There have been emerging many use-cases applying recommendation systems especially in online platform. Although the performance of recommendation systems is affected by a variety of factors, selecting appropriate features is difficult since most of recommendation systems have sparse data. Conventional matrix factorization (MF) method is a basic way to handle with problems in the recommendation systems. However, the MF based scheme cannot reflect non-linearity characteristics well. As deep learning technology has been attracted widely, a deep neural network (DNN) framework based collaborative filtering (CF) was introduced to complement the non-linearity issue. However, there is still a problem related to feature embedding for use as input to the DNN. In this paper, we propose an effective method using singular value decomposition (SVD) based feature embedding for improving the DNN performance of recommendation algorithms. We evaluate the performance of recommendation systems using MovieLens dataset and show the proposed scheme outperforms the existing methods. Moreover, we analyze the performance according to the number of latent features in the proposed algorithm. We expect that the proposed scheme can be applied to the generalized recommendation systems.
The most important factor in students' growth and development is the teacher. Therefore in-service science teacher education to develop the professionality is important as well as the selection of new excellence teachers. Our research is on the development and application of new education program on science experiments where in-service teachers become the lecturers in the program and provide information that is bound to the context of real lessons. This program is consisted of following 10 steps of work, which was implemented in 5 months: sharing the philosophy of the program, selecting science experiments, first application of the experiments, discussion on the first application, learning how to edit the movie clips of the lesson, second application of the experiments, in depth discussion on the second application, developing the experiment package, giving lecture to other science teachers, and evaluating the program. We describe the process of the program developed and implemented in detail to suggest a model of science teacher education program on science experiments and discuss educational implications. This program is characterized by the emphasis of the context closely linked to the real lessons, the problem solving in a real situation, and the collaboration of teachers, professors and science education researcher in a teacher education.
오늘날의 디지털영상 제작기술의 발전과 더불어 3D 이미징 기술은 첨단 TV와 컴퓨터에 응용되고 있으며 3D 입체 영상 제작 기술에 대한 연구, 개발이 활발히 진행되고 있다. 2009년 개봉한 제임스캐머런(James Cameron)감독의 3D입체영화 '아바타' 흥행 이후 3D 입체영상에 대한 관심이 대두 되고 있는 상황에서 본 연구는 최근 대두되고 있는 입체영상제작에 있어서 후반제작 공정상 색 보정이 입체의 깊이감에 미치는 영향을 실험하였다. 기존 영상제작 후반작업에서의 색 보정과정을 3D입체영상 제작과정에 적용하여, 입체감 변화에 대한 데이터를 측정하고 이를 통하여 3D 입체영상 제작에 있어서 효과적인 영상처리프로세스에 대한 정보를 제공하는 것이 연구의 목적이다. 입체영상에서 색과 명암대비가 입체의 깊이감을 인지하는데 영향을 줄 수 있다는 가정을 전제로 색 보정 실험을 하였다. 입체감, 공간감, 깊이감의 변화에 대한 피 실험자 반응을 종합하여 입체감이 상승하는 결과를 확인 할 수 있었다. 본 실험을 통하여 도출된 결과를 적용하여 15분 분량의 입체홍보영화를 제작 하였으며, 후반제작과 정상에서 색 보정 작업 결과가 입체를 인지하는 깊이감에 영향을 미치는 것으로 확인됐다. 본 연구의 실험은 평행리그와 직교리그를 통하여 촬영된 좌측영상과 우측영상의 영상이미지를 실험 데이터로 사용하였으며 편집과정에서 컨버전스와 입체감을 수정한 후에 후반제작에서 색 보정 작업을 통하여 명암대비를 높였다. 그 결과 영상의 공간감과 깊이감, 그리고 돌출감이 증가한 영상을 제작 할 수 있었다.
