• 한국언론정보학보
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• 제36권
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• pp.374-398
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• 2006

본 연구는 위성 DMB 콘텐츠의 장르 소비를 이용자의 장르 레퍼토리와 장르 선호도, 장르소비 유사성으로 구분한 뒤, 위성 DMB 이용 동기가 이와 같은 장르 소비 형태에 영향을 끼치는 가를 탐색적으로 살펴보기 위한 것이다. 연구 결과, 첫째, 응답자들의 위성 DMB 이용 동기에서는 무료함 해소가 평균 3.65로 가장 높은 동기였으며, 다음으로 뉴스교통 정보 3.63, 이동 중 TV 이용 3.45, 휴대 편리 3.40 등의 순으로 나타났다. 이는 위성 DMB가 이동 중 무료함을 해소하거나 뉴스 등의 정보 욕구를 충족시킬 수 있는 매체적 특성을 갖는다는 점을 의미한다. 둘째, 위성 DMB 이용 동기의 하위차원을 확인하기 위해, 16개 이용 동기 평가항목을 대상으로 인자분석을 행했다. 이와 같은 인자분석을 통해서, 총 3개의 인자가 규명되었고 이는 전체 변량의 69.9%를 설명했다. 이들 위성 DMB 이용 동기는 각각 오락적 동기, 사회적 동기, 정보적 동기 등으로 구분되는 것으로 나타났다. 셋째, 응답자들의 위성 DMB 이용 동기에 따른 장르선호도를 회귀분석을 통해 살펴본 결과, 위성 DMB 이용 동기는 장르 선호도에 유의미한 영향을 끼치고 있는 것으로 나타나고 있다. 특히 오락성 동기와 정보성 동기가 대부분의 장르 선호도를 결정하는 요인으로 나타났다. 넷째, 위성 DMB 장르 레퍼토리 결정요인을 탐색하기 위해 인구사회학적 요인, 이용 동기, 매체 이용 시간을 선행 변인으로 투입한 위계적 회귀분석 결과, 위성 DMB 장르 레퍼토리를 결정하는 핵심 요인이 이용 동기 요인이라는 것을 살펴볼 수 있다. 다섯째, 위성 DMB 장르 소비 유사집단을 구분하는 결정요인을 살펴보기 위해, 로지스틱 회귀분석을 행한 결과, 장르 다양 소비 집단 및 비소비 집단을 구분하는 주요 요인은 이용 동기 및 DMB 이용량이었다. 전체적으로, 위성 DMB 이용 동기는 장르 선호도, 장르 레퍼토리, 장르 소비 유사성 등과 같은 콘텐츠 장르 소비 구조에 유의미한 영향을 끼치는 것으로 이해할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.80-81
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• 2016

본 논문에서는 딥 러닝을 이용한 오디오 장르 분류 기술을 제안한다. 장르는 music, speech, effect 3가지로 정의하여 분류한다. 기존의 GMM을 이용한 장르 분류 기술은 speech의 인식률에 비해 music과 effect에 대한 인식률이 낮아 각 장르에 대한 인식률의 차이를 보인다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 딥 러닝을 이용해 높은 수준의 추상화 과정을 거쳐 더 세분된 학습을 진행한다. 제안한 방법을 사용하면 미세한 차이의 특성까지 학습해 장르에 대한 인식률의 차이를 줄일 수 있으며, 각 장르에 대해 GMM을 이용한 오디오 장르 분류보다 높은 인식률을 얻을 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.91-102
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• 2016

본 연구는 VOD 이용 특성에 따라 유료방송 가입자의 장르 선호도가 어떻게 나타나는지 IPTV 가입자를 대상으로 8개월간 이용한 영화 VOD 구매 데이터를 중심으로 분석하였다. 분석 결과, 첫째 4000원 미만의 콘텐츠 이용 시 4000원 이상의 콘텐츠 이용시보다 장르 집중도가 더 높게 나타났다. 이는 플랫폼 사업자가 제공하는 대중에 기반한 콘텐츠 추천 서비스가 제한될 경우 가입자가 자신의 장르 선호도에 따라 구매하는 경향이 있음을 보여준다. 둘째, 해외 영화 이용시 국내 영화 이용시 보다 장르 선호도가 크게 나타났다. 셋째, 구매 횟수와 구매금액이 많은 고객이 더 다양한 장르를 이용하는 것으로 밝혀졌다. 이는 헤비 유저나 지불 의향이 높은 고객은 다양한 장르를 소비하는 경향이 있음을 보여주는 것이다. 이 결과를 통해 향후 선호 장르에 기반한 개인화 추천 서비스를 가입자에게 제공할 경우 유료방송 VOD 이용이 더 증가할 것으로 예측할 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
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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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권7호
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• pp.842-848
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• 2020

