• 디지털산업정보학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.87-97
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• 2019

Reaction of people is importantly considered about specific case as a social network service grows. In the previous research on analysis of social network service, they predicted tendency of interesting topic by giving scores to sentences written by user. Based on previous study we proceeded research of sentiment analysis for social network service's sentences, which predict the result as positive or negative for movie reviews. In this study, we used movie review to get high accuracy. We classify the movie review into positive or negative based on the score for learning. Also, we performed embedding and morpheme analysis on movie review. We could predict learning result as positive or negative with a number 0 and 1 by applying the model based on learning result to social network service. Experimental result show accuracy of about 80% in predicting sentence as positive or negative.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제10권2호
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• pp.98-105
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• 2022

This study's purpose is to suggest a pedagogical method based on using animated movie in liberal arts English classes and to examine the direction that using animated movie as learning material should take. To this end, in this study, the content understanding and expression concentration stages using animated movie are presented. After students learned in class through animated movie, two tests were conducted to investigate the change in learners' acquisition of English expressions. As a result, subjects' learning of English expressions showed a significant improvement over time. An open-ended questionnaire was also conducted to ascertain learners' satisfaction level and their perceptions of classes using animated movie, with learners' satisfaction found to be high overall (77.1%). Students identified the reasons for their high satisfaction rate as the following: "fun and a touching story", "beneficial composition of textbooks", "efficient teaching methods", "sympathetic topics", and "appropriate difficulty". When using video media in class, instructors should maximize and leverage the advantages of video media, which are rich both in context and in their linguistic aspects.

• International Journal of Contents
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• 제9권4호
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• pp.45-51
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• 2013

The purpose of this paper is to analyze educational theories and practices represented in the movie Dangerous Minds. This paper begins by giving the overview of the movie. Then this paper makes an analysis of the pedagogical methods and practices used by the teacher in the movie, which can encourage students to fulfill their academic success and social mobility. The lives of students at risk are transformed through the teacher's beliefs and pedagogical practices based on the constructivism, leading students on a path of selfdiscovery and self-empowerment. What is imperative in the students' lives here is their intrinsic motivation and self-efficacy toward the self and their educational system. By providing constructivist pedagogical paradigms and viewing these media texts within the context of an urban school, this paper intends to introduce educational theories and methods which can create better educational environment for students. In short, this study explores teaching theories and methods represented in the movie based on the constructivist perspectives, which are supposed to fully cultivate the potential of students.

• 응용통계연구
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• 제35권1호
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• pp.19-33
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• 2022

SNS의 등장으로 인터넷 이용자들이 온라인에 남기는 텍스트의 양이 방대해지고 그 중요성이 강조되고있다. 특히 네이버의 영화 탭에서 볼 수 있는 영화 평점이나 리뷰는 실제로 관객들이 영화를 보기 전 해당 영화를 볼 것인지 결정하는 데 주요 요인이 되기도 한다. 본 연구는 실제 네이버 영화 리뷰 데이터를 가지고 평점을 예측하는 분석을 수행했다. 영화 리뷰 데이터를 분석하기 위해 평점의 분포를 통해 데이터 특성을 살펴보았고, 텍스트의 의미를 분석하기 위해 형태소 분석을 통한 한국어 자연어처리를 수행했다. 또한 평점 예측에 활용할 모델 선택을 위해 2-Class와 multi-Class 문제들에 대해 머신러닝과 딥러닝, 회귀와 분류 분석을 비교했으며, 오분류의 원인을 영화 리뷰 데이터 특성과 연관시켜 서술했다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제26권3호
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• pp.19-27
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• 2019

In this study, we propose a methodology for predicting the movie audience based on movie information that can be easily acquired before opening and effectively distinguishing qualitative variables. In addition, we constructed a model to estimate the number of movie audiences at the time of data acquisition through the configured variables. Another purpose of this study is to provide a criterion for categorizing success of movies with qualitative characteristics. As an evaluation criterion, we used information gain ratio which is the node selection criterion of C4.5 algorithm. Through the procedure we have selected 416 movie data features. As a result of the multiple linear regression model, the performance of the regression model using the variables selection method based on the information gain ratio was excellent.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권7호
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• pp.37-47
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• 2017

본 연구는 영화를 활용한 플립러닝 기반의 학제 간 융합 창의성 증진 프로그램이 대학생의 창의성과 융합인재소양에 어떠한 효과를 미치는지 확인하는 데 목적이 있다. 이를 위해 부산광역시에 소재한 D대학교의 '영화로 만나는 창의적 융합' 교양강좌에 수강한 대학생 44명과 비수강 대학생 45명 총 89명을 대상으로 총 15회기의 프로그램을 실시하였다. 수집된 자료는 SPSS 23.0프로그램을 사용하여 독립표본 t-검증으로 내용을 분석하였으며, 이에 대한 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 영화를 활용한 플립러닝 기반의 학제 간 융합 창의성 증진 프로그램은 대학생의 창의성 하위영역에서 인내/집착, 유머감, 자기확신, 상상, 개방성, 독립성, 호기심의 순으로 유의미한 효과가 높게 나타났고, 창의성 전체에서도 유의미한 효과가 나타났다. 둘째, 영화를 활용한 플립러닝 기반의 학제 간 융합 창의성 증진 프로그램은 대학생의 융합인재소양의 하위영역에서 융합, 배려, 소통, 창의의 순으로 유의미한 효과가 높게 나타났고, 융합인재소양 전체에서도 유의미한 효과가 나타났다. 이상과 같은 연구결과를 통해 영화를 활용한 플립러닝 기반의 학제 간 융합 창의성 증진 프로그램의 교육적 효과를 확인할 수 있었고, 교육학을 기반으로 한 융합연구 분야에 의미 있는 방향설정과 시사점을 제공하였다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제13권1호
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• pp.125-141
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• 2010

