As advances in information and communication technology have made it easier for anyone to produce and disseminate information, a new problem has emerged: fake news, which is false information intentionally shared to mislead people. Initially spread mainly through text, fake news has gradually evolved and is now distributed in multimedia formats. Since its founding in 2005, YouTube has become the world's leading video platform and is used by most people worldwide. However, it has also become a primary source of fake news, causing social problems. Various researchers have been working on detecting fake news on YouTube. There are content-based and background information-based approaches to fake news detection. Still, content-based approaches are dominant when looking at conventional fake news research and YouTube fake news detection research. This study proposes a fake news detection method based on background information rather than content-based fake news detection. In detail, we suggest detecting fake news by utilizing related video information from YouTube. Specifically, the method detects fake news through CNN, a deep learning network, from the vectorized information obtained from related videos and the original video using Doc2vec, an embedding technique. The empirical analysis shows that the proposed method has better prediction performance than the existing content-based approach to detecting fake news on YouTube. The proposed method in this study contributes to making our society safer and more reliable by preventing the spread of fake news on YouTube, which is highly contagious.
The conversational agents such as AI speakers utilize voice conversation for human-computer interaction. Voice recognition errors often occur in conversational situations. Recognition errors in user utterance records can be categorized into two types. The first type is misrecognition errors, where the agent fails to recognize the user's speech entirely. The second type is misinterpretation errors, where the user's speech is recognized and services are provided, but the interpretation differs from the user's intention. Among these, misinterpretation errors require separate error detection as they are recorded as successful service interactions. In this study, various text separation methods were applied to detect misinterpretation. For each of these text separation methods, the similarity of consecutive speech pairs using word embedding and document embedding techniques, which convert words and documents into vectors. This approach goes beyond simple word-based similarity calculation to explore a new method for detecting misinterpretation errors. The research method involved utilizing real user utterance records to train and develop a detection model by applying patterns of misinterpretation error causes. The results revealed that the most significant analysis result was obtained through initial consonant extraction for detecting misinterpretation errors caused by the use of unregistered neologisms. Through comparison with other separation methods, different error types could be observed. This study has two main implications. First, for misinterpretation errors that are difficult to detect due to lack of recognition, the study proposed diverse text separation methods and found a novel method that improved performance remarkably. Second, if this is applied to conversational agents or voice recognition services requiring neologism detection, patterns of errors occurring from the voice recognition stage can be specified. The study proposed and verified that even if not categorized as errors, services can be provided according to user-desired results.
Wireless networks have several unique features : node mobility, restricted bandwidth, time-variable bandwidth, large latency, and high bit error rates time due to channel fading. These features at wireless networks intend to decrease the performance TCP protocols are used in wireless networks. Lots of studies have been done for finding appropriate wireless transport protocols for current wireless communications. However, related studies have not provided good performance or some protocols have a good performance only in specific circumstances. Thus, these are not suitable for general wireless circumstance. Therefore, we propose a new wireless transport protocol which provides better performance than the previous ones. And we'd like to solve a problem that previous protocols cannot maintain their connections even though they have multiple paths until another path is successfully set up. To solve these problems, a new protocol ATP-M is proposed which is designed on already known TCP-M and ATP protocols. With NS-2 computer simulation, it is shown that this newly proposed protocol has better system throughput than TCP, TCP-M and ATP protocols.
Choi, Hyeonjin;Lee, Songhee;Woo, Hyuna;Noh, Seong Jin
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.43
no.5
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pp.587-599
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2023
As climate change increasesthe frequency and risk of flooding in major cities around theworld, the importance ofsimulation technology that can quickly and accurately analyze high-resolution 2D flooding information in large-scale areasis emerging. The physically-based approaches based on the Shallow Water Equations (SWE) often requires huge computer resources hindering high-resolution flood prediction. This study investigated the theoretical background of Weighted Cellular Automata 2D (WCA2D), which simulates spatio-temporal changes offlooding using transition rules and weight-based system, and assessed feasibility to simulate pluvial flooding in the urbancatchment, theOncheon-cheon catchmentinBusan, SouthKorea.Inaddition,the computation performancewas compared by applying versions using OpenComputing Language (OpenCL) andOpenMulti-Processing (OpenMP) parallel computing techniques. Simulationresultsshowed that the maximuminundation depthmap by theWCA2Dmodel cansimilarly reproduce historical inundation maps. Also, it can precisely simulate spatio-temporal changes of flooding extent in the urban catchment with complex topographic characteristics. For computation efficiency, parallel computing schemes, theOpenCLandOpenMP, improved the computation by about 8~14 and 5~6 folds respectively, compared to the sequential computation.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.13
no.1
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pp.47-57
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2019
The end of the 20th century, along with the popularity of new media technology and the rise of new media art, dance as a visual art, and body language art, has the features of more and more rich and changeful. In today's Internet booming new media environment, many different fields, such as film and theater, computer technology, digital art, etc.) with its commonness and characteristics of all kinds of interaction between the creation, produced a new interdisciplinary research with theoretical model. When cross-border interactions between various areas become a hot topic at the same time, the traditional form of dance performances are also seeking new breakthrough. Canada's famous social psychologist McLuhan believes that modern is retrieving lost over a long period of time "overall" feel, return to a feeling of equilibrium. The audience how to have the characteristics of focus on details of visual art back to the "overall" feel worthy of study. At the same time, the new media in today's digital dance teaching in colleges and universities dancing education remains to be perfect and popular, if continue to use the precept of the traditional teaching way blindly, so it is difficult to get from the development of the current domestic dance overall demand. In this paper, the main body is divided into two parts, the first chapter is the study of image device dance performance art, the second chapter is the research of digital dance teaching application system, thus further perspective of media technology to explore dance art crossover practice under the new media environment and mode of transmission.
