• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.13 no.2
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• pp.224-230
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• 2021

YouTube is an OTT service that leads the home economy, which has emerged from the 2020 Corona Pandemic. With the growth of OTT-based individual media, creators are required to establish attractive storytelling strategies that can be preferred by viewers and elected for YouTube recommendation algorithms. In this study, we conducted a study on modeling that proposes a content storyline for creators. As the ability for Creators to create content that viewers prefer, we have presented the data literacy ability to find patterns in complex and massive data. We also studied the importance of compelling storytelling configurations that viewers prefer and can be selected for YouTube recommendation algorithms. This study is of great significance in that it deviated from the viewer-oriented recommendation system method and proposed a story suggestion model for individual creaters. As a result of incorporating this story proposal model into the production of the YouTube channel Tiger Love video, it showed a certain effectiveness. This story suggestion model is a machine learning text-based story suggestion system, excluding the application of photography or video.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.463-464
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• 2019

본 논문은 기계학습을 기반으로 아두이노와 시리얼통신을 통한 사용자의 동작인식을 이용해 보다 간단하게 인터넷상의 원하는 동영상을 찾을 수 있는 검색시스템을 제작하고자 하였다. 이 검색시스템은 Python을 기반으로 SVM(Support Vector Machine)을 이용한 패턴 분류를 사용하였으며 이를 통해 사용자의 동작을 입력받아 문자를 예측 할 수 있다. 사용자는 이 검색시스템을 사용하기 위하여 우선 문자에 대한 사용자의 동작입력을 통해 학습 데이터 셋을 만들어야 하며 그것을 SVM을 이용하여 학습 모델과 식별자를 만들고, 만들어진 분류기를 통하여 동작인식을 바탕으로 문자의 결과를 예측 할 수 있다. 최종적으로 사용자의 동작인식을 거쳐 만들어진 문자열을 이용해 인터넷 동영상 사이트인 Youtube를 통해 웹 크롤링하여 문자열과 관련 있는 동영상을 찾아준다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.10
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• pp.1563-1566
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• 2022

Video streaming applications such as Netflix and Youtube are widely used in our daily life. A DASH based streaming client exploits adaptive bit rate (ABR) method to choose the most appropriate video source representation that the network can support. In this paper we propose a novel energy-aware ABR scheme that adds the ability to monitor energy efficiency in addition to the linear quadratic regulator algorithm we previously introduced. Our trace-driven simulation studies show that our proposed scheme mitigates and shortens re-buffering, resulting in energy savings of mobile devices while preserving the similar QoE compared to the state-of-the-art ABR algorithms.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.14 no.4
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• pp.52-57
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• 2022

In this study, keywords from representative online portal sites such as Naver, Google, and Youtube were collected based on text mining analysis technique using Textom to check the changes in metqaverse after COVID-19. before Corona, it was confirmed that social media platforms such as Kakao Talk, Facebook, and Twitter were mentioned, and among the four metaverse, consumer awareness was still concentrated in the field of life logging. However, after Corona, keywords from Roblox, Fortnite, and Geppetto appeared, and keywords such as Universe, Space, Meta, and the world appeared, so Metaverse was recognized as a virtual world. As a result, it was confirmed that consumer perception changed from the life logging of Metaverse to the mirror world. Third, keywords such as cryptocurrency, cryptocurrency, coin, and exchange appeared before Corona, and the word frequency ranking for blockchain, which is an underlying technology, was high, but after Corona, the word frequency ranking fell significantly as mentioned above.

• CELLMED
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• v.12 no.3
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• pp.13.1-13.3
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• 2022

The aim of this study was to evaluate the synergistic effect of Samulnori and Ajaeng combination in music therapy. Samulnori is the Korea's most successful traditional music. The Ajaeng, Korean traditional string instrument, generally plays the bass part in ensemble music. However, we have tried a new kind of musical style. (As you can see in the Youtube, https://youtu.be/QHIciJTTY0w). Samulnori and Ajaeng combination of our style have not been tried by any other musicians in Korea. Results from this study showed that Samulnori-induced excitation and Ajaeng-induced dynamics probably contributed to the synergistic effect of Samulnori and Ajaeng.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.513-516
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• 2022