본 연구의 목적은 컴퓨터대수시스템(CAS)를 활용하여 개인 적응용 이산수학 학습을 가능케하는 웹기반 가상 학습용 콘텐츠를 개발하는 것이다. 중등과정과 대학과정의 이산수학에서 공통적으로 등장하는 집합, 관계, 행렬, 그래프 등의 내용 요목을 중심으로 콘텐츠를 구성하였다. 이산수학의 특성상 컴퓨터를 사용한 이산구조를 즉각적으로 처리하여 그 결과를 시각적으로 제시하는 가상 학습용 콘텐츠 제작 환경을 제시하였다. 각 단원마다 동영상 기반의 강의 콘텐츠를 제공하였으며 강의 기반의 개념을 구체화할 수 있는 Mathematica 기반의 실습하기 기능을 추가하였다. 특히 행렬 단원 학습에서 학습구조도식을 이용한 콘텐츠 설계와 이에 따른 내용 요소별 베이지언 추론망 기반의 진단학습 모듈을 추가함으로써 구체적인 피드백을 통한 개인 적응형 학습이 가능하도록 설계하였다. 개발된 행렬 학습용 콘텐츠 중심으로 10명의 이공계 대학생이 실제 사용해 본 반응을 형성평가의 일환으로 분석하여 향후 수정 방향을 도출하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.471-478
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• 2022

좋은 수업은 수업을 구성하는 요소들이 하나의 체제로서 유기적 연관성을 갖는다. 평가 준거에 대한 충분한 설명이나 합의 없는 일방적 평가, 평가과정의 신뢰성을 담보할 수 없는 주관적 평가 그리고 학습 과정과 분리된 탈 맥락화된 평가는 좋은 수업이나 건강한 학습생태계를 위협하는 요소가 될 수 있다. 이 연구는 교육 평가와 관련된 문제를 해결하기 위해 루브릭(rubric)을 통한 평가와 그 효과를 분석하였다. '루브릭'은 수업목표를 토대로 수행과제를 평가하는 준거와 수행의 질을 여러 단계로 상세히 묘사한 서술적 평가도구다. 영화 리터러시 평가를 위해 적용한 루브릭은 '분석적 루브릭'으로서 영화 이해 리터러시, 영화 제작 리터러시, 그리고 영화 활용 리터러시를 포괄한다. 루브릭에 대해 학습자들은 타당하고 매우 유용한 학습 성찰 도구로 인식하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.1-8
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• 2008

사용자가 정보를 효율적으로 이용할 수 있도록 제어하고 필터링하는 일을 도와주는 정보 시스템이 등장하였다. 내용 기반 필터링은 아이템의 특징을 기술하는 정보와 사용자의 기호를 가지고 있는 프로파일을 비교하여 사용자에게 필요한 정보를 추천하는 방법이다. 이는 학습 방법에 따른 정확도가 변한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 내용 기반 필터링을 위한 프로파일 학습에 의한 선호도 발견을 제안하였다. 문제점을 개선하기 위해서 6단계로 평가한 선호도에 따른 추정치를 부여하여 프로파일 학습을 함으로써 추천의 정확도를 향상시켰다. 제안한 방법을 MovieLens 데이터에 적용하여 실험 및 평가를 실시하였는데, 기존 연구와 비교 실험을 통해 성능을 평가하였다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제17권1호
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• pp.79-89
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• 2018

Sentiment analysis is a technique of text mining that extracts feelings of the person who wrote the sentence like movie review. The preliminary researches of sentiment analysis identify sentiments by using the dictionary which contains negative and positive words collected in advance. As researches on deep learning are actively carried out, sentiment analysis using deep learning model with morpheme or word unit has been done. However, this model has disadvantages in that the word dictionary varies according to the domain and the number of morphemes or words gets relatively larger than that of phonemes. Therefore, the size of the dictionary becomes large and the complexity of the model increases accordingly. We construct a sentiment analysis model using recurrent neural network by dividing input data into phoneme-level which is smaller than morpheme-level. To verify the performance, we use 30,000 movie reviews from the Korean biggest portal, Naver. Morpheme-level sentiment analysis model is also implemented and compared. As a result, the phoneme-level sentiment analysis model is superior to that of the morpheme-level, and in particular, the phoneme-level model using LSTM performs better than that of using GRU model. It is expected that Korean text processing based on a phoneme-level model can be applied to various text mining and language models.