• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제21권11호
• /
• pp.375-388
• /
• 2021

본 연구에서는 팬데믹 전후로 온라인 동영상 서비스(OTT) 이용자들의 리뷰를 비교분석 함으로써 코로나 19 시대를 살아가는 소비자에 대한 이해에 기여하고자 하였다. 코로나 19 이후 통제감 상실이 회피 동기의 발현으로 이어져 정서 중심 대처 수단으로써의 OTT 서비스 이용과 노스탤지어를 해소해주는 콘텐츠에 대한 관심이 증가할 것으로 보고 이를 텍스트 분석을 통해 검증하였다. 먼저 블로그 제목 분석결과, 코로나 19 이후 넷플릭스 경쟁사에 대한 언급이 줄었으며, 국내 콘텐츠에 대한 소개와 회피-거부 전략으로써의 OTT 서비스 이용이 증가하였다. 이어 블로그 본문 분석결과, OTT 서비스의 실용적인 장점을 중요시한 코로나 19 전과는 달리 코로나 19 이후 콘텐츠의 분위기, 감정, 대사에 초점을 두었으며 코미디와 로맨스 장르에 대한 관심이 증가했다. 또한, 코로나 19 이전의 현실을 잘 표현한 일상 콘텐츠에 대한 선호가 증가하였다. 본 연구는 코로나 19가 온라인 동영상 서비스 이용에 미치는 영향을 처음으로 살펴본 연구로써 코로나 시대의 OTT 서비스 이용자들에 대한 이해를 넓히고 OTT 서비스 시장에 실무적 제언을 제시함으로써 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국IT서비스학회지
• /
• 제14권1호
• /
• pp.99-113
• /
• 2015

Adaptive bitrate (ABR) streaming technology has become an important and prevalent feature in many multimedia delivery systems, with content providers such as Netflix and Amazon using ABR streaming to increase bandwidth efficiency and provide the maximum user experience when channel conditions are not ideal. Where such systems could see improvement is in the delivery of live video with a closed loop cognitive control of video encoding. In this paper, we present streaming camera system which provides spatially and temporally adaptive video streams, learning the user's preferences in order to make intelligent scaling decisions. The system employs a hardware based H.264/AVC encoder for video compression. The encoding parameters can be configured by the user or by the cognitive system on behalf of the user when the bandwidth changes. A cognitive video client developed in this study learns the user's preferences (i.e. video size over frame rate) over time and intelligently adapts encoding parameters when the channel conditions change. It has been demonstrated that the cognitive decision system developed has the ability to control video bandwidth by altering the spatial and temporal resolution, as well as the ability to make scaling decisions

• 정보과학회 논문지
• /
• 제44권12호
• /
• pp.1333-1337
• /
• 2017

추천 시스템이란 사용자가 좋아할만한 개인화된 상품을 사용자에게 제안하는 것이다. 최근 상품 수의 증가로 추천 시스템의 중요성이 날로 커지고 있지만, 데이터 희소성 문제는 여전히 추천 시스템의 대표적인 문제로 남아있다. 데이터 희소성 문제는 사용자가 전체 상품 중 일부의 상품에만 평점을 부여하여, 사용자와 상품 관계를 정확히 이해하기 힘든 것을 말한다. 이를 해결하기 위해 가장 여러 가지 접근법이 있는 그 중 대표적인 것인 데이터 임퓨테이션이다. 데이터 임퓨테이션은 사용자가 평가하지 않은 상품의 평점을 추론해 평점 행렬에 채우는 방법이다. 하지만 기존 데이터 임퓨테이션 방법은 사용자가 평가하지 않은 상품에 대한 몇 가지 특성을 놓치고 있다. 본 논문에서는 기존 방법의 한계점을 정의하고, 이를 개선하는 방안 3가지를 제안한다.

