International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.2
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pp.137-143
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2020
The purpose of this study is to analyze the structural relationship among advertising attribute, advertising attitude, product attitude and purchase intention in YouTube advertising. The survey subjects to achieve the purpose of this study were selected the group of 300 students who have been watching YouTube VOD once more and are attending in three universities that are located in Seoul, Gyeonggi and Chungnam. Data processing was done with SPSS 23 for frequency analysis, Cronbach's α analysis. Also, AMOS 18 was used for confirmatory factor analysis and structural equation model analysis. information, irrtation and individuality affect viewers' advertisement attitude, their product attitude and purchasing intent, among advertisement attributes of e-sports items perceived by viewers of YouTube's e-sports videos with the insertion of advertisements that cannot be skipped in the middle of the video.Therefore, the similarity between the video and the advertised product or brand should be taken into account when producing advertisements inserted in the YouTube video, and a more positive advertising effect can be achieved when advertisement can be carried out reflecting the characteristics of the target viewers.
Over the years application of computer vision techniques in sports videos for analysis have garnered interest among researchers. Videos of sports games like basketball, football are available in plenty due to heavy popularity and coverage. The goal of the researchers is to extract information from sports videos for analytics which requires the tracking of the players. In this paper, we explore use of deep learning networks for player spotting and propose an algorithm for tracking using Kalman filters. We also propose an algorithm for finding distance covered by players. Experiments on sports video datasets have shown promising results when compared with standard techniques like mean shift filters.
This study was to find out the actual state of sports activities in the COVID-19 era and ways of improving of sports activities of 697 people ranging from 10s to 60s in Seoul and Gyeonggi-do area. The data were analyzed using SPSS 12.0 program. First, as a results, it was found that 61.4% of the current COVID-19 are playing sports. Second, participants in sports are found to enjoy contactless sports such as YouTube training contents, and video PT the most. Third, the COVID-19 situation has been identified as the most influential factor in sports activities. Fourth, the opinion that it would be best to prepare a countermeasure plan for infectious diseases such as COVID-19 as an alternative to revitalize sports activities in the future was the most common. Last, It was reported that institutional and technical efforts were needed to improve sports activities.
This study examined social relation of cyber sports supporter's community and social capital as time passes. This study selected spectator sports supporters of cyber sports community based on number of number and history of cyber sports supporter. This community is a representative supporter's club of spectator sports. This study utilized 1,848 members accumulated during three month. To analyze data, Netminer 4.0 and social network analysis were used. The conclusion is following: First, social relation of cyber sports supporter's community showed up dynamic change. Second, social capital of cyber sports supporter's community shows Sports events and training schedules, player transfer, manager, record, game watching and TV watching, cheering, cheering uniform and tools, players, teams and clubs, game photos and video, etc. This is the poor-get-poorer and the rich-get-richer phenomenon.
This study was to investigate the relationship between the distance and projection factors, angle factors of javelin in women's javelin throwing. The data were collected in the 2011 National Sports Festivals for 11 players. Three-Dimensional motion analysis using a system of 4 video cameras at a sampling frequency of 60 fields/s was performed for this study. The factors of release conditions calculated using Matlab 2009a program. The statical analysis on the records(n=42) included mean and standard deviation of the mean(SD), Pearson's product moment correlation coefficient(SPSS Version 16.0 for Windows). There was a statistically significant positive relationship between the records and release velocity(r=.866, p<.01), height(r=.433, p<.01) and height rate(r=.340, p<.05). The attitude angle, release angle, and attack angle showed not a statistically significant relationship between the records. The medial-lateral tilt angle of javelin showed not a statistically significant relationship between the records, but the yaw angle of javelin(r=.549, p<.01) showed a statistically significant positive relationship between the records.
Park, Yeong-Gyu;Kim, Seong-Guk;Yu, Won-Yeong;Kim, Jun-Cheol;Lee, Jun-Hwan
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.5
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pp.1410-1417
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1999
In this paper, we propose the method of extracting the caption regions from news video and the method of recognizing the captions that can be used mainly for content-based indexing and retrieving the MPEG-2 compressed news for NOD(News On Demand). The proposed method can reduce the searching time on detecting caption frames with minimum MPEG-2 decoding, and effectively eliminate the noise in caption regions by deliberately devised preprocessing. Because the kind of fonts that are used for captions is not various in the news video, an enhanced template matching method is used for recognizing characters. We could obtain good recognition result in the experiment of sports news video by the proposed methods.
International journal of advanced smart convergence
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v.10
no.1
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pp.62-74
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2021
We compare Over-the-Tops (OTTs), Netflix and Amazon Prime Video (APV) with five success factors of innovation. Firstly, Netflix offers better personalized service than APV, because APV has collaborative filtering algorithms to recommend safe bets, not the customers really want. Secondly, APV' user interface is undercooked to lock the members in, even if it has more content and better price offer than Netflix retaining its loyal customers despite the price increase. Thirdly, Netflix has simple subscription model with three tiering, but APV has complicated pricing model having annual and monthly, APV and Prime Video (AV) app, Amazon subscription and extra payment of Amazon Prime Channels (APCs). Fourthly, Amazon has fewer partnership than Netflix especially when it comes to local TV series. Instead, Amazon has live TV channel collaboration including sports content. Lastly, both have strategic and operational agility in their organization well.
With the advancement of internet and video compression technology, there has been an increasing demand for video, and producted a large quantity contents of UCC. Therefore, Semantic-sensitive retrieval and construction for digital video library is more in demand than ever. However, it is extremely difficult to categorize and label scenes in any video automatically for searching wanted scene. This study proposes a method to extract certain scenes and analyze the video content, and shows the experimental results after categorizing 5 sports news(soccer, baseball, golf, basketball, and volleyball).
A digital video is usually very long temporally. requiring large storage capacity. Therefore, users want to watch pre-summarized video before they watch a large long video. Especially in the field of sports video, they want to watch a highlight video. Consequently, highlight video is used that the viewers decide whether it is valuable for them to watch the video or not. This paper proposes how to create soccer video highlight using the structural features of the caption such as temporal and spatial features. Caption frame intervals and caption key frames are extracted by using those structural features. And then, highlight video is created by using scene relocation, logical indexing and highlight creation rule. Finally. retrieval and browsing of highlight and video segment is performed by selection of item on browser.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.10
no.5
s.37
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pp.65-76
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2005
A digital video is a very long data that requires large-capacity storage space. As such, prior to watching a long original video, video watchers want to watch a summarized version of the video. In the field of sports, in particular, highlights videos are frequently watched. In short, a highlights video allows a video watcher to determine whether the highlights video is well worth watching. This paper proposes a scheme for creating soccer video highlights using the structural features of captions in terms of time and space. Such structural features are used to extract caption frame intervals and caption keyframes. A highlights video is created through resetting shots for caption keyframes, by means of logical indexing, and through the use of the rule for creating highlights. Finally, highlights videos and video segments can be searched and browsed in a way that allows the video watcher to select his/her desired items from the browser.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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