In broadcasts such as news and coverage programs, voice is modulated to protect the identity of the informant. Adjusting the pitch is commonly used voice modulation method, which allows easy voice restoration to the original voice by adjusting the pitch. Therefore, since broadcast voice modulation methods cannot properly protect the identity of the speaker and are vulnerable to security, a new voice modulation method is needed to replace them. In this paper, using the Lightweight speech de-identification model as the evaluation target model, we compare speech de-identification performance with broadcast voice modulation method using pitch modulation. Among the six modulation methods in the Lightweight speech de-identification model, we experimented on the de-identification performance of Korean speech as a human test and EER(Equal Error Rate) test compared with broadcast voice modulation using three modulation methods: McAdams, Resampling, and Vocal Tract Length Normalization(VTLN). Experimental results show VTLN modulation methods performed higher de-identification performance in both human tests and EER tests. As a result, the modulation methods of the Lightweight model for Korean speech has sufficient de-identification performance and will be able to replace the security-weak broadcast voice modulation.
Social media data serves as a proxy indicator to understand the problems and the future of public opinion in Korean society. This research used 109,015 news data from 2016 to 2018 to analyze the sensitivity of the elderly and employment in Korean society, and explored the possibility of expanding the labor force in Korean society, which is facing a cliff between the elderly and the population. Topic keywords for employment of the elderly include "elderly*employment", "elderly*employment", and "elderly*wage". As a result of the analysis, positive sensitivity prevails for most of the period, and it is possible to expand the working-age population. Positive feelings about expanding employment opportunities for the elderly and negative feelings about low wages have brought to light the reality of the elderly who are still poor despite their work. In this study, social big data was used to analyze the perceptions and sensibilities of Korean society related to the elderly and employment through hierarchical crowd analysis and related text mining analysis.
This experimental research explores the effect of the movie that can be classified as non-news media on viewers' political and social attitude on the theoretical basis of priming effect, focused on the movie 'cart' that deals with non-regular workers' labor movement. For this experimental research, one group of subjects composed of university students were exposed to movie 'cart', and the other not to the movie. After watching a movie, each group of subjects responded to questions that are designed to measure the seriousness of non-regular workers' problem, the necessity of labor movement, support of opposition party, support of the current government. This research found that subjects exposed to the movie 'cart' consider non-regular workers' problem more serious and supports opposition party more positively than subjects not exposed to movie 'cart.' However hypotheses that expected the positive support of treated subjects on labor union and less positive support of treated subjects on current government were rejected.
I made an analysis on the case of Kakao Talk, which is Korean top mobile instant messaging service, to find the growth potential of Korean Social Network Service in the global market. First, I found that unlike the PC messenger services, Kakao Talk is not only unlimited in mobile IM service provider but also has evolving into a social network service firm. Second, attempts with a variety of social services such as photo-based Kakao Story and Marketing Platform for Mobile Game, Kakao Talk successfully landed as a SNS company. Third, with 'Plus Friends' Service, soon-to-be launched Avatar and App Market Service, Kakao Talk is evolving into social media and social platforms. The big success of Kakao Talk in Korean market is expanding and reproducing into Japanese and Southeast Asian markets through the 'Line' serviced by NHN. Line is applying the proven success stories of Kakao Talk to the Japanese and Southeast Asian markets. It means that Kakao and Line, both are mobile IM services, have raised the possibility of success in the global SNS market although online web-based SNS Cyworld has failed in the global market.
Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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v.20
no.2
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pp.117-125
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2017
SNS Big-data Analysis means to find potential value from big data which has produced by the social media. In this paper, SNS Big-data has been analysed to find Korean concerns by using 24 key words from the marine and fisheries sector. Among 24 key words, seafood, shipping and Dokdo Island are the most mentioned ones. Some key words such as ocean policies and marine security that have less concerns have bess mentioned less. Also, key words that are led by government are mostly mentioned by news media, but key words that are led by private sector and have intimate relationship with people's lives are mostly mentioned by Blogs and Twitters. Therefore, reflecting close national concerns by SNS Big-data Analysis and especially resolving negative factors are the most significant part of the policy establishment. Also, differentiated promotion methods need to be prepared because the frequency of key words mentioned from each type of media are different.
