이단계 군집분석을 활용한 유튜브 스포츠 콘텐츠 특성분석: 유튜브 스포츠 채널 빅데이터를 중심으로

김종호 ( Kim Jongho ),김기한 ( Kim Kihan ) 한국체육학회 2021 한국체육학회지 Vol.60 No.3

본 연구는 이단계 군집분석을 이용하여 유튜브 스포츠 콘텐츠의 유형을 분류하고, 분류된 각각의 유형별 영상의 특성을 분석하는데 있다. 이를 통해 유튜브 플랫폼이라는 새로운 미디어 환경에서의 스포츠 콘텐츠 상품의 특성을 파악하여 시장전략에 필요한 정보를 제공하고자 하였다. 이와 같은 연구의 목적을 달성하기 위해 유튜브 플랫폼 상에서 활동하는 124개의 주요 스포츠 관련 채널을 선정한 후, 해당 채널에 게시된 89,912개의 콘텐츠와 콘텐츠에 형성된 웹 데이터(Web data)를 웹 크롤링(Crawling) 기술과 데이터 마이닝 API(Data ming API), 내용분석(Contents analysis) 등을 활용하여 분석 자료로 수집하였다. 수집된 자료는 3가지 기준변수(스포츠 종목 유형, 콘텐츠 기능, 썸네일 형태)를 활용한 이단계 군집분석에 의해 5가지 유형의 군집으로 분류되었고, 이후 분류된 군집은 ‘영상 기계적 형식(Format)’, ‘성과지표’, ‘영상 접근 용이성’, ‘게시자 속성’과 같은 콘텐츠 특성 변수들을 활용해 특성이 분석되었다. 분석 결과 콘텐츠 군집은 ‘영역경쟁 스포츠-오락형 콘텐츠’, ‘필드경쟁 스포츠-사회형 콘텐츠’, ‘영역경쟁 스포츠-분석형 콘텐츠’, ‘기록경쟁스포츠-분석형 콘텐츠’, ‘투쟁 및 단련 스포츠-레슨형 콘텐츠’의 5개 군집으로 분류되었고, 각각의 콘텐츠 특성 변인에 따라 군집들이 차이를 보이는 것으로 파악되었다. 이와 같은 결과를 토대로 본 연구에서는 유튜브에 게시된 스포츠 콘텐츠들의 유형을 구분하고, 각각의 콘텐츠 유형들의 주요한 특성을 파악하여 새로운 스포츠 미디어 시장에 대한 이론적·실무적 시사점에 대해 논의하였다. The purpose of current study is to classify the types of YouTube sports content using a two-step cluster analysis, and to analyze the characteristics of each classified type of YouTube sports contents. Through this, we tried to provide necessary information for market strategy by understanding the characteristics of sports content products in a new media environment especially on YouTube platform. To achieve this purpose, 124 major sports-related channels active on the YouTube platform were selected. 89,912 contents posted on the selected channel and web data formed on the contents were collected as analysis data using web crawling technology, data mining API, and contents analysis. The collected data were classified into five types of clusters by a two-step cluster analysis using three standard variables(sport type, content function, and thumbnail format), and the clusters classified afterwards were ‘video Mechanical Format’, ‘Performance Indicator’, ‘Easy to access video’, and ‘Creator property’ were used to analyze the characteristics of the contents. As a result of the analysis, the content cluster was classified into 5 clusters(area competitive sports-entertainment type contents, field competitive sports-social type contents, area competitive sports-analysis type contents, recorded competitive sports-analysis type contents, combat and training sports- lesson conets). And it was found that the clusters showed differences according to each content characteristic variable. Based on these results, the types of sports contents posted on YouTube were classified, the main characteristics of each type of contents were identified, and theoretical and practical implications for the new sports media market were discussed.

