• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.386-395
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• 2016

이 연구는 부모의 미디어 중재유형이 청소년의 방송프로그램 등급제 실효성 인식에 미치는 영향을 파악하기 위해 실시되었다. 이를 위해 중학생 520명을 대상으로 설문조사를 실시했다. 등급제 실효성은 등급제가 어린이와 청소년을 유해한 콘텐츠로부터 잘 보호한다는 믿음과 반드시 필요한 제도라는 믿음을 의미한다. 분석결과, 중학생들이 부모의 미디어 중재가 '자율적/지지적 제한'이라고 인식할수록 등급제의 실효성이 크다고 인식하지만, '통제적 중재'라고 인식할수록 등급제는 실효성이 없는 제도라는 인식이 강하다는 점을 발견했다. 이와 함께, 폭력적 미디어에 많이 노출되는 중학생일수록 등급제는 실효성이 없다고 생각하는 경향이 강하게 나타났다. 이 결과는 연령에 맞지 않는 부적절한 콘텐츠를 제한하는 이유에 대해 자녀와 대화를 나누되 부모가 명확한 논리를 제시하는 중재 유형이 등급제의 실효성을 강화하는데 효과적일 수 있다는 점을 의미한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.183-188
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• 2021

협력 필터링 기반의 추천 시스템은 현재 다양한 분야의 상업용 시스템의 필수불가결한 기능으로서, 사용자들이 선호할만한 상품을 맞춤형으로 제공해 주는 유용한 서비스이다. 그러나, 사용자들의 평가 데이타가 불충분할 경우 선호상품의 예측이 부정확할 우려가 크다. 본 연구에서는 이러한 단점을 해결하기 위하여 단계적으로 상품의 평가치를 예측하는 방안을 제시한다. 각 단계에 해당하는 예측 방법의 적용 조건을 만족하지 못할 경우 다음 단계의 방법을 적용한다. 제안 방법의 성능 평가를 위해, 공개 데이터셋을 활용한 실험을 진행하였으며, 제안 방법은 여러 전통적 유사도 척도를 도입한 협력 필터링 시스템의 예측 성능과 정밀도 성능을 크게 향상시켰고, 평가데이터 희소성 해결을 위한 기존 방식들의 성능을 능가하는 결과를 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.256-266
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• 2010

본 연구는 애니메이션 총량제 시행의 한계점을 보완하여 그 개선방안을 마련하는 데 있다. 본 연구는 방송업계종사자, 애니메이션업계 종사자, 애니메이션전공 교수, 관련 연구자, 관련 정부부처 등 관련전문가 10여명이 2009년 1월부터 3월까지 8차에 걸쳐 총량제에 대한 토론을 거치면서 문제점과 대안을 마련하는 전문가 인터뷰와 집단 회의를 통한 방법론을 사용하였다. 총량제가 도입된 지 4년이 지나면서 신규애니메이션 제작물량의 증가, 기업체수의 증가 등의 양적인 팽창을 보여 왔으나 시청률의 지속적인 하락, 시청률이 낮은 시간대로의 애니메이션 방송, 애니메이션의 질적 하향 평준화, 총량제의 지상파 한정, 최소물량 확보수단으로 변질 등의 한계점이 나타났다. 이러한 한계점에 대해 다음과 같은 3가지 개선안을 마련하였다. 첫째, 케이블 및 위성으로의 총량제 확대, 둘째 프라임타임대 방송의 인센티브제공, 셋째 미디어 주도형 투자 지원 등이다. 특히 이 연구는 이러한 애니메이션 정책은 강제규정이 아니라 지원제도로 시행함으로써 업계의 자발적인 참여를 통해 시장원리가 적용되도록 유도해야 한다는 점을 강조하고 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.598-606
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• 2014

미국과 일본이 민간자율의 등급분류제도를 운영하고 있는 것과 달리 프랑스와 우리나라는 공공기관이 이 기능을 담당하고 있다. 하지만 제한상영관이 없는 제한상영가 등급의 문제점, 방송을 비롯한 매체들은 영화와 달리 사전심의를 받지 않는다는 점, 비용부담의 문제 등을 감안할 때 우리의 제도는 개선이 필요하고, 대안 중 하나가 등급분류기관을 민간자율로 전환하는 것이다. 민간자율의 등급분류제도 도입방법은 메이저 영화사들이 중심이 되어 등급분류협회를 설립하고 그 산하에 등급분류위원회를 두되 위원회 운영의 독립성을 보장하는 것이다. 정부는 저예산 예술영화의 심의료를 지원하고 청소년보호단체 등이 공정한 심의과정과 결과 준수를 감시하도록 지원할 필요가 있다. 영화산업이 등급분류제도의 민간자율화에 적극 나서지 않는 다는 사실이 가장 큰 걸림돌이지만, 표현의 자유 신장을 위해 합리적 방안을 찾는 노력이 필요하다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.221-226
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• 2021

협력 필터링 기반의 추천 시스템은 사용자들의 평가 이력을 바탕으로 하여 현 사용자가 선호할 만한 상품들을 추천해 주며 현재 다양한 상업용 목적의 필수불가결한 기능이다. 추천 상품을 결정하기 위하여, 유사한 평가 이력을 기반으로 미평가 상품들에 대한 선호 예측치를 산출하는데, 기존 연구에서 대개 두 가지 방법, 즉, 유사 사용자 기반 또는 유사 항목 기반 방법을 각기 개별적으로 활용해 왔다. 이들 방법들은 사용자들의 평가 데이터가 희소할 경우 또는 유사 사용자나 유사 항목을 구하기 어려울 경우에 산출한 예측치의 정확성이 저하되는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이들 두가지 방법을 통합하여 평가치를 예측하는 새로운 방법을 제안한다. 제안 방법의 장점은 보다 많은 수의 유사 평가치들을 참조할 수 있으므로 추천의 질이 향상된다는 점이다. 성능 실험 결과 제안 방법은 희소한 데이터셋에서 예측치 정확도, 추천 항목 적합도, 항목 순위 적합도의 모든 측면에서 기존 방법의 성능을 크게 향상시켰으며, 다소 밀집한 데이터셋에서는 예측치 정확도 측면에서는 가장 우수하고, 다른 평가 척도에서는 기존 방법과 대등한 결과를 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.61-68
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• 2012

