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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.1
- 수록면
- 121 - 131 (11page)
- DOI
- 10.9728/dcs.2024.25.1.121
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본 연구는 동영상 광고의 효과적인 분류 방법론을 제안하며, 한국어 기반의 자연어 처리 모델인 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)를 중심으로 두고 있다. 연구 과정에서는 인터넷 크롤링을 통해 광고 영상 데이터를 수집하고, 이를 정답 라벨링 및 전처리 과정을 거쳐 분석에 활용할 수 있는 형태로 만들었다. 특히 전처리 과정에서 영상에서 청각적 정보, 즉 음성 데이터를 추출하여 텍스트로 변환하는 작업을 수행하였다. 연구 방법으로는 KoBERT(Korean BERT) 모델을 활용하여 실험을 진행하였으며, 광고 분류의 효율성과 정확성을 향상하게 시키는 방법론을 검증하였다. 본 연구를 통해 광고 콘텐츠의 더욱 정밀한 분류를 할 수 있게 되며, 이를 통해 광고 산업의 효율성이 크게 향상될 것으로 기대된다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
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