This study was conducted to explore the relationship between personality characteristics and mood in the selection of media content. Using meta-analysis, this study analyzed past studies regarding media content selection in television program. The results of this research showed that the preference of a given media content would depend on the viewer's mood, personality characteristics and the interaction between personality characteristics and mood states. The secondary data of television programs supported the association.
The purpose of this study was to explore the trends and core keywords of the secondary school home economics teacher selection test using content analysis and text network analysis. The sample comprised texts of the secondary school home economics teacher 1st selection test for the 2017-2022 school years. Determination of frequency of occurrence, generation of word clouds, centrality analysis, and topic modeling were performed using NetMiner 4.4. The key results were as follows. First, content analysis revealed that the number of questions and scores for each subject (field) has remained constant since 2020, unlike before 2020. In terms of subjects, most questions focused on 'theory of home economics education', and among the evaluation content elements, the highest percentage of questions asked was for 'home economics teaching·learning methods and practice'. Second, the network of the secondary school home economics teacher selection test covering the 2017-2022 school years has an extremely weak density. For the 2017-2019 school years, 'learning', 'evaluation', 'instruction', and 'method' appeared as important keywords, and 7 topics were extracted. For the 2020-2022 school years, 'evaluation', 'class', 'learning', 'cycle', and 'model' were influential keywords, and five topics were extracted. This study is meaningful in that it attempted a new research method combining content analysis and text network analysis and prepared basic data for the revision of the evaluation area and evaluation content elements of the secondary school home economics teacher selection test.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.11
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pp.5592-5609
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2017
JPEG steganography detection is an active research topic in the field of information hiding due to the wide use of JPEG image in social network, image-sharing websites, and Internet communication, etc. In this paper, a new steganalysis method for content-adaptive JPEG steganography is proposed by integrating the evolutionary feature selection and classifier ensemble selection. First, the whole framework of the proposed steganalysis method is presented and then the characteristic of the proposed method is analyzed. Second, the feature selection method based on genetic algorithm is given and the implement process is described in detail. Third, the method of classifier ensemble selection is proposed based on Pareto evolutionary optimization. The experimental results indicate the proposed steganalysis method can achieve a competitive detection performance by compared with the state-of-the-art steganalysis methods when used for the detection of the latest content-adaptive JPEG steganography algorithms.
In a plant breeding program, an efficient selection of desired characters in a population is important. Generally, many agronomic characters in a given population are determined by polygenes and quantitatively inherited. In practice, the genetic relationship between two observed characters which are undoubtedly subjected to the environmental influence is difficult to identify. In recent years, many workers have attempted to understant the genetic relationship between characters in terms of genotypic correlation, and the knowledge thus gained should furnish many important and useful information for the planning of breeding, selection, and interpretation of the result. The genotypic correlation is the result of pleiotropy, linkage of genes(2, 3, 5, 6, 8) and natural or artificial selection(4). The purposes of this study were to estimate genotyric and phenotypic correlations between all possible pairs of nine characters. and to seek certain characters which may be useful as indicators of certain important agronomic characters. Weber and Moorthy(10), Johnson et al. (5) and Sheth(7) found that in general, the genotypic correlations were higher than the phenotypic correlations. Weiss et al. (11) obtained significant positive correlations between maturity and oil content, maturity and low protein content, and high protein content and low oil content. Weber and Moorthy(10) reported the positive genotypic correlations between flowering and maturity, yield and maturity, yield and plant height, yield and seed weight, and negative genotypic correlations between maturity and oil content, and oil content and seed weight. Johnson et al. (5) studied the genotypic and phenotypic correlations among 24 characters and concluded that selection based entirely on a long fruiting period, lateness, heavy seed, low protein, high oil and resistance to lodging would be effective in increasing yield. Sheth(7) found the following positive associations among characters; height and maturity, yield and lodging, low protein content and high oil content, and yield and low protein content. Hanson et al.(1) also reported high negative correlation between seed yield and protein content.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.11
no.3
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pp.69-81