지능형 온라인 뉴스 추천시스템 개발을 위한 체계적 속성간 상대적 중요성 분석: PWYW 지불모델을 중심으로

이형주,정누리,양성병 한국지능정보시스템학회 2018 지능정보연구 Vol.24 No.1

Mobile devices have become an important channel for news content usage in our daily life. However, online news content readers' resistance to online news monetization is more serious than other digital content businesses, such as webtoons, music sources, videos, and games. Since major portal sites distribute online news content free of charge to increase their traffics, customers have been accustomed to free news content; hence this makes online news providers more difficult to switch their policies on business models (i.e., monetization policy). As a result, most online news providers are highly dependent on the advertising business model, which can lead to increasing number of false, exaggerated, or sensational advertisements inside the news website to maximize their advertising revenue. To reduce this advertising dependencies, many online news providers had attempted to switch their ‘free’ readers to ‘paid’ users, but most of them failed. However, recently, some online news media have been successfully applying the Pay-What-You-Want (PWYW) payment model, which allows readers to voluntarily pay fees for their favorite news content. These successful cases shed some lights to the managers of online news content provider regarding that the PWYW model can serve as an alternative business model. In this study, therefore, we collected 379 online news articles from Ohmynews.com that has been successfully employing the PWYW model, and analyzed the comparative importance of systematic attributes of online news content on readers’ voluntary payment. More specifically, we derived the six systematic attributes (i.e., Type of Article Title, Image Stimulation, Article Readability, Article Type, Dominant Emotion, and Article-Image Similarity) and three or four levels within each attribute based on previous studies. Then, we conducted content analysis to measure five attributes except Article Readability attribute, measured by Flesch readability score. Before conducting main content analysis, the face reliabilities of chosen attributes were measured by three doctoral level researchers with 37 sample articles, and inter-coder reliabilities of the three coders were verified. Then, the main content analysis was conducted for two months from March 2017 with 379 online news articles. All 379 articles were reviewed by the same three coders, and 65 articles that showed inconsistency among coders were excluded before employing conjoint analysis. Finally, we examined the comparative importance of those six systematic attributes (Study 1), and levels within each of the six attributes (Study 2) through conjoint analysis with 314 online news articles. From the results of conjoint analysis, we found that Article Readability, Article-Image Similarity, and Type of Article Title are the most significant factors affecting online news readers’ voluntary payment. First, it can be interpreted that if the level of readability of an online news article is in line with the readers’ level of readership, the readers will voluntarily pay more. Second, the similarity between the content of the article and the image within it enables the readers to increase the information acceptance and to transmit the message of the article more effectively. Third, readers expect that the article title would reveal the content of the article, and the expectation influences the understanding and satisfaction of the article. Therefore, it is necessary to write an article with an appropriate readability level, and use images and title well matched with the content to make readers voluntarily pay more. We also examined the comparative importance of levels within each attribute in more details. Based on findings of two studies, two major and nine minor propositions are suggested for future empirical research. This study has academic implications in that it is one of the first studies applying both content analysis and conjoint analysis together to examine readers’... 최근 웹툰, 음원, 동영상, 게임, 교육, 앱 등 많은 콘텐츠 기업에서 콘텐츠 유료화 정책을 추진하고 있으나, 무료 콘텐츠에 익숙한 독자들의 문화적 관성이 온라인 콘텐츠의 유료화 전환에 많은 어려움을 주고 있다. 특히온라인 뉴스 콘텐츠는 포털 사이트를 통해 무료로 배포되고 있어 유료화에 대한 독자들의 거부감이 다른 온라인 콘텐츠 보다 더욱 심한 실정이다. 이러한 문제 해결을 위해 학계 및 산업계에서 온라인 콘텐츠의 유료화 방안에 대한 연구가 다양한 차원에서 진행되었다. 최근에는 일부 온라인 뉴스 매체를 중심으로 독자들이 자발적으로 마음에 드는 뉴스 콘텐츠에 대해 원하는 만큼의 구독료를 지불하게 하는 Pay-What-You-Want (PWYW) 지불모델을 적용하는 시도가 이뤄지고 있다. 이에 본 연구는 PWYW 모델의 성공적인 정착을 위한 선결요인으로독자의 자발적 독자구독료 지불행위에 영향을 미치는 온라인 뉴스 콘텐츠의 체계적 속성을 도출하고, 각 속성및 하위 속성의 상대적 중요도를 비교 분석하였다. 좀 더 구체적으로, 선행연구 분석을 통해 기사제목 유형, 기사 이미지 자극성, 기사 가독성, 기사 유형, 기사 지배적 정서, 기사 내용-이미지 유사성 등 총 여섯 가지의 온라인 뉴스 콘텐츠의 체계적 속성을 도출하였으며, 내용분석(content analysis)을 통해 각 기사의 속성값을 측정하고이를 기반으로 컨조인트 분석(conjoint analysis)을 실시하여 속성 간 상대적 중요도를 계산 및 검증하였다. PWYW 모델이 적용된 온라인 뉴스 콘텐츠 379개에 대한 컨조인트 분석 결과, 기사 가독성, 기사 내용-이미지유사성, 기사제목 유형 등의 순으로 자발적 독자구독료에 큰 영향을 주는 것으로 분석된 반면, 기사 유형, 기사지배적 정서, 기사 이미지 자극성 등은 상대적으로 낮은 중요도를 보이는 것으로 조사되었다. 본 연구는 내용분석과 컨조인트 분석을 동시에 실시하여 온라인 뉴스 콘텐츠에 대한 자발적 지불의도에 영향을 미치는 체계적요인을 도출하고, 그 상대적 중요도까지 살펴보았다는 점에서 학술적 의의가 있으며, 온라인 뉴스 콘텐츠 제작자 및 사이트 운영자들로 하여금 독자들의 자발적 지불을 유도할 수 있는 가이드라인을 제시하였다는 점에서그 실무적 의의가 있다.

