Recently, DMB service markets experience a rapid change with terrestrial DMB test-broadcasting for the nation-wide coverage and paid interactive data broadcasting being offered utilizing TPEG and BIFS technologies. This warrants a reexamination of a consumers' adoption intentions for DMB service. This paper uses a survey data set to analyze DMB adoption intentions and the choice between terrestrial DMB and satellite DMB services according to preferred contents and other media usage characteristics. Empirical results show that consumer who prefer TV, music, and movie contents are more likely to adopt DMB service, whereas consumers with high intentions for HSDPA subscription are less likely to adopt DMB service. This implies that continuing development of killer application and the analysis of substitutes or complements of other media are crucial for the increase of DMB adoption intentions. It is found that the more consumers prefer sports, movies and entertainment/game and put higher values in the quality of the contents, the more likely they adopt satellite DMB service. Meanwhile, the more consumers prefer TV, drama and news contents, and are sensitive to the subscription fees, they are more likely to adopt terrestrial DMB service. Therefore, it seem that consumers' DMB adoption between terrestrial and satellite services is crucially related with types and characteristics of contents offered.
인터넷 게시판을 통한 커뮤니케이션에서는 상호작용의 결과물이 지속적으로 남아 있어, 상호작용의 당사자뿐 아니라 나중에 참여하는 다른 이용자들의 게시판에 대한 지각에도 영향을 미치게 된다. 따라서 인터넷 게시판에서의 이용자들 간의 상호작용은 게시판의 기술적 형식이나 주제뿐 아니라 게시판에 있는 기존 이용자들의 메시지를 읽고 받은 인상에 따라서도 달라질 수 있다. 본 연구에서는 게시판의 익명성과 메시지의 전문성을 독립변인으로 한 $2{\times}2$ 실험설계에 따라 가상적 CMC 상황에서 피험자들이 영화 리뷰 게시판의 글을 읽도록 하였다. 게시판 기존 이용자 집단에 대해 받은 인상의 긍정성, 모호성, 전문성, 피험자 자신과의 지각된 유사성 및 해당 게시판에 대한 참여의사를 측정하였다. 결과, 전문성이 높은 메시지를 읽은 피험자들은 게시판의 기존 이용자들이 보다 전문적이라는 인상을 받았으며, 해당 게시판에 참여하고자 하는 의사를 더 많이 표시했다. 또한 기존 이용자들에 대한 인상의 긍정성과 유사성, 참여의사 사이에는 상관관계가 있었다. 이 결과는 인터넷 게시판 이용이 기술적 요인뿐만 아니라 게시판의 기존 이용자 집단에 대한 인상에 따라서도 달라질 수 있음을 시사한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권12호
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pp.6080-6096
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2019
Text classification is one of the fundamental techniques in natural language processing. Numerous studies are based on text classification, such as news subject classification, question answering system classification, and movie review classification. Traditional text classification methods are used to extract features and then classify them. However, traditional methods are too complex to operate, and their accuracy is not sufficiently high. Recently, convolutional neural network (CNN) based one-hot method has been proposed in text classification to solve this problem. In this paper, we propose an improved method using CNN based skip-gram method for Chinese text classification and it conducts in Sogou news corpus. Experimental results indicate that CNN with the skip-gram model performs more efficiently than CNN-based one-hot method.
This article is to investigate the possibility that project-based classes introducing mobile phones can replace the monotony of traditional classes led by teachers as well as they can encourage students to take active part in the classes to some extent. The students in groups choose a genre for their own video projects (e.g., movie, drama, news, documentary, and commercial) and produce the video contents using a mobile phone for presentation made at the end of a semester. In the sense that the students are allowed to do video-based mobile phone projects, they can work independently outside of class, where time and space are more flexible and students are free from the anxiety of speaking or acting in front of an audience. A mobile phone project consists of around five stages done both in and outside of the classroom. All of these stages can be graded independently, including genre selection, drafting of scripts, peer review and revision, rehearsals, and presentation of the video. Feedback is given to students. After the presentation, students filled out a survey questionnaire sheet devised to analyze students' responses toward preferences and level of difficulty of the project activity. Finally, proposals are made for introduction of a better mobile phone-based project classes.
