This article is to analyze the service efficiency of public sector using Data Envelopment Analysis(DEA). We tried to measure the public service quality and overall satisfaction by using several DEA models, degree of combination and top2box which is a little bit different methodology from traditional ones. We used CCR, Super-efficiency and Slack based measure(SBM) model in DEA to measure public service efficiency of the 16 public institutions(7 City Halls and 9 Provincial offices). Since the traditional method based on the measurement model(CCR, BCC) has the fundamental problems without taking account of the existence of slacks inputs and outputs in several efficient units, we suggest to measure the exact amount of efficiency and inefficiency of the public sector and rank analysis many efficient units exactly through the slacks-based measure model(SBM)
The crack of concrete induced by the heat of hydration is a serious problem, particularly in concrete structures such as biers, thick walls, box type walls, mat-slab of nuclear reactor buildings, dams or foundations of high rise buildings, etc.. As a result of the temperature rise and restriction condition of foundation, the thermal stress which may induce the cracks can occur. Therefore the various techniques of the thermal stress control in massive concrete have been widely used. One of them is prediction of the thermal stress, besides low-heat cement which mitigates the temperature rise, design change which considers steel bar reinforcement, operation control and so on. In this study, firstly it introduce the thermal cracks control technique by employing low-heat cement concrete, thermal stress analysis considering season. Secondly it shows the application of the cracks control technique like block placement.
A game story that used to be free needs a work of concrete and artificial organizing and arranging these days. This is because a game story is frequently made into a new genre such as a movie or an animation. As shown in many previous studies, most of the movies made from successful digital games failed to receive satisfying box office results. To overcome this, narratively completed storytelling should be presented from the development phase of a game. The methods are as follows: It is necessary to maximize the synergy effect through the interaction between storytelling experts, game developers, animators, and movie producers in developing a game. This will help to create a game with more sophisticated and complete narrative structure than now. It is necessary to secure the diversification of game genres. Currently in Korea, online games are unusually leading the game industry. PC games or console games are more advantageous than online games for putting a finished narrative structure into a game.
Journal of information and communication convergence engineering
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제17권1호
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pp.41-48
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2019
In recent years, sentiment analysis research has become popular. The research results of sentiment analysis have achieved remarkable results in practical applications, such as in Amazon's book recommendation system and the North American movie box office evaluation system. Analyzing big data based on user preferences and evaluations and recommending hot-selling books and hot-rated movies to users in a targeted manner greatly improve book sales and attendance rate in movies [1, 2]. However, traditional machine learning-based sentiment analysis methods such as the Classification and Regression Tree (CART), Support Vector Machine (SVM), and k-nearest neighbor classification (kNN) had performed poorly in accuracy. In this paper, an improved kNN classification method is proposed. Through the improved method and normalizing of data, the purpose of improving accuracy is achieved. Subsequently, the three classification algorithms and the improved algorithm were compared based on experimental data. Experiments show that the improved method performs best in the kNN classification method, with an accuracy rate of 11.5% and a precision rate of 20.3%.
최근 들어 영화에 대한 수요가 증가하면서 국내 영화시장규모는 지속적으로 성장하고 있다. 이와 관련하여 여러 가지 위험요소를 제거하고 시장에서의 성공을 위해 영화의 흥행을 예측하기 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 그러나 그러한 예측을 위한 관련 요소들 간의 상관관계를 정확한 수치로 표현하는 일은 매우 어려우며 관련연구 또한 아직 미흡하다. 본 논문에서는 트위터에서 발생되는 트윗을 설문 표본으로 삼고 영화 관련 트윗과 영화의 흥행을 의미하는 관객 수와의 상관관계를 분석하여 상관계수를 도출하였다. 실험 결과 실험에 사용된 영화 10편의 관객 수에 대한 데이터 모두 관련 트윗의 발생비율과 양의 상관관계를 가짐을 알 수 있었으며 이를 통해 트위터를 이용한 영화의 흥행 여부 예측에 대한 가능성을 제시했다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제28권3호
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pp.217-232
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2021
The Korea film industry has matured and the number of movie-watching per capita has reached the highest level in the world. Since then, movie industry growth rate is decreasing and even the total sales of movies per year slightly decreased in 2018. The number of moviegoers is the first factor of sales in movie industry and also an important factor influencing additional sales. Thus it is important to predict the number of movie audiences. In this study, we predict the cumulative number of audiences of films using stacking, an ensemble method. Stacking is a kind of ensemble method that combines all the algorithms used in the prediction. We use box office data from Korea Film Council and web comment data from Daum Movie (www.movie.daum.net). This paper describes the process of collecting and preprocessing of explanatory variables and explains regression models used in stacking. Final stacking model outperforms in the prediction of test set in terms of RMSE.
오늘날 인터넷이 보편화되었고, 최근에는 최근에는 코로나19 유행으로 사람들이 집에 머무르는 시간이 많아지면서 여러 온라인 플랫폼을 통해 영화, 드라마 등의 프로그램을 시청하는 것에 관심이 많아지고 있다. 또한, 그러한 시대적 흐름에 따라 시즌제 형식의 시리즈물을 통해 보다 퀄리티 높은 콘텐츠를 보고자 하는 소비자 니즈도 증가하고 있다. 시리즈물은 전편과 속편이 유기적으로 연결되기 때문에 전편의 리뷰를 분석하여 관객의 니즈를 파악하고 그것을 속편에 반영하는 것이 중요해 보인다. 따라서 본 연구에서는 텍스트 분류를 통해 시리즈물의 전편과 속편 리뷰의 긍정 유사도를 비교하고, 나아가 긍정 유사도가 흥행 성적에 유의미한 영향을 미치는지 알아보고자 한다.
