• 한국콘텐츠학회지
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• 제13권1호
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• pp.43-47
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• 2015

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제54차 하계학술대회논문집 24권2호
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• pp.107-109
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• 2016

본 연구는 사용자의 신체 맞춤형 3D 가상모델에 VR을 이용한 패션 코디네이션이 가능하도록 설계한 시스템을 제안한다. 특별히 사용자의 신체 각 부위의 정보에 따라 3D모델을 조정할 수 있으며 의상데이터는 3D asset Database에서 최적의 조건으로 선별되어 VR 환경에서 코디네이션이 가능하도록 설계되었다. 따라서 사용자에게 가장 적합한 의상 정보를 현실감 있게 제공하여 만족도를 높일 것으로 기대한다. 본 시스템은 온오프라인에서 모두 활용 가능하며 가상 패션쇼, 가상 디자인, 패션 교육 등에 연계 가능하다.

• 한국콘텐츠학회지
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• 제15권1호
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• pp.21-28
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• 2017

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권12호
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• pp.118-130
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• 2008

오늘날 IT 기술력의 발달로 인하여 디지털 코드인 0,1숫자들이 각종 미디어의 소통을 담당하고 있다고 해도 과언이 아닐지도 모른다. 시대적인 흐름에 따라 뉴미디어가 등장하면서 다양한 콘텐츠, 미디어의 등장 및 기존 콘텐츠 및 미디어들 간의 컨버젼스(Convergence)들이 이루 졌으며, 데이터간의 통합 및 경계의 벽이 허울어지는 속도가 급속도로 이루어지고 있다. 이러한 디지털 환경 속에서 새롭게 만들어지고, 사라지는 수많은 데이터의 양들도 디지털 기술력의 발달속도만큼 빠르게 변화되어지고 있다. 따라서 본 논문에서는 3D 애니메이션 리소스에 대한 데이터 관리 및 재활용 그리고 저작권 확보를 위한 효율적인 데이터 구성 요소에 대한 분류 및 방식에 대한 연구를 하는데 그 목적이다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2004년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.535-539
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• 2004

This paper is concerned with structurizing contents of the ergonomic resources and constructing DB of these resources. Through this internet system developed using ultra 2 DB Server, Sun Solaris(UNIX) OS, UniSql DBMS, Apache Web server, the interface (www.gamsung.or.kr), by which ergonomic resources can be provided, has been completed. Information retrieval concerning ergonomic resources produced by the project "Business of Development in Technology of Human Sensibility Ergonomics" is possible. For example, 35 reports and 262 ergonomic characteristics issued from the first step of this project, 255 ergonomic characteristics issued from the second step. In addition, there are also voice data, sound data, expression data, questionnaire data, sensibility data, and information about researchers, manufactories, references.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권2호
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• pp.261-276
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• 2020

Digital contents services are one of the topics that have been intensively studied in the media industry, where various semantic and ontology techniques are applied. However, query execution for ontology data is still inefficient, lack of sufficient extensible definitions for node relationships, and there is no specific semantic method fit for media data representation. In order to make the machine understand digital contents (DCs) data well, we analyze DCs data, including static data and dynamic data, and use ontology to specify and classify objects and the events of the particular objects. Then the formal representation method is proposed which not only redefines DCs data based on the technology of OWL/RDF, but is also combined with media segmentation methods. At the same time, to speed up the access mechanism of DCs data stored under the persistent database, an ontology-based DCs query solution is proposed, which uses the specified distance vector associated to a surveillance of semantic label (annotation) to detect and track a moving or static object.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.27-40
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• 2023