This article is to investigate the possibility that project-based classes introducing mobile phones can replace the monotony of traditional classes led by teachers as well as they can encourage students to take active part in the classes to some extent. The students in groups choose a genre for their own video projects (e.g., movie, drama, news, documentary, and commercial) and produce the video contents using a mobile phone for presentation made at the end of a semester. In the sense that the students are allowed to do video-based mobile phone projects, they can work independently outside of class, where time and space are more flexible and students are free from the anxiety of speaking or acting in front of an audience. A mobile phone project consists of around five stages done both in and outside of the classroom. All of these stages can be graded independently, including genre selection, drafting of scripts, peer review and revision, rehearsals, and presentation of the video. Feedback is given to students. After the presentation, students filled out a survey questionnaire sheet devised to analyze students' responses toward preferences and level of difficulty of the project activity. Finally, proposals are made for introduction of a better mobile phone-based project classes.
In context awareness and user intention tasks, dataset construction is expensive because specific domain data are required. Although pretraining with a large corpus can effectively resolve the issue of lack of data, it ignores domain knowledge. Herein, we concentrate on data domain knowledge while addressing data scarcity and accordingly propose a multi-channel long short-term memory (LSTM). Because multi-channel LSTM integrates pretrained vectors such as task and general knowledge, it effectively prevents catastrophic forgetting between vectors of task and general knowledge to represent the context as a set of features. To evaluate the proposed model with reference to the baseline model, which is a single-channel LSTM, we performed two tasks: voice phishing with context awareness and movie review sentiment classification. The results verified that multi-channel LSTM outperforms single-channel LSTM in both tasks. We further experimented on different multi-channel LSTMs depending on the domain and data size of general knowledge in the model and confirmed that the effect of multi-channel LSTM integrating the two types of knowledge from downstream task data and raw data to overcome the lack of data.
Forecasting of box office performance after a film release is very important, from the viewpoint of increase profitability by reducing the production cost and the marketing cost. Analysis of psychological factors such as word-of-mouth and expert assessment is essential, but hard to perform due to the difficulties of data collection. Information technology such as web crawling and text mining can help to overcome this situation. For effective text mining, categorization of objects is required. In this perspective, the objective of this study is to provide a framework for classifying films according to their characteristics. Data including psychological factors are collected from Web sites using the web crawling. A clustering analysis is conducted to classify films and a series of one-way ANOVA analysis are conducted to statistically verify the differences of characteristics among groups. The result of the cluster analysis based on the review and revenues shows that the films can be categorized into four distinct groups and the differences of characteristics are statistically significant. The first group is high sales of the box office and the number of clicks on reviews is higher than other groups. The characteristic of the second group is similar with the 1st group, while the length of review is longer and the box office sales are not good. The third group's audiences prefer to documentaries and animations and the number of comments and interests are significantly lower than other groups. The last group prefer to criminal, thriller and suspense genre. Correspondence analysis is also conducted to match the groups and intrinsic characteristics of films such as genre, movie rating and nation.
할리우드의 영화제작 인력이 국내에서 촬영한 <인천Incheon>(테렌스 영, 1981)은 당대의 한국배우와 스태프가 참여한 영화이다. <인천>의 제작에 참여한 원로영화인들의 구술에 따르면, <인천>을 통해 국내 최초로 할리우드의 제작방식을 경험할 수 있었고, 그것이 이후의 한국영화제작 시스템에 영향을 끼쳤다는 것이다. 이 같은 이유에서 세계영화사에서 실패한 영화로 기록되었고, 한국영화사에서 사라진 영화의 역사적 흔적을 살펴보고자 한다. 이 연구는 할리우드의 제작 시스템으로 제작된 영화 <인천>에 관한 전문가 평가와 관객의 인식을 분석하였다. <인천>에 관한 전문가 평가는 개봉 당시의 언론기사 및 영화에 참여한 배우와 스태프에 관한 학술서 등의 자료를 활용하였다. 또한 <인천>을 극장이나 케이블TV, 인터넷 등에서 관람한 관객의 평가를 인식의 측면에서 분석하였다. <인천>에 관한 전문가의 평가는 천편일률적으로 부정적이지만, 관객은 영화를 평가하기보다는 다양한 방식으로 인식하고 있음을 확인할 수 있었다.