• 융합정보논문지
• /
• 제10권1호
• /
• pp.28-34
• /
• 2020

본 논문은 정보통신기술, 특히 인터넷 스트리밍의 등장이 미디어산업에 어떠한 영향을 미치며 이를 어떻게 재편해오고 있는가라는 측면에서 최근 디즈니사의 폭스사 인수를 고찰한다. 이를 통해 디즈니가 점증하는 스트리밍 서비스의 도전과 변화하는 미디어 환경에 어떻게 대응하는지 살펴본다. 논문은 먼저 디즈니의 폭스 인수와 스트리밍 서비스가 영화 및 미디어 산업에 가져온 변화와 도전을 고찰한다. 그리고 이에 대응하여 2019년 말에 시작될 디즈니의 자체 스트리밍 서비스를 고찰한다. 마지막으로 디즈니의 스트리밍 서비스 진출이 한편으로는 소비자들에게 직접 콘텐츠를 제공함으로써 커다란 이윤을 약속하지만 다른 한편으로는 현재 디즈니가 기반을 둔 기존 미디어 산업의 변화를 더욱 가속화시킬 것임을 지적한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제20권1호
• /
• pp.1-9
• /
• 2017

Explosive deployment of smart mobile devices such as smart phones, and tablets along with expansion of wireless internet bandwidth have enabled the deployment of mobile video streaming such that video traffic becomes the most important service in wireless networks. Recently, for more efficient video streaming services, the ISO MPEG group standardized a protocol called DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) and the standard has been quickly adopted by many service providers such as YouTube and Netflix. Despite of the convenience of mobile streaming services, users also suffer from low QoE(Quality of Experience) due to dynamic channel fluctuations and unnecessary downloading due to high churning rates. This paper proposes a noble efficient video rate selection algorithm considering user buffer level, channel condition and churning rate. Computer simulation based performance study showed that the proposed algorithm improved the QoE significantly compared to a method that determines the video rate based on current channel conditions. Especially, the proposed method reduced the rebuffering rate, one of the most important performance factors of the QoE, to a nonnegligible level.

• International journal of advanced smart convergence
• /
• 제10권4호
• /
• pp.72-83
• /
• 2021

The use of the predictive analytics (PA) powered by the artificial intelligence (AI) is more important in the movie sector during the COVID-19 pandemic, because Hollywood witnessed the impact of the 'Netflix Effect' and began to invest in data and AI. Our purpose is to discover a few cases of the AI centered PA in the movie industry value chain based on five objectives of PA: Compete, grow, enforce, improve, and satisfy. Even if movie companies' interest is to predict future success for competing with over-the-tops (OTTs) at a first glance, it is observed, once they start to use the PA with the AI, they try to utilize the enhanced PA platforms for remaining four objectives. As a result, ScriptBook, Vault, Pilot, Cinelytic and Merlin Video (Merlin) are use cases for the objective 'compete.' Movio of Vista Group International and Datorama of Salesforce are use cases for the objective 'grow.' Industrial Light & Magic (ILM) and Geena Davis Institute on Gender in Media (GDI) with Disney are use cases for the objective 'enforce.' Watson, Benjamin, and Greenlight Essential are use cases for the objective 'improve.' Disney Research (DR) with Simon Fraser University and California Institute of Technology is the use case for the objective 'satisfy.'

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
• /
• pp.268-270
• /
• 2021

최근 코로나19 팬데믹 이후로 인터넷 사용량이 급증하고 기업들은 재택근무로 변화되면서 온프라미스 환경에서 빠르게 클라우드 환경으로 전환 되었다. 또한, 집에 있는 시간이 많아지고 게임이나 인터넷, 넷플렉스 등 스트리밍 서비스를 통한 네트워크 트래픽 급증과 동시에 사이버공격이나 위협들도 많아 지고 있다. 우리나라를 포함한 미국, EU, 일본 등 세계 여러나라에서는 다양한 클라우드 보안 정책을 가지고 있으나 다양한 취약점과 사이버공격 등으로 피해를 지속 당하고 있다. 본 논문은 현재 각 나라의 클라우드 보안 정책을 분석하여 우리나라 클라우드 보안 정책을 강화 하는 방안을 제시한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제23권5호
• /
• pp.1-8
• /
• 2023