스마트 기기의 보급률 증가와 더불어 코로나의 영향으로 스마트 기기를 통한 미디어 콘텐츠의 소비가 크게 늘어나고 있다. 이러한 추세와 더불어 OTT 플랫폼을 통한 미디어 콘텐츠의 시청과 콘텐츠의 양이 늘어나고 있어서 해당 플랫폼에서의 콘텐츠 추천이 중요해지고 있다. 콘텐츠 기반 추천 관련 기존 연구들은 콘텐츠의 특징을 가리키는 메타 데이터를 활용하는 경우가 대부분이었고 콘텐츠 자체의 내용적인 메타 데이터를 활용하는 경우는 부족한 상황이다. 이에 따라 본 논문은 콘텐츠의 내용적인 부분을 설명하는 제목과 시놉시스를 포함한 다양한 텍스트 데이터를 바탕으로 유사한 콘텐츠를 추천하고자 하였다. 텍스트 데이터를 학습하기 위한 모델은 한국어 언어모델 중에 성능이 우수한 KLUE-RoBERTa-large를 활용하였다. 학습 데이터는 콘텐츠 제목, 시놉시스, 복합 장르, 감독, 배우, 해시 태그 정보를 포함하는 2만여건의 콘텐츠 메타 데이터를 사용하였으며 정형 데이터로 구분되어 있는 여러 텍스트 피처를 입력하기 위해 해당 피처를 가리키는 스페셜 토큰으로 텍스트 피처들을 이어붙여서 언어모델에 입력하였다. 콘텐츠들 간에 3자 비교를 하는 방식과 테스트셋 레이블링에 다중 검수를 적용하여 모델의 유사도 분류 능력을 점검하는 테스트셋의 상대성과 객관성을 도모하였다. 콘텐츠 메타 텍스트 데이터에 대한 임베딩을 파인튜닝 학습하기 위해 장르 분류와 해시태그 분류 예측 태스크로 실험하였다. 결과적으로 해시태그 분류 모델이 유사도 테스트셋 기준으로 90%이상의 정확도를 보였고 기본 언어모델 대비 9% 이상 향상되었다. 해시태그 분류 학습을 통해 언어모델의 유사 콘텐츠 분류 능력이 향상됨을 알 수 있었고 콘텐츠 기반 필터링을 위한 언어모델의 활용 가치를 보여주었다.

• 정보관리학회지
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• 제24권2호
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• pp.89-104
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• 2007

본 연구는 대용량 음악콘텐츠환경에서 개인화 추천 서비스를 위한 기반구조의 제공을 위하여 시도되었다. 추천서비스를 위한 기존의 많은 연구와 상용프로그램에도 불구하고 대규모의 쇼핑몰들은 개인화 추천서비스와 실시간으로 대용량의 데이터를 처리할 수 있는 추천시스템을 필요로 하고 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 데이터마이닝 기술과 새로운 패턴매칭 알고리즘을 제안하고 있다. 콘텐츠 주제분야에 대한 이용자의 선호도를 이용한 이용자 분할을 위하여 군집화 기법이 사용되었다. 다음으로는 군집화를 통하여 생성된 분할된 이용자 그룹에서 개별 이용자의 콘텐츠에 대한 접근 패턴의 추출을 위하여 순차패턴 마이닝기법을 적용하였다. 최종적으로 각각의 이용자 군집의 콘텐츠 접근 패턴과 콘텐츠 선호도에 기반한 제안된 추천 알고리즘에 의해 추천이 이루어진다. 이러한 추천을 위하여 기반 구조와 함께, 전처리과정과 원본 데이터의 형식변환이 데이터베이스에서 수행되어진다. 본 연구에서 제안하고 있는 기반구조의 적절성을 보여주기 위하여 제안된 시스템을 구현하였다. 실제 이용자에 의해 이용된 데이터를 실험에 적용하였으며, 해당 실험에서 추천은 실시간으로 이루어졌으며 추천결과에 있어서는 적절한 정확성을 보여주고 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제16권1호
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• pp.85-96
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• 2015

최근의 스마트 디바이스를 통해 사용자의 신체 데이터 모니터링이 가능해짐에 따라, 앞으로의 건강 정보의 활용 패턴이 달라질 것으로 기대된다. 이용자들이 헬스 콘텐츠를 인지, 활용하는 방식을 고려하여 건강에 대한 본질적 동기를 이끌어내는 것이 중요하다. 이를 위해 수집된 정보와 데이터를 활용한 예방 중심의 콘텐츠 기획과 개발 필요성이 요구된다. 이에 따라 본 논문에서는 IT를 매개한 헬스 커뮤니케이션 분야의 연구중 e-헬스 리터러시와 같이 개인의 정보 활용과 관련된 연구들을 검토하고, IT를 매개할 때 발생하는 새로운 커뮤니케이션적 특성들을 신속성, 상호작용성 그리고 데이터 캡쳐링으로 분류하였다. 건강 정보를 인지, 처리하는 관점에서 개인의 건강 콘텐츠 참여와 예방에 대한 본질적인 동기를 증진시킬 수 있는 방법인지 논의하고, 그에 합당한 헬스 콘텐츠 전략을 탐색해보았다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.336-343
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• 2021

AI technology is spreading not only to industrial fields, but also to culture, art, and content fields. In this paper, we proposed a system based on AI technology that can automate the process of reproducing contents using characters for movie contents. After creating the basic appearance of the character by using the StyleGAN2 model from the video extracted from the movie contents, analyzing the character's personality and propensity using the extracted dialogue data, it was determined from the contemplative appearance based on the yin-yang and five elements to the character's propensity. Accordingly, the external characteristics are reflected in the character. Using the OpenPose model, a character's motion is created, and the finally generated data is integrated to reproduce the content. It is expected that many movie contents can be reproduced through the study of the proposed system.