• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 2001년도 추계 컨퍼런스: 인터넷 비즈니스 환경에서의 디지털 컨텐츠 기술 발전 및 활용을 위한 컨퍼런스
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• pp.347-369
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• 2001

o Contents 가치 증대, 보다 편리한 Contents유통, Contents 확보 비용 절감 효과 o 수익 극대화를 위한 최적의 Contents 제공, Customized Contents 제공 o 효율적인 Contents생산 및 유통 인프라 구축 (중략)

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.515-527
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• 2006

국내에서 데이터 방송 표준으로 위성 방송은 DVB-MHP를 케이블 방송은 OCAP을 지상파 방송은 ACAP을 채택함에 따라 데이터 콘텐츠의 재사용이 어렵다. 본 논문에서는 이와 같은 문제들을 해결하기 위하여 데이터 방송 콘텐츠 개발을 위한 미들웨어 독립적인 클래스 라이브러리를 설계하고 구현하였다. 애플리케이션과 상이한 미들웨어 사이에서 중계 역할을 할 수 있는 클래스 라이브러리를 정의하기 위해 표준 라이브러리 개발 방법을 활용하고 각 미들웨어 API를 분석하였다. 분석 내용을 바탕으로 내부에 변환 처리 모듈을 포함한 클래스들을 정의함으로써 미들웨어별 라이브러리와 연결이 가능하도록 하였으며 구현한 클래스 라이브러리의 검증을 위하여 테스트 콘텐츠를 구현하여 기존의 콘텐츠와 비교 분석 하였다. 이와 같은 미들웨어 독립적인 클래스 라이브러리를 통한 콘텐츠 개발은 데이터 콘텐츠의 재사용을 용이하게 해주며 각 미들웨어에 대한 개발자의 지식 습득의 부담을 줄여줌으로써 보다 양질의 콘텐츠를 개발할 수 있는 환경 조성이 가능하도록 해준다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.1105-1114
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• 2018

최근 국내 음원 시장의 성장 속도가 두드러짐에 따라 음원 흥행 예측의 필요성이 커졌다. 본 논문에서는 인터넷 기사, SNS 등 소셜 데이터와 멜론 주간차트 진입 순위의 상관관계를 분석하여 음원 흥행의 예측 지표를 제안한다. 남자 가수와 여자 가수 각각에 대하여 총 10가지 항목의 소셜 데이터를 수집하였고, 군집 분석을 실시하였다. 이를 통해 남자 가수와 여자 가수 각각의 유의미한 음원 흥행 예측 지표를 발견하였다.

• 한국지역사회생활과학회지
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• 제27권spc호
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• pp.665-679
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• 2016

This study examined the main factors for activating rural tourism of Jeollabuk-do using big data analysis. The tourism big data was gathered from public open data sources and social network services (SNS), and the analysis tools, 'Opinion Mining', 'Text Mining', and 'Social Network Analysis(SNA)' were used. The opinion mining and text mining analysis identified the key local contents of the 14 areas of Jeollabuk-do and the evaluations of customers on rural tourism. Social network analysis detected the relationships between their contents and determined the importance of the contents. The results of this research showed that each location in Jeollabuk-do had their specific contents attracting visitors and the number of contents affected the scale of tourists. In addition, the number of visitors might be large when their tourism contents were strongly correlated with the other contents. Hence, strong connections among their contents are a point to activate rural tourism. Social network analysis divided the contents into several clusters and derived the eigenvector centralities of the content nodes implying the importance of them in the network. Tourism was active when the nodes at high value of the eigenvector centrality were distributed evenly in every cluster; however the results were contrary when the nodes were located in a few clusters. This study suggests an action plan to extend rural tourism that develop valuable contents and connect the content clusters properly.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권12호
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• pp.1154-1164
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• 2010

타겟팅 서비스는 다양한 미디어 서비스 환경에서 사용자 프로파일, 선호도 및 사용 내역 등을 기반으로 사용자의 취향에 가장 적합한 서비스를 추천 및 제공함으로써, 서비스의 만족도와 이용량을 향상 시키는 주요한 응용서비스로서 주로 방송분야에서 연구되어 왔다. 타겟팅 서비스는 방송 콘렌츠에서 interstitial 콘텐츠로, 고정형 TV단말에서 모바일 단말로 서비스의 영역이 확대되고 있으며, 단순한 방송 데이터에서 광고 데이터, 쿠폰 및 관련 미디어 콘텐츠 정보 등으로 데이터의 종류가 다양해지고 있다. 본 논문에서는 사용자 정보를 기반으로 기사, 광고 및 방송정보에 대한 타겟팅 데이터 서비스를 설계, 구현하고자 한다. 이를 위해 웹 기반의 미디어 콘텐츠에 적용할 수 있도록 사용자 프로파일, 선호도 및 사용 내역 정보를 기존 TV-Anytime Forum의 사용자 메타데이터 및 OpenSocial의 사용자 정보를 기반으로 새롭게 정의하였다. 또한, 사용자 정보와 콘텐츠 정보간 유사도 및 사용 내역을 기반으로 사용자 선호도 정보 및 행동 패턴 정보를 생성하여 타겟팅 데이터 서비스를 구현하였다. 성능평가를 통해서 제안하는 타겟팅 데이터 서비스 기술이 기존의 방송 서비스뿐만 아니라, 웹 기반의 미디어 콘텐츠에서도 적용 가능 하다는 것을 확인하였다.

