• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.155-156
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• 2013

소셜 TV 사용 시, 사용자들은 TV를 시청하면서 타 사용자와의 소통을 위해 리모컨을 이용해서 텍스트를 작성해야하는 불편함을 가지고 있다. 본 논문에서는 소셜 TV의 이러한 불편함을 해결하기 위해 사용자 반응 사운드를 자동으로 인식하여 상대방에게 이모티콘을 전달하기 위한 시스템을 제안하며, 사용자 반응 사운드 인식에 사용되는 분류방식들을 비교한다. 사용자 반응 사운드 인식을 위해 사용되는 분류 방식들 중에서, Gaussian Mixture Model(GMM), Gaussian Mixture Model - Universal Background Model(GMM-UBM), Hidden Markov Model(HMM), Support Vector Machine(SVM)의 성능을 비교하였다. 각 분류기의 성능을 비교하기 위하여 MFCC 특징값을 각 분류기에 적용하여 사용자 반응 사운드 인식에 가장 최적화된 분류기를 선택하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.187-190
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• 2015

현재를 '빅데이터' 시대라 부른다. '빅데이터', 그 용어가 주는 의미대로 우리가 처리해야 할 데이터가 매우 많다는 것을 의미 하며, 과거의 데이터 정제 기술로 유의미한 정보로 가공하려면 상당한 자원이 필요하다. 현재, 장비의 고성능화 등으로 가능성이 검증되고 있고, 일부 비즈니스에 활용되는 단계이나 여전히 혼돈의 문제가 존재하며, 이러한 문제의 해결책으로 제시되는 것 중의 하나가 바로 '소셜 큐레이션'이라 할 수 있다. 본 개발 서비스1)는 시청자들이 방송 콘텐츠를 소유하고 공유하고자 하는 욕구를 반영하여, 실시간으로 TV를 보면서 방송 프로그램을 캡처하고 공유할 수 있게 한다. 방송콘텐츠에 관한 '소셜 큐레이션' 서비스이며, 이는 각 사용자들이 캡처하여 생성한 수많은 콘텐츠 중에서 사용자들이 원하는 콘텐츠를 사용자들의 사회적인 관계를 이용하여 선별적으로 제공할 수 있도록 구성한 것이다. 본 논문에서는 서비스의 개발 방향과 시스템 구성 등을 설명한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.182-185
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• 2014

현재를 '빅데이터' 시대라 부른다. '빅데이터', 그 용어가 주는 의미대로 우리가 처리해야 할 데이터가 많다는 것을 의미하며, 과거의 데이터 정제 기술로는 유의미한 정보로 가공하기에는 상당한 노력이 필요하다는 것을 암시하고 있다. 현재 장비의 고성능화 등으로 가능성이 검증되고 있고 일부 비즈니스에 활용되는 단계이나, 여전히 혼돈의 문제가 존재하며, 이러한 문제의 해결책으로 제시되는 것 중의 하나가 바로 '소셜 큐레이션'이라 할 수 있다. 본 'TVzzik' 서비스는 시청자들이 방송 콘텐츠를 소유하고 공유하고자 하는 욕구를 반영하여, 실시간으로 TV를 보면서 방송 프로그램을 캡처하고 공유할 수 있게 한다. 방송콘텐츠에 관한 '소셜 큐레이션' 서비스이며, 이는 각 사용자들이 캡처하여 생성한 수많은 콘텐츠 중에서 사용자들이 원하는 콘텐츠를 사용자들의 사회적인 관계를 이용하여 선별적으로 제공할 수 있도록 구성한 것이다. 본 논문에서는 'TVzzik' 서비스의 개발 방향과 시스템 구성 등을 설명한다.

• Cartoon and Animation Studies
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• s.31
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• pp.177-208
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• 2013

This research analyzes the media which is simultaneously used with TV viewing, the behaviour of multiple media users, and the characteristics of TV programs under Nscreen circumstances. According to the results, TV provides stories and positions it as the main screen (84.5%, n=566), under the Nscreen circumstances. Personal media reproduces stories from TV by utilizing aspects of social media functions such as participation, open communication, community, connectivity, etc. The content is classified under three categories: 1) elicit emotion(point feeling), 2) information production, 3) participation, which is further divided into three subcategories; watch, wish, and result guarantee based on the level of interactivity. This inquiry is based upon diary survey and focus group interviews emphasized the role change of TV, specifically that TV takes a key role in generating original stories with the expansion of screen and social media. Even though users were able to watch the same TV programs at the same time and same place, the different methods of viewing: smartphone, tablet PC, web based mp3 and etc., it reproduced different stories and elicited different characteristics from its TV viewers.

• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.34 no.6
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• pp.36-39
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• 2016

• Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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• v.51 no.5
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• pp.44-56
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• 2023

This research explores the enhancement of park operation and management by analyzing the changing demands of park users. While traditional methods depended on surveys, there has been a recent shift towards utilizing social media data to understand park usage trends. Notably, most research has focused on text data from social media, overlooking the valuable insights from image data. Addressing this gap, our study introduces a novel method of assessing park usage using social media image data and then applies it to actual city park evaluations. A unique image analysis tool, built on Visual Question Answering (VQA) deep learning technology, was developed. This tool revealed specific city park details such as user demographics, behaviors, and locations. Our findings highlight three main points: (1) The VQA-based image analysis tool's validity was proven by matching its results with traditional text analysis outcomes. (2) VQA deep learning technology offers insights like gender, age, and usage time, which aren't accessible from text analysis alone. (3) Using VQA, we derived operational and management strategies for city parks. In conclusion, our VQA-based method offers significant methodological advancements for future park usage studies.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.01a
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• pp.51-52
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• 2017

요우커를 중심으로 한 한류 열풍은 연예인, 미디어 콘텐츠 시장을 넘어서 한국산 제품에도 큰 영향을 미치고 있다. 특히, 화장품을 비롯한 뷰티 관련 제품은 가장 대표적인 시장으로 주목 받고 있다. 본 논문에서는 공공데이터 및 소셜 웹 데이터를 이용하여 화장품 관련 기업의 비즈니스를 위한 뷰티 트렌드 분석 서비스를 제안한다. 소셜 웹 데이터는 국내외 뷰티 시장에 대한 제품인지도를 중심으로 분석되며, 공공데이터는 국내에서 유통되는 화장품에 대한 안정성을 중심으로 분석한다.

• International Commerce and Information Review
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• v.15 no.4
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• pp.391-418
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• 2013

The development of web 2.0 technologies created the popularization of social media. People use social media for information communication with many purposes. Under such an environment, this paper examines the acceptance of word-of-mouth information dissemination through social media. The determinants of acceptance and the effect of acceptance on purchase intention as the result of information on social media pertaining to overseas tourism are researched in detail. The consumer choice for international travel involves a decision making with high uncertainty and thus people are using the word of mouth information strongly. Empirical analysis using SPSS, AMOS analysis software was performed on sample data consisting of 385 collected surveys. This paper shows the neutrality of eWOM, the professionalism of senders, and that the practicability of eWOM significantly affects the acceptance of the information. In addition, the acceptance of eWOM information has a significant effect on the spread of eWOM and customers' purchase intention. The paper shows that the practicability of information and the professionalism of word-of-mouth information should be improved.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.22 no.2
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• pp.89-107
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• 2021

This paper explores the empirically analyzes the competitive nature of the five social media by analyzing the proper SNS service such as Facebook, Instagram, YouTube, Pinterest, and Twitter. In this study, we surveyed the use and satisfaction of social media for SNS users by using the proper theory. A total of 224 users were selected for analysis. Based on the results of the questionnaire, factor analysis was carried out to extract common factors such as relationship, sociality, convenience, daily life, and entertainment. As a result of the research using proper analysis, Facebook showed the widest narrowness in sociality (.627) and convenience (.636) in the first place, and YouTube showed the lowest in daily life (.670) and entertainment (.615) In the relationship (.520), the Instagram was the widest. In terms of five factors, Facebook and YouTube have the greatest overlap in relationship (1.826) and sociality (2.696), while Pinterest and Twitter are the most common in daily life (1.937) and entertainment (2.263) There is redundancy, and for convenience (2.583), YouTube and Twitter have the most redundancy. Facebook, Instagram, and YouTube have a competitive advantage over Pinterest in terms of relationships, sociality, convenience, routine, and entertainment, and are competitive across all factors except Facebook, Instagram, and YouTube Twitter It is possible to confirm that it is superior.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.15 no.2
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• pp.281-289
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• 2012

The goal of our research is to develop more effective bus information system using user generated information and social tagging. In this research, we have developed a smartphone-based bus guide system using social tagging and awareness of location. It will guide users to the nearby bus stops and provides users with information about the bus lines at the bus stops. Information around bus-stops can also be registered as tags into the system by users and can be utilized for bus information service. Simple keyword search utilizing tagging information can provide users with bus information about destinations.