A quality requirement analysis method using content analysis of SNS

( Tae-woo Kim ),( Dong-hyun Baek ) 한국품질경영학회 2015 한국품질경영학회 학술대회 Vol.2015 No.2

Purpose: As the number of social networking services (SNS) users rapidly increases due to the development of mobile technologies, SNS have become major communication channels for products and services. Because SNS users are posting their opinions of products and services, SNS can be used to identify specific requirements for products and services from a consumer perspective. In other words, user requirements for products and services can be acquired by analyzing the contents of SNS. Thus, this paper presents a quality requirement analysis method using content analysis and a content analysis information system. Methodology/Approach: This study proposes a requirement analysis method with six steps that include "collecting SNS data," "selecting functional keywords," and "analyzing SNS contents." As content analysis is difficult and time consuming, an SNS content analysis information system is developed to more quickly analyze the contents of SNS. The requirement analysis method is applied to the Sam sung Galaxy S2 and Apple iPhone 4 to analyze and compare user requirements. Finally, this study compares the results of the requirement analysis method with that of the Kano survey to examine the consistency between them. Findings: Using the proposed requirement analysis method, this study compares essential functions of and consumer emotions toward the target products by analyzing frequently used keywords in SNS. The results show that smart phone users have different interests in the functions between two products and different reactions to special features even though the manufacturers emphasize all these features. Comparison of SNS content analysis and the Kano model survey shows that the results are similar to each other. Thus, using SNS opinions is an efficient and effective way to analyze user requirements without using survey methods. Research Limitation/implication: A limitation of this paper is its lack of examples. However, future study will aim to enhance the potential of the proposed method. Originality/Value of paper: Using the proposed method, smart phone manufacturers can obtain information about user demands and complaints regarding smart phone functions. Based on these findings, the gap between manufacturer and user opinions can be reduced to better reflect user requirements in smart phone development.

지역마케팅 콘텐츠의 사용자 반응패턴과 품질특성에 관한 탐색적 분석: 지방자치단체가 운영하는 SNS를 중심으로

정연수 ( Jeong Yeon-su ),정대율 ( Jeong Dae-yul ) 한국정보시스템학회 2017 情報시스템硏究 Vol.26 No.4

Purpose The purpose of this study is to explore the pattern of user response and it's duration time through social media content response analysis. We also analyze the characteristics of content quality factors which are associate with the user response pattern. The analysis results will provide some implications to develop strategies and schematic plans for the operator of regional marketing on the SNS. Design/methodology/approach This study used mixed methods to verify the effects and responses of social media contents on the users who have concerns about regional events such as local festival, cultural events, and city tours etc. Big data analysis was conducted with the quantitative data from regional government SNSs. The data was collected through web crawling in order to analyze the social media contents. We especially analyzed the contents duration time and peak level time. This study also analyzed the characteristics of contents quality factors using expert evaluation data on the social media contents. Finally, we verify the relationship between the contents quality factors and user response types by cross correlation analysis. Findings According to the big data analysis, we could find some content life cycle which can be explained through empirical distribution with peak time pattern and left skewed long tail. The user response patterns are dependent on time and contents quality. In addition, this study confirms that the level of quality of social media content is closely relate to user interaction and response pattern. As a result of the contents response pattern analysis, it is necessary to develop high quality contents design strategy and content posting and propagation tactics. The SNS operators need to develop high quality contents using rich-media technology and active response contents that induce opinion leader on the SNS.

