• 비교문화연구
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• 제45권
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• pp.433-478
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• 2016

이 논문은 국내에서 수년 전부터 유행하고 있는 북유럽디자인 소비에 대한 분석을 통해 한국 소비문화의 흐름에서 일본의 역할을 조명하는 연구이다. 비서구 국가 중 유일하게 선진 자본주의 국가의 대열에 합류했고 1980년대에는 미국과 경제력을 다투었던 일본이었지만 문화적 영향력에 대한 평가는 낮았다. 그런 일본이 1990년대 들어 대중문화상품으로 동아시아 지역에 어필하다가 대중문화 상품의 인기가 가라앉은 후에는 만화, 게임, 애니메이션 등 오타쿠계 서브컬쳐로 글로벌한 문화적 영향력을 행사하고 있다. 이 글에서는 1990년대부터 부상한 일본 문화의 영향력을 새로운 자포니즘으로 보고 한국의 북유럽 소비가 자포니즘의 매개와 주도 하에 진행되어 왔음을 제시한다. 일본이 구성한 북유럽에 대한 의미와 상징이 한국의 북유럽 소비에서 관철되고 있다는 의미이다. 의미와 스타일의 측면에서 일본의 슬로무비는 북유럽디자인에 미국발 '킨포크' 코드를 결합시켰다. 디자인의 측면에서는 아르누보를 매개로 일본 미학은 북유럽디자인과 시각적 유사성을 얻을 수 있었고 일본 가와이이 자카소품을 통해 북유럽디자인과 시각적 친숙함도 확보했다. 무엇보다 일본 잡화브랜드들이 출시한 북유럽풍 생활소품들을 통해 일상 속으로 북유럽디자인이 스며들었다. 또한 국내의 북유럽 소비는 일본 오타쿠들이 서브컬쳐를 포스트모던하게 소비하는 방식인 데이터베이스 소비방식으로 진행되고 있다. 일본이 만들어낸 북유럽에 대한 모에 요소가 한국에서도 북유럽 소비의 기호로 작동하고 있는 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.131-138
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• 2013

본 논문에서는 등장인물이 대사에서사용한감정어를 이용하여 등장인물의 감정 유형을 분류하는 방법을 제안하고 성능을 평가한다. 감정 유형은 긍정, 부정, 중립의 3 종류로 분류하며, 등장인물이 사용한 감정어를 누적하여 3 종류의 감정 유형 중에 어디에 속하는지를 파악한다. 대사로부터 감정어를 추출하기 위해 WordNet 기반의 감정어 추출 방법을 제안하고 감정어가 가진 감정 성분을 벡터로 표현하는 방식을 제안한다. WordNet은 영어 단어 간에 상위어와 하위어, 유사어 등의 관계로 연결된 네트워크 구조의 사전이다. 이 네트워크 구조에서 최상위의 감정항목과의 거리를 계산하여 단어별감정량을 계산하여 대사를 30 차원의 감정벡터로 표현한다. 등장인물별로 추출된 감정 벡터 성분들을 긍정, 부정, 중립의 3가지 차원으로 축소하여 표현한 후, 등장인물의 감정 성향이 어떻게 나타나는지를 추출한다. 또한 감정 성향의 추출 성능에 대해 헐리우드 영화 4개의 영화에서 12명의 등장인물을 선정하여 평가하여 제안한 방법의 효율성을 측정하였다. 대사는 영어로 이루어진 대사만을 사용하였다. 추출된 감정 성향 판단 성능은 75%의 정확도로 우수한 추출 성능을 나타내었다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권9호
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• pp.297-309
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• 2012

전 세계적으로 인터넷을 통한 불법복제율이 인터넷 수송량의 1/4을 차지할 정도가 되어 영상 컨텐츠 불법유통에 대한 심각성을 미국영화협회는 경고하고 있다. 국내외 적으로 저작권법을 강화 또는 개정하여 불법복제물을 상습적으로 게시하거나 복제하는 행위에 대해 강력한 법적 제재를 시행하고 있다. 본 논문에서는 네티즌들이 영상 컨텐츠의 불법 공유에 대해 과연 어떤 수준의 의식을 가지고 있는지에 대해 탐구하였다. 국내를 넘어 세계적으로도 심각한 문제가 되고 있는 영상 컨텐츠 불법복제에 대해 우리나라와 외국의 사례를 현실적으로 비교해 봄으로써 불법복제의 심각성에 대해 고찰해 보는 계기가 되었다. 동일한 설문을 가지고 캐나다에서의 설문조사와 국내에서의 설문조사 결과 영상 컨텐츠 불법 사용이 위법여부에 대한 의식수준에서 우리나라가 캐나다보다 의식 수준이 앞서 있었다. 캐나다인 경우 무단 복제에 대해 의식 수준이 매우 심각한 상태가 원인으로 디지털 환경을 보호하는 기본적인 장치 및 제도가 미흡함으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.191-198
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• 2013

