• 만화애니메이션 연구
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• 통권13호
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• pp.211-221
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• 2008

지상파방송사의 애니메이션 편성집중도가 방송사자체의 중장기적 수익모델인 방송사이미지에 어떠한 연관성을 잠재하고 있다면, 또한 그러한 분석결과가 연구성과로 검증된다면, 지상파방송사의 애니메이션 편성의지와 전략 또한 공격적이고 적극적인 방향으로 전환될 수 있을 것이라는 가정이 본 연구의 목적이며 출발점이다. 본 논문의 연구문제는 다음과 같다. 첫째, 기존 지상파방송사의 애니메이션 편성 및 방영비율이 시청자들의 지속적인 시청집중현상과 어떻게 연계되는가? 둘째, 방송사의 애니메이션 편성방영비율의 지속적 강화가 시청자의 방송사 채널 이미지 형성에 어떠한 영향을 미치는가? 셋째, 뉴미디어 플랫폼에 애니메이션 편성 및 방영전략을 강화해야 하는 중장기적 전략의 필요성은 무엇인가? 등이다. 본 연구에서는 1580년대의 지상파 방송사가 편성 방영했던 애니메이션 프로그램의 비율을 기준으로, 현재 방송사의 선호도 및 프로그램 시청집중도와 어떠한 상관관계가 존재할 수 있는지 분석했다. 이는 방송사의 애니메이션 프로그램에 대해 선호유무를 주관적으로 판단할 수 있는 8세부터 14세의 어린이 및 청소년들이 애니메이션을 보기 위해 선택한 채널의 집중적인 시청행위가, 20년 이후 직접적인 경제활동인구로서 주관적인 상품구매의사결정을 할 수 있게 된 20대 후반부터 30대 후반에 이르러 지상파방송사의 채널선택을 할 때(동일하거나 유사한 방송프로그램이 동 시간대에 방영될 때) 본인의 채널선호도와 어떠한 상관관계를 가질 수 있는가에 대해 분석한 것이다. 결국, 이러한 상관관계연구는 새롭게 제시되고 있는 뉴미디어 플랫폼에서 애니메이션 프로그램에 대해 어떠한 편성전략과 기획전략을 진행해야 하는가에 대한 예측변수를 제시할 수 있다. 본 논문의 분석결과에 의하면, 현재 지상파방송사가 지속적인 채널선호도를 중장기적으로 유지하기 위해서라도 직간접적인 애니메이션 제작투자를 통해 애니메이션 프로그램의 편성비율을 최소한으로 유지하는 것 이상으로 편성비율에 대해 전략적으로 접근해야 될 필요성이 있다. 또한, 초고속통신망 회사들, 혹은 다양한 통신업계 기업들도 전략적인 입장에서 중장기적인 애니메이션 제작투자 및 캐릭터개발에 집중해야 될 때이다.

• 한국언론정보학보
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• 제36권
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• pp.374-398
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• 2006