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2006
In this paper, an adaptive algorithm is proposed in streaming MPEG-4 contents with fluctuating resource amount such as throughput of network conditions. In the area of adaptive streaming issue, a lot of researches have been made on how to represent encoded media(such as video) bitstream in scalable way. By contrast, MPEG-4 supports object-based multimedia content which is composed of various types of media streams such as audio, video, image and other graphical elements. Thus, it can be more effective to provide individual media streams in scalable way for streaming object-based content to heterogeneous environment. The proposed method provides the multiple media streams corresponding to an object with different qualities and bit rate in order to support object based scalability to the MPEG-4 content. In addition, an optimal selection of the multiple streams for each object to meet a given constraint is proposed. The selection process is adopted a multiple choice knapsack problem with multi-step selection for the MPEG-4 objects with different scalability levels. The proposed algorithm enforces the optimal selection process to maintain the perceptual qualities of more important objects at the best effort. The experimental results show that the set of selected media stream for presenting objects meets a current transmission condition with more high perceptual quality.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.5
no.11
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pp.2143-2159
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2011
The hybrid architecture of content delivery networks (CDN) and peer-to-peer overlay networks (P2P) is a promising technology enables effective real-time streaming services. It complements the advantages of quality control and reliability in a CDN, and the scalability of a P2P system. With real-time streaming services, however, high connection setup and media delivery latency are becoming the critical issues in deploying the CDN-P2P system. These issues result from biased peer selection without location awareness or content awareness, and can lead to significant service disruption. To reduce service disruption latency, we propose a group-based CDN-P2P hybrid architecture (iCDN-P2P) with a location/content-aware selection of peers. Specifically, a SuperPeer network makes a location-aware peer selection by employing a content addressable network (CAN) to distribute channel information. It also manages peers with content awareness, forming a group of peers with the same channel as the sub-overlay. Through a performance evaluation, we show that the proposed architecture outperforms the original CDN-P2P hybrid architecture in terms of connection setup delay and media delivery time.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1996.06b
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pp.134-139
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1996
This paper discusses the user interface for content selection with a video-on-demand system. We suggest two modes for the selection process: active and passive. This paper analyses various video intensive user interfaces using logs of user operation to understand how users behave in each mode.
Son Yeon-A;Shin Dong-Hee;Ko Hee-Ryung;Lee Dong-Yeob;Lee Kee-Young
Hwankyungkyoyuk
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v.19
no.2
s.30
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pp.133-146
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2006
The purpose of this study was to examine how environmental education teachers think about environmental teaching materials of their use in primary and secondary schools. For this purpose, six primary and secondary school teachers were selected for focus group discussion on October 17th, 2005. The discussion of focus group was recorded both on video and audio tapes. Teachers' discussion could be analyzed in the perspectives of two big ideas, 'content selection' and 'content organization and presentation'. The big ideas were categorized into several areas: 1) The idea of 'content selection' was classified into 4 areas such as integration, difficulty level, locality, and timeliness, 2) The idea of 'content organization and presentation' was classified into 4 areas such as learning motivation, teaching and teaming strategy, evaluation method, application of teaching materials. This study provided meaningful ideas, which can be used in developing environmental education materials as well as effective teaching and teaming strategies for school environmental educators.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.5
no.3
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pp.215-219
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2000
The purpose of this paper is to propose a method to maximize the efficiency of a content-based image retrieval for various kinds of images. This paper discuss the self-adaptivity for the change of image domain and the self-selection of optimal features for query image, and present the efficient method to maximize content-based retrieval for various kinds of images. In this method, a content-based retrieval system is adopted to select automatically distinctive feature patterns which have a maximum efficiency of image retrieval in various kinds of images. Experimental results show that the Proposed method is improved 3% than the method using individual features.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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