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초록·키워드
본 연구에서는 영화 포스터 이미지, 관람객 리뷰, 포스터 내 문구 등 서로 다른 표현 정보를 통합해 한국 영화 장르를 예측하는 다중 표현 학습 모델을 제안한다. 포스터는 CNN으로 시각적 특징을 학습하되, 포스터만으로 장르 맥락을 반영하기 어렵고 감독 의도와 관객 경험이 달라질 수 있다는 한계를 고려해 리뷰(Word2Vec)와 OCR 문구(LSTM) 기반 텍스트 모델을 추가로 구성했다. 세 모델의 장르 확률을 통합한 결과, 단일 포스터 CNN(약 78%) 대비 특정 장르에서 오류를 보완하며 전체적으로 약 75%의 안정적 성능을 보였다. 제안 모델은 멀티모달 결합을 통해 예측의 해석성과 신뢰도를 높였으며, 향후 장르 확장과 OCR 문구 가중치 조정으로 성능 개선을 목표로 한다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-151-26-02-096643920
