As advances in information and communication technology have made it easier for anyone to produce and disseminate information, a new problem has emerged: fake news, which is false information intentionally shared to mislead people. Initially spread mainly through text, fake news has gradually evolved and is now distributed in multimedia formats. Since its founding in 2005, YouTube has become the world's leading video platform and is used by most people worldwide. However, it has also become a primary source of fake news, causing social problems. Various researchers have been working on detecting fake news on YouTube. There are content-based and background information-based approaches to fake news detection. Still, content-based approaches are dominant when looking at conventional fake news research and YouTube fake news detection research. This study proposes a fake news detection method based on background information rather than content-based fake news detection. In detail, we suggest detecting fake news by utilizing related video information from YouTube. Specifically, the method detects fake news through CNN, a deep learning network, from the vectorized information obtained from related videos and the original video using Doc2vec, an embedding technique. The empirical analysis shows that the proposed method has better prediction performance than the existing content-based approach to detecting fake news on YouTube. The proposed method in this study contributes to making our society safer and more reliable by preventing the spread of fake news on YouTube, which is highly contagious.
The demand of violence detection techniques using a video analysis to help prevent crimes is increasing recently. Many researchers have studied vision based behavior recognition but, violent behavior analysis techniques usually focus on violent scenes in television and movie content. Many methods previously published usually used both a color(e.g., skin and blood) and motion information for detecting violent scenes because violences usually involve blood scenes in movies. However, color information (e.g., blood scenes) may not be useful cues for violence detection in surveillance videos, because they are rarely taken in real world situations. In this paper, we propose a method of violent behavior detection in surveillance videos using motion vectors such as flow vector magnitudes and changes in direction except the color information. In order to evaluate the proposed algorithm, we test both USI dataset and various real world surveillance videos from YouTube.
Kim, Ji-Won;Gu, Hanna;Kwon, Hye-Jin;Lim, Jeong-Hyun;Lim, Hee-Jung
Journal of dental hygiene science
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v.22
no.1
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pp.1-8
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2022
Background: The elderly have, a higher disease morbidity than other age groups due to a decrease in resistance to the disease and have complex diseases, so care should be taken. Accordingly, it is considered important to provide information for improving the health of the elderly. Health information plays an important role in individual health promotion and education, so the degree of exposure to information about oral health of the elderly is expected to have a significant impact on understanding and acquiring information on oral content videos on the importance, prevention, and management of oral health of the elderly in the future. Methods: This study analyzed video content related to oral diseases of the elderly in a total of 150 videos uploaded on YouTube from January 1, 2012 to May 13, 2021, using a total of three books of dental hygiene for the elderly. Results: Forty-nine broadcasters accounted for the most of this information. Among the information providers, there were two dental hygienists. They accounted for 1.3% of all the information providers. The highest number of dental hygienists who broadcasted information was 42 in 2019. The average number of views was 37,303 periodontal diseases, the highest. Among the videos, dry mouth was the most common with 34 oral diseases. Conclusion: The number of images for each disease varies, so it seems that information should be provided in various ways. Dental hygienists should widely improve oral health knowledge by providing various dental hygiene management images for each oral disease to improve the oral health of the general public. In addition, based on the information of the Health Insurance Review and Assessment Service, the development and provision of content should be actively carried out so that people can obtain the information they desire.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.47
no.6
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pp.1057-1079
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2023
This paper examines the use of semiotics for analyzing fashion advertisements in the fast fashion industry. While previous studies have explored the use of semiotics in various industries, the application of this theory in the fashion sector-especially regarding fast fashion's commercial videos related to sustainability-remains underexplored. The paper adopts Roland Barthes' Semiotics Theory to analyze the advertising videos related to the sustainability of major fast fashion brands such as H&M, MANGO, and ZARA. The research approach involved reviewing all commercial videos related to sustainability on these brands' official YouTube accounts and conducting comprehensive analyses of advertisements using the binary opposition analysis framework. The paper's findings indicate that these commercial videos serve as a platform to mold a brand's sustainability image and promote the notion that fast fashion brands are leading the charge toward sustainability, preparing for an unpredictable future, guiding people toward hope, and offering ultimate freedom. This research high-lights the necessity for a critical examination of advertising videos related to sustainability in the fast fashion industry to guarantee accountability and transparency.
In this study, as the viewing characteristics of users of YouTube video content related to science education, 'Inflow and Access' is analyzed to find out the interaction between learners and the system, and 'Reaction and Subscription' to find out the interaction between learners and contents. To this end, the YouTube channel "Elementary Science TV," was selected as the subject of research. The channel is mainly focused on the contents of elementary science textbooks, STEAM, and gifted education. The channel's data of YouTube studio was analyzed. The following results were obtained through data analysis: first, as a result of 'Inflow and Access' analysis, YouTube video content related to science education was most often introduced through external links, and the access device was mainly a computer. Second, as a result of the analysis of 'Reaction and Subscription,' 'like' and commenting performed as a reaction to the video were less than 1% of the number of views. Most users watch without a subscription, and watch for longer when using self-directed. Although this study was analyzed through a limited channel called 'Elementary Science TV,' we were able to discover a little about the users' viewing characteristics of YouTube video contents related to science education. In the future, it is expected that it can be used as a basic material for creating videos related to science education for remote classes, establishing a science education video platform.