본 연구는 위성 DMB 콘텐츠의 장르 소비를 이용자의 장르 레퍼토리와 장르 선호도, 장르소비 유사성으로 구분한 뒤, 위성 DMB 이용 동기가 이와 같은 장르 소비 형태에 영향을 끼치는 가를 탐색적으로 살펴보기 위한 것이다. 연구 결과, 첫째, 응답자들의 위성 DMB 이용 동기에서는 무료함 해소가 평균 3.65로 가장 높은 동기였으며, 다음으로 뉴스교통 정보 3.63, 이동 중 TV 이용 3.45, 휴대 편리 3.40 등의 순으로 나타났다. 이는 위성 DMB가 이동 중 무료함을 해소하거나 뉴스 등의 정보 욕구를 충족시킬 수 있는 매체적 특성을 갖는다는 점을 의미한다. 둘째, 위성 DMB 이용 동기의 하위차원을 확인하기 위해, 16개 이용 동기 평가항목을 대상으로 인자분석을 행했다. 이와 같은 인자분석을 통해서, 총 3개의 인자가 규명되었고 이는 전체 변량의 69.9%를 설명했다. 이들 위성 DMB 이용 동기는 각각 오락적 동기, 사회적 동기, 정보적 동기 등으로 구분되는 것으로 나타났다. 셋째, 응답자들의 위성 DMB 이용 동기에 따른 장르선호도를 회귀분석을 통해 살펴본 결과, 위성 DMB 이용 동기는 장르 선호도에 유의미한 영향을 끼치고 있는 것으로 나타나고 있다. 특히 오락성 동기와 정보성 동기가 대부분의 장르 선호도를 결정하는 요인으로 나타났다. 넷째, 위성 DMB 장르 레퍼토리 결정요인을 탐색하기 위해 인구사회학적 요인, 이용 동기, 매체 이용 시간을 선행 변인으로 투입한 위계적 회귀분석 결과, 위성 DMB 장르 레퍼토리를 결정하는 핵심 요인이 이용 동기 요인이라는 것을 살펴볼 수 있다. 다섯째, 위성 DMB 장르 소비 유사집단을 구분하는 결정요인을 살펴보기 위해, 로지스틱 회귀분석을 행한 결과, 장르 다양 소비 집단 및 비소비 집단을 구분하는 주요 요인은 이용 동기 및 DMB 이용량이었다. 전체적으로, 위성 DMB 이용 동기는 장르 선호도, 장르 레퍼토리, 장르 소비 유사성 등과 같은 콘텐츠 장르 소비 구조에 유의미한 영향을 끼치는 것으로 이해할 수 있다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.20-28
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• 2018

본 연구에서는 시니어들의 원활한 미디어 콘텐츠 향유를 위해 스마트 시니어 92명(남: 22, 여: 70)을 대상으로, 스마트폰, PC를 통해 주로 이용하는 미디어 콘텐츠 선호 세부장르와 이용빈도가 높은 세부장르를 기준으로, 타 세부장르와 이용빈도 상관성 분석 또한 진행하였다. 조사결과 웹페이지에서는 기기마다 선호분야가 상이하였지만, 영상콘텐츠의 경우 조사기기와 무관하게 유사한 선호 장르 조사결과를 확인할 수 있었으며, 해당 선호세부장르들은 타 콘텐츠 내에서도 유사 세부장르와 이용 빈도에 높은 연관성이 있음을 확인할 수 있었다. 해당 연구결과는 향후 콘텐츠 개발, 종합포탈 내 세부장르 구성시 활용된다면 시니어들의 미디어 콘텐츠 진입장벽을 낮춤을 물론 질 높은 문화향유 환경개선에 도움이 될 것으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.52-61
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• 2012

텍스트 시각화는 데이터 시각화의 한 분야로, 방대한 텍스트 데이터에 대한 다양한 분석 기법을 바탕으로 텍스트의 내용적 측면은 물론 구조적, 형식적 측면을 시각적으로 재현(represent)해내는 방법에 관한 연구이다. 본 연구에서는 이러한 텍스트 시각화 연구의 일환으로, 서적이 갖는 장르적 특성을 서적 본문에 직접 사용된 단어들을 바탕으로 파악해낼 수 있는 방법에 대해 고찰하고, 실험을 통한 검증을 바탕으로 서적 장르 시각화의 요소를 도출한 후, 이를 직관적이고 효율적으로 시각화하는 방법에 대해 서술하였다. 본 연구에서 제안하는 시각화는 첫째, 책에 직접 사용된 단어를 토대로 책의 실질적 장르를 파악할 수 있으며, 둘째, 시각화 결과 이미지를 통해 해당 서적이 어떤 장르와 가장 가까운지 한 눈에 파악할 수 있을 뿐 아니라, 한 책이 갖는 복합 장르적 특성을 알 수 있도록 해주고, 이미지 내의 점(dot)의 개수와 곡선의 곡률, 밝기 등을 통해 대표 장르로 파악된 장르의 근접도(유사도)를 짐작할 수 있다는 점에서 그 의의를 갖는다. 나아가 개별 소비자 자신이 선호하는 서적들에 대한 적용을 통해 개인별 선호 서적(또는 장르) 이미지를 제공하는 등 서적 추천 시스템과 같은 북 커스터마이징(book customizing)과 같은 분야에도 다양하게 활용될 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권3_4호
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• pp.316-325
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• 2003

