본 논문은 캐릭터 웹드라마에 적합한 간접광고 제품을 추천하는 인공지능(AI) 시스템 알고리즘 개발에 관한 연구이다. 본 연구는 웹드라마의 대사 작성에 있어 그에 어울리는 간접광고 제품을 추천함으로써 시청자의 콘텐츠 몰입도를 높이고, 드라마의 스토리를 보다 깊게 이해하는 데 도움을 주는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 자연어처리 모델 인 GPT를 활용하여 대사, 줄거리를 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 소품형, 배경형 등 두 가지 유형의 간접광고 제품 추천 시스템을 개발한다. 이를 통해 웹드라마의 스토리에 부합하는 제품을 적절히 배치함으로써 간접광고가 자연스럽게 노출될 수 있도록 하고, 그로 인해 시청자들의 몰입도가 증가하며, 상품 홍보의 효과 또한 높인다. 숨겨진 뜻이나 문화적 뉘앙스를 완벽하게 이해하기 어려운 인공지능 모델의 한계와 학습에 필요한 충분한 데이터 확보가 어렵다는 한계가 있다. 그러나 본 연구는 AI가 창작물 제작에 어떻게 기여할 수 있는지에 대한 새로운 인사이트를 제공하고, 창의적 산업 분야에서 자연어 처리 모델의 활용 가능성을 넓히는 중요한 발판이 될 것이다.
본 연구는 본 연구는 대중적으로 인기 있는 캐릭터 웹드라마의 장르를 분석하여 언어 모델 GPT를 통한 스토리 추천 개발을 연구하였다. 연구 결과, 웹드라마에서도 반복되는 비슷한 클리셰가 존재함을 확인했다. 본 연구에서는 공통된 이야기 구조(클리셰)를 분석하여 숙련되지 않은 영상 제작자도 손쉽게 캐릭터 웹드라마를 제작할 수 있도록 대표적인 이야기 구조를 정형화하여 제시하였다. 분석을 위해 10대에게 가장 인기있는 장르인 학원 로맨스 장르 웹드라마의 클리셰를 기승전결에 따라 목록화하였다. 또한 본 연구는 분석하여 목록화한 클리셰를 지피티에게 학습시켜 사용자를 위한 스토리 추천 매커니즘을 연구하였다. 본 연구를 통해 웹콘텐츠의 데이터베이스 소비론의 입장에서 다양한 데이터베이스의 수용을 통해 대중의 인기뿐 아니라 다양한 콘텐츠의 제작에 박차를 가할 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 웹드라마가 사용하고 있는 온라인 동영상 플랫폼들을 대상으로 접근단계 분석과 광고 노출빈도 측정을 통해, 동영상 플랫폼의 사용성을 개선하는 것이다. 본 연구에서는 현재 웹드라마 시장의 점유율을 확인하고 접근단계와 광고회피를 바탕으로 채널간의 비교를 실시하였다. 그 결과 최신 콘텐츠에 대한 접근단계는 2~3단계이며 접근단계로 인하여 사용성이 낮아지지 않았다. 하지만 메인페이지나 검색결과에 노출되지 않아 디렉토리 검색이 필요한 경우 5~6단계의 접근단계가 필요하였다. 광고는 모든 플랫폼에서 2개 이상의 이미지광고가 표시되며, 유튜브와 네이버tv는 동영상 플레이어 내부에서 영상시작 전 프리롤(Pre-roll) 광고를 표시하는 것을 확인했다. 위와 같은 동영상 플랫폼 정보구조 상에서 디렉토리 검색을 하는 경우 높은 접근단계와 많은 광고노출로 사용자의 이탈률이 증가하고, 재방문 빈도가 낮아질 것으로 예상된다. 이를 개선하기 위해 드롭다운(Drop-Down) 메뉴를 활용하여 접근단계를 줄이는 정보구조 개선 프로토타입을 제안한다.
본 연구는 10대 1인 미디어 제작자를 중점으로 하여 쉽고 편리하게 영상을 제작할 수 있는 프로그램을 개발하였다. 사용자 조사를 통해 나타난 10대 제작자들의 요구사항과 문제점을 파악하여 사용자가 원하는 캐릭터 커스터마이징 기능과 GPT를 활용한 감정 및 행동 추천 시스템을 구현하였다. 렌더링 과정에서는 OpenCV와 FFmpeg를 사용하여 오디오와 영상을 결합하여 최종 영상을 생성하였다. 영상 제작에 전문성이 없는 10대 사용자들은 간단한 인터페이스를 통해 웹드라마 캐릭터를 커스터마이징하고, GPT의 도움을 받아 감정과 행동을 추천받을 수 있다. 본 연구의 프로그램은 편집 및 연출에 전문성이 없는 10대 사용자들을 대상으로 양질의 영상 제작을 돕고, 영상 제작에 대한 진입장벽을 낮춰주며, 1인 미디어 산업의 발전에 기여할 수 있는 도구가 될 것으로 기대된다. 향후 모바일이나 세로해상도 버전의 영상을 고려한 영상 제작 환경을 제공할 수 있도록 할 예정이다.
