본 연구는 농어민의 모바일 인터넷 이용에 있어서 나타나는 디지털 격차의 탐구를 목적으로 한다. 이를 위해 먼저 농어민의 기술에 대한 태도, 물리적 접근성, 활용기술이 모바일 소셜미디어 이용에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 농어민 간 인구·사회·경제적 요인에 따른 디지털 격차를 파악하였고, 특히 겸업·전업 농어민 간의 모바일 인터넷 이용에서의 격차와 그 원인을 분석했다. <2018 디지털정보격차 실태조사>를 이용한 실증분석 결과, 태도, 물리적 접근성, 콘텐츠 관련 기술이 모바일 소셜미디어 이용에 유의미한 영향을 미쳤다. 또한 연령과 거주 지역에 따라서 디지털 격차가 발생했다. 겸업·전업 농어민 간에도 모바일 소셜미디어 이용에 있어서 유의한 차이가 났는데, 이러한 차이는 신기술의 대한 태도로 인해서 발생했다. 이러한 결과를 통하여 본 연구에서는 농어민의 디지털 격차 해소를 위해서 농어민 정보화 교육, 낙후 농어촌 지원, 전업 농어민을 위한 기술 지원 등의 정책적 시사점을 제시하였다.
본 논문에서 제안한 텔레미트리 시스템은 생체신호를 중거리로 전송하기 위한 RF 송신기와 전자파 간섭의 영향이 없는 광을 매체로한 수신기이다. 텔레미트리 시스템은 of 65$\times$125$\times$45mm크기이며, RF 송신부, 광 수신부와 생체신호 처리를 위한 CMOS 칩으로 구성되어 있다. 제안된 텔레메트리 장점은 전자파에 노출을 최소화하면서 중거리(50m) 텔레메트리가 가능하여, 자유로운 상태에서의 모니터링이 가능하다. 관측 시스템은 실시간 처리를 위해 dual-processor구조로 설계했다. 본 연구에서는 1 채널 360Hz, 16 Bits의 심전도 데이터를 1.42초 간격으로 실시간 웨이브렛 변환할 수 있었다.
Social Media transformed the mass media based information traffic, and it has become a key resource for finding value in enterprises and public institutions. Particularly, in regards to disaster management, the necessity for public participation policy development through the use of social media is emphasized. National Disaster Management Research Institute developed the Social Big Board, which is a system that monitors social Big Data in real time for purposes of implementing social media disaster management. Social Big Board collects a daily average of 36 million tweets in Korean in real time and automatically filters disaster safety related tweets. The filtered tweets are then automatically categorized into 71 disaster safety types. This real time tweet monitoring system provides various information and insights based on the tweets, such as disaster issues, tweet frequency by region, original tweets, etc. The purpose of using this system is to take advantage of the potential benefits of social media in relations to disaster management. It is a first step towards disaster management that communicates with the people that allows us to hear the voice of the people concerning disaster issues and also understand their emotions at the same time. In this paper, Korean language text mining based Social Big Board will be briefly introduced, and disaster issue detection model, which is key algorithms, will be described. Disaster issues are divided into two categories: potential issues, which refers to abnormal signs prior to disaster events, and occurrence issues, which is a notification of disaster events. The detection models of these two categories are defined and the performance of the models are compared and evaluated.
With the spread of social media and mobile devices, people spend more time on online than ever before. As more people participate in various online activities, much research has been conducted on how to make use of the time effectively and productively. In this paper, we propose two methods which can be used to extract highlights and make searchable media indexes using online social data. For highlight extraction, we collected the comments from the online baseball broadcasting website. We adopted peak-finding algorithm to analyze the frequency of comments uploaded on the comments section of the website. For each indexes, we collected postings from soap opera forums provided by a popular web service called DCInside. We extracted all the instances when a character's name is mentioned in postings users upload after watching TV, which can be used to create indexes when the character appears on screen for the given episode of the soap opera The evaluation results shows the possibility of the crowdsourcing-based media interaction for both highlight extraction and index building.
The importance of information media in personal lives has increased rapidly, indicating the average ages of users are becoming younger. School-age children, despite the inconsequential differences, are reported to have used the internet for their free time, information search, communications, and education. Recent researches are focused on various variables affecting internet-addictions since these problems have become a major issue in education due to prolonged use of the internet or mobile. The regulations as a preventative measure and the setting of standard are also considered as major issues of research. In terms of policy, there should be revisions on laws and regulations about the internet and mobile in order to protect school-age children from vicious environments. For the education's part, there should be appropriate amount of education, for children and their parents, on how to use computers and the internet properly and how to prevent internet-addiction.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권2호
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pp.196-201
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2023
In recent years, virtual reality (VR) technology has been widely used in many industrial fields, especially in the fields of medical treatment, games, film and television, to improve the interaction between medical teaching and practical treatment. On the gaming side, the production of virtual reality gaming screens and scenes became increasingly popular, greatly expanding the form of the visual experience. But VR is no longer confined to the health care, education and entertainment industries. During this time, the news media industry has also begun to integrate virtual reality into interviews and user interactions. This study aims to analyze the development of VR technology from the perspectives of immersive VR news experience, real reporting, and prospects, and analyze and think about the interactive participation of media users, the transformation of traditional media, and the upgrading of practitioners' roles.