본 연구는 최신 영화의 VOD에 대한 이용자 선호도와 관련된 속성변인들의 중요도를 컨조인트 분석방법으로 분석했다. 그 결과는 요금(44.6%)이 최신영화 VOD 선택에서 가장 중요한 변인으로, 그 다음으로는 이용기기(24.5%), 최근성(18.0%), 생산국(12.9%)의 순으로 나타났다. 응답자들은 '최근성'에서는 현재 극장상영중인 영화가, '생산국'에서는 한국영화가, '요금'에서는 3,000원이, '이용기기'에서는 텔레비전이 가장 높은 효용을 준다고 답했다. 최근에 전통적인 창구화 전략과는 달리 홀드백이 무시되기도 하고 극장보다 높은 요금이 부과되기도 하는 VOD 시장이 등장했지만, 이용자들은 여전히 저렴한 요금에 민감하게 반응했고, 오히려 최근성을 상대적으로 덜 중요하게 고려했다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.665-673
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• 2014

우리나라는 미국 영화에 맞서 자국 영화시장이 활성화되어있고 영화 산업이 꾸준히 성장을 하고 있는 소수의 국가지만 영화 제작의 실무를 담당하고 있는 Production 스태프 대부분이 물가 상승률과 최저임금에도 미치지 못하는 임금을 받는 비정규직이며 기회가 닿는다면 영화 제작 현장을 떠나려 하는 탈 현장의 분위기가 퍼져있다. 본 연구에서는 탈 현장의 원인이 열악한 근로환경뿐만 아니라 Production 스태프의 영화산업 입문과정과 영화제작 참여에서 발생하는 근로성과 노동에 대한 인식 차이에 기인하고 있음을 밝히며 탈 현장 요소의 개선을 위해 스태프의 전공 대다수를 차지하는 영화 영상 관련 학과에서 영화를 예술적 관점으로만 접근하는 현행 교육과정에 대한 개편을 선행하여 잠재적 Production 스태프에게 영화 제작 참여에 따른 근로의 개념을 확립시키고 인식 전환을 가져옴으로써 스태프의 근로성과 근로자로서의 인식을 확립하여야 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권4호
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• pp.298-305
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• 2009

협력적 여과 시스템은 내용 기반 여과 시스템과는 대조적으로 아이템에 대한 정보를 반영하지 않으며, 또한 사용자가 자신의 흥미에 대한 정보를 제공하지 않았을 경우 추천을 할 수 없다는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 협력적 여과 시스템의 단점을 해결하기 위하여 연관 아이템 트리를 이용한 추천 에이전트를 제안한다. 제안된 방법은 벡터 공간 모델과 K-means 알고리즘을 이용하여 사용자를 군집시킨 후 그룹의 대표 평가값을 추출한다. 다음으로, 군집된 그룹별로 아이템간의 상호정보량을 계산하여 아이템간의 연관도를 파악하며, 이를 기반으로 연관 아이템 트리를 생성한다. 이와 같이 생성한 각 그룹의 연관 아이템 트리와 그룹의 대표 평가값을 이용하여 새로운 사용자에게 아이템을 추천한다. 제안된 추천 에이전트는 사용자 정보와 아이템 정보를 병합하여 새로운 사용자에게 아이템을 추천하며, 아이템간의 유사도를 계산하기 위하여 상호정보량을 사용하고 이를 기반으로 연관 아이템 트리를 생성함으로써 초기에 아이템에 대하여 평가한 정보가 부족한 사용자에게 정확도가 높은 아이템을 추천할 수 있다는 장점을 갖는다. 제안된 방법은 MovieLens 추천 시스템의 데이터 집합을 사용하여 기존의 방법과 비교하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.65-73
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• 2020

