• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.281-290
• /
• 2017

본 연구는 SNS를 이용하는 관람객들의 인구통계학적 특성과 SNS이용특성(SNS를 이용한 기간, SNS 평균접속 횟수, SNS 접속 시 평균 사용시간, SNS 활동유형, SNS 이용동기, 많이 사용하는 SNS 사이트, 연평균 총 공연 관람횟수, 공연관련 정보획득경로)이 선호 장르별(대중가요/콘서트, 뮤지컬, 연극, 무용/발레)로 어떠한 차이가 있는지 검정하고, SNS를 활용한 마케팅 전략의 시사점을 얻고자 하였다. 연구결과, 첫 번째 선호하는 공연 장르에 따라 관람객들의 인구통계학적 특성의 차이를 검정한 결과 성별, 연령, 결혼 여부, 가족형태, 학력수준, 근무직종, 월평균 소득수준에 차이가 있음을 알 수 있었다. 두번째. 선호하는 공연 장르에 따라 SNS 이용특성은 이용기간, 평균접속시간, 활동유형, 이용동기, 정보획득경로에 있어 차이가 있음을 알 수 있었다. 이러한 결과는 장르에 따라 공연관람객의 인구통계학적 특성과 SNS이용 특성이 보다 세부적으로 구분될 필요가 있으며, 세분화된 타겟에 따라 SNS를 통하여 공연관련 정보나 콘텐츠 특성, 소비자들의 패턴을 이용한 참여 전략 등이 구체적으로 전개되어야 함을 다시 한번 확인 할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제21권6호
• /
• pp.977-985
• /
• 2016

본 논문은 스펙트로그램과 심층 신경망을 이용한 온라인 오디오 장르 분류 방법을 제안한다. 제안한 방법은 온라인 동작을 위하여 1초 단위로 신호를 입력하여 speech, music, effect 중 하나의 장르로 분류하고, 동작의 범용성을 위하여 기존 오디오 분석에 널리 사용되는 MFCC 대신에 스펙트로그램 기반의 특성 벡터를 사용한다. 실제 TV 방송 신호를 사용하여 장르 분류 성능을 측정하였고, 제안 방법이 기존 방법보다 각 장르에 대하여 우수한 성능을 제공하는 것을 확인하였다. 특히 제안 방법은 기존 방법에서 나타나는 music과 effect 사이를 잘못 분류하는 문제점을 감소시킨다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제41권6호
• /
• pp.271-278
• /
• 2004

본 논문에서는 디지털 신호처리를 이용하여 Classic, Hiphop, Jazz, Rock, Speech 등 5개의 오디오 장르를 자동적으로 분류하는 내용기반 오디오 장르 분류기를 제안하였다. 20초 분량의 질의 오디오로부터 23ms 크기의 Hamming window를 이동시켜 가며 Spectral Centroid, Rolloff, Flux 등 STFT 기반의 특징 계수들과 MFCC, LPC 등의 계수들을 구하여 총 54차에 해당하는 특징 벡터 열을 추출하였으며 분류 알고리즘으로는 k-NN, Gaussian, GMM 분류기를 사용하였다. 최적의 특징 벡터를 선별하는 알고리즘으로 총 54차의 특징벡터 중 가장 성능이 좋은 특징 계수들을 찾아 순차적으로 재배치하는 SFS(Sequential Forward Selection)방법을 사용하였고, 이를 이용하여 최적화 된 10차의 특징 벡터만을 선정해서 오디오 장르 분류에 사용하였다. SFS를 적용한 실험 결과 약 90% 가까운 분류 성공률을 보이고 있어 기존 연구에 비하여 약 10%∼20% 정도의 성능 향상을 꾀 할 수 있었다. 한편 실제 사용자들이 오디오 자동 장르 분류 시스템을 사용할 때 일어날 수 있는 상황을 가정하여 임의 구간에서 질의 데이터를 추출하여 실험을 수행하였으며 실험 결과 오디오 파일의 맨 앞과 맨 뒤 등 worst-case 질의를 제외하고는 약 80%대의 분류 성공률을 얻을 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제13권10호
• /
• pp.160-169
• /
• 2013

타이틀시퀀스에서 활용된 물질은 영화의 스타일과 내용을 포괄적으로 내포하고 있다. 그러므로 어떤 물질을 선택하는가에 따라 정서적 표현의 효과가 달라질 수 있다. 이에 따라 최근 20년간의 영화 타이틀시퀀스 42편을 수집하여 소재를 분류하고 기호학사각형을 이용해 물질의 범주를 정의하였다. 물질도의 강약을 검증하기 위해 설문하여 3단계의 물질도를 구분하고 영화의 장르에 따라 어떤 범주의 물질성이 활용되었는지 조사하였다. 분석 결과 물질성은 장르의 구분 없이 내용에 따라 선택되었으나 물질도의 차이는 있었다. 강한 물질도는 스릴러와 SF.미스테리 장르에서 사용되었고, 중간 물질도는 전반적으로 활용되나 특히 드라마 장르와 액션에서 활용되었다. 약한 물질도 또한 다양한 장르에서 활용되었으나 특히 공포, SF 미스테리 장르에서 활용되었다. 본 논문은 영화를 상징적으로 시각화하는 타이틀시퀀스 제작에 있어 물질의 선택에 의한 표현 방법 연구를 제안하였다는데 의의가 있다.