논문에서는 Seamless N-스크린 서비스를 위한 무선 통신 MAC 구조로서, WiMedia Distributed-MAC 프로토콜을 적용하고, Seamless D-MAC 프로토콜에서 P2P 스트리밍이 가능한 OSMU (One Source Multi Use) N-스크린 서비스를 제공하기 위해, Multicast-free DRP Availability IE 기술을 제안하고 성능을 분석하였다. 이를 위해 Multicast DRP Owner와 Receiver를 구분하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 멀티캐스트 기술은 멀티캐스트 전송 시 요구되지 않는 ACK 전송 특성을 이용하여, 무선 N-스크린 전송을 위한 멀티캐스트 및 유니캐스트 전송 DRP 예약 구간을 확장하고 수율을 향상시키는 효과를 나타내었다.
본 연구는 학생들의 성장에 따른 미디어 교육 활용 특성 종단적 변화를 알아보고자 하였다. 이를 위해 미디어의 교육적 활용 특성을 학습이용, 정보이용, 그리고 게임이용으로 구분하였다. 잠재성장모형을 적용하여 학습이용, 정보이용, 게임이용의 종단적 변화를 탐색하였다. 이후 3가지 미디어 교육적 활용 특성의 종단적 변화에서 성별 차이를 검증하였다. 한국청소년패널조사(KYPS)의 중등2패널을 활용하여 4년간 반복 추적 조사한 3,499명의 데이터를 분석하였다. 연구결과 (a) 학년이 증감함으로써 미디어의 학습이용과 정보이용의 변화율은 증가하는 경향을 나타내었다. (b) 여학생의 미디어 학습이용과 정보이용의 초기치와 변화율이 높은 것으로 나타났다. (c) 학년이 증가함으로써 미디어의 게임이용은 변화율이 감소하는 것으로 나타났다. (d) 미디어 게임이용에서는 초기치에는 남학생이 여학생보다 높은 것으로 나타났으나, 변화율에는 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다.
Hernandez, Luis Alberto Robles;Callahan, Tiffany J.;Banda, Juan M.
Genomics & Informatics
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제19권3호
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pp.21.1-21.5
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2021
The use of social media data, like Twitter, for biomedical research has been gradually increasing over the years. With the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, researchers have turned to more non-traditional sources of clinical data to characterize the disease in near-real time, study the societal implications of interventions, as well as the sequelae that recovered COVID-19 cases present. However, manually curated social media datasets are difficult to come by due to the expensive costs of manual annotation and the efforts needed to identify the correct texts. When datasets are available, they are usually very small and their annotations don't generalize well over time or to larger sets of documents. As part of the 2021 Biomedical Linked Annotation Hackathon, we release our dataset of over 120 million automatically annotated tweets for biomedical research purposes. Incorporating best-practices, we identify tweets with potentially high clinical relevance. We evaluated our work by comparing several SpaCy-based annotation frameworks against a manually annotated gold-standard dataset. Selecting the best method to use for automatic annotation, we then annotated 120 million tweets and released them publicly for future downstream usage within the biomedical domain.
이 연구의 목적은 스포츠팬들이 대학 스포츠 팀의 SNS를 이용하는 동기를 분석하는 것에 있다. 연구대상자는 NCAA Division1 대학교에 재학 중인 대학생을 모집단으로 선정하여 비확률 표본추출법(non-probability sampling)중 편의 표본추출법(convenience sampling method)을 이용하여 3개의 NCAA Division1 대학에서 총 320명을 표집 하였다. 최종 응답률은 49%(N=159)이었으며, 이 중 질문문항의 일괄적인 처리 혹은 무응답, 오기입 등 신뢰성이 떨어진다고 판단되어지는 13부의 설문지를 제외하고 총 146부를 분석에 사용하였다. 확인적 요인분석과 다중회귀 분석을 실시한 결과, diversion, socialization, fanship, team support, 그리고 technical knowledge 동기가 대학스포츠팀 SNS이용에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 information 그리고 pass-time 동기는 SNS이용에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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