Journal of Korean Academy of Dental Administration
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v.10
no.1
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pp.66-75
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2022
This study aimed to compare the perception of dental role-play or dental ASMR videos between the general public and dental personnel, to determine whether they are suitable for mass media or educational media, and to identify guidelines for video production. The survey consent form was agreed on using SNS for the general public and dental personnel, 236 ordinary people and 232 dental officers who said that they watched dental ASMR videos were analyzed. The questionnaire consisted of 27 questions for the general public and 31 for dental personnel. Data were analyzed using the chi-square test and the Independent T-test using SPSS 25.0 ver. The viewing experience of 'dental ASMR videos' was significantly higher among dentists (84.7%) than among the general population (71.5%) (p<0.001). Overall, 53.8% of the general public were interested in watching dental ASMR videos, and 47.8% of dental personnel acquired clinical information from them.. Overall, 64.8% of the general public and 65.5% of the dental workforce felt that such technical videos should be produced under the guidance of experts in the field to provide accurate technical information. It is necessary to avoid indiscriminate video production with inaccurate information produced by non-experts and to continuously monitor dental ASMR videos dental institutions for better quality of the videos.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.46
no.4
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pp.101-106
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2023
With the recent surge in YouTube usage, there has been a proliferation of user-generated videos where individuals evaluate cosmetics. Consequently, many companies are increasingly utilizing evaluation videos for their product marketing and market research. However, a notable drawback is the manual classification of these product review videos incurring significant costs and time. Therefore, this paper proposes a deep learning-based cosmetics search algorithm to automate this task. The algorithm consists of two networks: One for detecting candidates in images using shape features such as circles, rectangles, etc and Another for filtering and categorizing these candidates. The reason for choosing a Two-Stage architecture over One-Stage is that, in videos containing background scenes, it is more robust to first detect cosmetic candidates before classifying them as specific objects. Although Two-Stage structures are generally known to outperform One-Stage structures in terms of model architecture, this study opts for Two-Stage to address issues related to the acquisition of training and validation data that arise when using One-Stage. Acquiring data for the algorithm that detects cosmetic candidates based on shape and the algorithm that classifies candidates into specific objects is cost-effective, ensuring the overall robustness of the algorithm.
Journal of the Korean Society of Floral Art and Design
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no.41
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pp.93-114
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2019
The purpose of this study is to analyze the characteristics and problems of the content of flower design education videos on YouTube and to search for improvement direction. The subjects of analysis were 129 pieces of videos uploaded in the last one year including 'craftman floral design' as a search term. The result shows that contents covered were practical lectures, theory lectures, test related tips, job and character introduction, test work, educational guidance and publicity. The production format could be divided into studio lecture, classroom lecture, video feature, interview, Vlog, and television program. The hub-type programming strategy that periodically uploads the videos satisfying the target audiences' interests is mostly applied. The type of lecture covered 'practical skill test' got a good response from the users. Overall, content diversity, interaction between creators and users, and harmonious programming strategies are lacking. In order to improve this, it is necessary for emotional and expressive creators to pioneer differentiated fields and practice based on actual field. The introduction of interactive elements such as games and quizzes and the application of new media technologies such as VR and AR are worth trying. Three strategic types of 'hero', 'hub', and 'how to' should be applied complementary. As the demand for education content related to flower design is expected to expand in the future, it is required to develop content that can be used in various platforms, foster professional creators, and develop associated business models.
In line with policy support and demand, mobile videos about science and technology have growth potential. For activation of domestic mobile video contents about science and technology, this article aims to analysis current global leading contents and draw implications for benchmarking. Therefore, this paper attempted to analyzed types and storytelling strategy of Science and technology channels on YouTube, which has the most influence among the mobile video media. The results are as follows. Fist, the YouTube contents about science technology are categorized into three types, activity-, explain-, review-centered type. Second, activity type channels are classified into 4 sub-types. Third, The core storytelling strategy of activity type channels is a combination of familiarity and unfamiliarity to deal with everyday material through specialized scientific and technological methods. Based on the results of this research, we expect to plan and produce global killer contents.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.7
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pp.757-763
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2019
Youtube has become so popular that it is called the age of YouTube. As the number of users and contents increase, the choice of information increases. However, it is difficult to select information that meets the needs of users. YouTube provides recommendations based on their watch list. Therefore, in this study, we want to analyze the channel of user's subject in various angles and provide the proposed scheme based on the crawled channels, measurement of the perception of channels and channel videos through quantitative data and hidden qualitative data analysis. Based on the above two data analysis, it is possible to know the recognition of the channel and the recognition of the channel video, thereby providing a ranking of the channels that deal with the topic. Finally, as a case study, we recommend English learning channels to users based on numerical data statistics and emotional analysis results to maximize flipped learning effect regardless of time and space.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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