최근 웹 문서 뿐만 아니라 신문기사에서도 미드(미국드라마)나 안습(안구에 습기차다)와 같은 신조어를 사용하고 있다. 그러나, 사전에 등록되지 않은 이러한 단어는 한국어 분석기의 성능을 떨어뜨리는 주요인이 된다. 이러한 미등록어를 자동으로 인식하기 위해서, 본 논문에서는 전문분석 기반 미등록 명사 인식 단계, 웹 출현빈도 기반 미등록 용언 인식 단계, 웹 출현빈도 기반 미등록 명사 인식단계로 구성된 단계별 접근방법을 제안한다. 제안하는 방법은 문서에서 여러 번 나타난 미등록어를 정확하게 인식할 수 있도록 전문분석 기반 단계를 포함한다. 한편, 문서에 한번 나타난 미등록어도 광범위하게 인식할 수 있도록 웹 출현 빈도 기반 단계도 포함한다. 그리고, 다양한 한국어 미등록어를 인식하기 위해서 미등록 명사 인식 단계와 미등록 용언 인식 단계를 구분한다. 실험결과 기존 접근방법에 비해 제안하는 접근방법은 정확률 1.01%와 재현율 8.50%를 개선하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권10호
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pp.4143-4159
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2015
We-the-media (aka wedia) is a concept where the users of social networking sites, such as Facebook, turn into the broadcasters. This study used the popular application Bitstrips as the experiment tool. Facebook was used as the Wedia platform for publishing designed comics, then used the three elements of Goffman's dramaturgy model-role, scene and dialog-to analyze 265 comics created by 3 researchers and observe the audience's responses within 9 months. The results showed that people want to see a good story with positive dialogue, and prefer scene is school more than work. As all these elements are controllable, Wedia communication has the potential for more applications. We also found that including the elements of news, gambling and gift-giving tended to trigger greater response. Furthermore, We suggesting that such embedding of product information in web episodes (webisodes) with caricature could be a successful marketing strategy.
지상파에 한정되어 방영되었던 과거와는 달리 현재는 케이블 채널과 인터넷 웹에서도 수많은 드라마가 방영되고 있다. 드라마를 보고난 후 시청자들은 리뷰를 통해 적극적으로 자신의 의견을 표현하고 이러한 리뷰의 분석에 관련된 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 드라마의 특성상 장르가 뚜렷하지 않고 시청자의 다양한 연령층으로 인해 다른 시청자들의 리뷰와 평가는 어떤 드라마를 볼 것인지 결정하는데 도움이 된다. 하지만 많은 리뷰를 시청자가 일일이 확인하고 분석하는 것은 어렵기 때문에 자동으로 분석하기위한 데이터 분석 기법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 드라마 선택에 중요한 영향을 미치는 리뷰의 토픽을 분류하고 단어의 의미 유사도에 따라 의미적 토픽으로 재분류한다. 그리고 리뷰를 의미적 토픽에 따른 문장으로 분류한 다음 감성단어를 통해 감성을 분석하는 모델을 제안한다.
International journal of advanced smart convergence
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제11권2호
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pp.128-134
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2022
Nowadays, people consume a lot of content such as web dramas or K-pop videos through mobile devices such as smartphones, and the market for indirect advertisements through these web dramas or K-pop videos is also increasing every year. In order to lead to the immediate purchase of indirect products in web dramas, a system that allows consumers to purchase immediately at the time the products appear in the drama is needed. In this paper, we propose a system to allow viewers to purchase products worn by celebrities immediately when viewers see and click on them. When a user clicks on a video, it recognizes the product worn by the celebrity, and displays information on the screen on the most similar product corresponding to the recognized product, allowing them to go to the seller's site where they can purchase it. In order for such a system to operate stably, a pose estimation and siamese network-based system is proposed. The proposed system will primarily be released as a streaming service in the form of an app or web page that connects the products in web dramas or other K-pop video contents screened on the mobile with e-commerce. Furthermore, in the future, the technology is expected to be used globally in various industries such as smart mobility and display kiosks.
본 논문에서는 시맨틱 웹의 핵심 기술인 온톨로지를 이용하여 드라마제작을 위한 스토리텔링 캐릭터 및 역할을 관리하는 시스템을 제안하고자 한다. 국외적으로 개발 도구를 활용한 스토리텔링 개발이 증가하고 있으나, 국내에서는 스토리텔링과 관련된 도구 개발이 많지 않으며, 특히 캐릭터 및 역할, 이와 관련한 캐스팅 작업을 전반적으로 관리하는 캐릭터 관리 시스템의 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 따라서, 본 연구는 스토리텔링의 중요한 역할을 담당하는 캐릭터 및 역할, 캐스팅과 관련한 일련의 작업을 할 수 있는 시스템을 개발하도록 한다. 이는 열악한 국내 창작 환경을 디지털하고 시스템화하는데 크게 이바지할 것이다. 또한, 온톨로지를 이용하여 캐릭터 및 역할을 정의 설계하므로써, 시맨틱 웹 기술을 활용하고자 한다.
A school uniform has established it as youth culture and an important fashion cord which exposes adolescents themselves under the influence of TV and movies. Moreover as adolescents use TV and radio ads and Internet as a main source to purchase a school uniform, their effect on adolescents' school uniform fashion increasingly grows. The purpose of this study is to analyze design characteristics and chronological changes of school uniform design of high school girls and provide basic materials to develop school uniform design and predict adolescents' fashion trend. The scope and subjects of the study were limited to TV drama and movies which were shown from 1996 to 2010 and had high school students as their main characters based on youth culture. The analysis materials were photos of 50 school uniforms collected from TV soap opera, movies, web sites, DVDs, and Internet. First, the changes of a school uniform, the mass media and youth culture, and a school uniform in the mass media were reviewed through previous researches and literature review. Then, a form, color, and materials were classified to analyze the Dsign Characteristic. Finally, the changes were examined chronologically.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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