Park, Soobin;Choi, Dojin;Yoo, Jaesoo;Bok, Kyoungsoo
The Journal of the Korea Contents Association
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v.20
no.2
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pp.96-104
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2020
As consumers' consumption activities become more active due to the activation of online shopping malls, companies are conducting item trend analyses to boost sales. The existing item trend analysis methods are analyzed by considering only the activities of users in online shopping mall services, making it difficult to identify trends for new items without purchasing history. In this paper, we propose a trend analysis method that combines data in online shopping mall services and social network data to analyze item trends in users and potential customers in shopping malls. The proposed method uses the user's activity logs for in-service data and utilizes hot topics through word set extraction from social network data set to reflect potential users' interests. Finally, the item trend change is detected over time by utilizing the item index and the number of mentions in the social network. We show the superiority of the proposed method through performance evaluations using social network data.
Identifying and searching for characters appearing in scenes during multimedia video editing is an arduous and time-consuming process. Applying artificial intelligence to labor-intensive media editing tasks can greatly reduce media production time, improving the creative process efficiency. In this paper, a method is proposed which combines existing artificial intelligence based techniques to automate character recognition and search tasks for video editing. Object detection, face detection, and pose estimation are used for character localization and face recognition and color space analysis are used to extract unique representation information.
This study aims to redefine Vlog, ASMR, and Muk-bang contents as 'Need Fulfillment Video Contents,' which are emerging as major genres among the video contents. And this study explores the relationships between consumers' motives, viewing satisfaction, and consumers' characteristics such as demographic characteristics, big five personality traits, and individualism-collectivism tendencies in terms of uses and gratifications theory. Statistical analysis techniques such as factor analysis and hierarchical regression analysis were used to analyze 441 samples. As a result, age, income level, and collectivism were found to influence consumers' choice of Need Fulfillment Video Content genre. It was also found that the motivation of using Need Fulfillment Video Contents consisted of five factors: self-assessment and improvement, sensory stimulation and relaxation, entertainment, escapism and passing time, and following trends. Also, each usage motive influenced the viewing satisfaction in various ways. Based on the results of the analyses, the study concludes with discussion of the academic significance and practical implications for Need Fulfillment Video Contents industry development.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2019.05a
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pp.313-314
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2019
2012년 8월 "소방공무원 보건안전 및 복지 기본법"의 시행으로 소방공무원에 대한 보건안전과 복지에 대한 기본적 법규가 마련되어 현재까지 시행되어오고 있다. 이 법에 근거하여 소방청장은 5년마다 소방공무원 보건안전 및 복지기본계획을, 그리고 매년 연도별 계획을 수립하여 시행하고 있다. 본 연구는 이러한 정책들이 실질적으로 소방공무원의 보건과 복지에 기여하는지 여부를 실증검증하기 위해 현황분석과 더불어 해당분야 전문가들로부터의 델파이분석기법에 의해 현재 계획에 근거한 정책들의 문제점과 개선방안을 도출하고자 한다.
An advance in digital technologies and an introduction of HDTV contents production systems have made innovative changes in a TV broadcasting program and video production environment. The role of HD contents production experts is particularly getting more important to have a competitiveness in digital video production. It is necessary to develop a professional training and reeducation program that is based upon the perception of production experts. In this paper, we ed the perception of video production professionals and analyzed their requirements. With a DACUM job analysis method, 9 job duties and 71 tasks were retrieved to establish a research model. Then the performing frequency, importance, and difficulty in video editor's duties were analyzed and discussed.
Recently, the development of an evaluation method with operational rules have become issues for efficient planning and operations of container terminals. Container terminals are required to have enough berths and container yards as well as various equipments and facilities, but in reality there are many differences in their resources owing to the circumstances of each terminal. This study introduces a simulation model to evaluate various operation rules for teaching and training in class. This paper can analyze various factors (e.g. throughputs, yard and berth occupancies, etc.) and shows operational alternatives considering design factors of a container terminal with the related circumstances of each terminal.
The purpose of this study is to examine the system of the Jeokbyeok-ga's version using the Computer analysis technique of bibliographies and to examine the achievements of the Jeokbyeok-ga's version studies. First, in order to provide basic data for analysis, a raw corpus was constructed for 46 species of Jeokbyeok-ga. Through this, the common narrative units of the Jeokbyeok-ga were identified as 5 layers, and thus 146 individual paragraphs could be extracted. Based on the encoded corpus, we tried to measure the similarity and the distance between the two. Next, we applied the Multidimensional scaling method, Hierarchical cluster analysis and Cladistic analysis method of the system to confirm the distribution of versions group and it was possible to visually grasp the distance between versions and the system of the work. As a result of analyzing Computer analysis technique of bibliographies, it was found that version's group of the Jeokbyeok-ga was divided into a Wanpan(完板) series and Changbon(唱本) series. Also, it was possible to examine the influence relationship between the Pansori's traditions and transmission.
이 글은 Music Information Retrieval(MIR) 기법을 사용하여 오디오 콘텐츠의 리듬 정보를 자동으로 분석하고 이를 시각화하는 방법에 대해 다룬다. 특히 MIR을 활용한 간단한 시각화(sound visualization) 어플리케이션을 소개함으로써 음악 정보 분석이 디자인, 시각 예술에서 다양하게 활용될 수 있음을 보이고자 한다. 음악적 정보를 시각 예술로 담아내려는 시도는 20세기 초 아방가르드 화가들에 의해 본격적으로 시작되었다. 80년대 이후에는 컴퓨터 기술의 급속한 발전으로 사운드와 이미지를 디지털 영역에서 쉽게 하나로 다룰 수 있게 되었고, 이에 따라 다양한 오디오 비주얼 예술작품들이 등장하였다. MIR은 오디오 콘텐츠로부터 음악적 정보를 분석하는 DSP(Digital Signal Processing) 기술로 최근 디지털 콘텐츠 시장의 확장과 더불어 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 웹이나 모바일에서는 이미 다양한 상용 어플리케이션이 적용되고 있는데 query-by-humming과 같은 음악 인식 어플리케이션이 대표적인 경우이다. 이 글에서는 onset 검출(onset detection)을 중심으로 음악적 리듬을 분석하는 알고리즘을 살펴보고 기본적인 조형원리에 따라 이를 시각화하는 어플리케이션의 예를 소개한다.
This study predicts the ratio of added value, which represents the competitiveness of export industries in South Korea, using various machine learning techniques. To enhance the accuracy and stability of prediction, forecast combination technique was applied to predicted values of machine learning techniques. In particular, this study improved the efficiency of the prediction process by selecting key variables out of many variables using recursive feature elimination method and applying them to machine learning techniques. As a result, it was found that the predicted value by the forecast combination method was closer to the actual value than the predicted values of the machine learning techniques. In addition, the forecast combination method showed stable prediction results unlike volatile predicted values by machine learning techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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