The purpose of the study was to investigate the fire fighter image through disaster movies in Korea and other countries. From September 1 to 7, 2016, the movie search methods were carried out using movie title and key words via Wikipedia and various internet web sites from 1903 to 2016. The results included that the fire fighters had been considered as the precious person of volunteer activity regarding fire suppression, investigators, and self-sacrifice. Through the convergence and integration review of the disaster movie, this research suggested that the national based establishment of the welfare and safety system for the posttraumatic stress disorder(PTSD) and critical incident stress management(CISM) education program. This study will provide the basic data for the development of welfare and safety management for the fire fighters and let the people know the sacrifice of the fire fighters including the motto, "First in and the last out".
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.15
no.8
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pp.117-130
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2021
The government's social distancing policy and concerns about COVID-19 are increasing restrictions on outdoor leisure activities. Based on the decrease in outdoor leisure activities and the increase in indoor leisure activities, The purpose of this study is to examine the correlation between the degree of new confirmed cases of COVID-19 and the number of VOD views. This study conducted a time series analysis for 348 days from February 18, 2020 to January 31, 2021. Data were collected from the number of daily VOD views provided by the Korean Film Council and the number of new confirmed cases of COVID-19 provided by the Korea Centers for Disease Control and Prevention. The analysis showed that the number of confirmed COVID-19 cases has a significantly positive effect on the number of daily movie VOD views at the 5% significance level. This results indicate that the more confirmed cases of COVID-10, the more people watch movie VOD as indoor leisure activities. While previous studies examined the relationship between the confirmed cases of COVID-19 and indoor leisure activities in general, this study tried to academically contribute by analyzing the impact on specific indoor leisure activities. The practical implications of this study are as follows. The results of this study show that efficient promotions are possible based on significant social issues, such as infectious diseases. According to the results, promotions that respond quickly to changes are more effective than long-term promotions considering the climate or seasons. Due to the limitations of the data, the current study was conducted based only on PPV, but future research should also consider various billing forms such as PPM and SVOD.
Lee, Jung Hyun;Park, Joo Seok;Kim, Hyun Mo;Park, Jae Hong
Asia pacific journal of information systems
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v.23
no.3
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pp.131-154
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2013
New internet technologies have created a revolutionary new platform which allows consumers to make decision about product price and quality quickly and provides information about themselves through the transcript of online reviews. By expressing their feelings toward products or services on virtual opinion platforms, users extend their influence into cyberspace as electronic word-of-mouth (e-WOM). Existing research indicates that an impact of eWOM on the consumer decision process is influential. For both academic researchers and practitioners, investigating this phenomenon of information sharing in online website is essential given the increasing number of consumers using them as sources of purchase decisions. It is worthwhile to examine the extent to which opinion seekers are willing to accept and adopt online reviews and which factors encourage adoption. Discerning the most motivating aspects of information adoption in particular, could help electronic marketers better promote their brand and presence on the internet. The objectives of this study are to investigate how online WOM influences a persons' purchase decision by discovering which factors encourage information adoption. Especially focused on the self-efficacy, this research investigates how self-efficacy affects on information usefulness and adoption of online information. Although people are exposed to same review or comment about product or service, some accept the reviews while others do not. We notice that accepting online reviews mainly depends on the person's preference or personal characteristics. This study empirically examines this issue by using cognitive dissonance theory. Specifically, in the movie industry, we address few questions-is always positive WOM generating positive effect? What if the movie isn't the person's favorite genre? What if the person who is very self-assertive so doesn't take other's opinion easily? In these cases of cognitive dissonance, is always WOM generating same result? While many studies have focused on one direct of WOM which indicates positive (or negative) informative reviews or comments generate positive (or negative) results and more (or less) profits, this study investigates not only directional properties of WOM but also how people change their opinion towards product or service positive to negative, negative to positive through the online WOM. An experiment was conducted quantitatively by using a sample of 168 users who have experience within the online movie review site, 'Naver Movie'. Users were required to complete a survey regarding reviews and comments taken from the real movie page. The data reflected user's perceptions of online WOM information that determined users' adoption level. Analysis results provide empirical support for the proposed theoretical perspective. When user can't agree with the opinion of online WOM information, in other words, when cognitive dissonance between online WOM information and users' preference occurs, perceived self-efficacy significantly decreases customers' perception of usefulness. And this perception of usefulness plays an important role in determining users' intention to adopt online WOM information. Most of researches have been concentrated on characteristics of online WOM itself such as quality or vividness of information, credibility of source and direction of online WOM, etc. for describing effect of online WOM, but our results suggest that users' personal character (e.g., self-efficacy) plays decisive role for acceptance of online WOM information. Higher self-efficacy means lower possibility to accept the information that represents counter opinion because of cognitive dissonance, whereas the people that have lower self-efficacy are willing to accept the online WOM information as true and refer to purchase decision. This study suggests a model for understanding role of direction of online WOM information. Also, our result implicates the importance of online review supervision and personalized information service by confirming switching opinion negative to positive is more difficult than positive to negative through the online WOM information. This implication would help marketers to manage online reviews of their products or services.
