Recently, media contents are moving frequently between different media. TV, film, musical or animation, adapt killer story to each other. This tends to develop the new possibility of distribution of media contents. This study will analyse the trend of content industry. Particularly, we will focus on TV dramas, films and musicals : 61 samples have been extracted by Naver website. As a result, remakes have been increased since 2006. TV dramas and films have been used the most for source genres. Particularly, the story of films have been transferred for almost every genres including musicals.
This paper attempts to identify motivations of the satellite DMB use and to examine the relationship between user motivations and structure of genre consumption. Firstly, this paper identified motivational dimensions for satellite DMB usage. The results of the factor analysis revealed three dimensions: information-seeking, entertainment-oriented and social communication. It accounts for 69.9% of the variances found within this data. Secondly, the results of the regression analyses suggested that both information seeking and entertainment-oriented motivations were closely related to genre preferences of satellite DMB contents. In addition, these two motivations predicted genre repertoires and similarity in genre consumption. In conclusion, motivations of the satellite DMB use were the best predictors for explaining the structure of genre consumption.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06c
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pp.288-291
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2011
기존 음악 장르 분류의 경우 음악의 특징 추출 또는 기계학습을 중점적으로 연구되어왔다. 하지만 자동 분류에 필요한 장르 데이터는 음악을 제공하는 웹 사이트마다 다르고, 각 웹 사이트의 장르 분류는 해당 음악이 아닌 앨범의 장르를 표시한다. 보다 나은 자동 분류를 위해서는 일관된 장르 데이터의 제공이 필요한데, 본 논문에서는 이러한 연구의 일환으로 여러 웹사이트에서 수집한 장르 데이터에 따른 판별 성능을 분석하였다. 분석 결과 장르 분류 방법에 따라 신경망 학습 및 판별성능이 큰 차이가 발생하였다.
The purpose of this study is to analyze genre differentiation in digital games and examine the changing characteristics of core genre elements. Especially this study focuses on the aspect that how players recognize genre differentiation based on the conceptual blending theory. The evolution of the genre does not end with decline or extinction. The genre keeps being divided into sub-genres through partial use of genre elements. The differentiation of the genre results from the principle of frame confrontation or expansion with a parent genre. Rogue-like games are differentiated from Role-playing games by frame conflict, while Metroidvania games are differentiated from Platform adventure games by frame expansion. In the former case, the core genre elements are independent and easily combined with other genres. For example, the core mechanism of Rogue-like genre like 'perma-death' or 'procedural generation' has a decisive effect on the differentiation of the game experience become an independent genre element. In the latter case of Metroidvania, the core genre elements strongly reveals context dependency and are difficult to use outside the genre convention. The core mechanism of Metroidvania is 'backtracking' in the labyrinth style map, but it could be effective genre element within the specific context like side-scrolling action-platformer.
Existing researches on movie genre have been focusing on the relationship between a specific genre and performance of a movie. However, most of films cross into multiple genres and new approach is needed for analyzing a genre network. In this study social network analysis was used to analyze the genre centrality and its relationship with movie performance by developing a genre network, i.e. network among multiple genres constructed via genre co-occurrence pattern in a specific movie. Three index of genre centrality, eigenvector centrality, degree centrality, and bonacich power centrality, were tested for the valued genre network. Results showed that the relationship between genre centrality and movie performance appeared to be inverted U-shaped. This empirical finding is in line with the theory of ambidexterity which emphasizes the balance of exploration and exploitation. In addition, this study can provide practical implications for movie producers, distributors, and theaters that need to develop genre strategies.
This study assumed the competitive structure based on genre classification for Korean online game contents market, and carried out the analysis on the degree and characteristics of the competition that appear differently in each sub market classified according to the genre. First, to analyze the market power of the rank 1 and 2 game contents in each genre, using the play time share ratio and standard deviation statistics values in the genre, ANOVA analysis and Cluster analysis were carried out for each genre. According to ANOVA analysis result, in the rank 1 game share ratio in each genre, there was a relationship of 'FPS/Racing > RST/Sports > Poker > Go-stop > RPG > Arcade > Board', and in the play time total share ratio of rank 1 and 2 games, the relationship of 'RTS > FPS/Racing > Sports > RPG > Go-stop > Poker > Arcade > Board' was verified. And in Cluster analysis, the groups of the genres with the degree of market power tendency and the variability at similar level were classified and stated.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2019.10a
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pp.503-505
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2019
본 논문에서는 기존 웹툰 장르 검색 시스템의 단점을 보완하기 위해 키워드 기반 유사 장르 검색 시스템을 제안한다. 기존 웹툰의 장르와 키워드를 분석하여 44개의 장르를 설정하고 해당 장르에 적합한 웹툰을 수집한다. 나무위키와 위키피디아 문서로 학습된 Word2Vec모델에 기반하여 계산한 사용자 입력 키워드와 44개의 장르간 유사도로 사용자 입력에 가장 유사한 장르를 찾는다. 유사 장르에 포함되는 웹툰을 결과로 출력하여 사용자가 선호하는 장르의 웹툰을 제시한다. 실험 결과에서는 나무위키에서 '장르'로 검색하여 얻는 작은 크기의 문서 집합에서 Word2Vec을 학습한 모델에서 가장 높은 검색 성능을 보였다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09b
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pp.114-117
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2003
본 논문에서는 사용자가 음악을 직접 선곡하지 않고 락, 트로트, 댄스, 힙합, 발라드 등 5가지의 장르 중 사용자가 선호하는 음악의 장르를 추천하는 시스템을 구현하였다. 실시간으로 연주되는 음악에서 Bass Drum 신호를 추출ㆍ분석하여, 기본적으로 한 마디에 소요되는 시간, 주법, 진폭 등 세가지 파라메터를 이용하여 5가지 장르로 분류하였다 선택 곡 수와 들은 시간으로 퍼지 추론을 통해 각 장르에 대한 사용자 만족도를 평가한다. 평가된 만족도에 의해 사용자가 선호하는 장르의 음악을 제공하는 시스템을 제안한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2016.11a
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pp.23-24
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2016
본 논문에서는 온라인 오디오 장르 분류의 성능을 비교 분석한다. 온라인 동작을 위해 1초 단위의 오디오 신호를 입력하여 music, speech, effect 중 하나의 장르로 판단한다. 학습 방법은 GMM과 심층 신경망을 사용하며, 특성은 MFCC와 스펙트로그램을 포함하는 네 가지 종류의 벡터를 사용한다. 각 성능을 비교 분석하여 장르 분류에 적합한 학습 방법과 특성 벡터를 확인한다.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.2
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pp.389-397
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2023
This study examines how macro-economic conditions, fashion momentum, and inter-genre competition affect movie genre's popularity, thus shaping fashion trends in the feature film market in Korea. Using panel data analysis of genre-specific audience sizes with 6 genre cateories and 132 monthly time points, we found that favorable economic conditions generate the fashion trend in the action/crime genre, while the deterioration of the economic conditions leads to the decline of action/crime genre. The finding implies that economic situations influence cultural consumers' psychological states, which in turn shape the fashion trend in certain direction. Furthermore, we found that the action/crime genre has a greater fashion momentum and its competitive power is stronger than other genres, suggesting that this genre has longer fashion cycle even if other genres rise to the top in their popularity. We argue that such enlengthened fahion cycle and competitive stength of the action/crime genre are associated with its breadth of niche width and audience loyalty. Scholarly and practical implications are discussed.
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