Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10c
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pp.772-774
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2001
ITU-T의 H.332 프로토콜은 ITU-T의 H.323 프로토콜을 기반으로 하는 멀티미디어 화상회의의 제한된 확장성을 극복하기 위한 방법을 제시한다. H.332 멀티미디어 화상회의 구조는 H.323 단말기인 몇 명의 패널과 나머지 수백 수천의 청중인 RTP/RTCP receiver들로 이루어진다. 따라서 패널과 청중 사이의 콘트롤 신호는 RTCP가 된다. 그리고, 참가자가 수백 수천 일 때의 H.323 프로토콜의 능력교환의 어려움을 극복하기 위해 화상회의의 주제나 미디어 형식 등은 회의가 열리기 전에 미리 알려준다. 이것을 위해 IETF 의 SDP를 이용한다. 따라서, 패널의 SDP 전달과 청중의 SDP 해석은 일방적인 능력교환이라고 할 수 있다. 위와 같이 함으로써 H.323 프로토콜의 단점인 확장성을 극복할 수 있다. 본 논문은 패널과 청중의 멀티미디어 데이터 전달을 위한 RTP/RTCP의 구현과 능력교환을 위한 SDP의 구현을 바탕으로 H.332 멀티미디어 화상회의의 설계 및 구현에 대해서 기술한다.
Image generation models have been applied in various fields to overcome data sparsity, time and cost issues. However, it has limitations in generating images from regular pattern images and detecting defects in such data. In this paper, we verified the feasibility of the image generation model to generate pattern images and applied it to data augmentation for defect detection of OLED panels. The data required to train an OLED defect detection model is difficult to obtain due to the high cost of OLED panels. Therefore, even if the data set is obtained, it is necessary to define and classify various defect types. This paper introduces an OLED panel defect data acquisition system that acquires a hypothetical data set and augments the data with an image generation model. In addition, the difficulty of generating pattern images in the diffusion model is identified and a possibility is proposed, and the limitations of data augmentation and defect detection data augmentation using the image generation model are improved.
The study aimed to explore media use by digital natives in Korea. To date, Korea is a country that has both the highest level of digital natives and fastest Internet access in the world. The study also intended to deeply understand the simultaneous activity use of different media and determined the characteristics of Korean digital natives. Based on Korea Media Panel Data for 2015, analyses of the digital natives' traits of time-space, media use, and simultaneous use of media were made through a statistic multi-correspondent method. The results showed that spatial attribute and media use of digital natives are homogeneous in pattern and the degree of simultaneous use of media seems to be limited in type. Moreover, the study suggested the new concept of digital natives' media use and the need for various studies showing the relationship between media use and the Internet generation.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2011.11a
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pp.117-120
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2011
240 Hz 이상의 높은 프레임율을 가지는 LCD 기반 평판 FHD급 디스플레이 시스템은 높은 프레임율로 인하여 디스플레이 패널로 전송해야하는 유효한 데이터율이 1.9GB/s까지 이르게 되며, 수평/수직 동기를 감안하면 2GB/s 이상의 데이터 전송 대역이 필요하다. DRAM을 이용하여 이런 데이터 대역폭을 제공하려면 다수의 메모리 장치를 사용해야하기 때문에, 비용 상승, 전력소모량 증가 등의 문제를 야기한다. 이런 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 JPEG 기반의 정지 영상 압축 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 8개의 디코더가 동시에 동작하는 구조를 가지고 있으며, 단일 데이터 열로부터 8개의 데이터 열을 용이하게 구분할 수 있도록 128-bit 데이터에 정렬된 64-bit 마커를 사용한다. 제안한 64-bit 마커는 마커 에뮬레이션을 야기하지 않도록 설계되었기 때문에, 인코더와 디코더의 구현 복잡도를 낮출 수 있고 단일 데이터열을 8개의 데이터열로 분리하는 작업을 매우 용이하게 한다.
This study aims to analyze the effect of consumer characteristics such as consumer innovativeness on using popular social media in Korea. Social media usage is estimated by probit and multinomial probit model with user characteristics using Korea media panel data of 2019. According to the analysis, users with hedonoc innovativeness are likely to use social media, while users with cognitive innovativeness are not likely to use it. Regarding individual social media usage, functional innovativeness increases the probability of using Kakaostory, and hedonic innovativeness increases the likelihood of using Instagram. However, cognitive innovativeness decreases the probability of using Kakaosotry and Naver Band. This study gives insights into finding out specific social media for marketing certain products with innovativeness. In future research, it may be worthwhile to analyze under the assumption that a social media user is using several social media simultaneously.
