• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 2007년도 정기학술대회
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• pp.481-488
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• 2007

In this paper, we propose a method to classify movie review documents into positive or negative opinions. There are several approaches to classify documents. The previous studies, however, used only a single classifier for the classification task. We describe a multiple classifier for the review document classification task. The method consists of three classifiers based on SVMs, ME and score calculation. We apply two voting methods and SVMs to the integration process of single classifiers. The integrated methods improved the accuracy as compared with the three single classifiers. The experimental results show the effectiveness of our method.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
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• pp.208-211
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• 2004

애니메이션 및 영화 속 장면에서는 수백 개의 특수효과들이 사용된다. 연출방법과 특수기법들은 새로운 시도와 기술의 발전으로 사실적인 영상, 표현하고자 하는 효과를 만들어 낼 수 있다. 특수효과는 어떤 것이 실사인지 분간할 수 없을 정도로 정교한 영상을 제공해 주는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 애니메이션 및 영화에서의 특수영상기법 동향을 비교함으로써 다양한 특수기법들을 확대할 수 있는 방법을 검토하고 앞으로의 특수영상기법의 발전 방향을 예측한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권5호
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• pp.1141-1155
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• 2019

Today, most approaches used in the recommendation system provide correct data prediction similar to the data that users need. The method that researchers are paying attention and apply as a model in the recommendation system is the communities' detection in the big social network. The outputted result of this approach is effective in improving the exactness. Therefore, in this paper, the personalized movie recommendation system that combines data mining for the k-clique method is proposed as the best exactness data to the users. The proposed approach was compared with the existing approaches like k-clique, collaborative filtering, and collaborative filtering using k-nearest neighbor. The outputted result guarantees that the proposed method gives significant exactness data compared to the existing approach. In the experiment, the MovieLens data were used as practice and test data.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.322-326
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• 2023

We propose a method of movie recommendation that involves an algorithm known as spectral bipartition. The Social Network is constructed manually by considering the similar movies viewed by users in MovieLens dataset. This kind of similarity establishes implicit ties between viewers. Because we assume that there is a possibility that there might be a connection between users who share the same set of viewed movies. We cluster users by applying a community detection algorithm based on the spectral bipartition. This study helps to uncover the hidden relationships between users and recommend movies by considering that feature.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권1호
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• pp.17-24
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• 2020

본 논문에서는 합성곱 신경망 기반의 영화 평점 예측 구조를 제안한다. 제안하는 구조는 문장 분류을 위하 고안된 TextCNN를 세 가지 측면에서 확장하였다. 첫 번째로 문자 임베딩을 이용하여 단어의 다양한 변형들을 처리할 수 있다. 두 번째로 주목 메커니즘을 적용하여 중요한 특징을 더욱 부각하였다. 세 번째로 활성 함수의 출력을 1-10 사이의 평점으로 만드는 점수 함수를 제안하였다. 제안하는 영화 평점 예측 구조를 평가하기 위해서 영화 리뷰 데이터를 이용하여 평가해 본 결과 기존의 방법을 사용했을 때보다 더욱 낮은 MSE를 확인하였다. 이는 제안하는 영화 평점 예측 구조의 우수성을 보여 주었다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제27권1호
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• pp.187-198
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• 2020

With the development of technology and the creation of an entertainment environment for leisure, various marketing strategies are being used in the film industry. Among them, the use of the credit cookie of ending credits was very effective in producing the series. The ending credit is the time it takes to show the names of the people who made the movie, which is meaningless to the audience. There is a cost to produce a ending credit but It wasn't made because no revenue was generated. The credit cookie was inserted into this ending credit area, which brought new pleasure to the audience. Most of them were epilogue images showing the story behind the movie, NG images showing the NG situation during film production, and In videos mentioned in the movie but not shown in the movie itself. As various ideas about credit cookie were connected with marketing, a series movie and a spin-off foretelling the derivative works after the screening work were produced and have a new meaning. As a result, the time of ending credits, which had no commercial value, became the methodology of the most powerful promotional strategy. Looking at the difference between live-action film and animation in producing such credit cookie, unlike live-action films that edit the remaining parts after shooting, the NG video of the animation has a lot of time and money to produce. So, it hasn't try very well, and it seems to have been actively produced when moving from 2D animation to 3D animation. This is because 3D animation, which has already been modeled, can create new NG scenes by simply adding animating based on the layout of the created scene. Since it is possible to produce an episode movie at a low cost and time, and to use the scenes of the movie after the production, it will be necessary to strategically produce credit cookie for promotion in animation.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.420-428
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• 2010

