• 융합보안논문지
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• 제22권4호
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• pp.119-127
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• 2022

영화정보 프로그램은 신뢰를 바탕으로 영화의 간접적 경험을 제공함으로써 시청자의 영화관람 의사에 긍정적인 영향을 미친다. 이와 같은 영화정보 프로그램의 효용성을 극대화하기 위해 영화정보 프로그램에 소개되는 영화의 부가정보를 제공하는 데이터서비스가 연구되었는데, 데이터서비스가 하나의 영화정보 프로그램에 한정되는 한계로 인해 여러 개의 영화정보 프로그램을 송출하는 종합유선방송사나 위성방송사의 현실적 환경에 적용하기에 어려움이 있다. 이에 본 연구는 하나의 영화정보 프로그램에 한정된 기존 연구를 여러 개의 영화정보 프로그램의 부가정보를 제공할 수 있도록 확장하였다. 구체적으로, 방송사가 송출하는 여러 영화정보 프로그램들의 개수와 섹션 구성 정보, 섹션별 부가정보를 정의하고, 이 정보를 영화정보 프로그램들의 방송 시간대가 서로 다르다는 성질을 반영하여 증대된 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 DVB-SI 기반 부가정보 전송 방법을 설계하였다. 본 연구는, 현실적으로 여러 개의 영화정보 프로그램을 송출하는 방송사 환경에서 운영될 수 있는 데이터서비스의 가능성을 제시한다는 점에서 의의가 있다.

• 융합보안논문지
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• 제22권2호
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• pp.91-98
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• 2022

영화는 경험이 중요한 문화 상품의 성격을 갖고 있기 때문에 전문적인 영화정보 프로그램을 통해 영화의 간접적 경험을 제공함으로써 시청자를 영화 관객으로 전환하기 위한 홍보 전략을 사용하고 있다. 이처럼 영화정보 프로그램이 시청자들의 영화관람 의도를 높이는 전략적 홍보 매체임을 고려할 때, 영화정보 프로그램과 연동되어 시청자에게 유용한 부가정보를 제공하는 데이터서비스에 관한 연구는 의미가 있다. 이에 본 연구는 영화정보 프로그램 연동형 데이터서비스 개발에 있어서 핵심 연구 주제인 영화정보 프로그램의 부가정보를 정의하고 부가정보를 데이터서비스로 제공하기 위한 디지털방송 국제표준 DVB-SI 기반의 부가정보 전송 방법을 고안하였고, 이를 바탕으로 KBS의 <영화가 좋다> 프로그램의 데이터서비스 프로토타입을 구현하였다. 본 연구는 데이터서비스의 응용 분야를 영화정보 프로그램으로 확장하며 COVID-19 사태로 심각한 타격을 받은 영화산업에 새로운 홍보 전략을 제시한다는 점에서 의의가 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.19-29
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• 2016

This paper suggests a method to refine a massive collective intelligence data, and visualize with multilevel sentiment network, in order to understand information in an intuitive and semantic way. For this study, we first calculated a frequency of sentiment words from each movie review. Second, we designed a Heatmap visualization to effectively discover the main emotions on each online movie review. Third, we formed a Sentiment-Movie Network combining the MDS Map and Social Network in order to fix the movie network topology, while creating a network graph to enable the clustering of similar nodes. Finally, we evaluated our progress to verify if it is actually helpful to improve user cognition for multilevel analysis experience compared to the existing network system, thus concluded that our method provides improved user experience in terms of cognition, being appropriate as an alternative method for semantic understanding.

