• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권12호
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• pp.1672-1683
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• 2004

추천 시스템은 일상의 정보를 필터링 해주는 웹 지능화 기술 중의 하나이다. 현재까지 협력기반 (사회기반) 추천 시스템, 내용기반 추천시스템과 이들의 장점을 혼합한 추천시스템들이 개발되어 왔다. 본 논문에서는 클러스터링 기법을 항목기반 협력필터링 틀에 적용한 일명 ICHM이라 불리는 새로운 형태의 혼합 추천 시스템을 소개한다. 이 방법은 항목의 내용 정보를 협력필터링 틀 안에 통합시킴으로써 평가 데이타의 희박성을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 새로운 항목 추천 시 발생하는 문제점을 해결할 수 있다. ICHM 방법의 특성 및 성능을 평가하기 위하여 MovieLense 데이타를 이용한 다양한 실험을 하였다. 실험 결과, ICHM 방법이 항목기반 협력 필터링의 예측 질을 향상시킬 뿐만 아니라 새로운 항목 추천 시에도 아주 유용함을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권4호
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• pp.457-466
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• 2004

추천은 과다하게 제공되는 정보로부터 사용자 개인의 취향에 알맞은 정보만을 제공하는 서비스이다. 최근 이러한 서비스는 정보제공자와 인터넷 사용자들이 많은 관심을 가지고 있다. 또한, 서비스를 위해 가장 널리 사용되는 방법은 협력적 여과방법이다. 협력적 여과방법은 특정 사용자와 관련 있는 사용자들에 대한 목표 항목의 선호도를 이용하거나 목표 항목과 관련 있는 항목들에 대한 특정 사용자의 선호도를 이용하여 특정 사용자에게 목표 항목을 추천하는 방법이다. 본 논문에서는 신경망 기반 협력적 여과 방법을 제안한다. 제안한 방법은 신경망을 이용하여 사용자 흑은 항목들 간의 선호 상관관계를 학습시킴으로써 모델을 생성하고 생성된 모델을 사용하여 추천할 목표 항목의 선호도를 추정하는 방법이다. 특히, 본 논문에서는 희소성 문제를 해결하기 위해 다양한 정보를 융합하는 방법과 보다 성능을 향상시키기 위해 목표 항목과 관련 있는 항목들 또는 특정 사용자와 관련 있는 사용자들을 선택하는 것에 대해 제시한다. 마지막으로 EachMovie 데이타를 이용한 실험들을 통해 제안한 방법이 기존 방법들 보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있다.

• 패션비즈니스
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• 제12권5호
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• pp.77-93
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• 2008

The purpose of the study was to examine make-up expression elements of horror characters as an evil spirit, a vampire, a zombie, a monster and a psycho murderer through make-up, focused on horror movies of the United States after1960s. First, an evil spirit was expressed that the pupil grew dim without a focus and the skin was torn by going bad and rot completely. Also, it was expressed that its teeth was changed to pointed canine teeth as a wild beast and its pale and bloodless face showed blood vessels clearly. To express its bloodless and pale skin, air brush was swept into the skin over several times. Its canine tooth was made acryl powder into its shape and was harden to make its shape smooth. Also, it was colored to show people like the real thing. Second, a vampire was expressed by make-up elements as long nails, a sharp canine tooth, a pale skin with a blood vessel and dead eyes. Its rough skin and long nails were manufactured with latex foam, which was colored like the skin. Third, a monster image as a werewolf was expressed by make-up elements as fur, sharp teeth, changed nails and toenails, a rough skin and a face changed to a wolf. Rubber mask and rubber body suit were manufactured as a make-up of special character and so all its body was changed. Fourth, a psycho murderer and body-deformed man were expressed by make-up elements as a distorted mask, swelled-up and deformed skull and face form, terribly deformed body, discolored and hang down skin and teeth with an indeterminate form. Its body and face were manufactured by the foam latex technology according to make-up design as a make-up of special character.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.625-628
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• 2009

