This was a single group pretest-protest pre-experimental study designed to find out whether writing using media enhances creative convergence capacity. Data were collected from 30 C university students in C city, from March 1st to July 15th, 2020. Analysis was done using IBM SPSS 25.0 for frequency, percentage, average, standard deviation, and paired t-test. Creative problem solving ability was enhanced by an average of 0,63 points (p<.001), critical thinking tendency by 1.06 points (p<.001), self-leadership by 0,53 points (p<.001), and self-control by an average of 0.51 points, so was statistically significant (p=.001). Writing using media had the effect of improving creativity and integration capabilities. The results of this study are expected to be used as basic data for the development of educational programs for creativity and integration enhancement at university-level. Also, follow-up studies on the effectiveness of writing education by utilizing web media as text and tools simultaneously and customized university-level writing education utilizing media are required.
The 4th industrial revolution is progressing by country as a mega trend that leads various technological convergence directions in the social and economic fields from the initial simple manufacturing innovation. The epidemic of infectious diseases such as COVID-19 is shifting digital-centered non-face-to-face business from economic operation, and the use of AI and big data technology for personalized services is essential to spread online. In this paper, we analyze cases focusing on the application of artificial intelligence technology, which is a key technology for the effective implementation of the digital new deal promoted by the government, as well as the major technological characteristics of the 4th industrial revolution and describe the use cases in the field of disaster response. As a disaster response use case, AI assistants suggest appropriate countermeasures according to the status of the reporter in an emergency call. To this end, AI assistants provide speech recognition data-based analysis and disaster classification of converted text for adaptive response.
The macroeconomic concept represents the movement of a country's economy, and it affects the overall economic activities of business, government, and households. In the macroeconomy, by looking at changes in national income, inflation, unemployment, currency, interest rates, and raw materials, it is possible to understand the effects of economic actors' actions and interactions on the prices of products and services. The US Federal Reserve System (FED) is leading the world economy by offering various stimulus measures to overcome the corona economic recession. Although the stock price continued to decline on March 20, 2020 due to the current economic recession caused by the corona, the US S&P 500 index began rebounding after March 23 and to 3,694.62 as of December 15 due to quantitative easing, a powerful stimulus for the FED. Therefore, the FED's economic stimulus measures based on macroeconomic indicators are more influencing, rather than judging the stock price forecast from the corporate financial statements. Therefore, this study was conducted to reduce losses in stock investment and establish sound investment by analyzing the FED's economic stimulus measures and its effect on stock prices.
This paper criticized that online classes during the Covid-19 period were centered on knowledge and information education, and sought ways to improve empathy as a way to improve students' sociality. The teaching-learning process was designed around the movie <(500) Days of Summer> which has the theme and story of parting and growth. On this paper the stage of empathy was divided into three stages, recognize-into, feeling-into, emotional-transaction stage. In particular, considering the process of transitioning from emotional empathy to behavioral empathy as the key to communication education, the class was designed in five stages, with an expression stage between the feeling-into stage and the emotional-transaction stage. This course is possible when learners sympathize with the work itself and reflect on their own narrative, so literary therapeutic was used, and students's response statements were collected to prove that this process is meaningful for improving empathy. In this article, the class was designed for the movie <(500) Days of Summer>, but this teaching-learning model can be applied to other contemporary film texts.
This study analyzes how Princess Deokhye's photos before entering elementary school were exploited in newspapers during the Japanese colonial period by introducing Roland Barthes' semiological methodology for analysis of photography. In the early 1920s, the Japanese imperialists actively exploited Princess Deokhye, who was about to enter elementary school, to propagate their education policy. The Maeil Shinbo cooperated with their policies by publishing photos and articles of Princess Deokhye. In this paper, 2 photos and articles published in Maeilshinbo were analyzed. As a result, it was found that messages were produced that justified Japanese education policy by using various rhetorical techniques of photography and texts complementary to each other, and that the readers were induced to accept them naturally. In conclusion, it was possible to reveal the seriousness of the problem in that these articles were not merely for propaganda of policy, but were to encourage the disappearance of the traditional values of Joseon.
