Social networking services (SNSs) have become important and popular tools for not only presenting self-image but also sharing travel information. This study adopted self-image expressions to understand tourists' intentions to share travel information and behavioral changes in SNSs. To enhance understanding tourists' intention and behavior, the current study suggests a research model based on motivations for self-image expression (i.e., creativity, altruism and social relationship). This current study empirically resulted in the importance of users' creativity, altruism and social relationship in SNS, which leads to the intention and behavioral changes to share travel information. In addition, altruism moderated the negative effect of creativity on self-image expression as well as the positive effect of the social relationship on self-image expression. Based on the result of this study, the current study bears some implications in a theoretical and practical context.
인터넷과 웹 기술이 모바일 장치 중심으로 발전하면서 이미지 데이터는 사람, 텍스트, 공간 등 다양한 유형의 민감정보를 담고 있다. 이러한 특성과 더불어 SNS 사용이 증가하면서 온라인 상의 개인정보가 노출되고 악용되는 피해 규모가 커지고 있다. 그러나 개인정보보호를 위한 다중 유형 객체 탐지 기반의 비식별화 기술에 관한 연구는 미흡한 상황이다. 이에 본 논문은 기존의 단일 유형 객체 탐지 모델을 병렬적으로 이용하여 다중 유형의 객체를 탐지 및 비식별화하는 인공지능 모델을 제안한다. Cutmix 기법을 통해 사람과 텍스트 객체가 함께 존재하는 이미지를 생성하여 학습 데이터로 구성하고, 사람과 텍스트라는 다른 특징을 가진 객체에 대한 탐지 및 비식별화를 수행하였다. 제안하는 모델은 두 가지 객체가 동시에 존재할 때 0.724의 precision과 0.745의 mAP@.5 를 달성한다. 또한, 비식별화 수행 후 전체 객체에 대해 mAP@.5 가 0.224로, 0.4 이상의 감소폭을 보였다.
은 2016년 중국에서 서비스를 시작한 모바일 앱 기반의 SNS 동영상 플랫폼이다. 서비스가 시작된 처음에는 뮤직 비디오 콘텐츠가 주를 이루웠고, 이후 다양한 콘텐츠를 제공하는 소셜 플랫폼으로 발전하였으며 영상의 창작, 제작, 편집 등의 제작과정이 간편하게 제공되었다. 모바일에서 이 서비스를 시작한 후 젊은층을 중심으로 나타나고 있는 여러 가지의 사회 현상과 본 앱에서 인기 있는 영상콘텐츠의 유형과 특징을 분석하였다. 세로형 Short Clip 형태의 영상콘텐츠의 수요는 급격히 증가 추세이며, 이는 모바일 기반 영상 제작기술의 발전에 따라 영상콘텐츠의 질적 향상을 기대할 수 있다. 본 연구를 통해 모바일을 기반으로 하는 창작 동영상 제작자들에게 유용한 자료로 활용되길 기대한다.
Kim, Myoungjin;Han, Seungho;Cui, Yun;Lee, Hanku;Jeong, Changsung
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권11호
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pp.2827-2848
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2012
Previously, we described a social media cloud computing service environment (SMCCSE). This SMCCSE supports the development of social networking services (SNSs) that include audio, image, and video formats. A social media cloud computing PaaS platform, a core component in a SMCCSE, processes large amounts of social media in a parallel and distributed manner for supporting a reliable SNS. Here, we propose a Hadoop-based multimedia system for image and video transcoding processing, necessary functions of our PaaS platform. Our system consists of two modules, including an image transcoding module and a video transcoding module. We also design and implement the system by using a MapReduce framework running on a Hadoop Distributed File System (HDFS) and the media processing libraries Xuggler and JAI. In this way, our system exponentially reduces the encoding time for transcoding large amounts of image and video files into specific formats depending on user-requested options (such as resolution, bit rate, and frame rate). In order to evaluate system performance, we measure the total image and video transcoding time for image and video data sets, respectively, under various experimental conditions. In addition, we compare the video transcoding performance of our cloud-based approach with that of the traditional frame-level parallel processing-based approach. Based on experiments performed on a 28-node cluster, the proposed Hadoop-based multimedia transcoding system delivers excellent speed and quality.