영상산업의 불모지와 같던 부산이 1996년 제1회 부산국제영화제 PIFF를 시작으로 이제는 영상산업도시로 변모하고 있다. 아시아 영상산업 중심도시(CinePort Busan)을 추진하면서 2004년까지 1단계육성기로 '영화 촬영하기 좋은 도시' 2005년에서 2007년까지 2단계 정착기로 '영화 만들기 좋은 도시'를 조성하여 왔고 지금은 3단계 발전기로 영상산업을 정착시키고 영상제작의 중심지로 만들기 위해 사업을 진행하고 있는데 이러한 부산시의 영상산업 지원육성 정책에 맞추어 지역 영상인력의 역내 고용문제는 영상산업에 실질적이고 내실 있는 지역산업이 되기 위해서는 필수 불가결한 요소이다. 따라서 본 연구는 부산광역시의 영상산업과 인력자원의 현황 및 문제점을 분석하고 영상중심도시 부산 조성계획에 따른 인력 수급이 지역 영상인력의 역내수급에 미치는 영향에 대해 조사하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.543-552
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• 2021

스토리는 인물들 간의 갈등의 전개와 해소의 흐름에 의해 형성된다. 갈등의 설정, 전개, 해결의 흐름이 스토리이다. 인물 면적은 인물의 감정 또는 상태, 인물 간 관계인물과 환경과의 관계를 묘사하는 중요한 표현 기법이다. 본 논문은 인물 면적의 변화 그래프로부터 갈등의 전환 지점을 검출하는 방법을 제안하는 것이 목적이다. 이를 위해 인물 면적을 계산하여 영화의 인물 면적 변화 그래프를 생성하는 방법과 인물 면적 변화 그래프로부터 갈등 전환 장면을 검출하는 방법을 제시한다. 제안하는 방법의 성능을 검증하기 위해 7개의 영화에 대해 갈등 전환 장면을 추출하는 실험을 진행하여 정확도 73.57%, 재현율 77.26%의 성능 평가 결과를 얻었다. 이를 통해 인물 면적에 기반하여 갈등 전환 장면을 추출하는 것이 가능하다는 것을 증명하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권3호
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• pp.279-285
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• 2021

이 글에서는 코로나19 대응 온라인 수업이 지식정보 교육 중심으로 이루어져 사회성 교육이 부족했음을 비판하고, 학생들의 공감 능력을 향상시킬 수 있는 수업 방법을 모색하였다. 이별과 성장이라는 소재와 스토리를 지닌 영화 <500일의 섬머>를 중심으로 교수학습과정을 설계하였는데, 공감의 단계를 감정인지, 감정이입, 감정교류의 3단계로 구분하고 이를 중심으로 수업 모형을 구안하였다. 특히 정서적 공감에서 행위적 공감으로 이행하는 과정을 의사소통교육의 요체로 보아, 감정이입 단계와 감정교류(1,2차) 단계 사이에 표현 단계를 두어 5단계로 수업을 구안하였다. 이러한 수업은 학습자가 작품서사에 공감하고 자기서사를 반추하게 될 때 가능하므로 문학치료학을 활용하였으며, 학생들의 반응진술을 수집하여 이러한 수업 과정이 공감능력 향상에 유의미함을 증명하였다. 이 글에서는 영화 <500일의 섬머>를 대상으로 수업을 구안하였으나, 이러한 교수학습모형은 현대의 다른 영화 텍스트에도 얼마든지 적용될 수 있을 것이다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.665-675
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• 2022

팬데믹 이후 가상현실 플랫폼을 활용한 메타버스 기술과 사회적 활용이 비대면 환경에서 메타버스를 활용에 대한 관심이 커지고 있지만, 메타버스로 인한 사회적 문제, 윤리적 우려에 대한 논의는 충분히 하지 못한 상황이다. 본 논문에서는 영화 '레디 플레이어 원'을 통해 메타버스의 사회적 기능이 무엇인지, 메타버스에서 발생할 수 있는 윤리적 문제는 무엇인가?, 메타버스에서 발생한 윤리적 문제를 해결할 수 있는 방법은 무엇인가? 에 대해 살펴보았다. 영화 '레디 플레이어 원'을 통해 살펴본 메타버스 윤리 이슈를 통해, 메타버스에서 발생할 수 있는 윤리적 문제는 정체성 분열, 메타버스 폭력 및 범죄, 개인정보관리 소홀이었다. 그리고 이러한 메타버스 내 윤리문제를 해결하는 방법으로 기술윤리학, 규범윤리학, 분석(메타)윤리학 측면에서 해결방안을 제시했다.

