• 한국언론정보학보
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• 제39권
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• pp.355-384
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• 2007

이 연구는 한국 영화의 일본 수출이 급격하게 증가한 지난 2002년부터 2006년까지 한국 영화 개봉작 436편을 대상으로 장르와 한류 스타 출연 여부, 메이저 배급 여부, 국내 관객수 등에 따른 일본 수출 성과를 살펴보고자 했다. 우선 장르 면에서는 멜로 영화의 수출 비중이 가장 높아서, 코믹 영화를 즐겨보고, 멜로 영화에 대한 선호도는 다소 저조한 한국 관객과의 차이를 보여준다. 또한, 한류 스타가 출연한 영화 비중은 전체 개봉작의 14%에 지나지 않았으나, 한류 스타가 출연한 영화의 일본 수출 비중은 비한류 스타 출연작에 비해 월등히 높은 것으로 나타나, 일본 수출에 있어 한류 스타의 중요성을 입증해주고 있다. 뿐만 아니라, 메이저 배급 여부와 국내 개봉 성과 또한 일본 수출과 통계적으로 유의한 결과를 나타냄으로써, 배급사의 브랜드 파워와 개별 영화의 1차 시장 성적이 후속 시장에 영향을 주고 있음을 알 수 있다.

• 경영정보학연구
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• 제9권1호
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• pp.85-103
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• 2007

본 연구의 목적은 좀 더 정확한 고객 선호도 예측을 위한 협업 필터링 알고리즘의 예측 성능을 평가하기 위한 것이다. 고객 선호도 예측의 정확도를 비교하기 위하여 이웃 기반의 협업 필터링 알고리즘과 대응평균 알고리즘에 의한 고객 선호도 예측의 MAE를 비교하였다. 예측 알고리즘의 정확성을 분석하기 위하여 MovieLens 1 Million dataset을 이용하여 실험을 하였다. 각 예측 알고리즘에 사용된 유사도 가중치는 일반적으로 이용되는 피어슨 상관계수와 벡터 유사도를 이용하였으며 분석결과 대응평균 알고리즘의 예측 정확도가 이웃 기반의 협업 필터링 알고리즘의 예측 정확도 보다 우수한 것으로 나타났다. 두 알고리즘에 사용된 유사도 가중치인 피어슨 상관계수와 벡터 유사도는 두 고객이 특정 상품에 대하여 공통으로 평가한 선호도 평가치를 이용하여 계산된다. 이때 공통으로 평가한 선호도 평가치의 개수가 적으면 계산된 유사도 가중치가 과대 평가된다. 과대 평가된 유사도 가중치를 보정하여 고객 선호도 예측의 정확도를 높이기 위하여 기존의 연구에서 고려한 공통 평가 영화의 개수 보다 확대된 범위를 적용하였으며 각 예측 방법에 따라 서로 다른 개선 경향을 파악할 수 있었다.

• 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.

• 정보교육학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.471-482
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• 2007

최근 UCC(User-created content)는 연예, 스포츠 등의 분야에서 많이 생성되어 공유되고 있지만 그 생명주기(life cycle)는 매우 짧고 이를 교육이나 학습에 활용하는 경우는 거의 드문 상황이다. 따라서 본 연구에서는 UCC 중에서 특히 창작 동영상을 활용하여 원격 교육에 적용하는 방법을 제안한다. 교사는 자신이 제작한 동영상을 원격 교육 시스템에 탑재하여 학생들로 하여금 자기 주도적 학습을 할 수 있도록 지원하며 학생들은 직접 만든 동영상으로 교사에게 지속적인 피드백을 받고 최종 평가를 받는다. 본 연구에서는 모형으로 원격 교육 시스템을 구현하고 초등학교 특기 계발교육 중 단소 실기 과목을 선정하여 원격 교육을 수행하였다. 원격 교육 후의 설문에서 학생들은 우선 단소 실기 능력이 향상되고 학습 및 평가 방법에 만족하는 것으로 나타났으며 단소 실기 능력 향상 이외에도 카메라/캠코더 조작기술 및 컴퓨터 활용 능력이 향상되었다고 응답하였다. 또한 동영상을 친구들 혹은 부모님과 함께 제작하고 많은 시간을 함께 보내면서 대부분의 학생들이 이전보다 관계가 더 좋아진 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.78-98
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• 2018

