• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.272-274
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• 2013

최근 TV 시청자들의 콘텐츠 소비량이 증가함에 따라 방송사에서 제공하는 TV 프로그램들의 수량이 방대해지고 장르 또한 다양해지고 있기 때문에 시청자가 TV 프로그램을 선택하는 것이 점점 더 어려워지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 TV 프로그램 추천이라는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 기존의 연구에서는 시청자를 기반으로 하는 협업 필터링 추천 방법과 아이템을 기반으로 하는 협업 필터링 추천 방법이 제안되었지만 시청자의 시청 의도를 고려하는 연구는 사례는 적다. 이에 본 논문에서는 LDA 모델링을 이용하여 사용자의 시청 의도를 고려한 TV 프로그램 추천 기법을 제안한다. 실험을 통해 시청자의 시청 의도가 반영된 TV 프로그램 추천이 가능하다는 것을 검증했다.

• 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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• 한국디지털정책학회 2003년도 창립학술대회
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• pp.59-73
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• 2003

온라인게임이 새로운 문화의 한 장르로 탄생한 이래 청소년으로부터 유해물의 파급으로부터 보호한다는 차원에서 온라인 게임 프로그램에 대한 심의가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 온라인게임을 비롯한 컴퓨터게임의 심의에 대한 각 국의 제도를 살펴보고 우리나라에서 시행되고 있는 심의제도에 대하여 연구하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.34-43
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• 2014

중국 수용자들은 아이치이, 유쿠, 러스왕, PPTV 등 온라인 동영상 서비스 같은 미디어 환경의 변화로 여러 채널을 통해 한국, 미국, 일본, 영국, 태국, 인도 등 다양한 국가의 드라마, 영화, 오락 프로그램 등을 선택, 시청할 수가 있다. 최근 다양한 장르의 한국 대중문화가 중국에서 인기를 끌고 있는데, 이러한 현상은 중년 여성을 중심으로 한 드라마가 인기였던 초기 한류 시기(1997-200년대 초)와는 달리, 현재는 드라마뿐만 아니라 K-pop, 오락 프로그램 등 다양한 장르로 퍼져나갔고 인터넷 동영상 서비스를 통해 한국 대중문화를 접할 수 있게 되었다. 본 연구는 중국 80-90호우(后)의 외국 대중문화 수용태도를 파악하고자 한국, 미국, 일본 대중문화의 선호 장르와 이유, 선호 대중문화 및 국가 이미지를 비교분석하였다. 분석결과, 국가별 선호 장르와 이유에서의 유사점과 차이점을 발견할 수 있었으며, 선호 대중문화와 국가 이미지와의 밀접한 관계를 파악할 수 있었다. 본 연구의 결과를 통해 중국에서의 한류의 지속가능한 발전 모색을 위한 기초자료로 사용하는데 기여하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.441-443
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• 2011

본 논문은 오디오 특징 분석을 기반으로 한 음악검색 방법에 대한 기술과 연구에 대한 내용이다. 본 연구에서는 크게 3가지의 주요 알고리즘을 이용하여 다 성음에서의 오디오 특징을 추출하고 3가지의 각자 다른 방식의 매칭 알고리즘을 기반으로 한 퓨전 매칭 방식을 제안한다. 오디오 특징으로는 메인 멜로디, 음악 구조를 분석한 세그먼테이션 정보를 이용한다. 본 연구에서 사용된 음악 DB는 음악 포털 서비스에서 제공하는 장르를 기반으로 한 8가지 장르에서 다양한 범위에서 2000곡을 선곡하였다. 오디오 특징 추출을 위한 알고리즘 개발과 매칭 알고리즘 개발을 위하여 음악 DB 2000곡 중 장르의 비율을 고려하여 100곡을 선정하고, 24명으로부터 1200개의 허밍을 녹음하였다. 24명중 3명은 대학에서 음악을 전공하고 나머지는 음악적 교육을 받은 경험이 없는 사람들이다. 1200개의 허밍을 분석한 결과 전체 허밍 중 60%정도가 노래의 시작 부분을 허밍하거나 노래를 불렀고, 30%정도는 하이라이트 부분을 허밍 하였다. 나머지 10%정도는 자신이 가장 자신 있는 부분을 불렀다. 이러한 분석 결과를 기반으로 가장 중요한 부분은 노래가 시작되는 부분에서의 멜로디를 정확하게 찾아내는 것이 무엇보다 중요하다는 것이다. 본 연구에서 검색결과의 평가는 MRR를 이용하여 측정하였다. MIDI DB를 사용한 경우가 다 성음에서 직접 멜로디를 추출한 경우보다 약간 성능이 우수하게 나왔으나 그 차이는 미미했다. 본 연구에서는 개발된 알고리즘을 이용하여 PC상에서 사용할 수 있는 클라이언트 프로그램과 Android app를 개발하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.238-252
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• 2009