지역 설화의 콘텐츠 개발 방안 연구 - 퍼스의 3항성 범주 모델을 활용한 <곰나루 설화> 분석과 개발

오세정 ( Oh Se-jeong ),윤인선 ( Yoon In-sun ) 한국기호학회 2022 기호학연구 Vol.70 No.-

오늘날 지역 설화, 즉 전설은 지역민의 삶·사유·문화·역사가 응축된, 지역의 정체성을 담지한 주요 문화 자산으로 인정받고 있다. 지역의 문화 산업과 관련된 각종 콘텐츠 개발에 있어서 전설은 스토리텔링의 원천 자료이자 모티프나 배경이 되며, 개발의 논리를 제공하는 주요 근거가 되고 있다. 지역 설화를 토대로 한 콘텐츠 개발이 활성화되고 있지만 정작 중요한 개발 방안이나 방향에 대한 심화되고 체계적인 논의는 제대로 이루어지지 못하고 있다. 개발의 원천인 설화에 대한 분석 방법과 설화를 토대로 콘텐츠의 개발 방법이 상호 유기적이며 통합된 체계를 이루어야 할 것이다. 본 논의에서는 지역 설화 텍스트의 분석과 설화의 콘텐츠 개발에 대한 통합적이고 체계적인 모델을 구상하기 위해 퍼스의 3항성 범주 모델을 활용하였다. 3항성 범주를 활용한 서사 분석 틀을 충청도의 대표적 지역 설화라 할 수 있는 <곰나루 설화>에 적용하여 분석하고, 분석 틀을 연계·확장하여 콘텐츠 개발 방안을 기획하였다. 퍼스의 3항성 범주 모델은 세계와 인간 사고방식을 이해하기 위한 보편 범주로 어떤 대상의 존재 자체, 관계성, 법칙성을 파악할 수 있는 좋은 도구가 된다. 1차 분석은 전설 서사의 형식적 특성을 파악하고, 2차 분석은 전설 서사와 지시 대상과의 관계를 파악하고, 3차 분석은 1차 분석과 2차 분석을 결합하여 종합적 의미를 파악하는 것이다. 이러한 분석은 전설의 서사 텍스트 분석에 그치는 것이 아니라 콘텐츠 개발의 체계적 방안으로 확장될 수 있다. 즉 1차성 분석을 토대로 설화의 스토리텔링 차원에서의 개발 방안을 탐색하고, 2차성 분석을 토대로 전설의 지시 대상 차원에서의 개발 방안을 탐색하고, 3차성 분석을 토대로 전설의 의미와 해석 차원에서의 개발 방안을 탐색하는 것이다. 이 같은 설화 분석과 개발의 통합적 방법은 개별 사례 연구의 한계를 벗어나 다양한 사례에 적용할 수 있는 실천적인 개발 모델이 될 것으로 기대한다. Today, local folktales, legends are recognized as major cultural assets that hold the identity of the region, condensing the lives, thoughts, culture, and history of the local people. In the development of various contents related to the local cultural industry, legends are the source of storytelling, motifs and backgrounds, and are the main basis for providing the logic of development. Although contents development based on local folktales are being promoted, in-depth and systematic discussions on important development plans or directions are not being properly conducted. Based on the analysis method of the folktale, which is the source of development, and the content development method should form a mutually organic and integrated system. In this paper, Peirce’s triadic category model was used to devise an integrated and systematic model for analysis of local folktale text and content development of folktale. The narrative analysis framework using the triadic category was applied and analyzed to < folktale of Gomnaru >, a representative regional story of Chungcheong-do, and a content development plan was planned by linking and expanding the analysis framework. Peirce’s triadic category model is a universal category for understanding the world and human way of thinking, and it is a good tool to understand the existence, relationship, and law of an object. The first analysis is to identifies the formal characteristics of the legend narrative, the second analysis is to identifies the relationship between the legend narrative and the referent, and the third analysis is to identifies the comprehensive meaning by combining the first analysis and the second analysis. This analysis is not limited to analyzing the narrative text of the legend, but can be extended to a systematic method of content development. In other words, the development plan at the storytelling level of the legend is explored based on the primary analysis, the development plan at the referent level of the legend is explored based on the secondary analysis, and the meaning and interpretation level of the legend is explored based on the tertiary analysis. This integrated method of narrative analysis and development is expected to be a practical development model that can be applied to various cases beyond the limitations of individual case studies.