바이럴 영상광고는 광고 및 영화산업에서 특정제품이나 개봉전 영화에 대한 사전 홍보 목적으로 활용되고 있으며, 투자 대비 많은 효과를 내고 있다. 향후 발전 방향을 예측해 보려면 바이럴 영상 인식에 대한 분석이 필요하다. 이에 본 연구는 광고나 영화를 가장 많이 접하는 연령층인 20대 대학생 118명에 대한 바이럴 영상 설문조사를 하였다. 이를 통해 바이럴 영상에 대한 인지 여부, 기억에 남는 바이럴 영상, 만족도, 메시지 전파여부, 전파 방식, 바이럴 영상에 대한 긍정도, 향후 발전 예상, 희망하는 바이럴 영상 유형 등에 대한 설문을 실시하였다. 이 결과 바이럴 영상 인지도는 16.7%로 나타났고, 가장 기억에 남는 바이럴 영상으로 "겨울왕국" 영화의 "Let it Go" 영상이 설문조사 결과 69.1%로 나타났다. 바이럴 영상에 대한 만족도는 31.2%로 높지 않았으며, 바이럴영상을 시청한 후 타인에게 메시지를 전달한 경우는 73.5%로 높게 나타났다. 바이럴 영상에 대한 부정적 의견은 13.7%로 낮게 나타났으며, 바이럴 영상 분야가 64.5%는 "발전할 것이다"라고 답하였고, 6.7%는 "발전하지 못할 것이다"라고 답하였다.

• 복식문화연구
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• 제15권1호
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• pp.13-24
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• 2007

This study measured the communication effect on the setting types and the exposure times to perform the effective PPL strategies. By the setting types(on-set and creative) and exposure times(short and long), 308 female older than 20 were divided into 4 experimental groups. Each groups were exposed to the edited movies and required to answer the questionaire. The data were analysed by SPSS 12.0 using Chi-Square, One-Way ANOVA and Duncan test. The results are as follows. First, in cognitive dimension, the on-set type and long exposure group showed the higher recognition and recall. Second, in emotional dimension, the signigicant difference was found in one brand(Kappa) of two which were used in the experiment. In this case, the on-set type and long exposure group showed the positive attitude toward the brand. Third, in behavioral dimension, there were no difference among the groups. The implications based on this results are as follows. First, when implementing of PPL the fashion brands in movies, the on-set type and long exposure would be the most effective method. Second, implementing IMC(Integrated Marketing Communication) linked to the PPL strategy can be more effective. In contrast to the other product categories, it is hard to recognize the brand of fashion goods if the logo or the brand name is not exposed directly. Therefore Combining other communication strategies such as press release simultaneously will birng the more effective result of PPL in the movie.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.59-67
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• 2013

본 논문에서는 협업 필터링의 선호도 예측 정확성의 저하를 초래하는 전통적 문제점 중 하나인 데이터 희소성 문제에 강인한 잠재적 속성 선호도 기반 협업 필터링 방법(Latent Attribute Rating-based Collaborative Filtering, LAR_CF)을 제안한다. 기존의 협업 필터링은 객체의 유사성을 판단하기 위한 특징벡터로써 사용자가 명시적으로 평가한 선호도만을 이용하며, 해당 문제 개선을 위해 속성을 사용하는 연구들은 범용적으로 사용하기 어려웠다. 이웃 기반 필터링에 근본을 두는 LAR_CF는 기존의 명시적 선호도와 함께 유사도 평가의 대상이 되는 두 객체의 고유한 속성을 특징벡터로 삼기 때문에 명시적 선호도의 수가 적어서 발생하는 데이터 희소성 문제를 개선하여 선호도 예측 정확도를 향상시키며, 속성의 종류에 구애받지 않고 손쉽게 적용할 수 있는 장점을 가진다. LAR_CF의 유효성 평가를 위해서 MovieLens 100k 데이터세트 및 해당 데이터세트에 사용된 속성정보를 활용하여 일반적 성능 실험과 인공적 데이터 희소성 실험에서 선호도 예측 정확도를 평가한 결과, 제안하는 방법이 데이터 희소 조건에서 선호도 예측 정확도를 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.49-56
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• 2012

본 논문은 얼굴 검출을 이용한 숏의 유형을 판단하는 방법론을 제시한다. 클로즈 업 숏이나 미디엄 숏, 롱 숏과 같은 숏의 유형은 영화의 서사 구조를 파악하는 주요한 단서이다. 클로즈 업을 통해 감독은 등장인물의 감정 상태를 묘사하고 롱 숏을 통해 인물이 처한 상황이나 배경을 묘사하게 된다. 인물의 심리나 감정의 변화, 인물이 처한 상황을 묘사하는 숏의 여러 유형은 인물과 카메라의 거리에 의해 결정된다. 따라서 화면에 등장하는 인물의 얼굴 크기를 알아내어 숏의 유형을 판단할 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 얼굴 검출을 통해 숏의 유형을 감지하는 방법론을 제시하고 시스템으로 구현하여 성능을 평가한다. 평가실험에서 클로즈 업 숏과 미디엄 숏의 감지 성능은 95%와 90%로 비교적 높게 나타났지만 얼굴의 윤곽이 불분명한 롱 숏의 경우 53.3%로 측정되었다.