Objectives: While many studies have been conducted on whether smoking scenes in films actually affect audience members' smoking, a comprehensive conclusion has yet to be derived. This study systematically reviewed the effect of smoking scenes in films on audience members' attitudes, beliefs, and actions. Methods: We analyzed a total of 146 studies searched on PubMed and PsycINFO (41 qualitative studies, 72 cross-sectional studies, 20 longitudinal studies, and 13 experimental studies). Results: Whereas qualitative studies have only demonstrated that audience members tend to perceive smoking scenes in films not as negative information but as positive information, cross-sectional studies have reported a significant association between smoking scenes and smoking behavior notwithstanding the problems of classifying the groups studied and measuring the degree of exposure. Through follow-up observations, longitudinal studies have reported that such media exposure can serve as a predictor of future smoking. Finally, with exposure and confounding variables under control, experimental studies have confirmed that smoking scenes in films indeed affect audience members' attitudes, beliefs, and actions regarding smoking. Conclusions: Scenes of actors and actresses smoking can be imitated or learned through audience members' immersion and identification and reproduce positive images that may render smoking socially acceptable.
개인에게 맞춤형 서비스를 제공하는 것이 중요해지면서 개인화 추천 시스템 관련 연구들이 끊임없이 이루어지고 있다. 추천 시스템 중 협업 필터링은 학계 및 산업계에서 가장 많이 사용되고 있다. 다만 사용자들의 평점 혹은 사용 여부와 같은 정량적인 정보에 국한하여 추천이 이루어져 정확도가 떨어진다는 문제가 제기되고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 현재까지 많은 연구에서 정량적 정보 외에 다른 정보들을 활용하여 추천 시스템의 성능을 개선하려는 시도가 활발하게 이루어지고 있다. 리뷰를 이용한 감성 분석이 대표적이지만, 기존의 연구에서는 감성 분석의 결과를 추천 시스템에 직접적으로 반영하지 못한다는 한계가 있다. 이에 본 연구는 리뷰에 나타난 감성을 수치화하여 평점에 반영하는 것을 목표로 한다. 즉, 사용자가 직접 작성한 리뷰를 감성 수치화하여 정량적인 정보로 변환해 추천 시스템에 직접 반영할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서는 정성적인 정보인 사용자들의 리뷰를 정량화 시켜야 하므로, 본 연구에서는 텍스트 마이닝의 감성 분석 기법을 통해 감성 수치를 산출하였다. 데이터는 영화 리뷰를 대상으로 하여 도메인 맞춤형 감성 사전을 구축하고, 이를 기반으로 리뷰의 감성점수를 산출한다. 본 논문에서 사용자 리뷰의 감성 수치를 반영한 협업 필터링이 평점만을 고려하는 전통적인 방식의 협업 필터링과 비교하여 우수한 정확도를 나타내는 것을 확인하였다. 이후 제안된 모델이 더 개선된 방식이라고 할 근거를 확보하기 위해 paired t-test 검증을 시도했고, 제안된 모델이 더 우수하다는 결론을 도출하였다. 본 연구에서는 평점만으로 사용자의 감성을 판단한 기존의 선행연구들이 가지는 한계를 극복하고자 리뷰를 수치화하여 기존의 평점 시스템보다 사용자의 의견을 더 정교하게 추천 시스템에 반영시켜 정확도를 향상시켰다. 이를 기반으로 추가적으로 다양한 분석을 시행한다면 추천의 정확도가 더 높아질 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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