최근 디지털 컨텐츠와 컨텐츠 사용자의 기하 급수적인 증가와 함께 recommender 시스템이 주목을 받으며 많은 응용 프로그램에 적용되고 있는 가운데, recommender 시스템의 확장성과 대체적으로 이와 반비례하는 정확성이 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 recommender 시스템 모델 중 하이브리드 모델의 매트릭스를 제거하고 아이템의 특성을 정하기 위해 클러스터링 기술을 사용한 Scalable Hybrid Recommender System을 제안한다. 제안된 모델은 recommender 시스템의 확장성과 정확성을 향상시키기 위해서 아이템에 대한 사용자의 평가 정보, demographic 정보와 구체적인 시간 정보를 사용한다. Reduction 기술 사용을 통해 Item-feature 매트릭스의 사이즈를 축소하고, 사용자 demographic 정보를 사용하여 temporal aware hybrid user model을 만든 후, 비슷한 정보를 가진 사용자간 클러스터링을 통해, 가장 유사한 정보를 가진 사용자들을 추출하여, 사용자간 정보를 비교함으로써 사용자가 원하는 아이템의 특성을 예상하고 사용자에게 N개의 아이템을 추천함으로써, 기존의 recommender 시스템보다 더욱 향상된 결과를 도출해 낼 수 있는 알고리즘을 제시하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권1호
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• pp.185-194
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• 2010

In recommender systems which are used widely at e-commerce, collaborative filtering needs the information of user-ratings and neighbor user-ratings. These are an important value for recommendation in recommender systems. We investigate the in-formation of rating in NBCFA (neighbor Based Collaborative Filtering Algorithm), we suggest new algorithm that improve prediction accuracy of recommender system. After we analyze relations between two variable and Error Value (EV), we suggest new algorithm and apply it to fitted line. This fitted line uses Least Squares Method (LSM) in Exploratory Data Analysis (EDA). To compute the prediction value of new algorithm, the fitted line is applied to experimental data with fitted function. In order to confirm prediction accuracy of new algorithm, we applied new algorithm to increased sparsity data and total data. As a result of study, the prediction accuracy of recommender system in the new algorithm was more improved than current algorithm.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.731-741
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• 2016

출범한 지 5년이 지나고 있는 종합편성채널은 생방송 위주의 생산체계를 구축하고 있다. 생방송 비율이 높다는 것은 뉴스와 시사프로그램의 높은 비중을 의미하는데, 특히 시사프로그램의 생방송 생산방식이 지니는 의미는 중요하다. 종합편성채널의 생방송 시사프로그램은 뉴스보다 속보성에서 앞서면서 시청자들을 그 사건에 참여하는 것처럼 느끼게 하는 동시에 해설, 토론, 추론 등이 뒤섞이는 특징을 지닌다. 생방송 비중이 높은 종합편성채널들은 스튜디오 제작 스태프들을 보유하고 있는 자회사를 설립해 뉴스와 시사프로그램을 생산하고 있으며, 연출자들은 자회사에 소속되어 있다. 종합편성채널들은 재방송 전략을 통해 전체 시청률을 향상시키기 위하여 본방송 시기와 관계없이 재방프로그램을 선정하고 있다. 이는 새로운 프로그램을 개발하기보다는 성공한 프로그램들을 장기적으로 제작하는 생산방식에 영향을 미치며, 노출 다양성 제고를 제한하는 요인으로 작용하고 있다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권3호
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• pp.42-48
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• 2020

These days people are overwhelmed by information on the Internet thus searching for useful information becomes burdensome, often failing to acquire some in a reasonable time. Recommender systems are indispensable to fulfill such user needs through many practical commercial sites. This study proposes a novel similarity measure for user-based collaborative filtering which is a most popular technique for recommender systems. Compared to existing similarity measures, the main advantages of the suggested measure are that it takes all the ratings given by users into account for computing similarity, thus relieving the inherent data sparsity problem and that it reflects the uncertainty or vagueness of user ratings through fuzzy logic. Performance of the proposed measure is examined by conducting extensive experiments. It is found that it demonstrates superiority over previous relevant measures in terms of major quality metrics.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권4호
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• pp.803-811
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• 2010

This study analyzes the characteristics of preference ratings by dividing estimated values into four groups according to rank correlation coefficient after obtaining preference estimated value to user's ratings by using collaborative filtering algorithm. It is known that the value of standard error of skewness and standard error of kurtosis lower in the group of higher rank correlation coefficient This explains that the preference of higher rank correlation coefficient has lower extreme values and the differences of preference rating values. In addition, top n recommendation lists are made after obtaining rank fitting by using the result ranks of prediction value and the ranks of real rated values, and this top n is applied to the four groups. The value of top n recommendation is calculated higher in the group of higher rank correlation coefficient, and the recommendation accuracy in the group of higher rank correlation coefficient is higher than that in the group of lower rank correlation coefficient Thus, when using standard error of skewness and standard error of kurtosis in recommender system, rank correlation coefficient can be higher, and so the accuracy of recommendation prediction can be increased.