The present study performed semantic network analysis of the keywords in the headlines of newspapers to investigate the media coverage of the multidrug-resistant microorganisms(MDROs) which is resistant to antibiotics. For this purpose, 229 news stories on MDROs in 28 newspapers from June 1, 2010 to December 31, 2011 were analyzed. The news stories were gathered from the Korea Press Foundation's news database, KINDS (www.kinds.or.kr) and websites of Korean newspapers. The analysis of the keywords revealed 'superbacteria' appeared most frequently (n=155) followed by 'infection' (n=63) which arouses fear among readers. While network was structured with the keywords such as 'domestic', 'multidrug-resistant microorganisms', 'first', 'antibiotics', 'outbreak' and 'infection', the keywords such as 'MDROs related stocks', 'medical staff', and 'safety' were on the periphery of the network.
This frame analysis attempts to shed light on the process by which the Korean press constructs crisis as social reality through a series of risk reporting on food safety. Based on the FSSI(Food Safety Sentiment Index) developed by KIHASA(Korea Institute for Health and Social Affairs), 11 cases of food safety reports from 1989 to 2005 were collected from the Korean Integrated News Database System(KINDS) and analyzed to yield the following salient features: risk diffusion frame; attribution of responsibility frame; conflict frame. It was observed that the press exhibited a tendency to approach the food safety incidents from a bi-polarized perspective, amplifying dichotomy between the victim and the perpetrator rather than treating them as scientific, or environmental hazards that require precise and synthesized information for resolution. This occupational habit of attributing status to agents of news was also found to contribute towards construction of crisis as social reality.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2003.05a
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pp.338-341
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2003
According to a long-term master plan for the implementing of MOMAF's marine environmental informatization, we have developed marine environment portal web site which consists of 7 main-menu and 39 sub-menu including various types of contents (text, image and multimedia) based on RDBMS. This portal site was opened in Oct., 2002 (http://www.meps.info). Also, for the national institutions' distributed DB which is archived and managed respectively the marine chemical data and biological data, the integrated retrieval system was developed. This system is meaningful for the making collaborative use of real data and could be applied for data mining, marine research, marine environmental GIS and making-decisions.
Almost every mobile phone supports MMS to send and receive multimedia messages among users. MMS is suitable for different types of mobile phones and effectively operates in wireless environments. So the mobile content delivery method using MMS can be efficient. However, there would be some problems if a mobile service provider tries to deliver mobile content to subscribers by using the existing MMS. In this paper, we propose an improved data transmission and control scheme for MMS. Our scheme assists mobile service providers to deliver mobile contents easily by modifying the MMS system software. By using our scheme, mobile service providers are able to manage mobile contents stored in mobile devices. Therefore, they can provide various services such as mobile daily news service, automatic software upgrade service, mobile advertising service, etc. We verify the possibility of the proposed scheme through simulation.
In this paper, we develop the model based prediction algorithm for Variable-Bit-Rate(VBR) video traffic with regular Group of Picture(GOP) pattern. We use multiplicative ARIMA process called GOP ARIMA (ARIMA for Group Of Pictures) as a base stochastic model. Kalman Filter based prediction algorithm consists of two process: GOP ARIMA modeling and prediction. In performance study, we produce three video traces (news, drama, sports) and we compare the accuracy of three different prediction schemes: Kalman Filter based prediction, linear prediction, and double exponential smoothing. The proposed prediction algorithm yields superior prediction accuracy than the other two. We also show that confidence interval analysis can effectively detect scene changes of the sample video sequence. The Kalman filter based prediction algorithm proposed in this work makes significant contributions to various aspects of network traffic engineering and resource allocation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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