• 아태비즈니스연구
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• 제12권3호
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• pp.51-69
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• 2021

Purpose - Based on literature studies of movie reviews and movie ratings, this study raised two research questions on the contents of online word of mouth and the number of movie screens as mediator variables. Research question 1 wanted to figure out which topics of word groups had a positive or negative impact on movie ratings. Research question 2 tried to identify the role of the number of movie screens between movie ratings and box office outcomes. Design/methodology/approach - Through R program, this study collected about 82,000 movie reviews and movie ratings posted on Naver's movie website to examine the role of online word of mouths and movie screen counts in 10 movies that were considered commercially unsuccessful with fewer than 2 million viewers despite securing about 1,000 movie screens. To confirm research question 1, topic modeling, a text mining technique, was conducted on movie reviews. In addition, this study linked the movie ratings posted on Naver with information of KOBIS by date, to identify the research question 2. Findings - Through topic modeling, 5 topics were identified. Topics found in this study were largely organized into two groups, the content of the movie (topic 1, 2, 3) and the evaluation of the movie (topics 4, 5). When analyzing the relationship between movie reviews and movie ratings with 5 mediators identified in topic modeling to probe research question 1, the topic word groups related to topic 2, 3 and 5 appeared having a negative effect on the netizen's movie ratings. In addition, by connecting two secondary data by date, analysis for research question 2 was implemented. The outcomes showed that the causal relationship between movie ratings and audience numbers was mediated by the number of movie screens. Research implications or Originality - The results suggested that the information presented in text format was harder to quantify than the information provided in scores, but if content information could be digitalized through text mining techniques, it could become variable and be analyzed to identify causality with other variables. The outcomes in research question 2 showed that movie ratings had a direct impact on the number of viewers, but also had indirect effects through changes in the number of movie screens. An interesting point is that the direct effect of movie ratings on the number of viewers is found in most American films released in Korea.

• 통합자연과학논문집
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• 제14권4호
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• pp.183-188
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• 2021

Collaborative filtering is one of the commonly used methods in the web recommendation system. Numerous researches on the collaborative filtering proposed the numbers of measures for enhancing the accuracy. This study suggests the movie recommendation system applied with Word2Vec and ensemble convolutional neural networks. First, user sentences and movie sentences are made from the user, movie, and rating information. Then, the user sentences and movie sentences are input into Word2Vec to figure out the user vector and movie vector. The user vector is input on the user convolutional model while the movie vector is input on the movie convolutional model. These user and movie convolutional models are connected to the fully-connected neural network model. Ultimately, the output layer of the fully-connected neural network model outputs the forecasts for user, movie, and rating. The test result showed that the system proposed in this study showed higher accuracy than the conventional cooperative filtering system and Word2Vec and deep neural network-based system suggested in the similar researches. The Word2Vec and deep neural network-based recommendation system is expected to help in enhancing the satisfaction while considering about the characteristics of users.

• Applied Microscopy
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• 제40권1호
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• pp.47-51
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• 2010

The capability of real-time observation in TEM is quite useful to study dynamic phenomena of materials in a certain variable ambience. In performing the experiment, the choice of video recording program is an important factor to obtain high quality of movie streaming. Window Movie Maker (WMM) is generally recommended as a default video recording program if one uses "DV Capture" function in DigitalMicrograph$^{TM}$ (DM) software. However, the image quality does not often satisfy the condition for high-resolution microscopic analysis since the severe information loss in the final result occurs during the conversion process. As a good candidate to overcome this problem, Virtual-Dub is highly recommended since the information loss can be minimized through the streaming process. In this report, we demonstrated how useful VirtualDub works in a high-resolution movie recording. Quantitative comparison of the information quality between the images recorded by each software, WMM and VirtualDub, was carried out based on histogram analysis. As a result, the image recorded by VirtualDub was improved ~13% in brightness and ~122% in contrast compared with the image obtained by WMM at the same imaging condition. Remarkably, the gray gradation (meaning an amount of information) becomes wider up to ~115% than that of the WMM result.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제7권2호
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• pp.141-146
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• 2020