• 커뮤니케이션학 연구
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• 제18권1호
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• pp.165-193
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• 2010

본 연구는 단기 기억과 피험자 위주의 분석이 주를 이루는 기존 연구의 방향에 장기 기억과 BPL 단위의 분석을 추가하고 있다는 점에서 의의를 갖는다. 본 연구 결과, BPL은 단기재인(52.8%의 BPL), 장기재인(44.4%의 BPL), 장기회상(30.6%의 BPL)에서 효과적인 것으로 나타났다. BPL의 표현 방식에 따른 차이를 보면, 공감각적 BPL, 클로즈업된 BPL, 노출 시간이 긴 BPL, 주연 배우가 브랜드를 사용하는 BPL이 다른 경우의 BPL보다 효과적인 것으로 나타났다. 반면, 영화에 대한 선호도나 등장인물에 대한 선호도는 BPL 브랜드의 기억에 커다란 영향을 미치는 요소가 아니었다. 차후 연구자들은 더욱 정교한 실험 디자인을 개발하고, 매개 변인과 조절 변인의 효과를 탐구하여 현재 이 분야에 존재하는 혼란스러움을 해소해야 할 것이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권5호
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• pp.1413-1432
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• 2023

Recommender systems aim to recommend items to users by taking into account their probable interests. This study focuses on creating a model that utilizes multiple sources of information about users and items by employing a multimodality approach. The study addresses the task of how to gather information from different sources (modalities) and transform them into a uniform format, resulting in a multi-modal feature description for users and items. This work also aims to transform and represent the features extracted from different modalities so that the information is in a compatible format for integration and contains important, useful information for the prediction model. To achieve this goal, we propose a novel multi-modal recommendation model, which involves extracting latent features of users and items from a utility matrix using matrix factorization techniques. Various transformation techniques are utilized to extract features from other sources of information such as user reviews, item descriptions, and item categories. We also proposed the use of Principal Component Analysis (PCA) and Feature Selection techniques to reduce the data dimension and extract important features as well as remove noisy features to increase the accuracy of the model. We conducted several different experimental models based on different subsets of modalities on the MovieLens and Amazon sub-category datasets. According to the experimental results, the proposed model significantly enhances the accuracy of recommendations when compared to SVD, which is acknowledged as one of the most effective models for recommender systems. Specifically, the proposed model reduces the RMSE by a range of 4.8% to 21.43% and increases the Precision by a range of 2.07% to 26.49% for the Amazon datasets. Similarly, for the MovieLens dataset, the proposed model reduces the RMSE by 45.61% and increases the Precision by 14.06%. Additionally, the experimental results on both datasets demonstrate that combining information from multiple modalities in the proposed model leads to superior outcomes compared to relying on a single type of information.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.277-280
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• 2021

최근 높은 접근성을 기반으로 다양한 콘텐츠가 양산됨에 따라 미디어 콘텐츠 시장이 더욱 활성화되고 있다. 사용자들은 취향에 맞는 콘텐츠를 찾고자 하며, 각 플랫폼에서 콘텐츠의 개인화 추천을 위해 경쟁하고 있다. 효율적인 추천시스템을 위해서는 양질의 메타데이터가 필요하다. 기존의 플랫폼들은 영상의 메타데이터를 사용자가 직접 입력하는 방식을 취하고 있다. 이는 많은 양의 데이터를 처리하는 데에 시간과 비용을 낭비하게 할 것이다. 본 논문에서는 미디어 초개인화 추천을 위해서 영화예고편을 바탕으로, 영상의 YCrCb 컬러 모델을 기반으로 키프레임을 추출하고, 인공지능의 지도학습을 통해 영화 장르를 구별하고 추후 메타데이터 생성을 위한 활용방안을 제안하고자 한다.