기존의 협력적 필터링 기술을 이용한 사용자 선호도 예측 방법에서는 피어슨 상관 계수에 의해 사용자의 유사도를 구하고, 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 아이템에 대한 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하였다. 본 논문에서는 기존의 사용자 선호도 예측 방법의 문제점을 보완하기 위하여 베이지안 추정치가 부여된 유사도 가중치와 연관 사용자 군집을 이용한 선호도 예측 시스템을 제안한다. 제안한 방법에서는 협력적 필터링 시스템에서의 희박성 문제를 해결하기 위하여 Association Rule Hypergraph Partitioning 알고리즘을 사용하여 사용자를 장르별로 군집하며 새로운 사용자는 Naive Bayes 분류자에 의해 이들 장르 중 하나로 분류된다. 또한, 분류된 장르 내에 속한 사용자들과 새로운 사용자의 유사도를 구하기 위해 Naive Bayes 학습을 통해 사용자가 평가한 아이템에 추정치를 달리 부여한다. 추정치가 부여된 선호도를 기존의 피어슨 상관 관계에 적용할 경우 결측치(Missing Value)로 인한 예측의 오류를 적게 하여 예측의 정확도를 높일 수 있다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 기존의 협력적 필터링 기술과 비교 평가하였다. 그 결과 기존의 협력적 필터링 기술의 문제점을 해결하여 예측의 정확도를 높이는데 효과적임을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권3호
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• pp.287-296
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• 2003

추천 시스템에 있어서 협력적 필터링 기술은 많은 연구가 되고 있다. 그러나 협력적 필터링 기술을 이용한 추천 시스템은 초기 평가 문제와 희박성 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해서 본 논문에서는 선호도 재 계산을 위한 연관 사용자 군집과 베이지안 추정치를 이용한 사용자 선호도 예측 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 협력적 필터링 시스템에서 아이템의 속성을 고려하지 않는 단점을 보완하기 위해서 선호도에 가장 크게 영향을 미치는 대표 장르를 추출하여 유사한 이웃을 찾아 낼 때 예측에 이용하는 Representative Attribute-Neighborhood 방법을 사용한다. 협력적 필터링의 알고리즘에 군집 아이템 백터 내의 특정 아이템의 선호도를 재계산 하기 위한 연관 사용자 군집 분석을 적용하여 성능 향상을 하였다. 또 초기 평가 문제와 희박성 문제를 해결하기 위하여 Association Rule Hypergraph Partitioning 알고리즘을 사용하여 사용자를 장르별로 군집한다. 새로운 사용자는 Naive Bayes 분류자에 의해 이들 장르 중 하나로 분류된다. 또한, 분류된 장르 내에 속한 사용자들과 새로운 사용자의 유사도를 구하기 위해 Naive Bayes 학습을 통해 사용자가 평가한 아이템에 추정치를 달리 부여한다. 추정치가 부여된 선호도를 피어슨 상관 관계에 적용할 경우 결측치(Missing Value)로 인한 예측의 오류를 적게하여 예측의 정확도를 높일 수 있다. 제안된 방법은 기존의 방법보다 높은 성능을 나타냄을 보인다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제36권2호
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• pp.74-80
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• 2013

In this study, a novel and flexible recommender system was developed, based on product taxonomy and usage patterns of users. The proposed system consists of the following four steps : (i) estimation of the product-preference matrix, (ii) construction of the product-preference matrix, (iii) estimation of the popularity and similarity levels for sought-after products, and (iv) recommendation of a products for the user. The product-preference matrix for each user is estimated through a linear combination of clicks, basket placements, and purchase statuses. Then the preference matrix of a particular genre is constructed by computing the ratios of the number of clicks, basket placements, and purchases of a product with respect to the total. The popularity and similarity levels of a user's clicked product are estimated with an entropy index. Based on this information, collaborative and content-based filtering is used to recommend a product to the user. To assess the effectiveness of the proposed approach, an empirical study was conducted by constructing an experimental e-commerce site. Our results clearly showed that the proposed hybrid method is superior to conventional methods.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.54-64
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• 2013

