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장동호 (경상국립대학교) 서정헌 (경상국립대학교) 최원영 (경상국립대학교) 김지환 (경상국립대학교) 이성진 (경상국립대학교) 부석준 (경상국립대학교) 서영건 (경상국립대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제26권 제2호
발행연도
2025.2
수록면
479 - 488 (10page)
DOI
10.9728/dcs.2025.26.2.479

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본 연구는 전자책 제작에 있어 템플릿 선택의 어려움을 해결하기 위해 HTML 기반의 전자책 템플릿 추천 시스템을 제안한다. 기존의 전자책 템플릿은 콘텐츠의 종류와 형식에 따라 레이아웃이 결정되지만 상대적으로 전자책 제작 경험이 부족한 편집자들이 콘텐츠 특성에 맞는 효과적인 템플릿을 선택하는 데 어려움이 있다. 본 연구에서는 유사도 기반 클러스터링 기법과 심층 언어모델을 결합하여 원고의 특성에 맞는 전자책 템플릿을 추천하는 시스템을 개발하였다. 먼저, HTML 페이지의 구조적 유사성, 스타일 유사성, 원고 길이 유사성 등을 고려하여 템플릿을 클러스터링한 후 심층 언어모델을 사용해 원고의 콘텐츠 특성에 맞는 템플릿을 추천한다. 실제 전자책 출판 업계의 데이터셋을 활용한 실험을 통해, 제안된 추천 시스템이 실제 현장의 문제를 해결할 수 있는 가능성을 제시하였다.
#전자책 #템플릿 추천 시스템 #HTML 클러스터링 #심층 언어모델 #유사도 기반 클러스터링 #E-book #Template Recommendation System #HTML Clustering #DLM #Similarity-based Clustering

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안된 전자책 추천 방법
Ⅳ. 실험 및 결과
V. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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