Annual Conference on Human and Language Technology
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2015.10a
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pp.99-103
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2015
최근 딥러닝 기술의 발전에 힘입어 이미지로부터 자동으로 관련된 단어 혹은 문장을 생성하는 연구들이 진행되고 있는데, 많은 연구들은 이미지와 단어가 1:1로 대응된 잘 정련된 학습 집합을 필요로 한다. 한편 스마트폰 보급의 확산으로 인스타그램, 폴라 등의 이미지 기반 SNS가 급속하게 성장함에 따라 인터넷에는 한 이미지의 복수개의 단어(태그)가 부착되어있는 데이터들이 폭증하고 있는 것이 현실이다. 본 논문에서는 소규모의 잘 정련된 학습 집합뿐 아니라 이러한 대규모의 다중 레이블 데이터를 같이 활용하여 이미지로부터 태그를 생성하는 개선된 CNN구조 및 학습알고리즘을 제안한다. 기존의 분류 기반 모델에 은닉층을 추가하고 새로운 학습 방법을 도입한 결과, 어노테이션 성능이 기존 모델보다 11% 이상 향상되었다.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2019.05a
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pp.357-358
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2019
최근 스마트폰이 대중화되면서 SNS에서 아이콘의 사용성은 점점 높아지고 있다. SNS 아이콘은 다양하게 진화되고 있으나, 동일한 의미를 제공하지 못한 채 혼란을 일으키고 있는 실정이다. 따라서 아이콘의 커뮤니케이션 의미에 따른 유형을 분류 제시하고 이러한 현 사용의 문제점을 발견하는 것이 본 연구의 목적이다. SNS에서 아이콘은 강한 의사전달력이란 속성을 가지고 그 역할이 중요하게 부각되고 있으나 효과적으로 의미를 전달하지 못하는 부분의 문제점을 해결하고자, 다양한 SNS에서 같은 의미에 다른 표현 방식의 아이콘을 추출한 후, 설문조사와 인터뷰를 통해 어떤 아이콘이 가장 효과적으로 의미 전달을 할 수 있는지 고찰해 보았다. 그 결과, SNS에서 사용되는 아이콘은 보편적, 중의적, 상충적, 브랜드 4가지 유형으로 요약되었으며, 두세 가지 유형으로 공통으로 속하는 아이콘도 있었다. 본 연구결과 아이콘의 디자인 시 아이콘 유형이 표준화에 대한 추가 연구 필요성을 제안한다.
This study aims to explore the strategies and effects of SNS images used by four popular male beauty influencers to gain identification with their female fans. The research selected four male beauty influencers, namely Li Jiaqi, Jeffree Star, James Charles, and Bretman Rock, with a high number of subscribers on Instagram, YouTube, and TikTok as of July 21, 2023. By observing the content they posted on SNS, the study analyzed the types, characteristics, and relevance of male beauty influencer images with their female fans using Lacan's gaze theory. Additionally, concepts related to gaze, such as the mirror stage, the screen, and objet petit a, were supplemented to conduct an in-depth analysis of the characteristics of male beauty influencer images and the motivations of female viewers. The study results suggest that male beauty influencers can maintain an intimate relationship, referred to as 'girl-friendship,' with their female fans through the identification formed by the homogeneity within the feminized mirror images. Furthermore, male beauty influencers can transform female viewers from being seen as objects to seeing them as subjects by presenting images that embrace diversity in gender identity, challenging the traditional notions of societal gender norms. Therefore, the images of male beauty influencers not only challenge gender stereotypes but also cater to the demands for independence and equality of modern young women, promote understanding of feminine gaze, and explore the potential for democratization and inclusivity on social media platforms from a new perspective.
The purpose of this study is to measure the shopping experience of a more specific SNS shopping service, limited to shopping through the Instagram of the Millennial Generation. Based on the AISAS purchasing phase, a qualitative study was conducted on the user experience of SNS shopping services in parallel with the survey and in-depth interviews. As a result of the study, the aesthetic experience appeared mainly in the Attention stage and the Interest stage, the emotional experience in the Action stage and the Share stage, and the cognitive experience in the Search stage. While there have been many empirical studies on the impact of SNS on consumer behavior to date, this study is meaningful in that it has led to a contextual study of the user experience on SNS shopping services. The research is expected to help establish a brand and service strategy differentiated from existing mobile shopping services when providing SNS shopping services in the future.
Recently, there are many researches have been studying for analyzing user interests and emotions based on users profiles and diverse information from Social Network Services (SNSs) due to their popularities. However, most of traditional researches are focusing on their researches based on single resource such as text, image, hash tag, and more, in order to obtain what user emotions are. Hence, this paper propose a method for obtaining user emotional information by analyzing texts and images both from Instagram which is one of the well-known image based SNSs. In order to extract emotional information from given images, we firstly apply GRAB-CUT algorithm to retrieve objects from given images. These retrieved objects will be regenerated by their representative colors, and compared with emotional vocabulary table for extracting which vocabularies are the most appropriate for the given images. Afterward, we will extract emotional vocabularies from text information in the comments for the given images, based on frequencies of adjective words. Finally, we will measure WUP similarities between adjective words and emotional words which extracted from the previous step. We believe that it is possible to obtain more precise user emotional information if we analyzed images and texts both time.