교차 도메인 추천은 다른 도메인에 있는 관련 사용자 정보 데이터와 아이템 데이터를 공유하는 방법입니다. 주로 사용자 중복이 많은 온라인 쇼핑몰이나 유튜브, 넷플릭스와 같은 멀티미디어 서비스 컨텐츠에서 사용됩니다. K-means 클러스터링을 통해 사용자 데이터와 평점을 기반으로 군집화를 실시하여 임베딩을 생성합니다. 이 결과를 트랜스포머 네트워크를 통해 학습한 후 사용자 만족도를 예측합니다. 그런 다음 트랜스포머 기반 추천 모델을 사용하여 사용자에게 적합한 아이템을 추천합니다. 이 연구를 통해 추천함으로써 더 적은 시간적 비용으로 초기 사용자 문제를 예측하고 사용자들의 만족도를 높일 수 있다는 결과를 실험을 통해 보여주었습니다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• 제12권3호
• /
• pp.64-73
• /
• 2020

The importance of international co-production that enables content production, diversification of overseas markets, and diversification has been highlighted as demand for content has soared due to intensifying competition between media outlets, while contents provision has become easier due to changes in media environment such as convergence of broadcasting and communication and the spread of mobile Internet. In particular, the boom in Korean dramas, called the Korean Wave in China, opened up a new market after "My Love from the Star" in 2014, and in 2016, Netflix's entry into Korea served as an opportunity for local broadcasters and producers to seek international co-production. In addition, "Good Doctor" which was aired on American Broadcasting Co. (ABC) in 2017, has topped the same time slot for the first time in 29 years, and is set to air season 4 this fall. Accordingly, overseas broadcasters and production companies wanted to collaborate with domestic broadcasters and producers, and since 2011, they have conducted a total of 12 co-produced dramas until 2019. Unfortunately, however, there are few studies related to international co-production dramas in the domestic industry and academia. In this paper, we present to help Korea, which used to be a powerhouse in complete export-type content, move toward becoming a powerhouse in international co-produced dramas. In addition, it is meaningful that the research focused on the current status and achievements of international co-production dramas, which have not been studied much, and the diversity of international co-production dramas in the future through the analysis of the form and structure of international co-production.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제25권8호
• /
• pp.55-63
• /
• 2020

최근 대중교통을 이용하면서 스마트 기기를 이용하여 유투브, 넷플릭스, 왓챠 등과 같은 동영상이나 음악을 즐기는 사람들이 많아졌다. 그러나 이러한 현상으로 사람들은 자신이 하차해야 할 곳을 지나쳐 내리는 경우가 빈번히 발생한다. 따라서 본 논문에서 우리는 버스 내부의 스피커에서 발생하는 고주파 신호를 이용한 스마트 기기 기반 시내 공공 버스 하차 알림 서비스 시스템을 구축하였다. 고주파 신호는 버스의 정류장 안내 방송과 함께 발생하며, 스마트 기기는 내장 마이크를 통해 입력되는 신호를 분석하여 사용자가 설정한 하차 역에 도달할 경우 스마트 기기에서 하차 알림을 발생한다. 제안 애플리케이션과 서비스 시스템의 성능 검증을 위해 총 1,000 번의 실시간 알림을 측정하였으며, 그 결과 제안 시스템은 98.9%의 정확도를 나타냈으며, 기존 Open API만을 이용한 알림 서비스에 비해 우수한 성능을 보였다. 따라서 제안 시스템은 시내 공공 버스를 이용하는 사람들에게 목적지 도착 시 하차 지점을 정확히 알려줄 수 있는 유용한 기술이 될 것이다. 또한, 이 기술은 스피커로 도착지를 안내 방송하는 세계의 다양한 대중교통 서비스에 활용할 수 있는 우수한 기술이 될 것이다.