빅데이터 토픽모델링 및 네트워크 분석을 통한문화콘텐츠학 지식구조 연구

오정심 한국문화관광연구원 2020 문화정책논총 Vol.34 No.2

This paper aims to analyze academic big data in the field of cultural contents studies using topic modeling and text network analysis and explore the research trends and knowledge system. To achieve concrete results, the research was conducted with following goals: first, to determine the important central theme in the research of cultural contents studies; second, to outline the major topics in the field of cultural contents studies; third, to explain how major topics and subjects have changed in the field of cultural contents studies and what their characteristics are; and fourth, how the result of the analysis is visualized on a network map and what its characteristics are. The research followed four steps—data collection, data refinement, data analysis, and integrating and interpretation. The data were collected between 2000, when the very first paper on cultural contents was published in South Korea, and 2020 from 3,685 academic papers. The collected unstructured data were refined for computer-aided analysis. First, nominal morphemes were extracted using a Korean morpheme analyzer; then, various controlling and TF-IDF analyses were applied. 18,027 words from academic papers have undergone topic modeling and text network analysis with a NetMiner program. Topic modeling is a probabilistic algorithm discovering subjects and topics hidden in a large set of documents, which extracts and classifies documents according to the topic. Text network analysis applies the network theories and analysis methods that developed out of sociology to literature analysis, analyzing the structure of connected words in the text and showing the result in the form of a network map. Recent big data analyses are evolving toward utilizing various optimized analytical techniques to enhance the reliability of the analysis result. Thus, this paper used topic modeling and network analysis to draw a result that is optimal for the purpose of our research. This paper contributes to relevant studies as it uses topic modeling and text network analysis to analyze the big data that have accumulated in the field of cultural contents studies. In addition, it makes a significant contribution as it provides a visualized knowledge map to reveal the relationship of keywords and main topics in the field of cultural contents studies, which leads to the intuitive understanding of abstract contents. 문화콘텐츠학은 2000년대 초반에 등장한 신생학문임에도 빠르게 성장해 왔다. 문화콘텐츠 관련 학술논문 수가 2000년에 100편에 불과했지만, 2020년에 누적 논문 수가 24,935편을 넘어섰다. 하지만 이러한 발전에도 불구하고, ‘문화콘텐츠를 독자적인 학문으로 인정할 수 있는가’라는 문제에 대해 논란이 계속되고 있다. 이러한 논란에 대해 선행연구에서는 문화콘텐츠학의 고유한 연구대상과 연구방법을 확립하지 못했기 때문에 계속되고 있는 것이라고 지적했다. 이러한 배경 아래 본 논문에서는 빅데이터 분석방법을 이용해 문화콘텐츠학의 연구대상 및 지식구조, 연구동향 등을 연구하였다. 2000년부터 2020년 최근까지 약 20년 동안 발간된 KCI학술지 논문 중에서 “문화콘텐츠”로 검색되는 논문 3,685편의 초록 및 서지정보 등을 텍스트네트워크분석과 토픽모델링을 이용해 분석했다. 텍스트네트워크분석을 통해 문화콘텐츠학의 주요 연구대상, 연구분야, 연구체계 등을 도출했으며, 토픽모델링을 통해 3,685편의 논문내용을 40개 토픽으로 요약, 분류하였다. 그리고 분석결과를 종합해 문화콘텐츠학의 주요 연구분야와 주제 분류안을 제시하였다. 주요 연구분야는 크게 ‘문화콘텐츠 활용’, ‘문화콘텐츠 산업’, ‘한국사회와 문화콘텐츠’, ‘문화콘텐츠 장르’, ‘문화콘텐츠 기술’, ‘문화콘텐츠 이론 및 체계’ 등 6개로 구분하였고, 40개 토픽을 각 분야에 맞게 분류하였다. 그리고 분석결과를 바탕으로 ‘문화콘텐츠 활용방법’을 문화콘텐츠학의 주요 연구방법론으로 제시하였다. 문화콘텐츠 활용방법에는 스토리텔링, 문학작품의 창작 소재화, 지역문화관광자원 활용, 정보콘텐츠 활용, 교육과 콘텐츠 활용 등이 있다. 이밖에도 문화콘텐츠 연구동향, 연구자 공동연구협력체계 등을 분석하였다. 본 논문에서 약 20년 동안 문화콘텐츠 분야에 축적되어 있었던 학술 빅데이터를 분석하여 문화콘텐츠학의 주요 연구대상 및 연구방법, 지식구조 등을 도출함으로써 문화콘텐츠의 학문적 체계와 위상을 정립하는 일의 토대를 제공했다는 점에서 연구의의를 찾을 수 있다.

