• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.89-95
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• 2018

It is not easy for the user to find the information that is appropriate for the user among the suddenly increasing information in recent years. One of the ways to help individuals make decisions in such a lot of information is the recommendation system. Although there are many recommendation methods for such recommendation systems, a representative method is collaborative filtering. In this paper, we design and implement the movie recommendation system on user-based collaborative filtering of apache mahout based on mongoDB. In addition, Pearson correlation coefficient is used as a method of measuring the similarity between users. We evaluate Precision and Recall using the MovieLens 100k dataset for performance evaluation.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.34-36
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• 2022

Over the last decades, information has increased exponentially due to SNS(Social Network Service), IoT devices, World Wide Web, and many others. Therefore, it was monumentally hard to offer a good service or set of recommendations to consumers. To surmount this obstacle numerous research has been conducted in the Data Mining field. Different and new recommendation models have emerged. In this paper, we proposed a Content-based movie recommendation system using demographic information of users and the average rating for genres. We used MovieLens Dataset to proceed with our experiment.

• 기호학연구
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• 제54호
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• pp.177-203
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• 2018

영화 ${\ll}$신과 함께-죄와 벌${\gg}$을 대상으로 관객이 영화의 메시지를 효과적으로 전달받을 수 있는 일종의 구성 원리가 있음을 밝히고자 했다. 논의를 위해 '공간'을 메타언어로 하여 서사구조를 분석했다. 구체적으로, 시간을 중심으로 구성되는 서사를 해체하여 공간의 구성으로 전환해 살폈고, 공간에서 벌어지는 사건 양상과 인물의 공간 이동 양상에 주목했다. 사건들은 등장인물들이 일곱 개의 지옥을 이동하는 가운데 벌어지며, 이 일곱 개의 지옥은 서로 연속되기보다는 독립적으로 존재하고 있다. 개별적인 지옥에서 벌어지는 개별적인 사건들은 반복되는 양상을 드러냈다. 이러한 반복적인 형식과 반복적인 내용은 하나의 패턴이 되어 수용자에게 '외부 자극'으로 작용하고 수용자 내부에서 '자기커뮤니케이션'을 발생시키게 된다. 예술텍스트로 인한 감동은 텍스트가 전달하는 맥락과 메시지를 수용자가 적극적으로 받아들이는 상황에서 발생한다. 즉, 감동의 원리는 수용자가 적극적으로 메시지를 받아들이게 하는 '설득'을 기반으로 한다. 반복되는 정보는 수용자의 심상에서 자기커뮤니케이션을 일으켜 '또 다른 정보'가 된다. 달리 말해, 영화가 직접적으로 전달하는 메시지 뿐 아니라 '반복성' 그 자체도 수용자에게 자극이 되어 영화 속 장면을 통해 스스로의 삶을 성찰하게 만든다. 요컨대, 텍스트적 세계가 구현해내는 공간의 분할과 인물의 이동, 이로 인한 반복성은 반복적인 자극이 되어 관객에게 개인적 성찰의 시간을 만들어내고, 바로 이것이 이 영화로부터 메시지가 전달되는 원리라고 할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.1572-1580
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• 2009

검색을 위해 동영상 데이터 전체를 이용하면 많은 시간과 저장 공간이 필요하다. 이를 보완하고자 기존의 동일 영화 검색은 영상 정보의 일부를 이용하여 동일한 영상 검색에 사용해 왔다. 그러나 이 방법은 같은 영상임에도 비디오 부호화기이나 해상도가 다른 경우 전혀 다른 영상으로 인식한다. 따라서 본 논문에서는 동영상의 오디오 정보를 이용하여 동일한 동영상을 찾는 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 부호화율, 부호화기, 샘플링 수의 변화에도 유사한 파형을 형성하는 Peak 정보를 바탕으로 데이터베이스에 색인하고, 검색한다. 논문에서는 제안 방법의 성능을 확인하기 위해 1,000개의 동영상 데이터를 검색 실험하였으며, 92.1%의 성공률을 나타내었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.386-388
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• 2003

We are developing a web-based movie recommender system that catches and reasons with user profiles and ratings to recommend movies. In the paper, we outline the current status of our implementation with particular emphasis on the mechanisms used to provide effective recommendations. Social recommender systems collect ratings of items from many individuals and use nearest-neighbor techniques to make recommendations to a user. However, these methods only depend on the ratings and ignore other useful information. Our primary concern is to provide an approach that can recommend the movies based on not only the user ratings but also the significant amount of other information that is available about the nature of each items - such as cast list or movie genre. We experimentally evaluate our approach and compare them to conventional social filtering, which suggests merits to our approach.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권3호
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• pp.616-631
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• 2019

With the rapid increase of information on the World Wide Web, finding useful information on the internet has become a major problem. The recommendation system helps users make decisions in complex data areas where the amount of data available is large. There are many methods that have been proposed in the recommender system. Collaborative filtering is a popular method widely used in the recommendation system. However, collaborative filtering methods still have some problems, namely cold-start problem. In this paper, we propose a movie recommendation system by using social network analysis and collaborative filtering to solve this problem associated with collaborative filtering methods. We applied personal propensity of users such as age, gender, and occupation to make relationship matrix between users, and the relationship matrix is applied to cluster user by using community detection based on edge betweenness centrality. Then the recommended system will suggest movies which were previously interested by users in the group to new users. We show shown that the proposed method is a very efficient method using mean absolute error.