Due to the growth of internet data and the rapid development of internet technology, "big data" analysis is actively conducted to analyze enormous data for various purposes. Especially in recent years, a number of studies have been performed on the applications of text mining techniques in order to overcome the limitations of existing structured data analysis. Various studies on sentiment analysis, the part of text mining techniques, are actively studied to score opinions based on the distribution of polarity of words in documents. Usually, the sentiment analysis uses sentiment dictionary contains positivity and negativity of vocabularies. As a part of such studies, this study tries to construct sentiment dictionary which is customized to specific data domain. Using a common sentiment dictionary for sentiment analysis without considering data domain characteristic cannot reflect contextual expression only used in the specific data domain. So, we can expect using a modified sentiment dictionary customized to data domain can lead the improvement of sentiment analysis efficiency. Therefore, this study aims to suggest a way to construct customized dictionary to reflect characteristics of data domain. Especially, in this study, movie review data are divided by genre and construct genre-customized dictionaries. The performance of customized dictionary in sentiment analysis is compared with a common sentiment dictionary. In this study, IMDb data are chosen as the subject of analysis, and movie reviews are categorized by genre. Six genres in IMDb, 'action', 'animation', 'comedy', 'drama', 'horror', and 'sci-fi' are selected. Five highest ranking movies and five lowest ranking movies per genre are selected as training data set and two years' movie data from 2012 September 2012 to June 2014 are collected as test data set. Using SO-PMI (Semantic Orientation from Point-wise Mutual Information) technique, we build customized sentiment dictionary per genre and compare prediction accuracy on review rating. As a result of the analysis, the prediction using customized dictionaries improves prediction accuracy. The performance improvement is 2.82% in overall and is statistical significant. Especially, the customized dictionary on 'sci-fi' leads the highest accuracy improvement among six genres. Even though this study shows the usefulness of customized dictionaries in sentiment analysis, further studies are required to generalize the results. In this study, we only consider adjectives as additional terms in customized sentiment dictionary. Other part of text such as verb and adverb can be considered to improve sentiment analysis performance. Also, we need to apply customized sentiment dictionary to other domain such as product reviews.
As Internet usage widely grows, online content services such as newspaper, magazine, music, game and movie are provided with a fee-based subscription. Many content services providers consider charging a usage fee into its service provisions as one of the Internet business models for increasing revenue. There are customer resistances to adopting the fee-based service provision on the Web. Previous research in information systems (IS)has focused on the analysis of adoption of information technology or systems in the individual ororganization level. No principle research has been carried out on the user adoption behavior of online content services provisions. As users actively access content services on the Web, it needs to explore user adoption behavior in different settings. Many IS researcher have employedquantitative approaches, even though they deal with the process of user behavior regarding the information technology or system. In this study, we attempt to discover how customers adopt the fee-based provision of online content services by employing grounded theory, one of the principal qualitative research methods.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.10
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pp.4952-4975
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2018
An induced hesitant linguistic aggregation operator is investigated in the paper, in which, hesitant fuzzy linguistic evaluation values are associated with probabilistic information. To deal with these hesitant fuzzy linguistic information, an induced hesitant fuzzy linguistic probabilistic ordered weighted averaging (IHFLPOWA) operator is proposed, monotonicity, boundary and idempotency of IHFLPOWA are proved. Then andness, orness and the entropy of dispersion of IHFLPOWA are analyzed, which are used to characterize the weighting vector of the operator, these properties show that IHFLPOWA is extensions of the induced linguistic ordered weighted averaging operator and linguistic probabilistic aggregation operator. In this paper, IHFLPOWA is utilized to gather linguistic information and create fuzzy ontologies, and a movie fuzzy ontology as an illustrative case study is used to show the elaboration of the proposed method and comparison with the existing linguistic aggregation operators, it seems that the IHFLPOWA operator is an useful and alternative operator for dealing with hesitant fuzzy linguistic information with probabilistic information.