한류3.0은 기존의 문화콘텐츠 뿐만 아니라 전통문화, 문화예술을 포괄하는 'K-Culture'를 핵심어로 내세우며 한국적인 모든 것을 한류문화콘텐츠의 재료로 삼고 있다. 한류문화콘텐츠는 현재 우리 사회상을 반영하는 중요한 증거적 가치를 지닌 기록물로써 보존할 필요성이 있다. 이러한 사회적 환경과 함께, 본 연구에서는 다양한 한류문화콘텐츠들에 대한 현황분석을 통하여 체계적인 기록관리를 위한 AtoM 기반의 기록관리시스템을 제안하고자 하였다. 최근 한류문화콘텐츠 관리는 K-Pop, K-Food, K-Movie 등 특정분야의 단체가 개별적으로 진행하고 있지만 해당 분야 내에서도 관련 기관간의 연계가 부족하여 정보 축적이 제한적이며 콘텐츠에 대한 재생산 또한 미흡한 실정이라고 할 수 있다. 이에 본 연구는 한류문화콘텐츠의 기록화를 위해 오픈소스 소프트웨어인 Access to Memory(AtoM)를 사용하였다. AtoM은 기록의 수집에서부터 축적 및 분류, 기술, 목록관리, 검색 등의 기록관리 기능을 지원하며 무료로 사용가능한 웹 기반의 소프트웨어라는 장점이 있다. 한류문화콘텐츠의 기록화를 위해 기록관리시스템의 기능요건에 따라 AtoM을 적용하였다. 특히 K-Food와 관련된 기록콘텐츠를 모델로 선정하여 관련 기록물을 수집 및 분류하였으며 ISAD(G) 표준에 맞추어 기술하였다. 마지막으로 AtoM을 이용한 한류문화콘텐츠 기록화에 대한 기대효과와 한계 및 연구의 의의를 밝혔다.
본 논문은 식민지 시기 경성의 극장에서 발행된 영화 관련 인쇄물(film ephemera)에 대한 기초 조사를 바탕으로, 경성 남촌 지구의 영화 문화에 대한 역사적 접근을 시도한 사례 연구이다. 이 연구는 192·30년대 경성 남촌 지구의 극장에서 발행된 인쇄물들을 중심에 두고 당시의 일본어 신문과 잡지의 기사를 교차적으로 검토했으며, 이를 통해 '북촌'과 '남촌'으로 이원화된 문화 환경 속에서 재경성 일본인들의 극장과 영화 문화를 실증적으로 재구성했다. 무성영화시대 경성에서 남촌 지구 극장들은 일본의 영화사들과 계통(系統)을 맺어 일본 본토에서 제작된 영화를 유통·상영했을 뿐 아니라, 식민 본국에서 식민지로 건너와 정착한 재경성 일본인들의 문화적 커뮤니티를 구축하는 역할을 했다. 각 극장이 발행한 인쇄물들은 단순히 프로그램에 대한 정보를 제공하는 데 그치지 않고, 식민도시에 거주하는 일본인들을 일본 제국의 균질적인 시공간으로 연결해주었다고 할 수 있다. 인구로는 소수이지만 식민자라는 지위에 있었던 일본인들은 경성 남촌 지구에서 영화 관람을 통해 피식민 조선인과 자신들을 '구분'하는 동시에 문화적 차원에서 일본 내지와 연결되는 '결속'을 경험했다. 이는 일종의 '원거리 민족주의(long distance nationalism)'를 강화하는 문화 실천이라 할 수 있다. 재경성 일본인의 영화 문화를 극장 발행 인쇄물들을 통해 검토하는 작업은 2천년대 이후 본격화되어온 근대 극장 문화와 관객성에 대한 연구 성과들을 심화할 뿐 아니라 비필름 자료를 통한 영화사 연구의 방법 및 방향을 모색하는 데에도 유의미한 시도가 되리라 기대한다.