• 융합보안논문지
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• 제19권1호
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• pp.121-126
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• 2019

급성장하고 있는 빅데이터 시장에서 주목받는 스포츠분야의 초창기 빅데이터 활용 범주는 선수의 기량과 경기력 향상을 위한 빅데이터 분석이 주를 이루었고, 이후 스포츠 환경 변화의 흐름으로 사물인터넷과 인공지능 기술과 같은 ICT 기술의 적용을 통해 보다 섬세하고 다양한 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 '빅데이터 기술'이 적용되었다. IT기업인 알리바바는 기존의 인터넷 콘텐츠의 유통 플랫폼을 통해 세계 최고 수준의 스포츠 콘텐츠를 무기로 새로운 스포츠 경험을 제공하고자 빅데이터를 활용하였으며, 가상현실을 활용한 스포츠콘텐츠도 빅데이터 분석을 통해 기술 훈련에 활용되고 있다. 향후 스포츠콘텐츠의 빅데이터의 활용은 스마트 환경에서 무궁무진한 가치와 가능성을 가지고 있으나 스포츠콘텐츠를 관리하고 공유할 수 있는 플랫폼의 부족과 한계점을 극복하는 것이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 스포츠콘텐츠를 제공하는 기업 또는 제공자의 인식의 전환과 스포츠 콘텐츠를 제공할 수 있는 전문인력을 양성하고 확보하는 것이 중요하며, 또한 스포츠콘텐츠로부터 쏟아지는 빅데이터를 체계적으로 관리 활용을 위한 시스템 개발을 위한 정책 추진이 필요하다. 이 외에도 빅데이터 활용에 있어 개인정보 노출문제를 해결하기 위한 사회적 논의를 통한 법적 제도 마련의 노력이 요구된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.78-84
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• 2005

기존의 아날로그 TV 방송 환경과 달리 디지털 방송에서는 상향채널(return channel)을 이용한 양방향 데이터 방송서비스를 통하여 다양한 부가 정보를 제공할 수 있다. 이러한 데이터 방송 서비스에서는 기존의 오디오/비디오 방송 프로그램 이외에 방송과 관련된 데이터 또는 방송과는 직접 관련이 없는 순수한 데이터를 제공하게 된다. 본 논문에서는 이러한 양방향 데이터 방송 서비스를 위해 데이터 방송 프로토콜인 데이터/객체 캐러셀(Carousel) 규격을 이용한 데이터 관리를 목적으로 하는 관리자의 구조를 제안하고, 설계함으로서 DTV용 컨텐츠 제작을 지원할 수 있다. 이러한 DTV용 컨텐츠 응용기술은 PID(패킷 ID)를 이용한 MPEG2-TS 데이터 방송에서 데이터 관리자를 이용해서 구현할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.17-24
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• 2018

This paper proposes data mining models relevant to the serial publication periods and mobile gamification likelihood of webtoon contents which were either serialized or completed in platform. The size of the cartoon industry including webtoon takes merely 1% of the total entertainment contents industry in Korea. However, the significance of webtoon business is rapidly growing because its intellectual property can be easily used as an effective OSMU (One Source Multi-Use) vehicle for multiple types of contents such as movie, drama, game, and character-related merchandising. We suggested a set of data mining classifiers that are deemed suitable to provide prediction models for serial publication periods and mobile gamification likelihood for the sake of webtoon contents. As a result, the balanced accuracies are respectively recorded as 85.0% and 59.0%, from the two models.

• 전기학회논문지
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• 제66권1호
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• pp.82-88
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• 2017

Recently recommendation methods need personalization and diversity as well as accuracy whereas the traditional researches have been mainly focused on the accuracy of recommendation in terms of quality. The diversity of recommendation is also important to people in terms of quantity in addition to quality since people's desire for content consumption have been stronger rapidly than past. In this paper, we pay attention to similarity of data gathered simultaneously among different types of contents. With this motivation, we propose an enhanced recommendation method using correlation analysis with considering data similarity between two types of contents which are movie and music. Specifically, we regard folksonomy tags for music as correlated data of genres for movie even though they are different attributes depend on their contents. That is, we make result of new recommendation movie items through mapping music folksonomy tags to movie genres in addition to the recommendation items from the typical collaborative filtering. We evaluate effectiveness of our method by experiments with real data set. As the result of experimentation, we found that the diversity of recommendation could be extended by considering data similarity between music contents and movie contents.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제26권3호
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• pp.121-134
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• 2019

The Fourth Industrial Revolution has differentiated technologies such as artificial intelligence, IoT(Internet of things), big data, and mobile. As the civilization develops more and more, humanity enjoy the cultural activities more than economic activity for the food and shelter. The platform structure based on the advanced information technology of the present will expand the cultural contents area in a variety of ways. Cultural contents respond sensitively to changes in consumer and will be useful experiences of human activities. Therefore, it should be noted again that the contents industry should not be limited to the discussion of the application of the fourth technology, but should be produced with emphasis on useful experiences of human being. In other words, the discussion of human activities around cultural contents should be focused on how to apply beyond the use of fourth industrial technology. Therefore, it is necessary to analyze the basis of the successful storytelling of the planning stage to connect the fourth industrial technology and human useful experience as a method for developing cultural contents, and to build and propose a model as a strategic method. This study analyzes domestic and foreign cases made by using big data among the visual contents which show continuous increase of consumption among culture industry field, and draws success factors and limit points. Next, we extract what is the successful matching factor that influenced consumer 's consciousness, and find out that the structure of culture prototype has been applied in the long history of mankind, and presents it as a storytelling model. Through the above research, this study aims to present a new interpretation and creative activity of cultural contents by presenting a storytelling model as a methodology for connecting creative knowledge, away from the general interpretation of social phenomenon applied with big data.