The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.6
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pp.287-294
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2022
The purpose of this study is to find out consumers' perceptions of "metaverse," a newly spotlighted technology, through big data analysis as a non-face-to-face society continues after the outbreak of COVID-19. This study conducted a big data analysis using text mining to analyze consumers' perceptions of metaverse before and after COVID-19. The top 30 keywords were extracted through word purification, and visualization was performed through network analysis and concor analysis between each keyword based on this. As a result of the analysis, it was confirmed that the non-face-to-face society continued and metaverse emerged as a trend. Previously, metaverse was focused on textual data such as SNS as a part of life logging, but after that, it began to pay attention to virtual reality space, creating many platforms and expanding industries. The limitation of this study is that since data was collected through the search frequency of portal sites, anonymity was guaranteed, so demographic characteristics were not reflected when data was collected.
The government enforced policies such as social distancing and limiting business hours to prevent the spread of COVID-19. However, the impact of the long-term COVID-19 pandemic is causing more serious difficulties for small business owners. The government intended to relieve the business management pressure for small business owners by drawing up the COVID-19 emergency disaster relief funds. The funds provided temporary support for the small business owners, but the prolonged pandemic worsened the business management difficulties. Therefore, this study will apply fixes that fail and shifting the burden archetypes from the system archetype of system thinking for the exploratory deduction of policy measures as the policy leverage to effectively enhance the recovery of small business owners. In response to the situation, emergency financial aid for small business owners and support that can enhance the self-sustaining powers are required to heighten the recovery of small business owners.
The most important thing in digital transformation is SW technology. However, many companies are having difficulty securing SW technology and manpower. In particular, it is reported that the shortage of SW manpower will increase further. The government is carrying out manpower training policies and many support projects to resolve SW manpower supply and demand policies, but accurate predictions of demand and supply of the software industry are essential for these policies to be effectively established. Therefore, this study developed a simulation using a system dynamics methodology that can perform dynamic structural analysis to resolve the supply and demand imbalance in the software industry. System dynamics is appropriate to find the cause and policy alternatives from a dynamic perspective on the imbalance in manpower supply and demand in the software industry. In detail, the U.S. Bureau of Labor Statistics (BLS) methodology was used to develop a prediction model for manpower demand and supply in the software industry, and scenario analysis was performed to derive policy implications.
Purpose: The purpose of this study was to identify the experiences of male nurses working in PACU. Methods: A phenomenological method was used in this study. Data were collected by individual in-depth interviews with six participants. Colaizzi's phenomenology has been adapted as a research method in this qualitative study. Results: 4 categories, 9 theme clusters, and 21 themes were identified. The 4 categories derived from the data as follows: 'Beginning my career in nursing ','Facing difficult reality', 'Striving to survive', 'Full adjustment in the workplace' Conclusion: These results could help to expand understanding the role of male nurses working in the PACU. In additions, the results could help basic data for men to develop effective strategies and educational programs.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.3
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pp.515-520
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2022
Metaverse is at the center of heated debates in many areas recently. Coupled with real world, metaverse is extending its domain into social and cultural activities in addition to economic value creation as untact activities increase. Global companies are investing in R&D for metaverse. The reason is that metaverse is supposed to create new value by converging virtual and real worlds thanks to technology advancement such as AI, big data, 3D graphic, 5G, cloud computing, etc. Thus, innovative changes are expected in the economic, social and cultural areas. However, there are many problems to be solved yet for connecting virtual world and real one. Also, epoch-making development of products and services should be done for realistic experience and profit creation using virtual space in various industries beyond untact social activities against pandemic situation. The essence, present condition, development and its application areas of metaverse will be analyzed, and expected problems researched so that the strategy and methodology for securing global competitiveness will be addressed in coming metaverse era.