Fashion Influencer of Instagram get a lot of attention from the public, and they play a major role in shaping peoples' taste. This study attempts to analyze the fashion design of fashion influencer in Instagram. The data was collected from Apr. 15th to April 30th, 2017, and the pictures were collected from May, 2016 to April, 2017. Total of 460 pictures were collected based on the number of "likes". The method of study was content analysis and the cross tabulation analysis and frequency using SPSS Statics 24 Based on the above results, influencers were mostly models that have many "likes" on their photos. Many of influencers were wearing black, white, or blue dresses that do not have any patterns. Many others were wearing indigo, black, or white jeans with T-shirts. In summary of the above contents, influencer also found out that the materials of their clothes were both hard and soft, and that the casual style was the most popular among influencer, and that influencer also liked elegant, modern, mannish, or sexy looks. Therefore, through this study, it was found that the fashion design of influencer had a unique fashion image. Gigi Hadid, Kendall Jenner, and Blake Lively are the representative influencers of fashion instagram. Gigi Hadid was a casual and manish image, Kendall Jenner was a casual and sexy image, and Blake Lively was an elegant image.
The rapid growth and influence of digital technologies have had a profound effect on modern society. Companies and businesses can connect through SNS(social network service accounts). The importance of mass media empowers the creation of virtual images that are more realistic than time and space. Unlike traditional reproduction or imitation, the virtual images created in this way are reproduced in a form that lacks the original inspiration's essence. Jean Baudrillard described this phenomenon as the theory of simulation. Baudrillard argued that imitated simulated images replace reality. He stated that reality is lost under excessive images in modern society. In response, based on an understanding of the theory of hyper-reality that emerged through the late stages of the order of simulacre, this study aimed to analyze modern fashion's method of reproducing hyper-real images and investigate the method's characteristics. This study examined the characteristics of hyper-reality described by Baudrillard and analyzed the method of artistic expression of hyper-reality. Based on this method of expression, reproducibility, following the stages of image simulation, was derived. A specific case applied to fashion was analyzed, and based on the image reproduction method, specific characteristics of hyper-reality characteristics in fashion were obtained. Sixty-four collections were selected, out of which 155 images and 43 brands demonstrated the principles of image transformation.
본 연구의 목적은 대중들이 지각하는 과학관에 대한 인식의 분석을 바탕으로 효과적인 과학관 경영전략을 제시하는 것이며, 이를 위해 연구문제들을 설정하여 분석을 진행하였다. 자료의 수집과 분석은 질적연구방법과 양적연구방법을 융합하여 이미지 분석에 대한 새로운 접근방식을 통해 진행되었다. 먼저 면담(Interviewing)을 통한 질적연구방법을 통해 면접 대상자들(대학생, 대학원생 및 일반인)로부터 과학이라는 개념에 대한 이미지를 도출한 후 텍스트 분석을 실시하였다. 그리고 국립과학관과 관련하여 국내 대형 포털사이트 검색결과 중 블로그 포스팅 12,920건의 제목에서 추출한 63,987개의 단어에 대한 LDA기반 토픽 모델링(Latent Dirichlet Allocation Topic modeling)을 통한 양적연구방법을 융합하여 연구가 진행되었다. 분석결과, 응답자 특성에 따라 과학에 대한 인식은 차이가 있는 것으로 확인되었다. 국립과학관에 대한 포털사이트 검색결과는 20개의 토픽으로 도출되었고 7개의 요인으로 분류되었다. 본 연구의 결론에는 이에 대한 논의와 과학관 경영전략을 제시하고 있다.