Seon Yeong Yu;Mi Jin Noh;Yang Sok Kim;Mu Moung Cho Han
Smart Media Journal
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v.12
no.6
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pp.27-34
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2023
As Netflix usage has increased due to the COVID-19 pandemic, users' experiences with the service have also increased. Therefore, this study aims to conduct topic modeling analysis based on Netflix review data to explore the changes in Netflix user experience and service before and after the COVID-19 pandemic. We collected Netflix app review data from the Google Play Store using the Google Play Scraper library, and used topic modeling to examine keyword differences between app reviews before and after the pandemic. The analysis revealed four main topics: Netflix app features, Netflix content, Netflix service usage, and Netflix overall reviews. After the pandemic, when user experience increased, users tended to use more diverse and detailed keywords in their reviews. By using Netflix review data to analyze users' opinions, this study shows the changes in user experience of Netflix services before and after the pandemic, which can be used as a guide to strengthen competitiveness in the competitive OTT market.
This study analyzed the shifts that occurred before and after the outbreak of COVID-19 by scrutinizing digital keywords derived from prominent culture media, such as books and instagram. The analysis identified trends rooted in digital terminology. For this study, the period 2017 to 2022 was divided into three-year segments, before and after the outbreak of COVID-19. Subsequently, an analysis was conducted using digital keywords to assess the number of digital-related books and book hashtags, the number of instagram mentions, and relevant keywords. We found that COVID-19 exerted a discernible influence on information related to digital keywords, substantially impacting both the book publishing market and instagram. Notably, digital-related books have been published in a variety of fields since the outbreak, and new fields are emerging. The year 2020 saw the most significant growth in the mentions of digital terms on instagram. Such terms were used in conjunction with terminology related to people working in a digital environment, endeavors aimed at revenue generation in online spaces, leisure activities associated with art and culture, and online service platforms. Through the analysis of digital keywords, this study is expected to contribute to the understanding of digital trends and their future trajectories.
Sungyeon Yoon;Arin Choi;Chaewon Kim;Sumin Oh;Seoyoung Sohn;Jiyeon Kim;Hyunhee Lee;Myeongeun Han;Minseo Park
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.10
no.2
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pp.453-458
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2024
Optical Character Recognition is the technology that recognizes text in images and converts them into digital format. Deep learning-based OCR is being used in many industries with large quantities of recorded data due to its high recognition performance. To improve medical services, deep learning-based OCR was actively introduced by the medical industry. In this paper, we discussed trends in OCR engines and medical OCR and provided a roadmap for development of medical OCR. By using natural language processing on detected text data, current medical OCR has improved its recognition performance. However, there are limits to the recognition performance, especially for non-standard handwriting and modified text. To develop advanced medical OCR, databaseization of medical data, image pre-processing, and natural language processing are necessary.
The purpose of this study is to analyze the use of generative AI and the perception of differences between user groups. This study explored the perceptions of different user groups regarding generative AI, aiming to derive implications for enhancing AI utilization capabilities for each group. Upon analysis, it was found that there were no significant differences in perceptions across age groups. However, notable differences were observed between professional backgrounds, particularly in the areas of generative AI application and ethical perspectives. Consequently, this study suggests the need for diversified AI solutions tailored to specific fields of expertise. It underscores the importance of customized education and training programs, as well as specialized education focused on ethical considerations. Additionally, this research contributes academically by proposing varied AI usage strategies for different age and professional groups. It also highlights the role of text mining techniques in developing and improving AI utilization skills.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.43
no.6
s.312
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pp.101-109
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2006
Recently, according to the number of internet in widely use and the development of the related application program, the distribution and use of multimedia content(text, images, video, audio etc.) is very easy. Digital signal may be easily duplicated and the duplicated data can have same quality of original data so that it is difficult to warrant original owner. For the solution of this problem, the protection method of copyright which is encipher and watermarking. Digital watermarking is used to protect IP(Intellectual Property) and authenticate the owner of multimedia content. In this paper, the proposed watermarking algerian embeds watermark into multiple lower bitplanes of digital image. In the proposed algorithm, original and watermark images are decomposed to bitplanes each other and the watermarking operation is executed in the corresponded bitplane. The position of watermark image embedded in each bitplane is used to the watermarking key and executed in multiple lower bitplane which has no an influence on human visual recognition. Thus this algorithm can present watermark image to the multiple inherent patterns and needs small watermarking quantity. In the experiment, the author confirmed that it has high robustness against attacks of JPEG, MEDIAN and PSNR but it is weakness against attacks of NOISE, RNDDIST, ROT, SCALE, SS on spatial domain when a criterion PSNR of watermarked image is 40dB.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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