디지털 기술의 발전으로 사회적 이슈들이 SNS와 같은 디지털 기반 플랫폼을 통해서 소통되고 여론을 형성하기도 한다. 본 연구에서는 소셜미디어를 통해서 공유되고 있는 정보보호 이슈관련 여론을 살펴보기 위하여 대표적인 단문 소셜네트워크서비스인 트위터 빅데이터 분석을 진행하였다. 2021년 1년간 14개 정보보호 관련 키워드를 중심으로 데이터를 수집한 후, 데이터마이닝 기술을 활용하여 용어 빈도(TF)분석과 피어슨 계수를 활용한 상관분석을 통해 키워드간의 상관관계를 밝혔다. 또한 잠재적 확률기반 LDA 토픽모델링을 실시하여 정보보호분야에 많은 관심을 받았던 6개의 주요 토픽을 도출하였다. 이러한 결과는 관련 산업의 전략수립이나, 정부 정책수립 시 주요 키워드를 도출하는 기초데이터로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
The proliferation of health misinformation gained momentum amidst the outbreak of the novel coronavirus disease 2019 (COVID-19). People stuck in their homes, without work pressure, regardless of health concerns towards personal, family, or peer groups, consistently demanded information. People became engaged with misinformation while attempting to find health information content. This study used the content analysis method and analyzed 1,154 misinformation stories from four prominent signatories of the International Fact-Checking Network during the pandemic. The study finds the five main categories of misinformation related to the COVID-19 pandemic. These are 1) the severity of the virus, 2) cure, prevention, and treatment, 3) myths and rumors about vaccines, 4) health authorities' guidelines, and 5) personal and social impacts. Various sub-categories supported the content characteristics of these categories. The study also analyzed the emotional valence of health misinformation. It was found that misinformation containing negative sentiments got higher engagement during the pandemic. Positive and neutral sentiment misinformation has less reach. Surprise, fear, and anger/aggressive emotions highly affected people during the pandemic; in general, people and social media users warning people to safeguard themselves from COVID-19 and creating a confusing state were found as the primary motivation behind the propagation of misinformation. The present study offers valuable perspectives on the mechanisms underlying the spread of health-related misinformation amidst the COVID-19 outbreak. It highlights the significance of discerning the accuracy of information and the feelings it conveys in minimizing the adverse effects on the well-being of public health.
This research focus on the economic activity as consumer and producer traits of future customers in the convergence age. We assess level of convergence for digital devices and services respectively by questionnaire survey and interview for 14 professions. And then, for evaluating convergence level and usage of digital services of each respondents, we conducted the questionnaire survey for 343 samples. Findings of our research hold that the group who showed higher level of convergence tends to use the socialized digital services more. Convergence generation were heavy users in appstore on smart-phone and wireless game and more participating. In digital service area, facebook/cyworld, twitter, UCC, portal, internet community in digital service. Convergence generation are global network communication, buying decision making activity, actively opinion expression, prosumer attitude, dependency on digital device, experience based purchase behavior, enthusiastic information sharing.
The purpose of this research is to develop an estimation model for information systems operating costs. Current cost estimation practices and types of sytem management projects have been reviewed an analyses. Typical operating project types of information systems are determined. They are application system operation, help disk operation, network management and operation, and hardware management. For each type of projects, cost factors ar identified and a structure of cost estimation model is defined. Cost estimation models have been constructed and tested by 24 real operation projects data. Statistical analysis shows derived models are statistically significant. User groups' opinion on these draft cost estimation model has been surveyed and summarized. The results of this research can be used as a cornerstone for future research on operating cost estimation, and for cost estimation guideline of information systems operation projects.
관광산업은 정보의 의해 관광서비스 공급자와 여행자간의 연계가 이루어지고 있으며 적절한 정보의 제공과 획득은 관광산업에서 성공의 핵심적 요소가 할 수 있다. 본 논문은 제주지역에 있는 차량대여업체를 중심으로 하여 웹사이트활용도를 알아보았다. 실시간 온라인예약이 많이 부족하여 고객의 사용의 편이성에 더 중점을 두어 웹사이트를 활용하여야 하며 대부분의 업체들은 고객의 서비스 접촉의 편이성에는 아주 좋은 반응을 나타내어 고객관리가 잘 되고 있는 편이었다. 그러나 한국어웹사이트만 가지고 있어 앞으로 다국어 웹사이트를 적용하는 것도 바람직하다.
