• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.175-177
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• 2024

OTT(Over-The-Top) 플랫폼의 부상은 미디어 콘텐츠 소비 방식을 혁명적으로 변화시키고 있다. 본 논문은 Netflix, Amazon Prime Video, Disney+, Hulu 등 주요 OTT 플랫폼에 등록된 영화들을 IMDb 평점과 러닝타임, Rotten Tomatoes 지수를 중심으로 분석한다. 이를 통해 현재의 영화 시장 트렌드와 소비자 선택, 시장 전략에 중요한 정보를 제공하려 한다. 분석 결과, 플랫폼별로 제공하는 영화의 품질과 러닝타임이 다양하며, 소비자들이 선호하는 영화 테마를 시각적으로 파악할 수 있는 워드 클라우드를 포함한다. 이러한 결과는 OTT 플랫폼의 전략적 콘텐츠 제공과 소비자 행동 이해에 기여할 수 있는 중요한 통찰력을 제공한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제19권3호
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• pp.125-141
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• 2014

인터넷에서 매 순간 발생하는 데이터의 홍수는 사용자가 필요로 하는 유용한 정보를 검색하는데 어려움을 초래한다. 그래서 많은 사용자들이 자신이 원하는 정보를 쉽게 찾기 위한 기법을 고안하고 이를 지원하는 도구를 개발하게 되었다. 이런 유용한 도구 중 하나인 추천시스템은 기존의 사용자 정보를 분석하여 사용자가 원하는 제품이나 정보를 추천하는 것이다. 본 논문에서는 추천시스템을 활용하여 원하는 정보를 제안하는데 인구통계학적인 기법을 사용한다. 인구통계학 기반 추천시스템은 나이, 성별과 같은 인구통계학적인 특성을 사용하여 유용한 정보를 추출한다. 본 연구는 영화 선택 시 중요한 요소인 사용자 평점을 분석하고 이를 활용할 수 있는 방법을 제시하였다. 이를 위해 Internet Movie Database(IMDB) 웹 사이트에 있는 영화의 사용자 평점을 인구통계학적 요인으로 분석하였다. 본 논문에서는 인구통계학적 분석을 위해 사용자를 성별과 연령대로 분류하였고, 각 영화를 22개 장르로 나눈 IMDB 기준에 따라 사용자 평점을 분석하였다. 각 장르별 영화에 대해 사용자 그룹의 평균 평점을 F-테스트와 T-테스트를 수행하여 그 장르 영화 평점과 동일한 결과를 나타내는 대표 그룹을 찾아내었다. 인구통계학적 분석 결과인 대표 그룹은 새로운 영화가 개봉될 때 대표 그룹에 대한 프로모션과 추천을 통해 영화 홍보를 할 수 있는 대상을 찾아내는데 유용하다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제8권1호
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• pp.1-8
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• 2019

Coronaviruses are known respiratory pathogens. In the past, most human coronaviruses were thought to cause mild symptoms such as cold. However recently, as seen in the Severe Acute Respiratory Syndrome (SARS) and the Middle East Respiratory Syndrome (MERS), infectious diseases with severe pulmonary disease and respiratory symptoms are caused by coronaviruses, making research on coronaviruses become important. Considering previous studies, we constructed 'HCoV-IMDB (Human Corona Virus Immune Database)' to systematically provide genetic information on human coronavirus and host immune information, which can be used to analyze the interaction between human coronavirus and host immune proteins. The 'HCoV-IMDB' constructed in the study can be used to search for genetic information on human coronavirus and host immune protein and to download data. A BLAST search specific to the human coronavirus, one of the database functions, can be used to infer genetic information and evolutionary relationship about the query sequence.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권7호
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• pp.352-358
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• 2022