누구나 본인이 사용한 제품이나, 이용한 서비스에 대한 후기를 자유롭게 인터넷에 작성할 수 있고, 이러한 데이터의 양은 점점 더 많아지고 있다. 감성분석은 사용자가 생성한 온라인 텍스트 속에 내포된 감성 및 감정을 식별하기 위해 사용된다. 본 연구는 다양한 데이터 도메인 중 영화 리뷰를 분석 대상으로 한다. 영화 리뷰를 이용한 기존 연구에서는 종종 리뷰 평점을 관객의 감성으로 동일시하여 감성분석에 이용한다. 그러나 리뷰 내용과 평점의 실제적 극성 정도가 항상 일치하는 것은 아니기 때문에 연구의 정확성에 한계가 발생할 수 있다. 이에 본 연구에서는 기계학습 기반의 감성 분류기를 구축하고, 이를 통해 리뷰의 감성점수를 산출하여 리뷰에서 나타나는 감성의 수치화를 목표로 한다. 나아가 산출된 감성점수를 이용하여 리뷰와 영화 흥행 간의 연관성을 살펴보았다. 감성분석 모델은 지지벡터 분류기와 신경망을 이용해 구축되었고, 총 1만 건의 영화 리뷰를 학습용 데이터로 하였다. 감성분석은 총 175편의 영화에 대한 1,258,538개의 리뷰에 적용하였다. 리뷰의 평점과 흥행, 그리고 감성점수와 흥행과의 연관성은 상관분석을 통해 살펴보았고, t-검정으로 두 지표의 평균차를 비교하여 감성점수의 활용성을 검증하였다. 연구 결과, 본 연구에서 제시하는 모델 구축 방법은 나이브 베이즈 분류기로 구축한 모델보다 높은 정확성을 보였다. 상관분석 결과로는, 영화의 주간 평균 평점과 관객 수 간의 유의미한 양의 상관관계가 나타났고, 감성점수와 관객 수 간의 상관분석에서도 유사한 결과가 도출되었다. 이에 두 지표간의 평균을 이용한 t-검정을 수행하고, 이를 바탕으로 산출한 감성점수를 리뷰 평점의 역할을 할 수 있는 지표로써 활용 가능함을 검증하였다. 나아가 검증된 결론을 근거로, 트위터에서 영화를 언급한 트윗을 수집하여 감성분석을 적용한 결과를 살펴봄으로써 감성분석 모델의 활용 방안을 모색하였다. 전체적 실험 및 검증의 과정을 통해 본 연구는 감성분석 연구에 있어 개선된 감성 분류 방법을 제시할 수 있음을 보였고, 이러한 점에서 연구의 의의가 있다.
이 논문의 목적은 <마당을 나온 암탉>의 성공요인을 분석하여 한국 극장용 장편 애니메이션의 발전 방향을 모색하기 위한 것이다. 2011년 개봉한 <마당을 나온 암탉>은 1976년 76만 관객을 동원한 <로보트 태권 V> 이후 200만 관객 동원이라는 새로운 흥행 기록을 달성하며 기획력과 시나리오 부재, 하청 중심의 제작환경 등으로 지지부진하던 한국 극장용 장편 애니메이션에 성공모델을 제시하였다. 이러한 흥행 성공은 영화와 애니메이션 간의 산업적 분업이 있어 가능하였던 것으로 보인다. 분석을 위해 여러 매체의 자료들과 <마당을 나온 암탉>의 김선구 프로듀서의 심층 인터뷰를 행했다. 분석 결과, 다음의 다섯 가지 성공요인을 찾을 수 있었고 각 항목에 대한 구체적인 논증과 분석으로 논문의 본론을 구성하였다. 1.제작 방식은 상업영화와 같이 철저한 기획에 의해 시작되고 진행되었다는 것, 2.제작에 있어서도 전문적인 세부 전공에 따라 분업화된 업무 분담이 있었다는 것, 3.투자자의 성격에 따른 순차적 자본의 유치가 가능했던 점, 4. 롯데, CJ 같은 배급사를 통한 대규모 스크린 수를 확보하는 배급망이 구축됐던 점, 5.영화와 애니메이션 두 분야를 조율하는 프로듀서가 있었다는 점이 두드러진다. 이러한 분석을 바탕으로 한국 극장용 장편 애니메이션의 발전을 위해 산업적 측면과 인력양성의 측면에서 제언을 하였다. 산업적 측면에서는 투자 배급 라인을 가진 영화산업과의 과도기적 협업 혹은 연대가 필요하다고 보았다. 기획, 투자, 배급, 마케팅과 같은 산업적 접근은 실사 영화와 경쟁관계에 있는 극장용 장편 애니메이션의 성공에서 필수적이기 때문이다. 또 인력양성의 측면에서는 대학교육의 커리큘럼 제고를 제안하였다. 단시간 내에 이루어지기는 쉽지 않겠지만, 애니메이션 업계 내부에서 재능과 열정이 있는 인재 양성이 무엇보다 절실하며 가장 현실적인 방법은 애니메이션 교육현장에서 이루어져야하기 때문이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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