2004년~2017년 8월까지 국내에 개봉된, 다양성 영화를 제외한 순수 국산 상업 극영화 855편만을 대상으로 하여 이들 영화의 감독, 제작자, 주연배우, 흥행성적을 조사하여 각각의 변수들에 대한 10분위 분석을 시행하였다. 다양성을 제외한 극영화 855편을 만드는 데에는, 감독은 509명, 제작자는 696명, 주연배우는 785여 명이 참여하였다. 프로야구 등 스포츠에는 많은 통계적 분석이 활용되고 있다. 승률, 점유율, 타율, 출루율, 도루성공률, 장타율, 삼진, 비율, 볼넷 비율, 홈런 비율 등이 스포츠 경기 결과를 예측하고, 프로선수들의 평가지표로 다뤄지고, 선수들의 연봉 협상의 참고자료가 되고 있다. 스포츠 경기처럼 우연이 많이 존재하는 영화 흥행에서도 영화의 퀄리티를 결정짓는, 창의력이 있어야 하는 인력들 즉 제작자, 감독, 주연배우 등의 평가에 10분위를 활용하여, 이들의 성과를 예측하거나 공헌도를 평가하는 데에 참고자료가 될 수는 없는지를 탐색하고자 한다. 본 연구에서는 대본 즉 시나리오에 대해서는 제작자, 배우, 감독이 선택하는 안목과 경륜을 통한 간접평가만을 담고 있다. 향후 시나리오 내러티브 분석의 정량화, 창작 인력의 성장과 쇠퇴를 볼 수 있는 시계열 분석, 창작 인력 간의 상호작용을 보는 네트워크 분석이 요구된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.49-56
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• 2024

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.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.1105-1108
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• 2005

Media service model is divided into 3 models that are Client Pull, Server Push, and IPP(Interleaving Pull & Push) model. In most single VOD(Video On Demand) environment, Client Pull model was sufficient to play the movie Because most media contents has a low bitrate and resolution. But according to an increment of the demand of the high definition media, Client Pull model is not sufficient. Parallel VOD environment is made of several of VOD servers and provides the parallel media stream simultaneously for one client. We compared and analyzed the performance of service models with respect to network delay and data size in buffer in the single and parallel VOD environment and we found that IPP service model keeps the least network delay and stable client buffer state in the parallel VOD environment.

• 정보저장시스템학회:학술대회논문집
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• 정보저장시스템학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.217-221
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• 2005

Nowadays, HD(High Definition) broadcasting is popular all over the world. Many people want to record the HD level contents. BD(Blu-ray Disc) is developed to satisfy the needs. BD player for home movie system was manufactured already. ODD maker will produce BD Drive for PC(Personal Computer) within few months. Backward Compatibility is very important point in BD Drive. Until now, two OL(Object Lens), two optical pickup and two deck system are proposed. We suggest Single OL system in this paper. Single OL is composed of two optical parts and it's weight is heavy. We introduce the magnetic circuit composed of two 3-Pole magnets. In Spite of heavy OL, We achieve the New Actuator which has high performance.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.23-26
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• 2022

OTT 서비스의 이용자가 폭발적으로 증가하고 있는 지금, 사용자에게 맞춤형 상품을 추천하는 것은 해당 서비스에서 중요한 사안이다. 본 논문에서는 콘텐츠 기반 추천 시스템의 모델을 제안하고, 영화 데이터를 추가 해가며 예측력을 높일 최종적인 모델을 채택하고자 한다. 이를 위해 GroupLens와 Kaggle에서 영화 데이터를 수집하고 총 1111개의 영화, 943명의 사용자에게서 나온 71026개의 영화 평가 데이터를 이용하였다. 모델 평가 결과, 장르와 키워드만을 이용한 추천 시스템 모델의 RMSE는 1.3076, 단계적으로 데이터를 추가해 최종적으로 장르, 키워드, 배우, 감독, 나라, 제작사를 이용한 추천 시스템 모델의 RMSE는 1.1870으로 모든 데이터를 추가한 모델의 예측력이 더 높았다. 이에 따라 장르, 키워드, 배우, 감독, 나라, 제작사를 이용해 구현한 모델을 최종적인 모델로 채택, 무작위로 추출한 한 명의 사용자에 대한 영화 추천 리스트를 뽑아낸다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2005년도 춘계공동학술대회 발표논문
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• pp.629-638
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• 2005

In this paper, we consider two issues in collaborative filtering, which are closely related with the number of ratings of a user. First issue is the relationship between the number of ratings of a user and the performance of collaborative filtering. The relationship is investigated with two datasets, EachMovie and Movielens datasets. The number of ratings of a user is critical when the number of ratings is small, but after the number is over a certain threshold, its influence on recommendation performance becomes smaller. We also provide an explanation on the relationship between the number of ratings of a user and the performance in terms of neighborhood formations in collaborative filtering. The second issue is how to select an initial product list for new users for gaining user responses. We suggest and analyze 14 selection strategies which include popularity, favorite, clustering, genre, and entropy methods. Popularity methods are adequate for getting higher number of ratings from users, and favorite methods are good for higher average preference ratings of users.