합성곱 신경망 기반 유튜브 동영상 섬네일 스타일 분석

국문 초록 (Abstract)

본 논문은 10 개 장르에 대하여 한국, 미국의 인기 유튜브 영상 4,863 개의 섬네일 이미지를 분석하여, 대표 섬네일 스타일을 도출하고 장르별 국가별 주 사용 스타일을 이해하였다. 사전훈련 된 CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 사용하여 섬네일 이미지의 시각적 특성을 추출하였고, 계층적 클러스터링을 통해 원본 영상과 편집 효과 사용에 따른 5 개의 대표 스타일 유형을 도출해냈다. 또한, 한국과 미국 국가, 그리고 장르에 따라 주로 사용하는 섬네일 스타일이 무엇인지 통계적 분석을 수행하여 유의미한 관계가 있음을 밝혀냈다. 이러한 본 연구의 결과는 국가 별 장르 별로 영상의 섬네일을 디자인 할 때 어떤 요소들을 고려해야 할지를 보여준다.

목차 (Table of Contents)

• 요약문
• 1. 서론
• 2. 관련 연구
• 3. 유튜브 섬네일 데이터셋
• 4. 대표 섬네일 스타일 유형 도출
• 5. 장르 별 선호 섬네일 스타일 비교
• 6. 국가 별 선호 섬네일 스타일 비교
• 7. 결론
• 참고문헌