Purpose: Online distribution channel alludes to the many different digital channels utilized in marketing and distributing goods and services to end users. The present research aims to explore and provide various retail strategy for the success of the art market within online distribution channel. Research design, data and methodology: The current author has conducted and investigate the qualitative textual methodology to take a look at carefully the current and prior literature dataset to achieve the purpose of the present research so that the present author could obtain total 27 relevant prior studies. Results: According to the comprehensive literature investigation, this research has found that there are six kinds of retail strategy for the prosperity of the art market within online distribution channel as follows: (1) Blockchain Technology, (2) Artificial Intelligence (AI), (3) Virtual Reality (VR), (4) Online Market Places, (5) Social Media, and (6) Regulations. Conclusions: The results of this analysis of the relevant literature show that the art market industry needs to adjust to keep up with the quickly shifting landscape of the digital world. In addition, although these technologies can be helpful in addressing difficulties linked to authenticity and transparency, they cannot eliminate the hazards of fraud and misrepresentation.
International journal of advanced smart convergence
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v.11
no.3
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pp.132-141
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2022
We look at the rocket life stages of NaverZ's metaverse platform scaling and investigate the ignition and scale-up stage of its metaverse platform brand, Zepeto based on the Rocket Model (RM). The results are derived as follows: Firstly, NaverZ shows the event strategy by collaborating with K-pops, the piggybacking strategy by utilizing other SNSs, and the VIP strategy by investing in game and entertainment content genres in the 'attract' function. In the second 'match' function, based on the matching rule of Zepeto, the users can generate their own characters and "World" with Zepeto Studio. However, for strengthening the matching quality, NaverZ is investing in the artificial intelligence (AI) based companies consistently. In the 'connect' function, NaverZ's maximization of the positive interaction is possible by inducing feed activities in Zepeto & other SNSs and by uploading attractive content for viral effects in the ignition. For facilitating this, NaverZ expands the scale to other continents like Southeast Asia and Middle East with the localization strategy inclusive investment. Lastly, in the 'transact' function, based on three monetization experiments like Coin & ZEM, user generated content (UGC) fee, and advertising revenue in the ignition, NaverZ starts to invest in NFT platforms and abroad blockchain companies.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2022.11a
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pp.236-239
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2022
증강현실로 날씨, 뉴스 요약 등이 제공되거나 AI 비서 기능을 제공하는 스마트 미러(smart mirror)가 개발되고 있다. 본 작품에서는 IoT 통합제어, 뉴스 요약 및 날씨 정보 제공 등의 서비스를 하나의 웹 플랫폼으로 구축하고 이를 손가락 제스쳐 및 음성 명령으로 제어하는 것을 제안하고 구현하였다. 본 작품에서는 음성 인식을 통해 IoT 서비스를 직관적으로 이용할 수 있게끔 설계하여 사용자의 편의성을 높였으며, 디바이스를 직접 터치하는 방식이 아닌 finger gesture로 제어하는 방식을 채택해, 디바이스 유지 보수 및 위생 문제를 해결하였다. 단순 IoT 통합 제어 기능뿐만 아니라 다양한 컨텐츠 및 기능을 제공함으로써 통합 플랫폼의 기능을 수행할 수 있도록 하였다. 뉴스 홈페이지에서 Crawling한 뉴스를 text rank 알고리즘을 이용. 자동으로 요약하는 기능과, 사용자의 IP를 기반으로 위도와 경도를 추론, 해당 지역의 일기 예보 정보를 표현해 주는 등 단순 IoT 제어 플랫폼이 아닌, 통합 플랫폼의 기능을 다하도록 설계하였다. 이처럼 다양한 정보를 압축해서 사용자가 편하게 볼 수 있도록 제공하며, 직관적인 two track 제어 방식을 채택. 사용 대상의 편의성을 증대시켜 본 프로젝트는 기존 프로젝트보다 사용자에게 더 나은 사용 경험을 제공할 것이다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.05a
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pp.385-387
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2022
With the tremendous rise in popularity of the Internet and technological advancements, many news keeps generating every day from multiple sources. As a result, the information (News) on the network has been highly increasing. The critical problem is that the volume of articles or news content can be overloaded for the readers. Therefore, the people interested in reading news might find it difficult to decide which content they should choose. Recommendation systems have been known as filtering systems that assist people and give a list of suggestions based on their preferences. This paper studies a personalized news recommendation system to help users find the right, relevant content and suggest news that readers might be interested in. The proposed system aims to build a hybrid system that combines collaborative filtering with content-based filtering to make a system more effective and solve a cold-start problem. Twitter social media data will analyze and build a user's profile. Based on users' tweets, we can know users' interests and recommend personalized news articles that users would share on Twitter.
