SBS에서는 다년간 지속적으로 핫클립 생성 딥러닝 기술을 방송 시스템에 적용하여 업무 효율을 높이려는 시도를 하였다. 본 기고문에서는 그동안 누적된 SBS의 핫클립 생성 딥러닝 기반 방송 시스템의 기획, 개발, 적용 및 운영 사례에 대한 전반적인 내용을 다루려 한다. 또한 구축 과정에서 발생하는 어려움과 그에 대한 해결책도 공유하려 하였다. 본 기고문에서 소개할 딥러닝 기반 방송 시스템은 하이라이트 구간 예측, UHD 방송 A-ESG 서비스 운영 시스템, 유튜브 채널 운영 시스템, 매쉬업 콘텐츠 제작 지원 시스템 등이다.
This study examined the structure of YouTube video network and the factors for the diffusion of Chinese creator's videos through the case of famous Chinese creator Fengtimo. There is few interest to the diffusion of Chinese contents among Korean researchers, while they have been studied the consumption of Hallyu(Korean wave) contents overseas. Using the data that YouTube Data API offers, this study analysed the video network that the comments of which are same users with NodeXL tools and the regression model with JASP tools. The study found that there are three groups of the YouTube channels of that network. They are domestic official accounts of Fengtimo, foreign officail accounts of Fengtimo and individual creators' accounts. The official accounts share the videos of Fengtimo's songs and entertainment contents for the fans, where the individual creators share their own meme videos(UGC). The significant factors for the diffusion in the YouTube video network are comments, likes, out-degree, dislikes, in-degree and betweenness centrality. There are significant difference between official channel and indivisual groups on the views. And degree and betweenness centrality have mediating effect. It is necessary to conduct more research on that subject with many other cases if we want to get to know the generalized explanation.
With the progress in high speed internet networks, mobile devices and social networking, the eco-system of the media has shifted from that where the flow of content was one-way from the producer to the consumer. A so-called 'prosumer' culture has taken root where the consumer himself produces media content. Along with these trends, various video-sharing platforms such as youtube has a method of allocating advertisement profit to the content producer, offering a win-win platform for content pro-sumers. This allows the channels to attract several tens of millions of subscribers and raise an annual income of over 10 billion Won, marking a revolutionary change in the content industry. This paper seeks to analyze video distribution channels and short-form media content that are showing continuous growth to identify new markets where animated content can make progress in an era of online video media platforms, as well as provide a future direction for small teams of creators of animated films to survive and thrive in this environment.
This study analyzed the effects of YouTube comments on belated hit in music chart by focusing on VIDITOR's YouTube channel video called 'BraveGirs_Rollin_comment_Collection'. For this, first of all, it investigated how the comments used by the channel master could achieve storytelling. Moreover, the reason for its popularity hit was researched by analyzing the comments made by users on this video through the 'Tipping point' rules. As a result, it was seen that this video created storytelling by connecting Brave Girls to the story of the Korean army. At the 'Tipping point,' besides, it was revealed that 'the law of the few' is the military, and 'the stickiness factor' is the good image left through Korea's island, 'Baengnyeongdo,' performance. Finally, the rule of 'the power of context' was indicated that it is a difficult reality situation because of COVID-19 and the good situation due to direct communication through the comments of Brave Girls' members and the company.
In this study, models for predicting the popularity of mukbang content on YouTube were proposed, and factors influencing the popularity of mukbang content were identified through post-analysis. To accomplish this, information on 22,223 pieces of content was collected from top mukbang channels in terms of subscribers using APIs and Pretty Scale. Machine learning algorithms such as Random Forest, XGBoost, and LGBM were used to build models for predicting views and likes. The results of SHAP analysis showed that subscriber count had the most significant impact on view prediction models, while the attractiveness of a creator emerged as the most important variable in the likes prediction model. This confirmed that the precursor factors for content views and likes reactions differ. This study holds academic significance in analyzing a large amount of online content and conducting empirical analysis. It also has practical significance as it informs mukbang creators about viewer content consumption trends and provides guidance for producing high-quality, marketable content.