YouTube 이용자의 급증으로 많은 사람이 유튜브 알고리즘에 의해 무분별한 영상에 노출되고 있다. 이는 YouTube 이용자에게 부정적인 영향을 미칠 수 있으며 더 나아가 사회적으로 미성숙한 미디어 문화를 조장할 수 있다. 본 논문에서는 YouTube 컨텐츠에 대한 감정분석 연구를 처음으로 시도한다. 구체적으로, YouTube 컨텐츠 자막에 대해 기존의 자연어 처리 기반 감정분석 기법을 적용하여 성능을 분석한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.471-474
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• 2022

음원 스트리밍 서비스 시장은 지속해서 성장해왔다. 그중 최근에 가장 성장세가 돋보이는 서비스는 Spotify와 Youtube music이다. 두 서비스의 추천시스템은 사용자가 좋아할 만한 음악을 계속해서 추천해 줌으로써 많은 사랑을 받고 있다. 추천시스템 성능은 추천에 활용할 수 있는 변수(Feature) 수에 비례한다고 볼 수 있다. 최대한 많은 정보를 알아야 사용자가 원하는 추천이 가능하기 때문이다. 본 논문에서는 기존에 존재하는 감정분류 방법론인 사전기반과 딥러닝 BERT를 사용한 머신기반 방법론을 적절하게 결합하여 장점을 유지하면서 단점을 보완한 하이브리드 감정 분석 모델을 제안함으로써 가사에서 느껴지는 감정 비율을 분석한다. 감정 비율을 음원 가중치 변수로 사용하면 감정 정보를 포함한 고도화된 추천을 기대할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.455-458
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• 2021

학생 때는 대학교 입시를 위해, 대학생 때는 취업을 위해, 직장인이 되어서는 자기계발을 위해 공부해야 하는 현대인에게 공부는 평생 함께할 동반자이다. 따라서, 공부하는 모습을 찍어 SNS에 인증하거나 Youtube에서 공부 방송을 진행하는 등 공부 습관에 관한 관심도 나날이 높아지고 있다. 본 연구에서는 공부하는 사람들을 위해 사용자의 공부 시간을 측정해주고, 일정을 쉽게 관리할 수 있도록 도와주는 시스템을 개발하였다. 공부 관리 시스템을 통해 사용자는 모든 목표를 달성할 수 있으며, 목표를 이루고 얻는 보상이 다른 목표를 달성하는 데 원동력이 될 것이라 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.651-654
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• 2020

유튜브 등의 1인 미디어 플랫폼 열풍과 반대로, 이에 대한 엄격한 방송 규약은 존재하지 않아 생기는 여러 사회적 문제가 대두되고 있다. 이러한 1인 미디어 시청자는 원하는 정보를 찾기 위해 영상 제공자가 제공하는 정보에만 의존하여 영상을 선택하고 내용을 확인하여야 한다. 그 결과 의도한 주제와 맞지 않은 영상을 시청하게 되는 비효율성을 해결하기 위해, 본 연구에서는 용어 신뢰도 기반 유튜브 영상 필터링 웹 서비스(YouChoose)를 제안한다. YouChoose는 유튜브 리뷰 영상의 음성을 자연어 처리 기법을 이용하여 사전 처리하고 신뢰도를 도출해 사용자에게 제공함으로써 검색 시 의도와 일치하는 영상을 직접 시청 전에 추천 받을 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.33-35
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• 2020

이전 연구에 존재했던 영상에서 이미지를 추출하여 학습 데이터로 사용 할 때 시계열성을 고려하지 않은 상태에서의 검증은 정확하지 않을 수 있음을 설명한다. 정확한 형체를 가진 물체의 경우 매 프레임 마다 일정한 모양을 유지할 가능성이 크지만, 기체나 액체처럼 유동성이 큰 형태를 분사 혹은 방류 할 때 순간적인 간섭 혹은 분산에 의해 실제 값이 분사 량 혹은 방류량과 다를 수 있다. 본 연구에서는 이전 연구 중 Yolov3와 youtube 영상을 이용하여 연기 형태를 추출하고, 이를 Resnet에 학습시킨 연구를 이용하여 이와 비슷한 사례의 연구에서 나타날 수 있는 검증 오류들을 설명한다.