The purpose of this study is to analyze the changes and importance of welfare policies in Chungcheong Province using big data analysis technology in the era of the Fourth Industrial Revolution, and to propose stable welfare policies for all generations, including the socially underprivileged. Chungcheong-do policy-related big data is coded in Python, and stable government policies are proposed based on the results of visualization analysis. As a result of the study, the keywords of Chungcheong-do government policy were confirmed in the order of region, society, government and support, education, and women, and welfare policy should be strengthened with a focus on improving local health policy and social welfare. For future research direction, it will be necessary to compare overseas cases and make policy proposals on the stable impact of national welfare policies.
Purpose The main purpose of this study is to improve fake news detection performance by using video information to overcome the limitations of extant text- and image-oriented studies that do not reflect the latest news consumption trend. Design/methodology/approach This study collected video clips and related information including news scripts, speakers' facial expression, and video metadata from YouTube to develop fake news detection model. Based on the collected data, seven combinations of related information (i.e. scripts, video metadata, facial expression, scripts and video metadata, scripts and facial expression, and scripts, video metadata, and facial expression) were used as an input for taining and evaluation. The input data was analyzed using six models such as support vector machine and deep neural network. The area under the curve(AUC) was used to evaluate the performance of classification model. Findings The results showed that the ACU and accuracy values of three features combination (scripts, video metadata, and facial expression) were the highest in logistic regression, naïve bayes, and deep neural network models. This result implied that the fake news detection could be improved by using video information(video metadata and facial expression). Sample size of this study was relatively small. The generalizablity of the results would be enhanced with a larger sample size.
Seung Hwan PARK;Min Soo KIM;Miok KIM;Seungmin LEE;Taeyeon OH;Sun Ju KIM;Won Jae SEO
Journal of Distribution Science
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v.22
no.3
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pp.83-92
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2024
Purpose: With the rapid information distribution of sport-related SNS, sport industry has utilized SNS as technical solution to distribute sport and health-related information. The current study examined the effect of SNS information use for running-specific content on running engagement and psychological well-being. Research design, data and methodology: Data were collected via online survey of participants in marathon events of United States. Descriptive statistics and Chi-square test were conducted to compare demographics and psycho-behavioral outcomes among SNS information users and non-users for running-specific contents. Multivariate hierarchical regression was next employed to examine research hypotheses. Results: A mass-participant running event was used to test seven hypotheses related to the potential role of SNS for running content in promoting running engagement and life satisfaction. In general, findings revealed that use of SNS for running content along with frequency of use can perhaps facilitate running intensity and influence participation in running-related outdoor activities. Furthermore, while overall life satisfaction did not appear to be influenced by use of SNS for running content, there was a demonstrated influence on the individual satisfaction domains. Conclusions: The findings of current study suggest that sport SNS is information distribution media enhancing users' engagement and their six life satisfaction domains. Further implications were discussed.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.6
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pp.873-879
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2022
In the future, AI and the metaverse are becoming so powerful that their application areas and influences are swallowing up the world. The advertising field is no exception, and it is becoming more important to predict, analyze, and strategize these future changes. In order to study the future change of advertising according to the development of artificial intelligence and metaverse, literature research related to the development of artificial intelligence and metaverse technology and the resulting change in the advertising environment, in-depth interviews with future and advertising experts, and Delphi technique research method I want to study change. First, through this study, we would like to examine the opinions of experts through in-depth interviews on the development of artificial intelligence and metaverse technology and the changes in the advertising sector in the post-coronavirus era of civilizational transformation. In addition, the Delphi technique is used to determine how important the change is by future advertising technology area, future advertising media area, future advertising form area, future advertising effect area, future advertising application area, and future advertising process area, and at what point in the future it will change. In addition, we want to study how the future advertising form will change in detail. Also, based on this, we would like to propose a countermeasure for the advertising industry.
