사용자 추천을 위한 교육용 동영상의 빅데이터 분석 기법 비교

이현섭; 김진덕

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이현섭 (동의대학교) 김진덕 (동의대학교)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제25권 제12호

발행연도: 2021.12

수록면: 1,716 - 1,722 (7page)

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최근 동영상 콘텐츠 제공 서비스는 그 용량이 매우 증가하여 사용자 추천의 중요성이 증가하고 있다. 그리고 이러한 콘텐츠는 다양한 특성을 내포하고 있어 사용자가 지정한 키워드만으로 그 콘텐츠의 특징을 제대로 표현하기 어렵다. 그러므로 사용자가 정의한 키워드를 이용하는 기존의 추천 시스템은 개체의 특성을 제대로 반영하지 못하는 한계가 있다.
본 논문에서는 교육용 동영상 서비스 시스템의 콘텐츠 추천을 위한 기법 중 음성데이터 기반 자막을 이용한 분석과 영상의 키프레임을 이용한 영상 비교 기법의 효율성을 비교한다. 또한, 실험 결과를 통해 각 분석 기법이 효율적으로 활용될 수 있는 영상 콘텐츠의 유형 및 환경을 제안한다.

#사용자 추천 #음성 및 자막 분석 #키프레임 분석 #빅데이터 #User recommendation #Voice and subtitle analysis #Keyframe analysis #Bigdata

참고문헌 (12)

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Video streaming service site [Internet]. Available: http://www.youtube.com. video streaming entertainment company [Internet]. Available: http://www.netflex.com. J. E. Son, S. B. Kim, H. J. Kim, and S. Z. Cho, “Review and Analysis of Recommender Systems,” Journal of the Korean Institute of Industrial Engineers, vol. 41, no. 2, pp. 185-208, Apr. 2015.

Google AutoML Vision [Internet]. Available: https://cloud.google.com/automl/?hl=ko#. Google Vision API [Internet]. Available: https://cloud.google.com/vision/?hl=ko#.

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