아이튠즈, 스포티파이, 멜론 등 음악시장은 바야흐로 스트리밍의 시대로 접어들었고, 음악 소비자의 취향에 맞는 음악 선곡과 제안을 위해 음악장르 자동 구분 시스템에 대한 요구와 연구가 활발하다. 이전 논문에서 제안한 소프트 맥스를 이용한 딥러닝 음악장르 자동구분 투표 시스템을 더욱 발전시켜 생성적 적대 신경망(GAN)을 이용하여 이전 시스템의 미흡한 점이었던 장르 미분류 곡들에 대한 정확도를 높이는 방법을 제안한다. 이전 연구에서는 전체 곡을 작은 샘플 로 나누고 각각의 샘플을 CNN 분석하여 그 결과들의 총합으로 장르 구분을 하는 투표 시스템으로 곡 장르분류 정확도를 높일 수 있었다. 하지만 곡의 스펙트로그램이 곡의 장르를 파악하기에 모호한 곡의 경우에는 미분류 곡으로 남겨놓을 수밖에 없었다. 이 논문에서는 생성적 적대 신경망을 이용하여 미분류 곡의 스펙트로그램을 판독하기 쉬운 장르의 스펙트로그램으로 바꾸어 미분류 곡의 장르 구분 정확도를 높이는 시스템을 제안하고 그 실험결과 기존 방식에 비해 우수한 결과를 도출해낼 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.330-335
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• 2006

본 논문에서는 neural network을 이용한 이미지 장르(유형) 분류 시스템을 소개한다. 이 논문에서 제안된 시스템은 이미지를 예술(art), 사진(photo), 만화(cartoon) 이미지라는 세 가지 장르(유형) 중 하나로 분류한다. 이미지의 특성은 표준 MPEG-7 visual descriptor를 사용하여 추출된 후, neural networks를 이용하여 학습된다. 시뮬레이션 결과는 제안된 시스템이 80% 이상의 이미지들을 정확한 장르(유형)로 분류하는 것을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권11호
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• pp.1062-1071
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• 2003

장르기반 분류는 문서를 내용이나 주제가 아닌 문서의 형식 또는 스타일에 의해 분류하는 것을 의미한다. 현재 장르분류 방법은 기존의 주제기반 분류방법에 사용되었던 알고리즘을 그대로 이용하거나 자질선택 방법에 있어서도 효과적이지 못하고 비교적 단순하여 분류 정확률 또한 상대적으로 낮았다. 본 연구에서는 장르기반으로 문서를 자동 분류할 수 있는 새로운 방법론을 제시한다. 장르분류 방법은 크게 두 가지 정보를 이용하여 학습과 분류를 하는데 장르 간 용어의 편차정보와 장르 내에 분포되어 있는 주제 범주 간 용어의 편차정보를 이용한다. 제안된 방법의 성능을 측정하기 위해 인터넷상에서 정제되지 않은 문서를 수집하였으며 이를 대상으로 실험한 결과 기존의 카이제곱 자질선택 방법 및 베이지안 분류 알고리즘과 비교하여 약 30% 정도 우수한 정확도를 나타내었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2018년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.241-242
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• 2018

본 연구에서는 대학생들의 모바일게임 어플리케이션 이용 실태에 대한 조사를 연구 범위로 한다. 조사방법론으로는 대전의 한 대학교의 학생들에게 설문을 통하여 모바일게임 어플리케이션 이용 여부와 이용 시간, 유료 어플리케이션 이용 여부, 주요 이용 게임의 장르 등을 파악하는 설문방법을 취한다. 또한 설문 결과에 있어 성별과 학년별 차이가 있는지를 SPSS 20 통계패키지를 이용하여 검증한다. 검증 결과는 97.5%의 학생이 모바일게임을 하고 있으며 일주일에 1시간 이하 이용한다는 응답이 91%에 달했으나 3시간 이상 이용한다는 응답도 8%에 달했다. 가장 많이 이용하는 장르는 아케이드였으며 교육 장르는 단한명의 응답도 없었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.373-375
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• 2023

본 논문에서는 멀티 레이블을 이용한 CNN 구조 활용과 NLP 학습을 이용하여 한국 영화의 장르를 예측하는 방법을 제안한다. 포스터는 영화의 전반적인 내용을 한눈에 알아볼 수 있게 하는 매체이기 때문에 다양한 요소들로 구성되어 있다. 합성곱 신경망(Convolutional neural network)을 활용해, 한국 영화 포스터가 가지는 특징들을 추출하여 영화 장르 분류를 진행하였다. 하지만, 영화의 경우 감독이 생각하는 장르와 관객이 영화를 봤을 때, 느끼는 장르가 다를 수 있다. 그렇기 때문에 장르 예측에 있어서 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 합성곱 신경망 활용뿐만 아니라, 자연어 처리(Natural Language Processing)를 같이 활용한 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.28-35
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• 1999