A Longitudinal Assessment of Published Content Analysis Articles From 1996 to 2011

Yoo, Jin Young(유진영),Lee, Wei-Na(웨이나 리) 한국광고홍보학회 2014 광고연구 Vol.0 No.102

내용분석(content analysis)은 다양한 형태의 커뮤니케이션 메시지를 분석하기 위한 방법론으로 널리 이용되어 왔다. 그러나 과학적 연구방법론으로써 내용분석이 어떻게 적용되어 왔는지에 대해 면밀히 검토한 연구는 많지 않다. 본 연구는 16년(1996∼2011) 동안 내용분석이 커뮤니케이션 관련 연구에서 어떻게 적용되어 왔는지, 그 동향과 추세를 분석하는 데 목적을 두고 있다. 내용분석이 사용된 빈도(frequency), 논문의 주제(topic area), 객관적 타당성(objectivity), 조직화(systemization), 표본추출(sampling), 신뢰도(reliability) 등의 변인들을 바탕으로 광고, 매스 커뮤니케이션, 마케팅 분야의 12개 주요 학술지에 출간된 302개의 내용분석 연구 논문들이 분석되었다. 연구 결과에 따르면, 내용분석의 사용은 전반적으로 감소 추세에 있어왔으나, 최근 다방법적 접근(multi-method approach)을 사용한 연구의 증가 추세와 함께 보완적 연구방법론으로써의 역할이 증대되고 있다. 그러나 내용분석이 과학적 연구방법론으로써 인정받기 위해서는 방법론적 기준 및 요구사항들을 더욱 엄격히 준수할 필요가 있는 것으로 나타났다. 또한, 본 연구는 내용분석을 적용함에 있어 광고, 매스 커뮤니케이션, 마케팅 세 분야 간에 유의미한 차이가 있음을 보여준다. Although content analysis has become widely used for evaluating various communication forms, there has been limited number of studies that closely investigated content analysis as a research method. This article examines how the trend of using content analysis as a methodology has changed during the past sixteen years (1996-2011). 302 published content analysis articles from 12 major journals in the fields of mass communication, advertising, and marketing were analyzed in terms of the frequency, topic area, objectivity, systemization, sampling, reliability, media used for data collection, and content focus. Findings of this study demonstrates that (1) while the use of content analysis has decreased, its role as a complementary research method increased in line with the research trend of using multi-method and multi-study; (2) the methodological rigor in applying content analysis has improved although more improvements needs to be made; and (3) there are disciplinary differences in employing content analysis.