Text mining is an important process used for analyzing the data collected from different sources like videos, audio, social media, and so on. The tools like Natural Language Processing (NLP) are mostly used in real-time applications. In the earlier research, text mining approaches were implemented using long-short memory (LSTM) networks. In this paper, text mining is performed using average-stochastic gradient descent weight-dropped (AWD)-LSTM techniques to obtain better accuracy and performance. The proposed model is effectively demonstrated by considering the internet movie database (IMDB) reviews. To implement the proposed model Python language was used due to easy adaptability and flexibility while dealing with massive data sets/databases. From the results, it is seen that the proposed LSTM plus weight dropped plus embedding model demonstrated an accuracy of 88.36% as compared to the previous models of AWD LSTM as 85.64. This result proved to be far better when compared with the results obtained by just LSTM model (with 85.16%) accuracy. Finally, the loss function proved to decrease from 0.341 to 0.299 using the proposed model

• 폴리머
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• 제29권4호
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• pp.369-374
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• 2005

본 실험에서는 레몬 오일을 함유한 알긴산 칼슘 마이크로캡슐을 에멀션-내부 젤화법으로 제조하였으며, 방출실험을 통하여 아로마테라피의 가능성에 대해 살펴보았다. 적외선분광분석(FT-IR)과 시차주사열량계(DSC)를 통해 레몬 오일의 봉입 여부를 확인하였고, 제조된 마이크로캡슐의 직경 및 형태를 주사전자현미경(SEM)으로 관찰하였다. 제조된 마이크로캡슐은 평균 $4\~7$um직경 및 $50\~85\%$의 캡슐화를 보였으며, $37^{circ}C$에서 적외선 수분계(IMDB)를 통한 방출실험 결과. 알긴산 및 $CaCl_2$의 농도가 증가할수록 가교밀도가 증가하므로 레몬 오일의 방출률이 감소함을 관찰할 수 있었다. 또한, 물리적 압력을 통한 방출실험을 실시함으로써, 캡슐벽의 붕괴와 방출속도가 외부적인 요인에 의해 방출속도를 제어할 수 있음을 확인하였다.

• 정보관리학회지
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• 제31권4호
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• pp.161-178
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• 2014

최근 이용자들이 정보를 공동생산하고 소비하는 웹기반 서비스들이 활발해지면서 이용자가 정보를 이용한 기록이나 이용자가 습득한 정보를 활용하여 생산한 다양한 부가 정보들이 다시 이용자에게 제공되고 있다. 또한 쌍방향으로 이용자들이 소통할 수 있는 정보채널이 다양해짐으로써 공통된 관심사를 가진 이용자의 정보소비 경험을 공유할 수 있는 방법이 활발하게 모색되고 있다. 이 연구에서는 동시출현정보 분석기법과 자아중심 네트워크 분석 기법을 적용하여 IMDB 서비스의 기존 이용자들이 자신이 보고 싶거나 좋아하는 영화를 선별하여 만들어 놓은 영화리스트에 나타난 정보를 토대로 특정 영화를 좋아하는 이용자가 선호할 만한 다른 영화를 찾아낼 수 있도록 연관영화정보를 다각적으로 표현하였다. 한 영화를 기준으로 연관 영화, 감독, 장르로 분석을 한 결과 영화의 테마나 주인공성향과 같은 다양한 자질로도 연관영화가 연결되었고 감독의 경우 영화내용보다는 감독의 인지도에 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한 영화는 주제의 복합성이 큰 것으로 나타나 장르가 연관영화정보를 제공하기에 적합하지 않은 것으로 분석되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.156-163
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• 2006

협동적 여과(CF) 시스템은 구현의 용이성과 뛰어난 성능으로 널리 활용되고 있다. 그러나 이 시스템은 데이터 희소성 신상품 추천 불가, 추천 근거에 대한 설명 부족 등의 문제점을 포함하고 있어 이를 해결하기 위한 많은 연구가 진행되었다. 데이터 희소성 문제는 데이터의 누적에 따라 해결될 수 있지만, 협동적 여과 기법의 특성상 새로이 출시되는 품목에 대한 추천이 불가능하다. 이를 해결하기 위해 내용 기반(CB) 기법을 같이 사용하는 연구들이 제안되었다. 또한 협동적 여과 시스템은 추천 과정에 있어 추천 근거에 대한 설명을 제공하지 않는다. 본 연구에서는 추천에 대한 설명 기능을 포함하고 있는 선호 단어를 활용한 내용기반 예측 시스템을 제안한다. 이 시스템은 새로이 출시되는 영화에 대해 사용자의 영화에 대한 평가 정보를 예측하며, 추천의 근거가 되는 선호 단어를 제시한다. 또한 기존의 내용기반 예측 시스템에서 일어나는 속성 비매칭 문제로 인한 성능 저하를 막기 위해 기호 네트워크를 활용한 성능 개선 방법을 제안한다. 성능 비교를 위해 EachMovie 데이터베이스와 IMDb 사의 영화 홍보 데이터를 사용하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권3호
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• pp.67-80
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• 2021