Although the number of foreign students is increasing with the development of internationalization, international students are often unfamiliar to the campus environment in the early stages of their school visits. This research aims to solve the problems of foreign students' unfamiliarity with the campus and the inconvenience of study and life after enrollment and to design and produce an AR campus guide application based on gamification. The application built are designed according to the targets, missions, and rewards of different places. Through the 'A Survey on the Awareness of Kongju University's Buildings' questionnaire survey of international students at National Kongju University, six place were selected as POI (Point of Interest). Missions and questions suitable for users were designed. Through this application, it is hoped that users can learn about important places of the school interestingly and learn about the use of related convenience facilities.
With the technical development of fourth industrial revolution, VR game market is rapidly expanding. Meanwhile, heavy user group means the group consisting of people consuming certain media or contents more than others, which is the core constituency of the media industry, and there have been only a few studies on them. This study identified the factors that influenced the continuous intention of use of VR game heavy users and figured out their characteristics by verifying the difference in variables with the light user group. According to the results, the heavy user group showed higher behaviors than the light user group in terms of personal innovation, presence, and continuous intention of use variables. In addition to this, it was found that personal innovation, perceived quality, and presence had a significant influence on the continuous intention of use. This study is intended to empirically analyze the characteristics of heavy VR game users and influential factors, thereby preparing baseline data for VR game development and other relevant studies.
Chung, Seung Eun;Yoon, Young Sun;Lee, Ram;Lim, Yeon Sun;Choi, Ho Jeong;Ryoo, Han Young
Design Convergence Study
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v.15
no.2
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pp.301-317
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2016
Flexible display interface is capable of creating new user behaviors based on its characteristics of outstanding surface representation and display transformations such as bending, rolling, and folding. Thus, it is being discussed that the newly emerging flexible display interface can offer a different user experience that the previous flat display couldn't. However, as it is hard to find studies that identify the general attributes of user experience in the area of flexible display research, this study was intended to identify and label experience that users expect in a flexible display interface. For this purpose, this study first investigated literature reviews about user experience in previous digital media interface and flexible display interface and conducted interview research in order to reflect the users' perception, collecting 52 items that represent user experience. In addition, these items were used as measurements to deduct different types of user experience, and 308 interviewees participated in the interview research process. As a result, 10 types of user experience were developed from the results of the survey: functionality, understandability, pleasure, convenience, familiarity, stimulation, adaptability, collectivity, reality, and aesthetic.
This study is to search a meaning of treagedy to show by the 6th generation through charecter's tragedy in the 6'th Generation Chinese film. For this, it examined an inner characteristic behind of the tragedy's moment and externalized ending in directors' films of the 6'th Generation's representation. The 6'th Generation of Chinese film reorganized newly Chinese film's cultural topography in the 1990s. The 6'th Generation films, which rebelled against the primary melody and the 5'th Generation on the system, is expressed commonly a tragedy moment with the time and space by character's tragedy. Characters of the 6'th Generation in the tragedy moment attempts various efforts to escape from the tragedy moment. However, no one can overcome the wall of reality, and their concealed emotion as keeping it out of the public eye lead that play. The moment that the 6th generation film meets a tragedy, the main character's accumulated tragedy situations begin to unfold all together. A tragedy embodied through : a collapsed tragedy due to the past's wound, a tragedy due to loss of jobs, a tragedy due to a family's departure, a tragedy from a time of chaos, a tragedy of a woman who became a head of a household and other tragedies.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.24
no.2
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pp.90-96
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2023
Securing large amounts of training data in deep learning neural networks, including convolutional neural networks, is of importance for avoiding overfitting phenomenon or for the excellent performance. However, securing labeled training data in deep learning neural networks is very limited in reality. To overcome this, several augmentation methods have been proposed in the literature to generate an additional large amount of training data through transformation or manipulation of the already acquired traing data. However, unlike training data such as images and texts, it is barely to find an augmentation method in the literature that additionally generates bio-signal training data for convolutional neural network based human activity recognition. Thus, this study proposes a simple but effective augmentation method of bio-signal training data for convolutional neural network based human activity recognition. The usefulness of the proposed augmentation method is validated by showing that human activity is recognized with high accuracy by convolutional neural network trained with its augmented bio-signal training data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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