• Management Science and Financial Engineering
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• 제11권3호
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• pp.137-153
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• 2005

Collaborative filtering-based recommendation systems make personalized recommendations based on users' ratings on products. Recommender systems must collect sufficient rating information from users to provide relevant recommendations because less user rating information results in poorer performance of recommender systems. To learn about new users, recommendation systems must first present users with an initial item list. In this study, we designed and analyzed seven selection strategies including the popularity, favorite, clustering, genre, and entropy methods. We investigated how these strategies performed using MovieLens, a public dataset. While the favorite and popularity methods tended to produce the highest average score and greatest average number of ratings, respectively, a hybrid of both favorite and popularity methods or a hybrid of demographic, favorite, and popularity methods also performed within acceptable ranges for both rating scores and numbers of ratings.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제13권3호
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• pp.325-334
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• 2012

드라마 프로그램 제작은 창작 영역에 속하는 것으로 간주되어 왔다. 따라서 드라마 프로그램의 품질 향상에 대한 시스템적 접근은 별로 시도되지 않았다. 본 연구의 목적은 KBS에서 제작되는 드라마 프로그램의 시청률을 방영 이전에 예측할 수 있는 통계적 계산모델을 제시하는 데 있다. 이를 위해 시청률에 영향을 미치는 요인들을 찾아내고 이들의 상호관계를 회귀분석 기법으로 밝혀내어 시청률 예측모델을 도출했다. 본 연구결과는 드라마 프로그램의 제작에 필요한 각 투입 요소들의 적정 규모를 산정하는 데 유용하게 활용될 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.367-375
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• 2018

본 연구에서는 영화 관람 후 높은 평점을 매긴 집단과 낮은 평점을 매긴 집단 중 어느 집단이 영화에 대해 더 많은 이야기를 하는지, 즉 온라인 리뷰를 길게 작성하는지에 대해 알아보고자 하였다. 이를 위해 네이버 영화 API에서 제공하는 영화 평점과 리뷰 데이터를 수집하였고, 한국영화진흥위원회에서 제공하는 영화 손익분기점 데이터를 이용하여 영화를 흥행성공, 흥행부진, 흥행실패로 구분하여 영화 평점과 리뷰길이 간의 상관관계, 영화 개봉 전과 후, 흥행여부에 따른 리뷰길이의 특성, 마지막으로 영화 평점이 리뷰길이에 영향을 미치는가에 대한 회귀분석을 실시하여 제시하였다.

• Asia Marketing Journal
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• 제11권2호
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• pp.173-192
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• 2009

As video games gain popularity and become a normal part of home entertainment, concern about youth access to inappropriate games continues to grow. Some people have claimed that violent video games influence children's aggressive behavior and that violent video games have some responsibility for violence in the school. In response to people's concerns, the video game industry created a video game rating system in 1995 to help parents decide which video games are appropriate for their children. This study investigated whether parents were aware of the video game rating system and how often they have used it when selecting video games for their children. This study attempted to find relationships among parents' attitudes toward video games, their guidance styles for their children's video game play, and their use of the video game rating system. This study found that most parents have used the video game ratings very frequently when they select video games for their children. But many parents still don't understand the video game rating system. This study showed that parents who had more negative attitudes or less positive attitudes toward video games were more likely to impose restrictions on their children's video game play and to use the video game rating system as a means to restrict their children's access to violent video games.

• 한국IT서비스학회지
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• 제16권3호
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• pp.167-183
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• 2017

The rapid growth of information technology and mobile service platforms, i.e., internet, google, and facebook, etc. has led the abundance of data. Due to this environment, the world is now facing a revolution in the process that data is searched, collected, stored, and shared. Abundance of data gives us several opportunities to knowledge discovery and data mining techniques. In recent years, data mining methods as a solution to discovery and extraction of available knowledge in database has been more popular in e-commerce service fields such as, in particular, movie recommendation. However, most of the classification approaches for predicting the movie popularity have used only several types of information of the movie such as actor, director, rating score, language and countries etc. In this study, we propose a classification-based support vector machine (SVM) model for predicting the movie popularity based on movie's genre data and social network data. Social network analysis (SNA) is used for improving the classification accuracy. This study builds the movies' network (one mode network) based on initial data which is a two mode network as user-to-movie network. For the proposed method we computed degree centrality, betweenness centrality, closeness centrality, and eigenvector centrality as centrality measures in movie's network. Those four centrality values and movies' genre data were used to classify the movie popularity in this study. The logistic regression, neural network, $na{\ddot{i}}ve$ Bayes classifier, and decision tree as benchmarking models for movie popularity classification were also used for comparison with the performance of our proposed model. To assess the classifier's performance accuracy this study used MovieLens data as an open database. Our empirical results indicate that our proposed model with movie's genre and centrality data has by approximately 0% higher accuracy than other classification models with only movie's genre data. The implications of our results show that our proposed model can be used for improving movie popularity classification accuracy.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.75-82
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• 2023

