문화분류와 문화콘텐츠산업분류는 관련 정책, 지원, 통계, 평가를 위한 필수적인 기본도구이며, 이과정은 순환되는 것을 알 수 있다. 이의 용례를 법, 문화지표, 통계, 평가항목, 관련 연구보고서 분석하여 살펴본 결과 단기적 목적에 따라 아주 다양하게 분류되는 것을 발견하였다. 본 논문에서는 콜론분류방법에 기초한 분류안을 제시하였으며, 분류요소로서 통신망, 매체, 장르, 문화영역구분을 사용하였다.
본 연구에서는 문화콘텐츠 경쟁력 강화 및 미래형 융합콘텐츠 기술 지원을 위한 필수 요소인 문화기술의 분류체계를 제안한다. 이를 위해 문화기술의 개념 및 현황에 대한 고찰을 통해 문화콘텐츠의 특수성을 도출하고, 기존의 문화기술 분류체계와 기타 기술 분류체계의 체계적 분석을 통해 현재 문화기술 분류체계의 문제점 및 향후 문화기술 분류체계의 반영을 위한 시사점을 도출한 후 문화콘텐츠의 특수성을 반영한 새로운 문화기술 분류체계를 개발하였다. 최종적으로 제안된 문화기술 분류체계 안은 문화콘텐츠의 기획, 생산/제작, 유통, 서비스의 모든 가치사슬 과정에 해당하는 관련 기술들을 포괄함과 동시에, 중분류 구성에 있어서 CT의 특성을 문화콘텐츠의 특수성을 고려하여 개편함으로써 산업 현장에서 보다 현실성 있고, 향후 정부 투자 및 제도 반영에 유연한 분류체계로서 그 의미를 갖는다.
본 연구의 목적은 초중등학생 대상 알고리즘 교육을 위한 알고리즘 분류체계를 제안하는 것이다. 연구자는 알고리즘의 구성요소를 정의하고, 분석합성식 방법으로 알고리즘 분류체계를 표현하였다. 연구의 내용은 다음과 같다. 첫째, 분류의 목적과 분류의 종류에 대한 이론적인 탐색을 실시하였다. 둘째, 기존에 제안된 알고리즘 내용에 대한 분류체계의 내용과 그 한계에 대해 살펴보았다. 이와 더불어 알고리즘 교육 연구에서 사용되었던 알고리즘 교육 내용 및 선정 기준에 대해 살펴보았다. 셋째, 알고리즘의 분류를 위해 알고리즘 구성요소를 NRC에서 제시한 핵심 아이디어와 관통 개념을 사용하여 재정의하였다. 그리고 알고리즘 관통 개념을 디자인 구조와 자료구조로 세분화하여 그 내용을 제시하였으며, 이 내용을 분석합성식 분류체계를 사용하여 표현하였다. 마지막으로 전문가 집단의 검토를 통해 제안한 내용에 대한 타당도를 검증하였다. 알고리즘 분류체계에 대한 연구는 알고리즘 교육에 있어 내용 선정 및 교육 방법에 많은 시사점을 제공할 것으로 기대한다.
The importance of contents industry is growing up in various industries because of internet and digital economy. Recently, contents industry is challenging to new businesses such as total service industry with digital contents. It is important to classify digital contents to use it in contents industries and information and telecommunication service industries. Previous contents classification frameworks is based on contents quality, business model and application methods. They didn't consider business processes, interfaces of business unit and interactions in contents industries. In this paper, we present core business processes in digital contents industries, a corresponding digital contents classification, and analysis method of digital contents industry.
무선 인터넷 환경에서 인터넷 컨텐츠를 제공하는 사업자는 과금을 목적으로 하는 자체적인 분류체계를 가지고 있는데, 현재는 WAP 중심의 CPID와 Service ID를 기반으로 분류체계가 구성되어 있다. 각 서비스마다 CPID의 대역을 나누어서 컨텐츠 제공자(CP : Contents Provider)에게 해당 서비스에 대한 ID를 부여하고, 이를 기반으로 서비스가 수행된 내역을 참조하여 정산하여 지불하고 있다. 이러한 체계는 새로운 서비스가 등장할 때마다 서비스 대역에 포함시키게 되면 CPID의 대역이 바뀌게 되는 경우가 많아서 기존의 CPID에 대한 모든 정보를 새로운 CPID로 고쳐야 하는 문제점이 발생한다. 또 한가지는 한 CP가 여러 개의 서비스를 제공할 경우 한 CP에 대하여 여러 개의 CPID가 존재하게 된다. 그러므로 차후에 CPID의 대역이 고갈될 가능성이 크게 된다. 이를 해결하기 위하여 현재의 CPID 대역을 없애고 각 서비스마다 시스템 ID, 서비스 구분 ID, 일련번호를 이용하여 새로운 CPID를 부여하여 분류체계를 개선하는 방법을 제안한다.