방송과 융합의 시대로 접어들면서 (IP)TV 단말에서 이용 가능한 프로그램 콘텐츠 수가 급격히 증가 하였다. 이로 인해, 사용자 (시청자)가 선호하는 방송 프로그램 콘텐츠로의 접근성이 주요한 사항이 되었다. 본 논문은 유사 사용자 선호도에 기반을 둔 협업 필터링을 이용하여(IP)TV 프로그램을 효율적으로 사용자에게 자동 추천하는 연구에 관한 내용이다. 개인의 시청 프로그램 선호도를 고려하여 방송 프로그램을 추천하기 위해서, 제안하는 추천 시스템의 구성은 오프라인과 온라인 연산으로 구성된다. 오프라인 연산과정에서 (IP)TV 프로그램, 장르, 채널에 대한 개인의 선호도를 묵시적으로 추론 하는 방법을 제시하고, 동적 퍼지 클러스터링 방법을 사용하여 각 개인의 선호도에 따라 사용자들을 그룹 짓되, 특징 벡터를 장르와 채널에 대한 선호도로 결합하여 사용하는 방법을 제시한다. 또한, (IP)TV 단말에 로그인 한 활동 사용자에게, 높은 정확도로 선호 프로그램을 추천하기 위해서, 활동 사용자와 관심 시청 프로그램이 유사한 사용자들을 유사도 측정 방법을 사용하여 한 번 더 추출하고, 이 추출된 유사 취향 사용자들의 선호 (IP)TV 프로그램들에 대해, EPG를 이용하여 현재 방송되지 않는 프로그램들을 제외시킨다. 마지막 단계에서는 추천 후보 프로그램들에 대해 본 논문에서 제안하는 순위 정렬 모델을 이용하여 추천 우선순위를 결정하여 제시한다. 특별히, 본 논문은 BM(Best Match) 알고리즘을 확장하여 개인 선호도를 고려한 순위 정렬 모델을 제시한다. 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 프로그램 자동 추천 알고리듬은 2,441명의 사용자에 대해 5개의 프로그램을 추천하였을 경우, 62.1%의 예측 정확도를 나타내었다.

• 정보관리학회지
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• 제34권4호
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• pp.153-171
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• 2017

여가를 위해 독서를 하는 독자는 특정 작가를 선호하는 경우가 많은데 독서분야를 확장할 때에도 자신이 선호하는 작가와 연관된 작가나 장르로 독서분야를 확장하는 성향이 있다. 이 연구에서는 중심작가로 에드거 앨런 포를 선정한 후 독자들이 에드거 앨런 포와 연관하여 다른 독자에게 추천하는 작가와 작품정보를 기반으로 작가 이미지를 분석하였다. 에드거 앨런 포와 동시출현한 작가와 작품의 빈도수를 분석하고 추천작가간, 작품간 관계를 네트워크 기법으로 분석하였다. 분석결과 에드거 앨런 포의 장르적 이미지와 연관된 작가군, 작가들 간의 관계, 연관 도서가 파악되었다, 이 연구에서 제시한 특정 작가의 이미지, 연관 작가 및 작품 정보를 도출하는 방안은 특정 작가를 중심으로 도서관 독서 프로그램이나 문화 프로그램, 북 큐레이션을 하게 될 경우 활용할 수 있는 도구가 될 것이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2004년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.277-280
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• 2004