그래프 표현 학습을 위한 노드 임베딩 기법은 그래프 마이닝에서 양질의 결과를 얻는 데 중요한 역할을 한다. 지금까지 대표적인 노드 임베딩 기법은 동종 그래프를 대상으로 연구되었기에, 간선 별로 고유한 의미를 갖는 지식 그래프를 학습하는 데 어려움이 있었다. 이러한 문제를 해결하고자, 기존 Triple2Vec 기법은 지식 그래프의 노드 쌍과 간선을 하나의 노드로 갖는 트리플 그래프를 학습하여 임베딩 모델을 구축한다. 하지만 Triple2Vec 임베딩 모델은 트리플 노드 간 관련성을 단순한 척도로 산정하기 때문에 성능을 높이는데 한계를 가진다. 이에 본 논문은 Triple2Vec 임베딩 모델을 개선하기 위한 그래프 합성곱 신경망 기반의 특징 추출 기법을 제안한다. 제안 기법은 트리플 그래프의 인접성 벡터(Neighborliness Vector)를 추출하여 트리플 그래프에 대해 노드 별로 이웃한 노드 간 관계성을 학습한다. 본 논문은 DBLP, DBpedia, IMDB 데이터셋을 활용한 카테고리 분류 실험을 통해, 제안 기법을 적용한 임베딩 모델이 기존 Triple2Vec 모델보다 우수함을 입증한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권11호
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• pp.4065-4083
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• 2021

Super-resolution can improve the clarity of low-resolution (LR) images, which can increase the accuracy of high-level compute vision tasks. Portable devices have low computing power and storage performance. Large-scale neural network super-resolution methods are not suitable for portable devices. In order to save the computational cost and the number of parameters, Lightweight image processing method can improve the processing speed of portable devices. Therefore, we propose the Enhanced Information Multiple Distillation Network (EIMDN) to adapt lower delay and cost. The EIMDN takes feedback mechanism as the framework and obtains low level features through high level features. Further, we replace the feature extraction convolution operation in Information Multiple Distillation Block (IMDB), with Ghost module, and propose the Enhanced Information Multiple Distillation Block (EIMDB) to reduce the amount of calculation and the number of parameters. Finally, coordinate attention (CA) is used at the end of IMDB and EIMDB to enhance the important information extraction from Spaces and channels. Experimental results show that our proposed can achieve convergence faster with fewer parameters and computation, compared with other lightweight super-resolution methods. Under the condition of higher peak signal-to-noise ratio (PSNR) and higher structural similarity (SSIM), the performance of network reconstruction image texture and target contour is significantly improved.

• 한국컴퓨터교육학회 학술대회
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• 한국컴퓨터교육학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.253-256
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• 2017

딥러닝으로 만들어진 모델의 내부는 black box와 같은 특성을 가져 동작 규칙을 알기 어렵다. 최근 기계학습의 발전으로 인공지능이 전보다 더 복잡한 문제를 해결할 수 있으나 위와 같은 이유로, 모델이 내린 판단의 근거를 알기 어렵다. 그러므로 딥러닝의 동작 규칙을 사람이 이해할 수 있는 형식으로 나타내려는 노력이 필요하다. 본 연구에서는 Attention과 LIME 기법을 활용하여 IMDB 데이터를 감성 분석한 순환신경망의 의사결정 요인을 분석하였다. 각 기법을 활용했을 때의 장단점과 실제 구현에 있어 등장하는 문제에 대해 알아보고자 한다.