Sampling In this study, we examined the problems and their improvement plans associated with the reliability management sector in quality management engineer test conducted in Korea. First of all, there seems to be a problem in that the terminology is not unified and some techniques essential for reliability analysis are not included. We also looked at quality and reliability tests performed in foreign countries (especially USA) that Koreans often acquire. In particular, it can be seen that the CRE test almost overlaps with the contents of the reliability management engineer test in Korea. However, while the USA is an open book test, Korea is not, so the problem is that there are too many formulas to memorize on the part of the test takers. In addition, the analysis of the data is done manually without using computer software. If the test were an open book test like the CRE test in USA, it will be a test that can go beyond fragmentary knowledge and check whether test takers have the essential elements in reliability management. Lastly, if we adopt re-certification system through education and work within a certain period of time, as in USA, it will be a qualification test suitable for modern people living in a flood of information.
Yun, Sohyeon;Lee, Hamin;Kim, Mi Kyeong;Park, Hae Yean
Therapeutic Science for Rehabilitation
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v.12
no.2
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pp.69-83
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2023
Objective : This study, as a preliminary study, applied an Information & Communication Technology (ICT) home-based program to elderly people aged 65 years or older to confirm the effect of the cognitive enhancement program and to find the possibility of remote rehabilitation. Methods : This study from August to October 2022, three subjects were selected and the intervention was conducted for about 2 months. This intervention was conducted using Korean version of Mini-Mental State Examination, Korean version of Montreal Cognitive Assessment (MoCA-K), Computer Cognitive Senior Assessment System, and the Center for Epidemiologic Studies Depression scale to evaluate cognitive improvement before and after the program. The therapist remotely set the level of cognitive training according to the subject's level through weekly feedback. Results : After the intervention, all subjects showed improved scores in most items of the MoCA-K conducted before and after the intervention. In addition, among the items of Cotras-pro, upper cognition, language ability, attention, visual perception, and memory were improved. Conclusion : Cognitive rehabilitation training using an ICT home-based program not only prevented dementia but also made it habitual. Through this study, it was confirmed that remote rehabilitation for the elderly could be possible.
Jae-Kyung Sung;Mincheol Yang;Kyungnam Moon;Yong-Guk Kim
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.23
no.3
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pp.199-206
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2023
This study utilizes deep learning algorithms to automatically classify construction waste into three categories: wood waste, plastic waste, and concrete waste. Two models, VGG-16 and ViT (Vision Transformer), which are convolutional neural network image classification algorithms and NLP-based models that sequence images, respectively, were compared for their performance in classifying construction waste. Image data for construction waste was collected by crawling images from search engines worldwide, and 3,000 images, with 1,000 images for each category, were obtained by excluding images that were difficult to distinguish with the naked eye or that were duplicated and would interfere with the experiment. In addition, to improve the accuracy of the models, data augmentation was performed during training with a total of 30,000 images. Despite the unstructured nature of the collected image data, the experimental results showed that VGG-16 achieved an accuracy of 91.5%, and ViT achieved an accuracy of 92.7%. This seems to suggest the possibility of practical application in actual construction waste data management work. If object detection techniques or semantic segmentation techniques are utilized based on this study, more precise classification will be possible even within a single image, resulting in more accurate waste classification
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.6
no.3
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pp.383-391
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2016
Ballast water provides stability and manoeuvrability to a ship. Foreign harmful aquatic organisms, which were transferred by ballast water, cause disturbing ecosystem. In order to minimize transference of foreign harmful aquatic organisms, IMO(International Maritime Organization) adopted the International Convention for the Control and Management of Ship's Ballast Water and Sediments in 2004. If the convention take effect, a port authority might need to check that ballast water is properly disposed of. In this paper, we propose a method of counting harmful aquatic organisms in ballast water thorough image processing. We extracted three samples from the ballast water that had been collected at Busan port in Korea. Then we made three grey-scale images from each sample as experimental data. We made a comparison between the proposed method and CellProfiler which is a well known cell-counting program based on image processing. Setting of CellProfiler is empirically chosen from the result of cell count by an expert. After finding a proper threshold for each image at which the result is similar to that of CellProfiler, we used the average value as the final threshold. Our experimental results showed that the proposed method is simple but about ten times faster than CellProfiler without loss of the output quality.
The objective of this study is to understand the operational status of the support projects for childcare in daycare centers operated by the Support Centers for Childcare(SCC) during the COVID-19 pandemic and find ways to improve and develop the project operation. To this end, data were collected and analyzed through in-depth interviews from the 1st week to the 4th week of February 2022 with six childcare agents in charge of the support projects for childcare in daycare centers in the SCC located in Seoul and Gyeonggi Province. As a result of the study, it was found that the demand for diversification of project operation methods, expansion of non-face-to-face education, individual consulting, and small-scale education increased while operating the support projects for childcare in daycare centers in the SCC during the COVID-19 pandemic. Operational difficulties were found to be a lack of ability to use media, the burden of coping with unpredictable situations, and insufficient communication between daycare centers and childcare policy institutions. As for the support needs, it was found that it is necessary to employ computer specialists, establish an environment for activating online education, and provide an efficient work delivery system in emergencies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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