• 한국게임학회 논문지
• /
• 제16권1호
• /
• pp.7-22
• /
• 2016

스마트폰 4천만 시대가 열리며, 모바일 게임 역시 스마트폰의 대중화 속도만큼 빠르게 확산되며 진화하고 있다. 따라서 본 연구에서는 게임시장의 질적 성장을 위해 게임 개발시 그래픽 이미지를 향상하는데 도움이 되고자 작성되었으며, 게임 이용자를 대상으로 게임 장르의 이미지나 느낌을 측정하여, 장르별 색조(tone)의 가이드라인을 제시하고자 하였다. 연구결과, 게임이용자가 각 장르별로 작성한 형용사가 50%이상 일치하는 것으로 나타나 선호하는 색조가 비교적 뚜렷함을 알 수 있었다. 따라서 장르에 대한 색조의 표준화 시도가 가능함을 확인하고, 장르별 3가지 색채의 톤과 밝기를 제안하였다. 본 연구결과를 토대로 스마트폰 게임 개발시 원활한 색채계획에 도움이 되길 기대하며, 성숙기에 접어든 게임시장의 질적 성장을 위하여 보다 다양한 연구가 진행되기를 바라본다.

• 경영정보학연구
• /
• 제10권3호
• /
• pp.21-38
• /
• 2008

한국의 모바일 컨텐츠 시장은 모바일 게임의 주도 하에 이제 도입기를 지나 본격적 성장기로 접어들고 있으며, 이동통신사의 3G망 확대와 모바일 기기의 발달로 보다 우호적인 사업 환경이 형성되고 있다. 이에 반해 모바일 게임의 시장 성공 요소에 대한 통합적인 이론적 고찰과 시장 데이터를 토대로 한 실증 연구는 전무해 조속한 관련 연구가 요구되고 있다. 본 연구에서는 국내 이동통신사를 통해 출시된 모바일 게임들에 대한 실증 데이터를 분석함으로써, 통신 서비스 차원이 아닌 모바일 컨텐츠차원에서 모바일 게임의 시장 성공 요소들과 이러한 요소들의 장르 별 차이 및 출시 후 시간 경과에 따른 변화에 대해 OLS 회귀모형을 통해 분석하였다. 모바일 게임이 성공하기 위해 가장 중요한 것은 디자인 요소였는데, 이는 출시 후 시간이 지남에 따라 보다 중요해졌으며, 특히 시각적 효과가 중요한 RPG/타이쿤/시뮬레이션 장르와 슈팅/액션/아케이드 장르에서 더욱 그 중요성이 컸다. 인기 게임 장르와 사회적 유행과 관련되는 게임의 경우 실제로 사용자들의 구매율이 높았으며, 이와 더불어 장기적인 매출을 위해서는 디자인 및 창의성과 같은 컨텐츠로서의 복합적인 특성이 더욱 중요하게 나타났다. 그리고 모바일 게임의 이용 목적과 구매선택 특성 상, 완전히 새롭고 창의적인 내용보다는 이미 많은 사람들에게 익숙한 게임이 장기적인 매출을 달성할 가능성이 높은 것으로 나타났다. 또 다른 흥미로운 사실은 인기 장르의 경우 많은 게임들이 출시되어 경쟁하는데 반해, 스포츠/레이싱/레저 장르와 같이 꾸준한 수요는 있지만 개발되는 게임수가 많지 않은 장르도 있다는 것이다. 게임 특성 중 사용 편리성 요소에 대한 결과에서도 의미있는 함의가 도출되었는데, 그것은 새로운 게임의 초기 수용이라는 측면과 지속적인 사용 및 확산이라는 측면 간에 상충관계가 있다는 것이다. 본 논문에서 실증적으로 확인된 이러한 사실들은 향후 게임 개발 및 유통전략 수립 시 반영되어야 할 점으로 판단된다.

