International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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v.7
no.4
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pp.27-50
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2017
The impact of social networking is varied from good to bad. Online activities have also been categorized into pros and cons of social networking, either as reported as hiding Internet activities among teenagers or killing loneliness among elderly. In terms of relationships, there have been argument over its closeness and quality of an online relationship in Internet settings. Looking at the contradiction in an innovative interaction between classic community communication and social media, there is an unknown scent of the future struggling and challenging both human communication and relationships in the presence of digital culture. This research uses Diffusion of Innovation to study the wide and continuous spread of digital culture in human communication; and, Media Dependency in learning and structuring the cognitive, affective and behavioral effects of social media on each person uses the media in different ways. This research will be using online survey to gain opinions from a social network site as an update of views and reflection of self-awareness to all levels of people. Social media like Facebook (FB) is perceived as a good tool of communication that it is able to bring closeness among the family members. The results show that social media like FB brings positive impact towards family members; it would help to build a better and harmonic society; and, relationships among family members and communication shall be improved and enhanced to the level of a united society.
There has been a dramatic increase in the popularity of utilizing social media data for research purposes within the biomedical community. In PubMed alone, there have been nearly 2,500 publication entries since 2014 that deal with analyzing social media data from Twitter and Reddit. However, the vast majority of those works do not share their code or data for replicating their studies. With minimal exceptions, the few that do, place the burden on the researcher to figure out how to fetch the data, how to best format their data, and how to create automatic and manual annotations on the acquired data. In order to address this pressing issue, we introduce the Social Media Mining Toolkit (SMMT), a suite of tools aimed to encapsulate the cumbersome details of acquiring, preprocessing, annotating and standardizing social media data. The purpose of our toolkit is for researchers to focus on answering research questions, and not the technical aspects of using social media data. By using a standard toolkit, researchers will be able to acquire, use, and release data in a consistent way that is transparent for everybody using the toolkit, hence, simplifying research reproducibility and accessibility in the social media domain.
This study analyzed the story of 'Good Morning, Ladies of the World', a multicultural program of a community radio Gwanak FM. Furthermore, the study performed an in-depth interview on Korean producing staffs and migrant casts in order to figure out the contents for the improvement of awareness and for the design of multicultural media story telling. As a result, the migrant women presented overall public discourses on their own culture, climate and customs as a sense of representative. While Korean staffs wanted to understand and communicate with their culture and to share private experiences, migrant women wished understanding and respect to their culture and removal of discrimination or prejudice. Accordingly, the storytelling design for the improvement of multicultural awareness must be a private discourse on the basis of a public discourse, and it turned out that the user of a mediator who experienced and knew culture of Korea and the migrant is necessary. And, this study recommended the need of education of migrant women and media support for a proper story planning, structuring and delivery.
Given that the current Idol fandom has been enormously affected by the development of digital technology such as the Internet, mobile or social media, this study explored how generational fandom culture has been shifted depending on the fandom's use of differential online platforms and services, i.e., online community vs. social network services. The survey results indicate that 3rd generation fandom showed significantly greater intimacy, greater attachment/worship, greater similarity toward Idol stars as well as greater fandom loyalty and greater fandom identity than 1st and 2nd generation fandom. Similarly, compared to online community centered fandom, social network centered fandom showed greater intimacy, greater attachment/worship, greater similarity as well as greater fandom loyalty and identity than community-centered fandom.
Many methods of discovering social networking communities or clustering of features are based on the network structure or the content network. This paper proposes a community discovery method based on topic models using a time factor and an unsupervised clustering method. Online community discovery enables organizations and businesses to thoroughly understand the trend in users' interests in their products and services. In addition, an insight into customer experience on social networks is a tremendous competitive advantage in this era of ecommerce and Internet development. The objective of this work is to find clusters (communities) such that each cluster's nodes contain topics and individuals having similarities in the attribute space. In terms of social media analytics, the method seeks communities whose members have similar features. The method is experimented with and evaluated using a Vietnamese corpus of comments and messages collected on social networks and ecommerce sites in various sectors from 2016 to 2019. The experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed method over other methods.
Kim, Taehyeon;Woo, Seunghee;Kim, Jeongmi;Choi, Haechul
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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fall
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pp.325-327
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2021
코로나19 전염병 예방을 위한 공공장소에서의 마스크 착용이 의무화되고 있다. 그러나 사람들이 다양한 이유로 마스크를 제대로 착용하지 않아 감염에 노출되는 위험이 발생하고 있다. 이러한 방역 문제를 해결하고 본 논문은 영상을 인식하여 마스크를 쓴 얼굴과 쓰지 않은 얼굴을 검출하는 방식을 제안한다. 제안 방법은 마스크 착용자와 비착용자 얼굴 영상을 딥러닝 기반의 YOLO 네트워크로 학습하여, 마스크 착용 유무를 판별한다. 동일 YOLO 네트워크에 대해 여러가지 조건으로 학습을 수행하고, 학습에 사용되지 않은 검증 데이터를 이용해 정확도가 가장 높은 네트워크의 가중치를 선택하였다. 실험결과, 마스크 착용자는 67.2%, 미착용자는 39.8%의 판별 정확도를 보였다. 미착용자에 대해 낮은 정확도를 보인 이유는 학습 데이터의 부족으로 판단되며, 이를 보완하기 위하여 더 많은 학습데이터를 제작하여 성능을 개선시키고자 한다.
This study's purpose is a search for the conceptual variety of media education. For this purpose, media education's surrounding is used to search by two of view. First view is about the condition of media education that includes an advent of new media, consumer's attitude change to user and variety of educational change. And then the variable paradigm of media education are viewed how it is connected with the theories of media with time. Change of surrounding and theoretical variety tell us why concept of media education should be revised. So, in this study, many scholar's definitions of the media education are regarded. From the rally stage of education for the television, the media education's definition has formed as new field. After that, media education expanded to the media literacy as communication competence with an advent of new media. This means that media education would be variably extend to verbal media education, critical interpretation of the contents and communication with community.
Kim, Hyejeong;Hwang, Seungyeup;Kwak, Youshin;Choi, Jeonghye
Knowledge Management Research
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v.23
no.2
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pp.211-228
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2022
As social media marketing becomes prevalent, it is necessary to understand the administrative role of managers in promoting user engagement. However, little is known about how community managers enhance user engagement in social media. In this research, we study how managers can boost online user participation, including clicking likes and writing comments. Using the SUR (Seemingly Unrelated Regression) model, we find out that the active participation of managers increases user engagement of both passive (likes) and active (comments) ones. In addition, we find that the number of emotional words included in posts has a positive effect on the passive engagement whereas it negatively affects the active engagement. Lastly, the congruency between posts and comments positively affects users' passive engagement. This study contributes to prior literature related to online community management and text analyses. Furthermore, our findings offer managerial insights for practitioners and social media managers to further facilitate user engagement.
This paper presents an approach to Mongolian car plate recognition using artificial neural network. Our proposed method consists of two steps: detection and recognition. In detection step, we implement Flood fill algorithm. In recognition step we proceed to segment the plate for each Cyrillic character, and use an Artificial Neural Network (ANN) machine - learning algorithm to recognize the character. We have learned the theory of ANN and implemented it without using any library. A total of 150 vehicles images obtained from community entrance gates have been tested. The recognition algorithm shows an accuracy rate of 89.75%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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