대학도서관 유튜브 콘텐츠 내용분석과 이용자 감성반응 분석에 관한 연구

송영,김지현 한국정보관리학회 2023 정보관리학회지 Vol.40 No.1

This study conducted a comprehensive analysis and evaluation of library services using YouTube through content analysis of YouTube content and emotional response analysis of user comments. This study analyzed 2,169 YouTube contents and 6,487 comments of users from 61 university libraries. The results showed that the number of ‘data’ content was the largest among 4 categories, followed by ‘communication’ and ‘education’ content, and ‘promotion’ content. Among the sub-classifications, the number of ‘information services’ contents was the largest. In the analysis of users’ emotional responses to YouTube content, the major categories of users’ emotional responses were ‘data’ content and ‘communication’ content. Most of the user’s emotional responses were positive in all categories of content, and the most frequent user emotional expression was ‘good’. In addition, the vocabulary used in the user’s emotional response was more about the person appearing in the video than the expression of the content of YouTube contents. 이 연구는 국내 대학도서관에서 운영하는 유튜브 콘텐츠에 대한 내용분석과 이용자의 댓글에 대한 감성 반응 분석을 통해 국내 대학도서관들의 유튜브를 활용한 도서관 서비스에 대해 종합적인 분석과 평가를 하였다. 연구 분석대상은 61개 대학도서관의 2,169개 유튜브 콘텐츠와 이용자의 댓글 6,487개였다. 연구결과로 국내 대학도서관의 유튜브 콘텐츠는 대분류 중 ‘자료’ 콘텐츠의 수량이 가장 많고 ‘소통’ 콘텐츠와 ‘교육’ 콘텐츠가 뒤를 이었으며, ‘홍보’ 콘텐츠가 가장 적었다. 소분류 중 ‘정보서비스’ 콘텐츠의 수량이 가장 많았으며 연구지원 서비스를 주된 내용으로 수록하였다. 국내 대학도서관의 유튜브 콘텐츠를 열람한 이용자의 감성 반응에 대한 분석에서 이용자 감성 반응이 가장 높게 나타난 대분류는 ‘자료’ 콘텐츠와 ‘소통’ 콘텐츠였다. 이용자 감성 반응은 모든 범주의 콘텐츠에서 긍정 반응이 대부분이었고 부정 반응은 긍정 반응에 비하여 적었으며, 빈번히 나타난 이용자 감성 표현은 ‘좋다’였다. 또한, 이용자 감성 반응에 사용된 어휘는 유튜브 콘텐츠의 내용에 대한 표현보다 영상에 등장하는 인물에 대한 표현이 많았다. 이용자의 평가는 콘텐츠의 기술적 품질에 관한 것 평가보다 콘텐츠의 내용에 관한 것이 많았다.

스토리 기반의 정보 검색 연구

유은순(Eun-Soon You),박승보(Seung-Bo Park) 한국지능정보시스템학회 2013 지능정보연구 Vol.19 No.4

Video information retrieval has become a very important issue because of the explosive increase in video data from Web content development. Meanwhile, content-based video analysis using visual features has been the main source for video information retrieval and browsing. Content in video can be represented with content-based analysis techniques, which can extract various features from audio-visual data such as frames, shots, colors, texture, or shape. Moreover, similarity between videos can be measured through content-based analysis. However, a movie that is one of typical types of video data is organized by story as well as audio-visual data. This causes a semantic gap between significant information recognized by people and information resulting from content-based analysis, when content-based video analysis using only audio-visual data of low level is applied to information retrieval of movie. The reason for this semantic gap is that the story line for a movie is high level information, with relationships in the content that changes as the movie progresses. Information retrieval related to the story line of a movie cannot be executed by only content-based analysis techniques. A formal model is needed, which can determine relationships among movie contents, or track meaning changes, in order to accurately retrieve the story information. Recently, story-based video analysis techniques have emerged using a social network concept for story information retrieval. These approaches represent a story by using the relationships between characters in a movie, but these approaches have problems. First, they do not express dynamic changes in relationships between characters according to story development. Second, they miss profound information, such as emotions indicating the identities and psychological states of the characters. Emotion is essential to understanding a character’s motivation, conflict, and resolution. Third, they do not take account of events and background that contribute to the story. As a result, this paper reviews the importance and weaknesses of previous video analysis methods ranging from content-based approaches to story analysis based on social network. Also, we suggest necessary elements, such as character, background, and events, based on narrative structures introduced in the literature. We extract characters’ emotional words from the script of the movie Pretty Woman by using the hierarchical attribute of WordNet, which is an extensive English thesaurus. WordNet offers relationships between words (e.g., synonyms, hypernyms, hyponyms, antonyms). We present a method to visualize the emotional pattern of a character over time. Second, a character’s inner nature must be predetermined in order to model a character arc that can depict the character’s growth and development. To this end, we analyze the amount of the characters dialogue in the script and track the character’s inner nature using social network concepts, such as in-degree (incoming links) and out-degree (outgoing links). Additionally, we propose a method that can track a character’s inner nature by tracing indices such as degree, in-degree, and out-degree of the character network in a movie through its progression. Finally, the spatial background where characters meet and where events take place is an important element in the story. We take advantage of the movie script to extracting significant spatial background and suggest a scene map describing spatial arrangements and distances in the movie. Important places where main characters first meet or where they stay during long periods of time can be extracted through this scene map. In view of the aforementioned three elements (character, event, background), we extract a variety of information related to the story and evaluate the performance of the proposed method. We can track story information extracted over time and detect a change in the character’s emotion or inner nature, spatial movement,