• 패션비즈니스
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• 제18권4호
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• pp.80-96
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• 2014

The purpose of this study is to consider the expression of costume through the review of cinema costumes and to provide the model of cooperation between fashion and movie industry by analysis of collaboration with fashion brands in the movie . The subjects are the 1974 film directed by Jack Clayton and the 2013 version by Baz Luhrmann. Cinema Fashion was studied by analyzing the costumes of the two main characters, Gatsby and Daisy, in each scene. Gatsby's costume appeared as a model of traditional American classic suit, sensitive G-G look that symbolizes social success and traditional casual style that reflects upper-class life style. Daisy's costume expressed pastel toned luxury flapper look, oriental art deco style, and prestigious jewelry representing high class. The collaborations with fashion brands were carried out with Ralph Lauren and Cartier in 1974 film, and Brooks Brothers, Prada, and Tiffany in 2013. The value of prestige brands that matched the images of the movie was utilized, but marketing strategies for the promotion of fashion goods were not enough in 1974 version. On the other hand, in 2013 film, the effects of collaboration of the movie and fashion brands were forecasted sufficiently and marketing campaigns for promotion were performed in a various ways. The characteristics of collaborations were as follows: (1) the usage of prestige brands value, (2) collections planning and promotion using the stories of a movie, (3) the usage of multidirectional digital media, and (4) multi-dimensional promotion using entertainment factors. In collaborations with the movie, fashion brands could make cooperative relationship to produce the positive effects for promotion and prestige image strategies and draw attention of the people to the movie and fashion.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.85-105
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• 2012

온라인 소셜네트워크의 확산으로 인해 사용자들은 특정제품과 서비스에 대한 자신의 생각과 경험을 보다 손쉽게 공유 할 수 있게 되었으며 이러한 환경변화는 기업의 사업성과에 영향을 미칠 수 있는 소비자 구전효과의 영향을 심화시킬 것으로 예상된다. 본 연구의 목적은 영화산업에서의 온라인 소셜네트워크의 구전효과 발생에 대한 기여도를 또 다른 온라인 매체인 인터넷 포탈과의 비교를 통해 검증하는데 있다. 이를 위해 2011년 2월부터 6월 사이에 국내 개봉된 영화 및 이들 영화와 관련된 트위터 메시지 그리고 네이버 무비상의 리뷰를 수집 분석하였다. 분석결과 온라인 소셜네트워크(트위터)와 인터넷 포털 모두에서 영화의 흥행과 관련한 구전효과가 존재하고 있음을 발견하였다. 또한 영화의 인기도에 따라 온라인 소셜케트워크와 인터넷 포털의 구전효과 발생에 대한 영향도가 다르게 나타나는 점도 발견하였다. 인기영화(블록 버스터 영화)의 경우 개봉이전에는 온라인 소셜네트워크에 의한 구전효과가 유의하게 발생하였으며 개봉 이후에는 온라인 소셜네트워크와 인터넷 포털에 의한 구전효과가 유의하게 발생함을 알 수 있었다. 비 인기영화의 경우 개봉이전에만 온라인 소셜네트워크와 인터넷 포털에 의한 구전효과가 유의하게 발생함을 발견하였다. 본 연구의 결과는 영화와 같은 문화상품과 관련한 구전효과 발생에 있어 온라인 소셜네트워크의 영향에 관한 학문적 지식을 증대시키고 실무적으로 기업이 제품 및 서비스에 대한 브랜드가치 재고를 위해 온라인 소셜네트워크를 어떻게 전략적으로 활용할 수 있는가에 방향을 제시 할 것이라 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.267-269
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• 2019

There are many recommendation systems offer an effort to get better preciseness the information to the users. In order to further improve more accuracy, the social network analysis method which is used to analyze data to community detection in social networks was introduced in the recommendation system and the result shows this method is improving more accuracy. In this paper, we propose a movie recommendation system using social network analysis and normalized discounted cumulative gain with the best accuracy. To estimate the performance, the collaborative filtering using the k nearest neighbor method, the social network analysis with collaborative filtering method and the proposed method are used to evaluate the MovieLens data. The performance outputs show that the proposed method get better the accuracy of the movie recommendation system than any other methods used in this experiment.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.389-391
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• 2023

In the era of Big Data, humanity is facing a huge overflow of information. To overcome such an obstacle, many new cutting-edge technologies are being introduced. The movie recommendation system is also one such technology. To date, many theoretical and practical kinds of research have been conducted. Our research also focuses on the movie recommendation system by implementing methods from Social Network Analysis(SNA) and Parallel Programming. We applied the Girvan-Newman algorithm to detect communities of users, and a future package to perform the parallelization. This approach not only tries to improve the accuracy of the system but also accelerates the execution time. To do our experiment, we used the MovieLense Dataset.