정보공유를 목적으로 제안된 웹의 활성화와 함께 유용한 정보들이 웹상에 기하급수적으로 등장함에 따라 정보공간의 확장으로 인한 검색 신뢰도의 저하 문제에 직면하게 되었다. 본 연구에서는 대용량 웹 환경하에서 사용자의 정보발견을 돕기 위해 텍스트이외의 새로운 요소들을 사용하여 특정장르문서를 발견하는 개념을 도입하였다. 먼저 사용자가 발견하고자 하는 장르의 모습을 텍스트, URL정보, 링크 정보. 문서구조 정보 등의 장르 식별요소 값을 이용해 표현한 후, 후보 문서들의 장르관련도를 측정함으로써 특정장르 문서를 검색한다. 각 장르식별요소값은 나름대로의 방법에 의해 계산되는데 $0{\sim}1$사이의 값을 가지며, 종합적인 장르관련도는 각 장르식별요소값의 증거통합 방법에 의해 구한다. 본 논문에서는 각 장르식별요소들의 역할과 장르식별요소가 장르발견에 미치는 영향을 알아보며, 최종적으로 특정 장르 문서발견에 있어서의 검색 신뢰도 향상을 보이기 위해 실험모델을 설계/구현하였다. 본 실험은 웹 문서를 대상으로 하는데, 아직까지 URL, 링크 정보를 모두 갖춘 테스트컬렉션이 없기 때문에 실험을 위해 일반적인 웹 문서로 직접 구성한 컬렉션을 사용하였다. 발견하고자 하는 장르는 "컴퓨터 분야의 컨퍼런스 홈페이지"로 정하였으며 30개의 컴퓨터 분야를 선정하였다. 비교대상으로는 일반 웹 검색 엔진인 알타비스타와 메타검색 엔진인 메타크롤러를 선택하였고. 각 질의에 대해 상위 30개의 결과를 대상으로 정확도를 평가하였다. 결과로서 각 장르식별요소들은 모두 검색 신뢰도의 향상에 기여를 하며, 제안하는 방법은 알타비스타와 메타크롤러에 비해 각각 평균적으로 67.34%, 71.78%의 검색 신뢰도 향상을 보임을 입증하였다.적응에 문제점을 가지기도 하였다. 본 연구에서는 그 동안 계속되어 온 한글과 한잔의 사용에 관한 논쟁을 언어심리학적인 연구 방법을 통해 조사하였다. 즉, 글을 읽는 속도, 글의 의미를 얼마나 정확하게 이해했는지, 어느 것이 더 기억에 오래 남는지를 측정하여 어느 쪽의 입장이 옮은 지를 판단하는 것이다. 실험 결과는 문장을 읽는 시간에서는 한글 전용문인 경우에 월등히 빨랐다. 그러나. 내용에 대한 기억 검사에서는 국한 혼용 조건에서 더 우수하였다. 반면에, 이해력 검사에서는 천장 효과(Ceiling effect)로 두 조건간에 차이가 없었다. 따라서, 본 실험 결과에 따르면, 글의 읽기 속도가 중요한 문서에서는 한글 전용이 좋은 반면에 글의 내용 기억이 강조되는 경우에는 한자를 혼용하는 것이 더 효율적이다.이 높은 활성을 보였다. 7. 이상을 종합하여 볼 때 고구마 끝순에는 페놀화합물이 다량 함유되어 있어 높은 항산화 활성을 가지며, 아질산염소거능 및 ACE저해활성과 같은 생리적 효과도 높아 기능성 채소로 이용하기에 충분한 가치가 있다고 판단된다.등의 관련 질환의 예방, 치료용 의약품 개발과 기능성 식품에 효과적으로 이용될 수 있음을 시사한다.tall fescue 23%, Kentucky bluegrass 6%, perennial ryegrass 8%) 및 white clover 23%를 유지하였다. 이상의 결과를 종합할 때, 초종과 파종비율에 따른 혼파초지의 건물수량과 사료가치의 차이를 확인할 수 있었으며, 레드 클로버 + 혼파 초지가 건물수량과 사료가치를 높이는데 효과적이었다.\ell}$ 이었으며 , yeast extract 첨가(添加)하여 배양시(培養時)는 yeast extract 농도(濃度)가 증가(增加)함