디지털 방송의 시작과 함께, TV화면에서 채널이나 프로그램을 직접 검색학 수 있는 EPG(Electronic Program Guide)라는 새로운 방송 서비스가 제공되고 있다. 그러나 아직까지는 시청자 입장을 고려한 EPG의 사용자 인터페이스에 대한 연구는 미흡한 실정이다. TV는 특정 계층이 아닌 모든 사람이 시청하는 매체이의로 시청자에게 프로그램을 쉽게 찾게 하기 위해서는 직관적인 사용자 인터페이스가 필요하다. 즉 EPG를 이용해 TV 시청자가 쉽게 이해할 수 있는 속성들을 선택해 프로그램을 빨리 찾을 수 있게 하는 것이다. 이를 위해본 논문에서는 먼저 TV 프로그램을 구분하는 대표적인 속성들인 장르, 시간, 등급 등을 체계적으로 분류하였다. 이렇게 체계화된 속성득의 값들을 시청자들이 EPG를 통해 지정하게 하되, 값을 지정하는 속성들의 순서를 편한 데로 선택할 수 있게 하는 사용자 인터페이스를 설계하였다. 그리고 기존의 상용 EPG와 본 논문에서 제안하는 EPG의 Usability Test를 통해 두 가지 EPG의 기능의 우수성을 비교평가 하였다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1-13
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• 2021

본 연구는 TV조선 오디션 프로그램 <내일은 미스터트롯> 방송 이후 트로트가 방송콘텐츠 시장에서 우월적 지위를 갖게 된 기제를 탐색했다. 트로트 오디션 프로그램이 기존의 오디션 프로그램과 어떤 차별화 및 대중화 전략을 취했는지 프로그램의 서사 구조를 분석하고, 음악 전문가 심층 인터뷰, 제작진의 인터뷰 기사 등을 분석했다. <미스터트롯>은 기존의 오디션 프로그램의 성공 전략을 뒤집는 방식의 전략으로 시청자들에게 어필했다. 먼저, 실력자/비실력자 참가자들이 서로 경쟁하는 게 아니라, 실력자/실력자가 대결을 펼치는 방식을 취했다. 오디션 프로그램의 주요 전략인 '진정성 담론'을 그동안 개인사를 통해 이뤄냈던 것과 달리, 이번 트로트 오디션에서는 가창 실력을 새로운 '진정성 담론'으로 설정하였다. 둘째, 오디션 프로그램이라면 필수적이라고 여겨졌던 '악마의 편집'을 탈피하고, 악역을 배제하는 전략을 취하고 쇼 연출에 주력했다. 셋째, 아이돌음악, 힙합, 밴드 등 특정 장르의 전문성을 보여야 한다고 여겨졌던 오디션 프로그램의 관행을 깨고 트로트를 다양한 장르와 접합시켰다. 넷째, 10대, 20대 혹은 남성, 여성 등 특정 세대나 성별을 주로 공략했던 이전 오디션 프로그램과 달리, 다양한 연령대를 공략해 시청층을 확대하는 전략을 구사했다. 다섯째, 시청자들의 흥미를 유발하고, 감정이입을 돕는 자막을 잘 활용한 '자막 전략'으로 중장년 팬덤을 형성해냈다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(B)
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• pp.216-219
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• 2011

인터넷 기술이 빠르게 발전하고 변화하여 현재는 많은 수의 컨텐츠와 프로그램 채널이 IP 네트워크를 통해 제공되면서 컨텐츠 서비스 사업자들은 좀 더 향상된 추천시스템이 필요하게 되었다. 그리고 사용자 참여중심의 인터넷 환경인 Web 2.0 시대가 도래하면서 사용자가 직접 생성한 정보들을 활용하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 타겟 아이템에 대해 인터넷 상에 수많은 사용자들이 생성한 정보들을 ConceptNet을 활용하여 감정벡터를 추출하고 장르별로 분류하는 방법을 결합한 새로운 형태의 영화 추천시스템을 제안한다. 공개용 영화 데이터인 MovieLens 데이터 셋을 이용하여 실험하였고 성능평가는 RMSE 방법과 다양한 추천평가방법으로 기존 협업 필터링 추천시스템과 비교하였으며 실험 결과 기존방식보다 향상된 성능을 보였다.

• 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.