본 연구는 할리우드의 최근 로맨틱 코미디 영화인 <프로포즈(2009)>를 대상으로 하여 미국 할리우드 로맨틱 코미디 영화의 장르적 관습이 관객에게 수용되는 데 있어 관객의 국적이나 젠더가 그 수용 양상의 차이에 어떤 영향을 끼치고 있는가 하는 문제를 실증적으로 확인하고자 시도하였다. 할리우드 로맨틱 코미디 장르는 대부분 남녀 배우가 드러내는 매력을 중심으로 하여, 이들이 만나고 헤어지는 어느 정도 관습화된 플롯 위에 전개하는 특징을 갖고 있다. 영화 <프로포즈> 역시 이러한 관습화된 플롯 구조를 한편으로는 따르면서, 한편으로는 변주하고 있다. 본 논문에서는 영화 <프로포즈>에 등장하는 '배우'와 '등장인물'이라는 요소와, 할리우드의 일반적인 로맨틱 코미디 플롯에서 '사랑의 완성'으로 제시되는 '결혼식'과 '프로포즈'라는 요소가 한국과 미국이라는 국적과, 남성과 여성이라는 젠더에 따라서 어떤 다른 선호가 나타나는가 하는 바를 관객 반응을 묻는 설문조사와 통계를 통해 살펴보았고, 관객이 지향하는 가치들 사이의 상관성 분석을 통해 드러나는 의미를 해명하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.621-642
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• 2021

본 논문에서는 현재 방송 중인 Full HD, Up-scaling UHD, 4K UHD Native의 세 가지 콘텐츠품질을 대상으로 일반 가정의 TV 시청거리인 2.5m 거리에서 55, 65, 75인치 세 가지 크기의 TV수상기를 이용하여 주관적 화질평가를 실시하였다. 본 화질평가 실험은 화질평가 응답이 부적합한 4명의 데이터를 제외한 169명의 데이터를 대상으로 SPSS 25.0를 이용하여 콘텐츠품질이 성별, 수상기 크기, 선호프로그램 장르에 따른 영향을 분석하였다. 또한 측정기를 통한 객관적 화질평가와 주관적 화질평가 결과도 비교 분석하였다.

• 융합정보논문지
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• 제9권5호
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• pp.1-6
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• 2019

모바일 시장의 확장과 함께 멀티모달 미디어 콘텐츠의 제공을 위한 플랫폼이 다양해지고 있다. 멀티모달 미디어 콘텐츠에는 이종데이터들이 복합적으로 포함되어 있어 사용자들이 선호 콘텐츠를 선택하기 위해 시간과 노력이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 추천을 위한 키워드 가중치를 이용한 멀티모달 미디어 콘텐츠 분류를 제안한다. 제안하는 방법은 멀티모달 미디어 콘텐츠의 텍스트 데이터에서 키워드 가중치를 통해 콘텐츠를 가장 잘 나타내는 키워드를 추출한다. 추출된 키워드를 기반으로 서브클래스를 갖는 장르 클래스를 생성하고 이에 적절한 멀티모달 미디어 콘텐츠를 분류한다. 또한 개인화된 추천을 위해 사용자의 선호도 평가를 진행하여 사용자의 콘텐츠 선호도 분석 결과를 기반으로 멀티모달 콘텐츠를 추천한다. 성능평가는 추천 결과의 정확도와 만족도를 통해 우수함을 검증한다. 이는 사용자가 선호하는 장르와 키워드를 모두 고려하여 추천하기 때문에 정확도는 74.62%, 만족도는 69.1%로 높게 나타난다.