The purpose of this study is to explore the changing trajectory of using educational media through longitudinal data analysis. We categorize the feature of using educational media as usage for learning, usage for information, and usage for the game. We explore the longitudinal changing patterns of usage for learning, usage for information, and usage for the game by LGM(Longitudinal Growth Modeling). We also find the gender difference between these longitudinal changing trajectories. We used 3,499 samples of KYPS middle school second-grade panel data. We found these results: (a) Both usage for learning and information are statically significant variability in initial level and rate of change. Both of the changing trajectories have increased. (b) Girls have a higher rate of the change both in the usage of learning and information than boys over time. (c) There is a statistically significant individual variability in initial levels and rate of change in the usage of the game over time. (d) Boys have a higher rate of initial value than girls in the usage of games, but there is no significant difference in the rate of changing trajectories.
Defects of TFT-LCD is detected by thresholding the difference image between the input image and template one because LCD panel has its inherent patterns. However, the pitch corresponding to pattern period is gradually changed according to the distance from the center of camera due to geometric distortion of camera characteristics. This paper presents a method to detect defects through comparing the pitch area with neighbor pitch areas where the perspective transform is performed with the extracted features to correct the distortion. The experimental results show that the performance of the proposed method is very effective for real data.
Somakhamixay Oui;Kyung-Hee Lee;HyungChul Rah;Eun-Seon Choi;Wan-Sup Cho
The Journal of Bigdata
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v.6
no.2
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pp.169-179
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2021
Consumers' food consumption behavior is likely to be affected not only by structured data such as consumer panel data but also by unstructured data such as mass media and social media. In this study, a deep learning-based consumption prediction model is generated and verified for the fusion data set linking structured data and unstructured data related to food consumption. The results of the study showed that model accuracy was improved when combining structured data and unstructured data. In addition, unstructured data were found to improve model predictability. As a result of using the SHAP technique to identify the importance of variables, it was found that variables related to blog and video data were on the top list and had a positive correlation with the amount of paprika purchased. In addition, according to the experimental results, it was confirmed that the machine learning model showed higher accuracy than the deep learning model and could be an efficient alternative to the existing time series analysis modeling.
In a business context, ESG is defined as the use of environmental, social, and governance factors to assess a firm's progress in terms of sustainability. Social media has enabled the public to actively share firms' good and/or bad deeds, increasing public interest in ESG management. Therefore, this study aimed to investigate the association of firm performances with the respective sentiments towards each of environmental, social, and governance activities, as well as comprehensive ESG sentiments, which encompass all environmental, social, and governance sentiments. This study used panel regression models to examine the relationship between social media ESG sentiment and the Return on Assets (ROA) and Return on Equity (ROE) of 143 companies listed on the KOSPI 200. We collected data from 2018 to 2021, including sentiment data from a variety of social media channels, such as online communities, Instagram, blogs, Twitter, and other news. The results indicated that firm performance is significantly related to respective ESG and comprehensive ESG sentiments. This study has several implications. By using data from various social media channels, it presents an unbiased view of public ESG sentiment, rather than relying on ESG ratings, which may be influenced by rating agencies. Furthermore, the findings can be used to help firms determine the direction of their ESG management. Therefore, this study provides theoretical and practical insights for researchers and firms interested in ESG management.
Kim, Sang-Ji;Hwang, Yong-Hyeon;Lee, Byoung-Gook;Lee, Joon-Jae
Journal of Korea Multimedia Society
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v.10
no.10
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pp.1271-1283
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2007
To detect defect of FPD(flat panel displays) is very difficult due to uneven illumination on FPD panel image. This paper presents a method to detect various types of defects using the approximated image of the uneven illumination by B-spline. To construct a approximated surface, corresponding to uneven illumination background intensity, while reducing random noises and small defect signal, only the lowest smooth subband is used by wavelet decomposition, resulting in reducing the computation time of taking B-spline approximation and enhancing detection accuracy. The approximated image in lowest LL subband is expanded as the same size as original one by wavelet reconstruction, and the difference between original image and reconstructed one becomes a flat image of compensating the uneven illumination background. A simple binary thresholding is then used to separate the defective regions from the subtracted image. Finally, blob analysis as post-processing is carried out to get rid of false defects. For applying in-line system, the wavelet transform by lifting based fast algorithm is implemented to deal with a huge size data such as film and the processing time is highly reduced.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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