Cine-Hangeul is a program that can predict the running time of a movie based on the screenplay before production. This paper seeks to verify the prediction reporting function of Cine-Hangeul, which is the standard Korean screenplay format. Moreover, this paper presents a method to increase the accuracy of the Cine-Hangeul reporting function. The objective of this paper is to offer a correction method based on scientific evidence because the current Cine-Hangeul reporting function has many errors. The verification process for five scenarios and movies confirmed that the default setting value of Cine- Hangeul's screening time prediction reporting was many errors. Cine-Hangeul analyzes the amount of textual information to predict the time of the scene and the time of the dialogue and helps predict the total time of the movie. Therefore, if a certain amount of text information is not available, the accuracy is unreliable. The current Cine-Hangeul prediction report confirms that the efficiency is high when the scenario volume is about 90 to 100 pages. As a result, prediction of screening time by Cine-Hangeul, a Korean scenario standard format program, confirmed the verification that it could secure the same level of reliability as the actual screening time by correcting the reporting settings. This verification also affirms that when applying about 50 percent of the basic set of screening time reporting, it is almost identical to the screening time.

• 정보교육학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.471-482
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• 2007

최근 UCC(User-created content)는 연예, 스포츠 등의 분야에서 많이 생성되어 공유되고 있지만 그 생명주기(life cycle)는 매우 짧고 이를 교육이나 학습에 활용하는 경우는 거의 드문 상황이다. 따라서 본 연구에서는 UCC 중에서 특히 창작 동영상을 활용하여 원격 교육에 적용하는 방법을 제안한다. 교사는 자신이 제작한 동영상을 원격 교육 시스템에 탑재하여 학생들로 하여금 자기 주도적 학습을 할 수 있도록 지원하며 학생들은 직접 만든 동영상으로 교사에게 지속적인 피드백을 받고 최종 평가를 받는다. 본 연구에서는 모형으로 원격 교육 시스템을 구현하고 초등학교 특기 계발교육 중 단소 실기 과목을 선정하여 원격 교육을 수행하였다. 원격 교육 후의 설문에서 학생들은 우선 단소 실기 능력이 향상되고 학습 및 평가 방법에 만족하는 것으로 나타났으며 단소 실기 능력 향상 이외에도 카메라/캠코더 조작기술 및 컴퓨터 활용 능력이 향상되었다고 응답하였다. 또한 동영상을 친구들 혹은 부모님과 함께 제작하고 많은 시간을 함께 보내면서 대부분의 학생들이 이전보다 관계가 더 좋아진 것으로 나타났다.

• 한국항행학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.791-799
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• 2010

본 논문에서는 높은 정확도를 요구하는 육상교통분야에 활용할 수 있는 통합항법 알고리즘을 설계하고 차선이탈경보를 위한 모니터링 프로그램을 개발하였다. 차선이탈경보를 위해서는 차선 구분이 가능한 정확도 높은 위치정보가 필요하므로 GPS와 DR기반의 위치정보를 융합한 위치결정 알고리즘을 설계하였다. 설계한 통합항법 알고리즘의 검증을 위해서 실제 차량을 이용하여 데이터를 수집하고, 후처리한 결과를 모니터링 프로그램으로 확인하였다. 모니터링 프로그램은 주행동영상과 항공사진을 통해서 차로유지 및 차선이탈 유무를 확인할 수 있도록 제작하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.537-542
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• 2021

스마트 TV는 인터넷을 기반으로 기존의 TV에 비해 다양한 서비스와 정보를 제공하고 있다. 보다 개인화된 서비스나 정보를 제공하기 위해서는 사용자의 시청 패턴을 분석하고 이를 기반으로 맞춤형 서비스나 정보를 제공해야한다. 제안하는 시스템은 사용자의 TV 시청 패턴을 입력받고 이를 분석하여 사용자에게 맞춤형 정보로써 TV 프로그램이나 영화를 추천한다. 이를 위해 전처리기와 딥러닝(deep learning) 모델로 시스템을 구성하였다. 전처리기는 사용자가 시청한 TV 프로그램의 이름과 해당 TV 프로그램을 시청한 날짜, 시청한 시간 등을 입력하면 이를 정제한다. 그리고 정제된 데이터를 다중속성 LSTM 모델이 학습하고 예측을 수행하게 된다. 제안하는 시스템은 사용자에게 맞춤형 정보를 제공하는 시스템으로써 기존의 IoT 기술과 딥러닝 기술을 융합한 디지털 컨버전스(convergence)의 선도 기술이 될 것으로 사료된다.