영화관에서 발행한 주보와 전단 등 인쇄물에는 영화관의 프로그램과 상영·배급, 주요 행사 등의 정보가 담겨 있어 그 가치가 상당하다. 이를 통해 해당 영화관의 정체성과 선전 전략, 관객성 등 당시의 영화문화를 복원할 수 있는 구체적인 정보들을 파악할 수 있기 때문이다. 따라서 본 논문은 1926~1937년에 영화상설관 단성사에서 발행한 주보와 전단에 대해 소개하고, 영화관이 발행한 프로그램 인쇄물을 영화에 종속된 부가물로서 영화 역사의 단편으로 귀속시키는 것을 넘어, 문자문화와 영상문화, 관객과 영화가 교호하던 독립된 미디어로서 고찰하고자 한다. 1920~1930년대에 단성사는 조선극장, 우미관과 경쟁하는 과정에서 주보와 전단의 발행을 선전 전략의 핵심으로서 중요하게 인식하고 있었다. 이 시기 단성사는 수영사(秀英社)를 비롯한 경성 남촌의 여러 인쇄소를 통해 주보와 전단을 발행함으로써 당대의 선전전(宣傳戰)에서 우위를 점하며 영화문화를 주도하게 된다. 단성사에서 발행한 인쇄물이 큰 효과를 거둘 수 있었던 것은 미디어가 본질적으로 지니고 있는 '매개성'을 전략적으로 잘 활용하고 있었기 때문인데, 이는 크게 세 가지 차원과 관련되어있다. 첫째는, 주보와 전단이 지면을 통해 문자문화와 영상문화를 매개하는 방식이다. 단성사의 인쇄물은 '명멸하는 미디어'로서, 짧은 수명을 상쇄하기 위해 문자와 영상을 변증법적으로 매개하여 하나의 지면에 감각적이고 직관적으로 배치하는 전략을 취했다. 둘째는, 당대의 관객을 팬(fan)으로 호명하며 영화문화와 매개하는 방식이다. 단성사의 인쇄물은 끊임없이 관객을 팬으로 호명하고, 이들을 충성도 높은 집단으로 조직하면서 관객과 영화 사이를 매개하였다. 셋째는, 식민지 조선과, 영화로서의 '세계'를 매개하는 방식이다. 당시의 조선인들은 인쇄매체를 통해 조선과 세계의 '차이'를 감각하고 인식하였다. 본 논문은 이와 같이 1920~1930년대 경성의 문화지형에서 단성사의 인쇄매체가 '명멸하는 미디어'로서 독립된 문화영역을 구축하였음을 밝힐 것이다.
통신 기술이 발달하면서 유무선을 통한 네트워크 접속이 빈번해지고 고화질의 비디오/오디오 압축 방식의 출현으로 데이터의 교류는 더욱 활발해지고 있다. 데이터 교류의 증가로 개인 정보와 비디오/오디오 콘텐츠 등의 사업적 이윤을 목적으로 하는 유료정보에 대한 접근권한과 보호가 중요한 요소로 인식되고 있다. 따라서 본 논문에서는 타원 곡선 암호화 알고리즘을 이용한 디지털 미디어 저작권 보호 기술을 제안한다. 제안된 방식에서는 H.264 영상신호의 핵심 파라미터만을 암호화하여 암호 및 복호에 따른 부담을 줄이고 해당 정보를 복호하지 못할 경우 영상 재생이 안 되거나 매우 열악한 화질의 영상이 재생되도록 한다. 이러한 시스템을 구현하기 위해서는 영상 재생 단말기에 암호 복호화 하드웨어가 필요하다. 제안된 시스템의 동작을 검증하기 위해 재구성 가능한 타원곡선 암호화 프로세서를 구현하고 H.264 영상 복호기에 적용하였다. 검증 결과 암호화된 데이터를 복호하지 못하는 경우 영상이 제대로 재생되지 않음을 확인하였다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제21권4호
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pp.203-223
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2014
This study proposes a novel context-aware recommender system, which is designed to recommend the items according to the customer's responses to the previously recommended item. In specific, our proposed system predicts the user's emotional state from his or her responses (such as facial expressions and movements) to the previous recommended item, and then it recommends the items that are similar to the previous one when his or her emotional state is estimated as positive. If the customer's emotional state on the previously recommended item is regarded as negative, the system recommends the items that have characteristics opposite to the previous item. Our proposed system consists of two sub modules-(1) emotion prediction module, and (2) responsive recommendation module. Emotion prediction module contains the emotion prediction model that predicts a customer's arousal level-a physiological and psychological state of being