Unlike existing social platforms that seek openness, an audio-based social platform is characterized by its limitations. This study uses the Value-Based Acceptance Model(VAM) to analyze the role that such limitations play in the user's acceptance of audio-based social media. In this study, restrictive properties are defined as access-limitation, communication-limitation, and content-limitation. This study aims to analyze the effect of each variable on the perceived value and usage of audio-based social media. The hypothesis test was conducted based on the survey responses total of 207 users and potential users. The results was analyzed that three limiting variables affect perceived benefit factors, usefulness and playfulness, and the user's acceptance intention. This study is significant in that it presents a model based on the VAM and provides guidance for new forms of social media growth.
Lee, Sungjin;Baik, Davin;Choi, Sangyeon;Hwang, Sung Soo
Journal of the HCI Society of Korea
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v.13
no.4
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pp.15-23
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2018
A lot of games are supposed to play through controller operations, such as mouse and keyboard rather than user's physical movement. These games have limitation that causes the user lack of movement. Therefore, this study will solve the problems that these traditional game systems have through the development of a motion-producing system, and provide users more realistic system. It recognizes the user's position in a given space and provides a mobile augmented reality system that interacts with virtual game characters. It uses augmented reality technology to make users feel as if virtual characters exist in real space and it designs a mobile game system that uses armband controllers that interact with virtual characters.
Kim, Hyunggue;Jung, Joongeun;Lee, Jihyun;Park, Joonhyuk;Seo, Jisu;Kim, Hojoon
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.8
no.4
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pp.171-178
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2019
The use of anti-scatter grids in radiographic imaging has the advantage of preventing the image distortion caused by scattered radiation. However, it carries the side effect of leaving artifacts in the X-ray image. In this paper, we propose a grid line suppression technique using discrete cosine transform(DCT). In X-ray images, the grid lines have different characteristics depending on the shape of the object and the area of the image. To solve this problem, we adopt the DCT transform based on a dynamic segmentation, and propose a filter transfer function for each individual segment. An algorithm for detecting the band of grid lines in frequency domain and a band stop filter(BSF) with a filter transfer function of a combination of Kaiser window and Butterworth filter have been proposed. To solve the blocking effects, we present a method to determine the pixel values using multiple structured images. The validity of the proposed theory has been evaluated from the experimental results using 140 X-ray images.
Choi, Gun Hwan;Kim, Mi Jeong;Jang, Ki Ho;Kim, Hyo Seon
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.33
no.5
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pp.179-186
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2021
We need measures that can come up with alternative about fishery living zone and enhance local acceptance for responding to the increase in the proportion of renewable energy production and construction of 12GW Offshore wind power according to Korea's Renewable Energy 3020 initiative and Korean-version New Deal. In this study, We suggest that differentiation plans of co-location model in connection with offshore wind power generation suitable for the East Sea. The East Sea is an optimal site for building of a floating offshore wind power generation(FOWPG) field. It is expected that economic effects like energy production, aquatic resource development and tourism industrialization by farming bluefin tuna which is high valued fish and suitable for offshore aquaculture on public waters in FOWPG field. And we can confirm that budget reduction, smart management by sharing operation management technology and increase in fishermen income.
The purpose of this study is to examine the terms and components related to the proper use of YouTube. The Delphi was conducted on 11 panels and the results are as follows. First, as a result of examining how the use of YouTube will change in the future, it is agreed that it will be used more actively and more diverse than now, but that maladaptive problems such as fake news and addictive use will occur. Second, the terminology of proper/improper use of Youtube was derived as 'adaptive use' and 'maladaptive use'. Third, as a result of the components of adaptive use of YouTube, it is that were 'Information and content sorting ability', 'Self-regulation ability', 'Information acquisition and delivery ability', 'Understanding motivation and desire to use', 'Time-of-use control ability', 'Consideration of ripple effect'. Finally, the implications and limitations of this study were discussed.
Deep learning-based image processing is essential for autonomous vehicles. To process road images in real-time in a System-on-Chip (SoC) environment, we need to execute deep learning models on a NPU (Neural Procesing Units) specialized for deep learning operations. In this study, we imported seven open-source image processing deep learning models, that were developed on GPU servers, to Texas Instrument Deep Learning (TIDL) NPU environment. We confirmed that the models imported in this study operate normally in the SoC virtual environment through performance evaluation and visualization. This paper introduces the problems that occurred during the migration process due to the limitations of NPU environment and how to solve them, and thereby, presents a reference case worth referring to for developers and researchers who want to port deep learning models to SoC environments.
This study proposes service content that helps people stay in the right posture in their daily lives to manage the pain of musculoskeletal diseases. Resistance factors and induction factors were analyzed through a survey of 143 people and Ethnography. Based on this, we propose an app service that helps practice the right posture by using EMG sensors and wearable devices. This study is meaningful in alleviating musculoskeletal pain and further improving the quality of life by helping to practice and maintain the right posture with service content based on self-objectification through user posture habit analysis.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.10
no.1
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pp.517-524
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2024
Generative AI, exemplified by models like ChatGPT, has revolutionized human-machine interactions in the 21st century. As these advancements permeate various sectors, their intersection with the arts is both promising and challenging. Despite the arts' historical resistance to AI replacement, recent developments have sparked active research in AI's role in artistry. This study delves into the potential of AI in visual arts education, highlighting the necessity of swift adaptation amidst the Fourth Industrial Revolution. This research, conducted at a 4-year global higher education institution located in Gyeongbuk, involved 70 participants who took part in a creative convergence module course project. The study aimed to examine the influence of AI collaboration in visual arts, analyzing distinctions across majors, grades, and genders. The results indicate that creative activities with AI positively influence students' creativity and digital media literacy. Based on these findings, there is a need to further develop effective educational strategies and directions that incorporate AI.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.10
no.3
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pp.713-722
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2024
This study highlights the impact of Artificial Intelligence (AI) technology on journalism, discussing its utility and addressing major ethical concerns. Broadcasting companies and media institutions, such as the Bloomberg, Guardian, WSJ, WP, NYT, globally are utilizing AI for innovation in news production, data analysis, and content generation. Accordingly, the ecosystem of AI journalism will be analyzed in terms of scale, economic feasibility, diversity, and value enhancement of major media AI service types. Through the previous literature review, this study identifies key ethical and social issues in AI journalism as well. It aims to bridge societal and technological concerns by exploring mutual development directions for AI technology and the media industry. Additionally, it advocates for the necessity of integrated guidelines and advanced AI literacy through social consensus in addressing these issues.
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