협력 필터링 시스템에서 추천 리스트의 고객 만족도를 위하여 시스템이 산출하는 항목 평가 예측치는 매우 중요하다. 시간 인지 기반 시스템에서는 사용자들의 평가 시간을 반영하여 예측치를 산출하는데, 대개 과거 평가치일수록 기하급수적으로 낮은 가중치를 부여하였다. 본 연구에서는 평가치에 대한 평가 시간의 영향력이 다양한 요인에 따라 달라지는지 알아 보기 위하여, 사용자의 평가 적극성 정도, 항목의 인기도, 그리고 항목 장르별로 사용자 평가치와 평가 시간의 상관도를 조사하였다. 두 종류의 공개 데이터셋을 활용한 분석 결과, 특히 희소 데이터셋에서 각 요인에 따라 현저히 다른 상관지수 값을 얻었다. 따라서 평가 예측치에 대한 평가 시간의 영향력의 크기는 평가 데이터 밀집도 뿐만 아니라 상기한 여러 가지 요소를 고려하여 다르게 책정되어야 한다는 사실을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.706-718
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• 2018

본 연구는 네이버TV의 이용자들이 네이버TV에서 제공하는 영상클립을 어떻게 이용하는지 살펴보고, 영상클립의 인기도에 영향을 미치는 요인들을 실증적으로 분석했다. 이를 위해 2017년 9월 10일부터 9월 24일까지 2주간 네이버TV의 영상클립 상위50위에 올랐던 영상클립 572개를 선정해 분석대상으로 삼았다. 분석대상 영상의 성격은 장르, 유형, 스타출연 여부로 나눴고, 성격에 따른 인기 정도를 알아보기 위해 개별 영상클립 인기도를 지수화 했다. 연구결과, 이용자 반응특성 중에서는 개별 영상클립의 좋아요수, 프로그램 채널 구독자수가 영상클립 인기정도와 정적 관련성이 있는 것으로 나타났다. 영상클립 특성 중에서는 좋아요수, 프로그램 채널 구독자수, 장르, 유형, 스타출연 여부가 영상클립 인기에 영향을 미치는 요인이었다. 장르 중 기타장르의 영향력 정도가 가장 낮았으며, 미세한 차이지만 드라마, 음악, 예능장르 순으로 영향력 정도가 높았다. 유형 중 웹 전용, 미방송분 유형이 하이라이트 유형의 영상클립에 비해 통계적으로 유의한 수준으로 영상클립의 인기정도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 영상클립 내에 스타가 등장할 경우 영상클립의 인기정도가 더 높았다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2011년도 전력전자학술대회
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• pp.271-272
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• 2011

The rising popularity of renewable energy sources resulted in development of the units of higher rated powers. As a result of the limited power handling capacity of individual devices, paralleling is the choice to increase the equipment rating, while keeping the THD of the current at the PCC within the agency specified standards. And their typical power circuit configuration limits the stress on individual devices to an appreciable extent. The main scope of this paper is the analysis of filter structure in paralleling inverter system's operation. Simulation results are shown to verify the theoretical analysis.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.357-366
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• 2018

본 연구는 2015년 중국 극장에서 개봉된 200편 영화를 대상으로 영화 흥행 수익에 영향을 미치는 요인들에 대해 분석하였다. 회귀분석결과 중국 극장 개봉영화 흥행에 유의미하게 영향을 미치는 요인들은 주연배우인기지수, 온라인평점, 제작사 파워, 중국제작영화여부 였으며, 배급사 파워, 영화의 장르, IP활용여부, 제작사/배급사 결합여부는 유의하지 않은 것으로 나타났다. 이는 영화의 장르가 주요한 영향을 미쳤던 기존 연구결과와는 차이가 있으며, 인터넷으로 평가되는 주연 배우 인기지수, 온라인 평점 등이 흥행수익에 영향을 미치는 가장 중요한 요소로 나타나 중국 극장에서 상영되는 영화 흥행에 온라인 마케팅 요소가 영향을 미치는 주요한 요인으로 부각되고 있음을 알 수 있다.

• International Journal of Contents
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• 제10권3호
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• pp.1-8
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• 2014

In this paper, we collect and analyze the status of mobile phone applications (hereafter apps) in the healthcare and fitness category of the Apple iTunes App Store and Google Play Store. We determine the number of apps and analyze statistical aspects such as classifications, age rating, fees, and user evaluation of the popular items. As of September 30, 2013, there were 236 popular apps available from iTunes. Google Play offered 720 apps. We discover that apps for healthcare and fitness are diverse. Apps for physical exercise have the greatest popularity. The proportions of apps that are suitable for all ages among the Google and iTunes popular apps are 55.8% and 89.4%, respectively. The user evaluation of apps in iTunes is relatively less positive. We determine that the proportion of paid apps to free apps in Google is higher than that of the apps in iTunes. We perform hypothesis tests and find statistically significant differences in age rating and perceived satisfaction between the apps of the Apple iTunes App Store and Google Play Store. However, we find no meaningful differences in the classification and price of the apps between the two app stores. We perform hypothesis tests to verify the differences in age rating and perceived satisfaction between the paid and free apps within and across the Google Play Store and iTunes App Store. There are statistically significant differences in the age rating between the paid and free apps in the Google play store, between the Google free and iTunes free apps, between the Google paid and iTunes paid apps, between the Google free and iTunes paid apps, and between the Google paid and iTunes free apps. There are statistically significant differences in the perceived satisfaction between the Google free and iTunes free apps, between the Google paid and iTunes paid apps, between the Google free and iTunes paid apps, and between the Google paid and iTunes free apps.