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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2026.3
- 수록면
- 139 - 147 (9page)
- DOI
- 10.9708/jksci.2026.31.03.139
이용수
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.
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#영화 장르 예측
#다중 표현 학습
#합성곱 신경망
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목차
- Abstract
- 요약
- I. Introduction
- II. Related Work
- III. The Proposed Scheme
- IV. Experiment and Results
- V. Conclusion
- REFERENCES
참고문헌
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