지고 있기 때문에 가사를 기반으로 한 감정 분류 연구가 필요하다. 이에 본 논문에서는 가사를 기반으로 이별 감정을 세분화하기 위해 이별 가사의 감정을 분석한다. 이별 가사에 나타나는 단어 간 유사도를 Word2Vec 학습을 통해 벡터화하여 감정 사전을 구축 한 후 LSTM을 활용하여 가사를 학습시켜 유사한 감정으로 가사를 분류해주는 Word2Vec과 LSTM을 활용한 이별 가사 감정 분류 방법을 제안한다.

• 정보관리학회지
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• 제25권1호
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• pp.5-17
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• 2008

이 논문은 정보커뮤니케이션 기술을 통하여 정보교류가 활발히 이루어지는 조직내의 지식창출에 있어서 웹블로그 장르분석의 유용성을 밝히는데 그 목적이 있다. 오늘날 지식창출은 지식 중심 업무환경에서 경쟁력 우위를 확보하는데 필수적인 요소이다. 이를 위해 기업들은 지식관리시스템에 막대한 투자를 하고 있다. 그러나 분산지식관리시스템의 하위 정보시스템이 배치된 부서들의 서로 다른 사회문화적 환경으로 인하여 전체 지식관리시스템은 기대했던 성과를 거두지 못하는 경우가 많다. 보다 나은 경쟁력 확보를 위해서는 하위부서간의 사회문화적 차이를 조절하는 것이 중요하다. 웹블로그 사용자들이 사회적 규범을 공유하는 점을 고려한다면 웹블로그가 이러한 사회문화적 차이를 줄이는데 긍정적인 역할을 할 수 있을 것이다. 이 논문은 웹블로그의 장르분석이 조직내의 하위부서들 간의 사회문화적 차이를 줄일 수 있는 중요한 단서를 제공한다고 주장한다. 따라서 이러한 분류 행위가 지식관리시스템의 높은 실패율 문제를 해결하는 하나의 방법이 될 수 있을 것이다. 이 논문은 조직 지식창출이론과 기술의 사회구성론적 관점을 복합적으로 이용하여 사회화가 적용된 분산정보시스템과 그렇지 못한 시스템을 비교하여 보다 나은 지식관리를 구현하는데 유용한 프레임워크를 제공하는데 그 의의가 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제51차 동계학술대회논문집 23권1호
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• pp.51-54
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• 2015

추천 시스템의 대표적인 연구 중 하나인 콘텐츠 기반 추천 시스템 연구는 TV 프로그램이나 영화의 줄거리, 장르, 리뷰 등의 콘텐츠의 메타데이터를 이용한다. 그러나 이러한 연구들은 콘텐츠 관련 정보에만 의존할 뿐, 시청자의 프로파일과 콘텐츠의 정보를 함께 고려하지 않는다. 본 논문에서는 시청자의 프로파일 중 연령과 콘텐츠의 정보인 프로그램의 줄거리를 활용한 TV 프로그램 추천 시스템을 제안한다. 본 추천 시스템은 시청자를 연령에 따라 분류한 후, LDA 알고리즘을 이용하여 시청자의 시청 TV 프로그램의 줄거리를 분류된 나이에 따라 각각의 줄거리 토픽 모델로 생성한다. 이를 기준으로 시청자가 원하는 시간대에 방송되는 프로그램들의 줄거리 토픽벡터와 시청자의 선호도 토픽벡터의 유사도를 비교해 가장 유사도가 높은 TV 프로그램을 시청자에게 추천하는 방식이다. 본 논문에서는 연구의 효용성을 검증하기 위해 줄거리만을 사용한 경우와 줄거리와 연령을 동시에 활용한 경우를 비교 실험하였다. 실험을 통해 프로그램의 줄거리만을 사용한 경우보다 연령을 동시에 활용한 경우의 추천 시스템 성능이 개선된 것을 확인할 수 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권2호
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• pp.69-77
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• 2020

지상파에 한정되어 방영되었던 과거와는 달리 현재는 케이블 채널과 인터넷 웹에서도 수많은 드라마가 방영되고 있다. 드라마를 보고난 후 시청자들은 리뷰를 통해 적극적으로 자신의 의견을 표현하고 이러한 리뷰의 분석에 관련된 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 드라마의 특성상 장르가 뚜렷하지 않고 시청자의 다양한 연령층으로 인해 다른 시청자들의 리뷰와 평가는 어떤 드라마를 볼 것인지 결정하는데 도움이 된다. 하지만 많은 리뷰를 시청자가 일일이 확인하고 분석하는 것은 어렵기 때문에 자동으로 분석하기위한 데이터 분석 기법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 드라마 선택에 중요한 영향을 미치는 리뷰의 토픽을 분류하고 단어의 의미 유사도에 따라 의미적 토픽으로 재분류한다. 그리고 리뷰를 의미적 토픽에 따른 문장으로 분류한 다음 감성단어를 통해 감성을 분석하는 모델을 제안한다.