복잡계 과학의 발달에 따라 많은 사회 네트워크들이 분석되어 지고 있다. 우리는 사회 네트워크의 하나로 한국영화 100선을 중심으로 한국 영화배우 네트워크를 구축하고 분석하였다. 현재까지 연결선수, 중간성(betweenness), 결집계수 등 링크수를 중심으로 네트워크의 구조를 분석하는 방향으로 진행되어지고 있다. 하지만 이제는 네트워크의 구조적 분석에서 멈추는 것이 아니라, 나아가 k-core 분석법 등을 이용하여 복잡한 네트워크 속에서 핵심 되는 중심 모듈을 찾아 분석하는 정보 분석 방향으로 진행되어야 할 것이다. 본 논문은 한국 영화 데이터베이스에서 제공하는 한국영화 100선에 출연하는 영화배우 네트워크를 만들어 가중치 유무에 따른 핵심 모듈 분석과 네트워크가 시기별로 확장되어 가는 양상을 분석하였다. 이는 네트워크의 확장 또는 진화를 이해하는 모델을 위한 기초 자료로 활용될 것으로 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.41-48
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• 2015

영화 리뷰 사이트에서 영화 평점은 네티즌들의 주관적 판단으로 결정된다. 이로 인해 그들이 남긴 영화평과 평점 사이의 극성이 서로 불일치하는 경우가 종종 발생한다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 영화의 평가에 영향을 미치는 감성 문장들의 집합을 만들고, 이들을 영화평에 적용하여 평점을 추론한다. 감성 문장들의 집합을 만들기 위한 과정은 감성 어휘 사전을 구축하는 단계와 감성 문장을 구성하는 단계로 이루어진다. 감성 어휘 사전은 영화평에서 쓰인 형용사와 형용사의 극성을 저장한다. 감성 문장은 영화와 관련된 명사를 주어로 갖고 감성 어휘 사전의 어휘를 서술어로 갖는 문장 구조이다. 감성 문장의 극성과 감성 문장에서 쓰인 서술어의 극성이 다른 문장들은 제거하여 감성 문장들이 감성 어휘 사전 어휘의 극성과 일치되도록 하였다. 영화평에서 쓰인 감성 문장들의 평균 점수를 구하면 영화평이 갖는 감성 점수가 된다. 본 연구 결과를 통해 네티즌들이 매긴 평점에 비해 감성 문장 집합을 적용하여 계산한 영화평의 감성 점수가 영화평에 대한 의견을 더 잘 반영한다는 것을 알 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권8호
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• pp.453-460
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• 2016

이 연구는 국내 3사 영화관 CGV, 메가박스, 롯데시네마의 애플리케이션 예매 시스템을 비교하여 그에 대한 사용성을 평가하고, 문제점을 파악해 더욱 편리한 모바일 예매를 위한 사용자 경험을 알아보는 것에 목적을 두었다. 각 3사의 애플리케이션의 사용 경험이 있는 실험집단을 모집하여 1차 task로 각 영화관 애플리케이션에서 영화 예매 완료를 진행한 후 2차로 스티븐 앤더슨(Stephen Anderson)의 Creating Pleasurable Interfaces 모형을 토대로 만든 질문을 통해 심층인터뷰를 진행하였다. 실험결과, 사용자들은 기본적인 예매 기능이 원활히 진행되고, 전체적인 정보 정렬이 잘 이루어져 있는 구성을 선호하였다. 특히 결제 방식이 편리한 애플리케이션에 대한 만족감이 높았다. 따라서 개선 방안으로 사용자들이 한눈에 인식할 수 있는 디자인과 별도의 결제 시스템이 아닌 애플리케이션 내에서의 간편한 결제 시스템이 요구된다. 이 연구가 스마트폰 애플리케이션을 통하여 영화를 예매하는데 사용자 경험을 극대화할 수 있는 서비스 방안을 모색하는 데 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.463-464
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• 2021

본 논문은 관리자가 영화 및 영화관을 등록하고 등록된 데이터들을 바탕으로 상영 정보를 등록할 수 있게 한다. 사용자는 등록된 영화 및 영화관들의 정보들을 볼 수 있으며 필요에 따라서 등록된 상영 정보를 통해 영화를 예매할 수 있게 하는 시스템이다. 사용자들은 영화를 예매할 때 현재 좌석의 상황을 실시간으로 볼 수 있게 구현하였다.