• 경영정보학연구
• /
• 제23권1호
• /
• pp.1-22
• /
• 2021

본 연구에서는 퍼지논리 에이전트 기반 모델링(ABM: Agent-Based Modeling)을 이용한 시뮬레이션 기법을 이용하여 대표적 온라인 게임 장르인 MMORPG게임과 스포츠게임별로 게임 사용자들의 아이템 거래 행동특성을 분석하고자 한다. 온라인 게임 시장에서 아이템 거래는 게임회사의 수익성을 좌우하는 핵심변수이다. 그럼에도 불구하고, 기존 온라인 게임 연구에서는 게임 장르별로 게임 사용자들의 아이템 거래 행동특성을 면밀하게 분석하는 연구가 부족하였다. 이는 온라인 게임시장의 특성상 실증분석이 어렵기 때문이다. 이 같은 기존 연구의 한계를 극복하기 위한 방법으로 본 연구에서는 ABM을 이용한다. 한편, 게임 사용자들의 행동 특성은 게임 장르별로 달라지며 주어진 게임의 특성에 따라서 많은 편차를 보이기 때문에 그만큼 모호성과 불확실성이 수반된다. 이러한 상황을 고려하여 본 연구에서는 ABM과 퍼지 논리를 결합한 방법을 적용한다. 본 연구에서 고려한 온라인 게임 장르는 MMORPG와 스포츠게임이다. ABM과 퍼지 논리를 결합한 시뮬레이션 결과 MMORPG 게임장르에서는 사용자들이 고성능 아이템에 값비싼 가격을 지불할 동기가 있음이 확인되었다. 반면, 스포츠게임 장르의 경우 게임 사용자들은 아이템 성능 자체에는 민감하게 반응하지 않으며, 상대적으로 합리적인 가격대에서 게임 아이템 거래를 하고자 함을 알 수 있었다. 이 같은 본 연구의 분석결과로 미루어 볼 때 본 연구에서 제안하는 퍼지논리 기반의 ABM 시뮬레이션 기법은 온라인 게임사가 게임 아이템 관리 및 고객 이탈방지전략 수립 시 유용하게 사용될 가능성이 충분한 도구임을 알 수 있었다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제22권6호
• /
• pp.693-701
• /
• 2017

본 논문은 스파이크그램과 심층 신경망을 이용한 새로운 음악 장르 분류 방법을 제안한다. 인간의 청각 시스템은 최소 에너지와 신경 자원을 사용하여 최대 청각 정보를 뇌로 전달하기 위하여 입력 소리를 시간과 주파수 영역에서 부호화한다. 스파이크그램은 이러한 청각 시스템의 부호화 동작을 기반으로 파형을 분석하는 기법이다. 제안하는 방법은 스파이크그램을 이용하여 신호를 분석하고 그 결과로부터 장르 분류를 위한 핵심 정보로 구성된 특성 벡터를 추출하고, 이를 심층 신경망의 입력 벡터로 사용한다. 성능 측정에는 10개의 음악 장르로 구성된 GTZAN 데이터 세트를 사용하였고, 제안 방법이 기존 방법에 비해 낮은 차원의 특성 벡터를 사용하여 우수한 성능을 제공하는 것을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제8권4호
• /
• pp.33-38
• /
• 2009

본 논문은 자동차 오디오 시스템에 내장된 라디오에서 실시간으로 재생되는 연속적인 오디오 신호로부터 음악 신호를 선별하고, 해당 음악에 대한 실시간 음악장르 분류를 통해 자동으로 이퀄라이저를 조절하는 방식을 제안한다. 제안된 방식에서는 음악분류 정확도를 높이고 실시간 신호처리를 실행하기 위해 연속적인 오디오 신호로부터 추출한 음색 특징 벡터와 리듬 특징 벡터를 GMM (Gaussian mixture model) 분류 방식에 적용하여 음악 분류를 수행한다. 제안된 방식은 카오디오 시스템의 라디오로부터 출력된 오디오 신호로부터 분할된 다양한 오디오 구간을 5가지 음악장르로 분류하여 음악 장르 분류 성능을 측정하였다.

• 한국도서관정보학회지
• /
• 제41권4호
• /
• pp.151-170
• /
• 2010

도서관 분류작업의 의미와 실효성에 대한 의문이 제기되면서, 도서관계에서는 이용자 중심적 분류 또는 독자의 관심을 바탕으로 하는 분류에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 북미 공공도서관계에서는 bookstore model이라 불리는 장르 분류의 적용을 통해 업무의 효율은 물론이고 자료에 대한 도서관 이용자들의 접근성을 향상시킴으로써 결과적으로 도서관 이용율과 서비스 만족도의 증대에 기여하고 있다. 이 연구에서는 북미 공공도서관에서의 장르 분류의 적용양상과 그 과정에서 발견되는 특징을 살펴봄으로써 우리 도서관계에서 진행되는 분류업무의 의미와 기본 방향에 대해 진지하게 성찰해 보았다. 연구에 필요한 데이터는 문헌조사와 북미 공공도서관 실무자와의 면담 또는 서신 교환을 통해 수집하였다.