비 절건상태 골재의 함수비가 골재입도분석 결과에 미치는 영향

김남호,지형준,양홍석,전순제,Kim, Nam-ho,Ji, Hyeong-jun,Yang, Hong-seok,Jeon, Sun-je 한국실천공학교육학회 2021 실천공학교육논문지 Vol.13 No.3

The aggregate gradation analysis is a study that evaluates the accuracy of a specific purpose for the aggregate gradation analysis results essential for construction-related major education. This study is to evaluate the effect of aggregate moisture content on aggregate gradation analysis. The change in the moisture content of the aggregate stored in the asphalt plant cold bin and stock piles was monitored for one year, and based on the results, a sample of aggregate with different moisture content was produced. The gradation curve for each aggregate sample was analyzed to evaluate the effect of aggregate moisture content on aggregate gradation analysis. As a result of the gradation evaluation, it was confirmed that as the moisture content increased, the particle size error for particles less than 5 mm increased in the gradation analysis of the oven-dried aggregate, and this error increased as the particle size decreased. In addition, for aggregate particles of 5 mm or more, it was confirmed that the error in gradation analysis rapidly decreased due to the increase in the moisture content. An analysis was performed on the effect of the error in gradation analysis on the management of hot-bin aggregates in asphalt plants. As a result of the analysis, it was found that the minimum aggregate size of the first hot-bin in a general asphalt plant was 2.38 mm or more, so the maximum gradation error due to the non oven-dry aggregate was less than 2%. Therefore, it seems possible to use the results of the gradation analysis of cold bin non oven-dry aggregate for quality management of asphalt mixture production. 골재입도시험은 건설관련 전공교육에서 반드시 필요한 골재입도 시험결과에 대한 특정목적의 정확성을 평가하는 연구이다. 본 연구는 골재 함수비가 골재 입도 분석에 미치는 영향을 평가하기 위하여 수행되었다. 아스팔트 플랜트 콜드빈과 야적장에 저장된 골재의 함수비 변화를 1년간 모니터링하여, 그 결과를 기초로 함수비가 다른 골재 샘플을 제작하였다. 각 골재 샘플에 대한 입도 곡선을 분석하여 골재 함수비가 골재 입도 분석에 미치는 영향을 평가하였다. 입도평가결과, 함수비가 높아짐에 따라 오븐 건조 골재의 입도 분석에서 5 mm 이하의 입자에 대한 입자 크기의 오차가 증가하였으며, 이 오차는 입자 크기가 작아질수록 증가함을 확인하였다. 또한 5 mm 이상의 골재 입자에 대해서는 이러한 함수비 증가에 따른 입도 분석의 오차가 급격히 작아지는 것을 확인하였다. 이러한 비 절건 상태의 골재에 대한 입도분석의 오차가 아스팔트 플랜트 내 핫빈 골재 관리에 미치는 영향에 대한 분석을 수행하였다. 분석결과, 일반적인 아스팔트 플랜트에서 첫 번째 핫빈의 최소 골재 크기는 2.38 mm 이상이므로, 비 절건상태 골재로 인한 최대 입도 오차는 2% 미만인 것으로 조사되었다. 따라서 아스팔트 혼합물 생산품질관리를 위하여 콜드빈 비 절건상태 골재의 입도시험 결과를 사용하는 것은 가능해 보인다.