In recent times, studies sentiment analysis are being actively conducted by implementing natural language processing technologies for analyzing subjective data such as opinions and attitudes of users expressed on the Web, blogs, and social networking services (SNSs). Conventionally, to classify the sentiments in texts, most studies determine positive/negative/neutral sentiments by assigning polarity values for sentiment vocabulary using sentiment lexicons. However, in this study, sentiments are classified based on Thayer's model, which is psychologically defined, unlike the polarity classification used in opinion mining. In this paper, as a method for classifying the sentiments, sentiment categories are proposed by extracting sentiment keywords for major sentiments by using hashtags, which are essential elements of Instagram. By applying sentiment categories to user posts, sentiments can be determined through the similarity measurement between the sentiment adjective candidates and the sentiment keywords. The test results of the proposed method show that the average accuracy rate for all the sentiment categories was 90.7%, which indicates good performance. If a sentiment classification system with a large capacity is prepared using the proposed method, then it is expected that sentiment analysis in various fields will be possible, such as for determining social phenomena through SNS.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.04a
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pp.336-339
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2017
스마트폰 서드 파티 애플리케이션에 대한 포렌식 분석은 최근 수 년 간 탐구되어야 할 새로운 영역으로 떠올랐다. 현재 스마트폰 시장은 그 규모를 측정하는 것이 무의미할 만큼 커졌으며 각 스마트폰 플랫폼의 앱(App)마켓에는 셀 수 없이 많은 서드 파티 애플리케이션이 존재한다. 모바일 포렌식 소프트웨어 도구들은 일반적으로 연락처, 문자메시지, 통화기록 등의 전형적인 데이터를 수집한다. 이러한 도구들은 서드 파티 애플리케이션이 기기 내부에 저장하는 정보들을 간과하기 쉽다. 여러 제조사 중, 애플사의 모바일 기기에 설치된 많은 서드 파티 애플리케이션은 수사에 도움이 되는 많은 정보와 관련있는 디지털 증거를 남긴다. 이런 잠재적 증거들은 기기 내부에 저장되기도 하며, 비교적 손쉬운 방법으로 법정에 제출 가능하다. 스마트폰으로 이루어지는 많은 활동은 상당 부분 서드 파티 애플리케이션으로 이루어지며, 사이버 범죄 사건의 중심에 스마트폰이 있다면 서드 파티 애플리케이션 분석을 통한 핵심 증거 획득이 사건을 해결할 가능성이 높아진다. 본 논문에서는 스마트폰에서 널리 쓰이고 있는 소셜네트워크 애플리케이션인 '인스타그램(Instagram)'에서 행해진 포렌식 분석에 초점을 맞추고, 기기는 전 세계 적으로 가장 사용자 점유율이 높은 스마트폰인 아이폰에서 이루어졌다.
Kim, Junhong;Seo, Deokseong;Kim, Haedong;Kang, Pilsung
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.43
no.3
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pp.192-202
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2017
This study develops a text spam filtering system for Facebook based on two variable categories: keywords learned from Instagram and meta-information of Facebook posts. Since there is no explicit labels for spam/ham posts, we utilize hash tags in Instagram to train classification models. In addition, the filtering accuracy is enhanced by considering meta-information of Facebook posts. To verify the proposed filtering system, we conduct an empirical experiment based on a total of 1,795,067 and 761,861 Facebook and Instagram documents, respectively. Employing random forest as a base classification algorithm, experimental result shows that the proposed filtering system yield 99% and 98% in terms of filtering accuracy and F1-measure, respectively. We expect that the proposed filtering scheme can be applied other web services suffering from massive spam posts but no explicit spam labels are available.
Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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v.20
no.3
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pp.49-62
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2018
The purpose of this study is to examine women's street fashion based on Instagram by word cloud analysis. This study is divided into items, silhouettes, colors, materials, patterns, and images that appear in women's street fashion. The results of this study are as follows: First, women's fashion-oriented Instagram accounts have a maximum of 8.6 million followers, with 16 blogs have more than one million users. As for the fashion-oriented Instagram visitors, many were their 10s-20s and photography was the key issue. Second, it was found that the casual image, which is the basis of street fashion, romantic, elegance, active sportive image, and sexy images appeared as unique images, and mixed with each other. Third, we compared the fashion characteristics of the top blogs 'fashionnova', 'fashionclimaxx2', and 'fashion.selection'. The blog 'fashionnova', utilizes sexy images and various dresses, and dresses were the characteristic points. The blog 'fashionclimaxx2' features casual images and modern office looks. The blog 'fashoin.selection' has fashion characteristics of both 'fashionnova' and 'fashionclimaxx2'.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.12
no.2
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pp.61-72
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2016
The objective of this study is to investigate the determinants of the intention of continued Instagram usage. For this study, we used a self-administered survey questionnaire in which all of the scales were adapted from the previous literature. In this paper, we introduce a research model that consists of three antecedents (perceived usefulness, perceived playfulness, and customer satisfaction) that were thought to cause the intention of continued Instagram usage. The data were collected from 150 Instagram users. In order to validate the proposed research model, we used the SmartPLS 2.0. We used a two-step approach, recommended by Anderson and Gerbing(1988), that comprises a measurement model and structural model. The results showed that two antecedent factors (perceived usefulness and perceived playfulness) had a significant impact on customer satisfaction, which then causes the intention of continued usage. This study highlights the importance of the moderating effect of gender. Based on the results, this study proposes useful implications for Instagram stakeholders.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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