The special session of the East Asian Observatory was prepared to let the Korean Astronomical Community know the current status and future prospect of the EAO, and to hear the opinion from the community. The East Asian Observatory (EAO) was formulated on September 5, 2014 by East Asian Core Observatories Associations (EACOA) as a non-profit company registered in the State of Hawaii. As a first mission of the EAO, it has successfully operated the James Clerk Maxwell Telescope (JCMT) since March 2015. The Submillimeter Array (SMA) has been available to the East Asian astronomers from 2017A season through the EAO, and the Subaru and the East Asian VLBI Network (EAVN) are the possible facilities to be available in near future.
한국음향학회 1994년도 FIFTH WESTERN PACIFIC REGIONAL ACOUSTICS CONFERENCE SEOUL KOREA
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pp.1070-1075
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1994
This paper describes the method for designing loudness ratings as transmission quality for ISDN telephone connected to fully digital network. To design the desirable loudness ratings for ISDN telephone, the model system of digital speech communication for subjective test is developed and opinion tests for establishing the optimal CODEC input level, the range of overall loudness rating, and sidetone masking rating are performed. As the results, the desirable ranges of loudness ratings are proposed as 6 to 8dB for sending, 0 to 2dB for receiving, and 10 to 14dB for sidetone masking rating.
Extractive document summarization aims to select a few sentences while preserving its main information on a given document, but the current extractive methods do not consider the sentence-information repeat problem especially for news document summarization. In view of the importance and redundancy of news text information, in this paper, we propose a neural extractive summarization approach with joint sentence semantic clipping and selection, which can effectively solve the problem of news text summary sentence repetition. Specifically, a hierarchical selective encoding network is constructed for both sentence-level and document-level document representations, and data containing important information is extracted on news text; a sentence extractor strategy is then adopted for joint scoring and redundant information clipping. This way, our model strikes a balance between important information extraction and redundant information filtering. Experimental results on both CNN/Daily Mail dataset and Court Public Opinion News dataset we built are presented to show the effectiveness of our proposed approach in terms of ROUGE metrics, especially for redundant information filtering.
최근 지식정보화 시대의 주요 이슈 중에 하나인 SNS는 휴면 네트워크를 기반으로 온라인상에서의 각종 서비스로 다양한 목적으로 사용되고 있다. 이 서비스는 공동의 관심사를 가진 사람들이 모여 자유롭게 정보와 의견을 교환하면서 친분관계를 형성하고, 자신의 프로필과 친분관계에 있는 사람들을 공개함으로써 다른 사람의 휴먼네트워크의 관계를 확장시켜 나갈 수 있다. 그러나 정보의 개방과 공유를 기반으로 하고 있는 SNS는 각 개인의 프라이버시 침해나 피싱과 같은 많은 보안상의 문제들이 대두되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 SNS 그룹의 통신을 보호하며 효과적으로 정보를 상호교환 및 전파시키기 위한 한가지 방법을 제안하였다.
In this paper, I applied grounded theory in exploring how Twitter became the battlefield for China's public diplomacy campaign. China's new move to global social media platforms, such as Twitter and Facebook, has been a controversial strategy in public diplomacy. This study analyzes Chinese Foreign Spokesperson Zhao Lijian's Twitter posts and comments. It models China's recent diplomatic move to Twitter as a "war of words" model, with features including "leadership," "polarization," and "aggression," while exerting possible effects as "resistance," "hatred," and "sarcasm" to the global community. Our findings show that by failing to gage public opinion and promote the country's positive image, China's current digital diplomacy strategy reflected by Zhao Lijian's tweets has instead constructed a polarized political public sphere, contradictory to the country's promoted "shared human destiny." The "war of words" model extends our understanding of China's new digital diplomacy move as a hybrid of state propaganda and self-performance. Such a strategy could spread hate speech and accelerate political polarization in cyberspace, despite improvements to China's homogenous network building on Twitter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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