awake or reactive to stimuli-using the customer's reaction data including facial expressions and body movements, which can be measured using Microsoft's Kinect Sensor. Responsive recommendation module generates a recommendation list by using the results from the first module-emotion prediction module. If a customer shows a high level of arousal on the previously recommended item, the module recommends the items that are most similar to the previous item. Otherwise, it recommends the items that are most dissimilar to the previous one. In order to validate the performance and usefulness of the proposed recommender system, we conducted empirical validation. In total, 30 undergraduate students participated in the experiment. We used 100 trailers of Korean movies that had been released from 2009 to 2012 as the items for recommendation. For the experiment, we manually constructed Korean movie trailer DB which contains the fields such as release date, genre, director, writer, and actors. In order to check if the recommendation using customers' responses outperforms the recommendation using their demographic information, we compared them. The performance of the recommendation was measured using two metrics-satisfaction and arousal levels. Experimental results showed that the recommendation using customers' responses (i.e. our proposed system) outperformed the recommendation using their demographic information with statistical significance.
급속한 인터넷의 발달로 등장하게 된 스마트폰은 여러 가지 긍정적인 모습으로 생활의 편의를 가지고 왔다. 하지만 최근 국내에서 스마트폰의 무분별한 유해물 노출은 사회의 이슈가 되고 있다. 이에 본 논문에서는 안드로이드 OS 기반에서 음향정보를 이용하여 유해동영상을 검출하는 서비스를 설계하고 구현 하였다. 안드로이드 OS기반의 유해동영상 검출 서비스를 구현하기 위해, 기존 음향기반 유해동영상 검출방법의 속도를 향상 시켰다. 검출기로는 GMM(Gaussian Mixture Model)을 사용하였으며, 검출기의 혼합(Mixture)의 수는 18개를 사용하였다. 구현된 서비스의 검출 결과, 일반 동영상 669파일(약 424시간), 유해동영상 541파일(약 263시간), 총 1,210(약 687시간)의 데이터에 대해 97.02%의 검출률로 기존 방법에 비해 검출률은 감소하지 않으면서 속도는 약 5.6배 향상 되었다.
최근 무선통신 기술의 발전으로 PC뿐만 아니라 PDA, 휴대폰 등 다양한 이동 단말 장치를 통하여 멀티미디어 서비스를 제공받을 수 있게 되었다. 이동 단말 장치는 하드웨어의 성능 제약이 있으며, 낮은 네트워크 대역폭을 가지는 무선망에서 동작한다. 이러한 이동 단말 장치의 특성을 고려한 스트리밍미디어 서비스를 받기 위해서는 동작 환경에 적합하게 미디어를 트랜스코딩 기술이 필요하다. 미디어에 대한 트랜스코딩은 트랜스코딩 서버들에서 이동 단말기 등급별로 수행되어 스트리밍 미디어의 실시간 전송요구사항에 맞추어 사용자에게 보내져야한다. 대규모의 이동 단말 사용자들 각각에 맞는 QoS의 트랜스코딩 스트리밍 미디어를 제공하기 위해서는 트랜스코딩 서버들의 부하분배 정책에 서버에서의 트랜스코딩 부하를 반영하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 분산 트랜스코딩 환경에서의 부하 균형을 위한 트랜스코딩서버에서의 트랜스코딩 부하를 예측 기법을 제안한다. 제안된 기법은 트랜스코딩 서버 정보와 영화 정보, 목적 트랜스코딩 비트율을 이용하여 예상 트랜스코딩 시간을 예측한다. 예측된 시간은 실험을 통하여 실제 트랜스코딩 시간과 유사함을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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