The Korean government ranked 3rd among 193 UN member countries in the UN's 2022 e-Government Development Index. Korea, which has consistently been evaluated as a top country, can clearly be said to be a leading country in the world of e-government. The lubricant of e-government is data. Data itself is neither information nor a record, but it is a source of information and records and a resource of knowledge. Since administrative actions through electronic systems have become widespread, the production and technology of data-based records have naturally expanded and evolved. Technology may seem value-neutral, but in fact, technology itself reflects a specific worldview. The digital order of new technologies, armed with hyper-connectivity and super-intelligence, not only has a profound influence on traditional power structures, but also has an a similar influence on existing information and knowledge transmission media. Moreover, new technologies and media, including data-based generative artificial intelligence, are by far the hot topic. It can be seen that the all-round growth and spread of digital technology has led to the augmentation of human capabilities and the outsourcing of thinking. This also involves a variety of problems, ranging from deep fakes and other fake images, auto profiling, AI lies hallucination that creates them as if they were real, and copyright infringement of machine learning data. Moreover, radical connectivity capabilities enable the instantaneous sharing of vast amounts of data and rely on the technological unconscious to generate actions without awareness. Another irony of the digital world and online network, which is based on immaterial distribution and logical existence, is that access and contact can only be made through physical tools. Digital information is a logical object, but digital resources cannot be read or utilized without some type of device to relay it. In that respect, machines in today's technological society have gone beyond the level of simple assistance, and there are points at which it is difficult to say that the entry of machines into human society is a natural change pattern due to advanced technological development. This is because perspectives on machines will change over time. Important is the social and cultural implications of changes in the way records are produced as a result of communication and actions through machines. Even in the archive field, what problems will a data-based archive society face due to technological changes toward a hyper-intelligence and hyper-connected society, and who will prove the continuous activity of records and data and what will be the main drivers of media change? It is time to research whether this will happen. This study began with the need to recognize that archives are not only records that are the result of actions, but also data as strategic assets. Through this, author considered how to expand traditional boundaries and achieves reterritorialization in a data-driven society.
Dang, Hyun Shik;Jo, Dong Hee;Kim, Jong Seo;Jung, Taeho
Journal of the Korea Society for Simulation
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v.26
no.4
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pp.35-41
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2017
With the advances in Internet over Things, the demand in diverse electronic devices such as mobile phones and sensors has been rapidly increasing and boosting up the researches on those products. Semiconductor materials, devices, and fabrication processes are becoming more diverse and complicated, which accompanies finding parameters for an optimal fabrication process. In order to find the parameters, a process simulation before fabrication or a real-time process control system during fabrication can be used, but they lack incorporating the feedback from post-fabrication data and compatibility with older equipment. In this research, we have developed an artificial intelligence based simulator, which finds parameters for an optimal process and controls process equipment. In order to apply the control concept to all the equipment in a fabrication sequence, we have developed a prototype for a manipulator which can be installed over an existing buttons and knobs in the equipment and controls the equipment communicating with the AI over the Internet. The AI is based on the deep learning to find process parameters that will produce a device having target electrical characteristics. The proposed simulator can control existing equipment via the Internet to fabricate devices with desired performance and, therefore, it will help engineers to develop new devices efficiently and effectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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