본 논문에서는 공유경제를 위한 IoT 기반의 휴먼 인터랙티브 광고 서비스(IoT-HiAS, IoT-Human Interactive Advertising Service)를 구현한다. HiAS 디바이스가 웹캠을 통해 디바이스의 전방을 촬영하고 MobileNet을 사용한 SSD 모델을 통해 사람을 실시간으로 검출한다. 검출된 사람을 카운팅하여 설정한 기준 이상의 사람 수가 검출되면 빔 프로젝터를 통해 유휴자원에 광고를 재생한다. 광고가 재생됨과 동시에 디바이스 전방의 광고 시작 시점을 캡쳐한 이미지와 검출된 사람의 수를 IoT 클라이언트를 통해 HiAS 서버의 oneM2M 표준을 준용한 IoT 서버로 전송한다. 광고가 끝나면 디바이스 전방을 촬영하여 이미지를 IoT 서버로 전송한다. 전송받은 데이터를 HiAS 서버의 소셜 네트워크 서비스(SNS, Social Network Service) 에이전트를 통해 광고주 및 광고제작자에게 알림 메시지를 전송하여 IoT 기반의 휴먼 인터랙티브 광고 서비스를 구현하였다.
The purpose of this study is to investigate the impact of negative emotions on the intention to share negative experiences caused by unruly passengers on flights. 163 questionnaires were collected and an SEM model was used to measure the relationship between passengers' negative emotions and sharing intentions. We empirically analyzed the impact of unruly passenger behavior on social media sharing intention through negative emotions, airline trust, and satisfaction with service recovery. Theoretically, we established a clear causal relationship between these variables. The results of this study shed light on the importance of developing a sustainable service strategy for passengers by analyzing the impact of negative emotions and sharing intentions. Based on our findings, we recognized that airlines should respond to disruptive behavior while understanding the negative emotional feelings of surrounding passengers. Therefore, this study strongly recommends that airlines should respond appropriately to in-flight disruptive behavior and ensure that passengers' negative emotions do not damage the overall reputation and image of the airline.
본 연구는 공원 이용자의 수요 변화에 맞춰 공원 운영 및 관리를 개선하기 위한 연구이다. 과거 공원 이용 수요에 관한 조사와 분석은 설문조사에 의존해왔으나, 최근에는 공원 이용 트렌드 및 이용자의 활동을 다각도로 파악할 수 있는 소셜미디어 데이터를 적극적으로 활용하고 있다. 하지만 이러한 연구들은 소셜미디어 데이터 중 텍스트 데이터에만 집중되어 있어 이미지 데이터에 담겨있는 정보를 얻기는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 소셜미디어 이미지 데이터를 이용하여 공원 이용 특성 분석의 새로운 방법을 제시하고, 실제 도시공원 분석에 적용하여 공원 운영 및 관리 방안을 제안하고자 한다. 연구 방법으로는 Visual Question Answering(VQA) 딥러닝 기술을 활용한 이미지 분석 도구를 구축하였다. 이 도구를 이용해 공원 이용자의 특성과 위치, 이용행태 등의 각 도시공원 이용 특성을 파악하였으며, 이를 기반으로 공원별 운영 및 관리 전략을 마련했다. 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, VQA 딥러닝 기술을 활용해 도출한 이미지 분석 결과값이 기존의 텍스트 분석 결과값과 유사함을 확인하여 분석 도구의 유효성을 입증했다. 둘째, VQA 딥러닝 기술을 이용한 공원 이용 특성 분석은 기존의 텍스트 분석에서 얻을 수 없는 정보(성별, 연령, 이용시간 등)를 수집할 수 있음을 확인했다. 셋째, VQA 분석을 실제 공원의 이용 특성 분석에 적용하여 기존 공원의 운영 및 관리 방안을 제시했다. 본 연구의 결과를 토대로 VQA 딥러닝 기술을 이용한 공원 이용 특성 분석 방법은 향후 여러 공원 이용 특성 분석 시 중요한 방법론적 시사점을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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