This study analyzed the impact of social trust and conflict perception of news users on news use. To this end, 548 adults aged 20 and under 69 were surveyed online. The analysis results are as follows. First, the level of awareness of social conflict has been shown according to people's political orientation. Second, the higher the trust in society, the greater the use of news regardless of land-based, comprehensive, and online channels. Third, the perception of social conflict was related to the use of news through JTBC, TV Chosun, Channel A and YouTube. Fourth, the age and political orientation of news users influenced the use of news by channel. Finally, the more progressive the tendency was to use news through JTBC or to watch news on portals. On the other hand, the more progressive the use of news through three terrestrial broadcasters, TV Chosun, and Channel A decreased. In conclusion, this study is meaningful in terms of the user-oriented discussion of the news environment and the impact of an individual's social perception on news use.
The aim of this study to provide basic reference data for the development of video contents used in pattern drafting education and to explore the possibility of utilizing YouTube videos in such education. Subject videos were selected using the number of views. A total of 596 videos and 28 channels were analyzed for the period July to September 2019 and the results are as follows. With regard to content, there were 27 pattern drafting items, the majority being dress, pants, skirt, blouse and sleeve drafting, although high-level content such as cowl, bustier, corset patterns were also available. Therefore, there is a high likelihood that YouTube videos could be used as educational material, especially as supplementary references to provide specific examples and easy explanations for difficult concepts or method, for students majoring in this field. However, as most videos currently focus on a few items, expanding video content to features a wider variety of clothing items at different levels is necessary. With regard to video length, it mostly ranged from 10 to 15 minutes. It is not advisable to create lengthy lecture-style videos expounding on different principles or variations in pattern drafting when developing educational video material.
In this study, based on previous research on personal broadcasting, we indirectly measured content quality, YouTuber attributes, user satisfaction, and behavioral intention, which are latent variables that cannot be directly measured, as measurement variables, and then measured theoretically between the latent variables. In order to analyze the causal relationship, we used a structural equation model to determine to what extent the content quality of the YouTube mukbang channel and the YouTuber's attributes influence behavioral intentions such as purchase, recommendation, and continued use according to viewers' satisfaction with use. We intend to analyze and verify the relationship between related variables. The research results are as follows. First, the value, relevance, timeliness, completeness, and data quantity of content quality were found to have no significant impact on user satisfaction. Second, the trustworthiness, expertise, attractiveness, and intimacy of YouTuber attributes were found to have a significant impact on user satisfaction, but the similarity of YouTuber attributes did not have a significant impact on usage. Third, user satisfaction was found to have a significant impact on behavioral intentions and purchase intentions. However, user satisfaction was not found to have a direct significant impact on recommendation intentions or continued usage intentions.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.7
no.3
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pp.163-171
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2021
This study aimed to investigate the main characteristics of the COVID-19 vaccine-related videos spread on YouTube and differences in user responses in the infodemic situation caused by COVID-19. As a result of content analysis of 579 videos related to the COVID-19 vaccine, it was found that all of the false information was written by individual channels. Institutions, organizations, media companies, and government channels reported spread of false information as well as fact-oriented reporting. The progressive channel had a high percentage of positive sentiment in favor of vaccination, and the conservative channel had a high percentage of negative emotion against vaccination. After the vaccination started, the number of videos on government channels increased, and it was found that the number of videos with positive emotions increased. Results of regression analysis of video characteristics that affect the number of likes indicated that personal expert videos and videos from progressive channels received more likes. Combining the research results, we propose a plan to promote government policies regarding the COVID-19 vaccine using social media.
Kim, Jae-Soo;Kim, Ye-Won;Seo, Hyo-Ju;Yun, A-yeong;Jeon, Jae-Min;Heo, Jeong-Eun
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2019.01a
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pp.269-271
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2019
우리에겐 익숙하고 쉽게 느껴지지만, 누군가에겐 어려운 것들이 존재한다. 예로 시각 장애인에게는 거리를 돌아다니는 것, 거리를 달린다는 것은 상당한 용기가 필요한 일이다. 경북대학교 재학 중인 시각 장애인 김경훈 학우는 자신의 유튜브 채널에 등교하는 거리에 익숙해지도록 여러 번 걸어 다니며 연습하는 모습의 영상을 올린 적이 있다. 또 다른 시각장애인은 국민 청원에 트레이닝에 대한 지원 요청을 한 적이 있다. 우리는 이런 사례들을 조사하여 거리에 나가지 않아도, 위험요소를 생각하지 않아도 할 수 있는, 그 누구도 차별 받지 않고 모두가 자연스럽게 운동에 집중할 수 있는 홈 트레이닝 시스템을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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