The purpose of this study is to examine the musical preference of autistic children. Based on the written responses of the questionnaire from mothers, therapists and teachers of 60 autistic children the music preference of the autistic children were analyzed. The results showed that the autistic children prefer music listening rather than playing or singing. The keyboard and piano are the most preferred instruments by these children. In music genre they prefer children's song and commercial music. Though they all have language disorder, they have a strong tendency toward music with text. It was also found that there is a relationship between music preference and behavior. The hyperactive and oppositional children have a tendency to enjoy more stimulative music compared to other autistic children.
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.
While the period of 40 million smart phone users begins, mobile game has spread and evolved as quick as popularization of smart phone. Therefore, this study is written to help the improvement of a graphic image on a development of a game for a qualitative growth of a game market, and is to suggest a guideline of tone by genres, by measuring image or feeling of game genre targeting game users. As a result of study, more than 50% of adjectives game users wrote by genres corresponded. It means that tone game users prefer is relatively clear. Therefore, the researcher confirmed that it is possible to attempt the standardization of tome about genre, and suggested 3 kinds of tone and brightness of color by genres. The researcher hopes that this result of the study will help smooth color plan on a development of smart phone game, and that more diverse studies will be proceeded for a qualitative growth of a game market arriving at puberty.
In this study VOD usage patterns(VOD use and paid amount) of IPTV users were investigated reflecting the level of media use characteristics such as TV viewing time, star preference, and genre preference. Also the impact of media using characteristics and the evaluation of guide channel on the intention to use VOD was analyzed. The web survey was conducted against the respondents who have used VOD and guide channel. The results are as follows. Among the media usage characteristics, star preference has the impact on the VOD use, while genre preference has relation to the willingness to pay for VOD. Secondly, the intention to view the guide channel, entertainment of the channel, and the users' genre preference have significant impacts on the intention to use VOD. Therefore, it is necessary to raise the viewing rate of guide channel by providing the customized promotion strategy and diverse events based on the analysis of VOD usage.
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 Society of Broadcast Engineers Conference
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2001.11b
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pp.29-33
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2001
사용자에게 적합한 프로그램을 추천하거나 필터링을 수행하는 지능형 방송 단말 응용 소프트웨어 에이전트에서 필수적으로 사용되는 사용자 선호도 (User Preference)를 추출하는 알고리즘을 연구하였다. 시청자 선호도 추출 알고리즘으로는 시청자의 프로그램 장르나 출연 배우 등에 대한 선호도, 프로그램 시청 시간 등에 대한 선호도나 시청 프로그램에 대한 사용자의 인터랙션 습성 분석에 의한 프로그램 선호도 등을 probabilistic framework과 rule-based framework을 근간으로 추출하는 알고리즘 연구에 대한 결과를 본 논문에서 제시한다.
The purpose of this study was to explore the characteristics of children's favorite picture books by age according to genre. For this purpose, children of 6 and 9 year old were interviewed from October 2015 to January 2016, and the final data of 34 children were selected for analysis. The collected data were analyzed by inductive coding qualitatively. The results of this study are summarized as follows: First, picture books preferred by 6 year old children appeared in the order of folktale picture books, story picture books, korean-domestic poetry picture books, informational picture books, and they didn't prefer korean-translated poetry picture books. They tended to like interesting story and well-constructed plots. Second, picture books preferred by 9 year old children were surveyed in the order of story picture books, folktale picture books, korean-domestic poetry picture books, and they didn't prefer informational picture books and korean-translated poetry picture books. They explored literary elements extensively and considered them as interesting factors. Based on these results, this study revealed reasons why children of different ages prefer particular picture book genre, and proposed ways to use picture book genres widely by age.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.4
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pp.159-168
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2011
As e-commerce and social media service evolves, studies on recommender systems advance, especially concerning the application of collective intelligence to personalized custom service. With the development of smartphones and mobile environment, studies on customized service are accelerated despite physical limitations of mobile devices. A typical example is combined with location-based services. In this study, we propose a recommender system using movie genre similarity and preferred genres. A profile of movie genre similarity is generated and designed to provide related service in mobile experimental environment before prototyping and testing with data from MovieLens.
There has been much research focused on collaborative filtering technique in Recommender System. However, these studies have shown the First-Rater Problem and the Sparsity Problem. The main purpose of this Paper is to solve these Problems. In this Paper, we suggest the user's predicting preference method using Bayesian estimated value and the associative user clustering for the recalculation of preference. In addition to this method, to complement a shortcoming, which doesn't regard the attribution of item, we use Representative Attribute-Neighborhood method that is used for the prediction when we find the similar neighborhood through extracting the representative attribution, which most affect the preference. We improved the efficiency by using the associative user's clustering analysis in order to calculate the preference of specific item within the cluster item vector to the collaborative filtering algorithm. Besides, for the problem of the Sparsity and First-Rater, through using Association Rule Hypergraph Partitioning algorithm associative users are clustered according to the genre. New users are classified into one of these genres by Naive Bayes classifier. In addition, in order to get the similarity value between users belonged to the classified genre and new users, and this paper allows the different estimated value to item which user evaluated through Naive Bayes learning. As applying the preference granted the estimated value to Pearson correlation coefficient, it can make the higher accuracy because the errors that cause the missing value come less. We evaluate our method on a large collaborative filtering database of user rating and it significantly outperforms previous proposed method.
Young Chinese audience can select and watch TV dramas, movies and entertainment programs from many different nations, such as Korea, America, Japan, England, Thailand, India, and so on, through multiple channels, such as online video sites - iQiyi, Youku, LeTV, PPTV, and many others - which were induced by changes in media environment. Various genres of Korean popular culture have recently become popular in China, but this phenomenon differs from the early Korean Wave. During the earlier period (from 1997 to the early 2000s) of the Korean Wave, soap operas were popular among middle-aged women, but now various other genres, such as K-pop, entertainment programs, etc., are also popular in China. The purpose of this study is to explore how young Chinese audiences use foreign pop culture, including their preferred genres, reasons for preferring these genres, and the relationship between the preferred pop culture and national image in Korean, American, and Japanese pop culture were analyzed. According to the study results, similarities and differences between preferred genres and the reasons for preferring these genres, and also a close correlation between preferred pop culture and national image were found. These findings will be fundamental for supporting the continual development of the Korean Wave in China.
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