본 논문은 문서 영상을 대상으로 표, 그림, 글자 등의 각 구성요소들을 자동으로 분류하기 위한 새로운 텍스쳐 기반의 영상 분할 및 분류 방법을 제안한다. 제안한 방법은 문서 영상 분할 단계와 문서 영상 내 구성요소 분류 단계로 이루어진다. 먼저 영상 분할을 수행한 후, 분할된 영역을 대상으로 문서 영상의 구성 요소들을 분류하는데, 이때 각 구성 요소는 서로 다른 텍스쳐를 가지고 있는 영역이라는 특징을 이용한다. 분할된 영역들을 분류하기 위한 텍스쳐 특징을 추출하기 위해 다양한 텍스쳐 분석에 광범위하게 사용되는 2차원 가보필터를 이용한다. 제안한 방법은 구성 요소와 사용 언어에 대한 사전 지식을 이용하지 않으면서 문서 영상의 분할 및 구성요소 분류에서 좋은 성능을 보인다. 제안한 방법은 멀티미디어 데이터 검색, 실시간 영상 처리 등과 같은 다양한 분야에 적용 될 수 있다.
This paper proposes a method to classify different video contents using features of digital video. Classified video types are the news, drama, show, sports, and talk program. Features, such as intra-coded macroblock number St motion vector in P-picture in MPEG domain are used. The frame difference of YCbCr is also employed as a measure of classification. We detect the occurrences of cuts in a video for a measure of classification. Finally, back-propagation neural-network of 3 layers is used to classify video contents.
오늘날 콘텐츠 산업의 가치와 중요성은 급속히 증대되고 있다. 특히 스마트 기기의 대중화로 인해 콘텐츠와 신기술들이 결합된 융합형 콘텐츠의 소비가 증가하고 있다. 이러한 융합형 콘텐츠를 기반으로 하는 차세대 융합형 콘텐츠 산업은 미래 산업을 선도하고 국가성장 동력원으로 인식되고 있다. 그러나 차세대 융합형 콘텐츠 분류체계가 아직 정립되지 않고 있는 상황이어서 산업의 범위를 규정하는데 어려움이 발생한다. 효과적으로 신산업 발굴하기 위해서 현재 콘텐츠, 기술과 산업을 재조명하여 콘텐츠 분야에서 융합트렌드를 이끌어갈 요인을 발견하고 융합 콘텐츠의 형태가 무엇인지를 파악할 필요가 있다. 존재하거나 새롭게 나타나는 융합기술 기반의 콘텐츠 산업 분류를 시도하는 것은 차세대 융합형 콘텐츠 산업 발굴을 위한 초기 연구로 중요하다. 이를 위해 본 연구에서는 차세대 융합형 콘텐츠 산업군을 발견하기 위하여 융합 콘텐츠 속성들을 분석하였고, 이를 바탕으로 컨조인트 분석을 실시하였다. 그리고 컨조인트 분석을 통해 나타난 주요 속성을 기반으로 차세대 융합 산업 군을 제안한다.
In this paper, we propose an improved kNN classification method. Through improved the mothed and normalizing the data, the purpose of improving the accuracy is achieved. Then we compared the three classification algorithms and the improved algorithm by experimental data.
Subject classification of journals is important because it can be utilized for the improvement of scholarly information services and analysis by research area. The classification by experts in a subject area wastes a lot of time and expense. On the other hand, the simple classification with basic information, such as the journal title has limitations. To solve this problem, this paper suggests the automatic classification of Korean journals using the SCI journals information cited by Korean journals, and an analysis of the classification result. In particular, this study adopted the WoS subject categories for classification to support the base for comparison between the Korean citation database and the global citation database (KSCI vs. SCI).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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