인터넷 게시판을 통한 커뮤니케이션에서는 상호작용의 결과물이 지속적으로 남아 있어, 상호작용의 당사자뿐 아니라 나중에 참여하는 다른 이용자들의 게시판에 대한 지각에도 영향을 미치게 된다. 따라서 인터넷 게시판에서의 이용자들 간의 상호작용은 게시판의 기술적 형식이나 주제뿐 아니라 게시판에 있는 기존 이용자들의 메시지를 읽고 받은 인상에 따라서도 달라질 수 있다. 본 연구에서는 게시판의 익명성과 메시지의 전문성을 독립변인으로 한 $2{\times}2$ 실험설계에 따라 가상적 CMC 상황에서 피험자들이 영화 리뷰 게시판의 글을 읽도록 하였다. 게시판 기존 이용자 집단에 대해 받은 인상의 긍정성, 모호성, 전문성, 피험자 자신과의 지각된 유사성 및 해당 게시판에 대한 참여의사를 측정하였다. 결과, 전문성이 높은 메시지를 읽은 피험자들은 게시판의 기존 이용자들이 보다 전문적이라는 인상을 받았으며, 해당 게시판에 참여하고자 하는 의사를 더 많이 표시했다. 또한 기존 이용자들에 대한 인상의 긍정성과 유사성, 참여의사 사이에는 상관관계가 있었다. 이 결과는 인터넷 게시판 이용이 기술적 요인뿐만 아니라 게시판의 기존 이용자 집단에 대한 인상에 따라서도 달라질 수 있음을 시사한다.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.12
no.1
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pp.65-75
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2008
With the advent of convergence environment of broadcasting and communication, IPTV has been widely used. It provides services such as information, movie contents and broadcasting with TV through super-highway information networks. The purpose of this study is to suggest its educational applications to overcome the limits existing in the education. For this goal, we sought its concept and characteristic and drew educational implications by analyzing its contents. We also suggested what-if scenarios for its educational applications, considered its possibilities in educational applications and suggested the kinds of teaching-learning utilizing it and its educational applications for the various subjects. Finally, we examined problems which were considered before its applications in the education with the classification of legal, technical and educational problems.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.12
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pp.6080-6096
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2019
Text classification is one of the fundamental techniques in natural language processing. Numerous studies are based on text classification, such as news subject classification, question answering system classification, and movie review classification. Traditional text classification methods are used to extract features and then classify them. However, traditional methods are too complex to operate, and their accuracy is not sufficiently high. Recently, convolutional neural network (CNN) based one-hot method has been proposed in text classification to solve this problem. In this paper, we propose an improved method using CNN based skip-gram method for Chinese text classification and it conducts in Sogou news corpus. Experimental results indicate that CNN with the skip-gram model performs more efficiently than CNN-based one-hot method.
Kim, Seong-Hun;Lee, Sung-Keun;Jung, Chang-Ryul;Koh, Jin-Gwang
Journal of Internet Computing and Services
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v.10
no.2
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pp.161-169
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2009
The development of Wireless Multimedia Sensor Networks(WMSNs) is getting realized in accordance with the increased demands to provide multimedia data transmission service such as CCTV movie, image chapter information, audio information based on wireless sensor network. It is very important to provide the differentiated quality assurance of service. In this paper, we propose a sensor medium access control protocol based on DSMAC, which provides differentiated Quality of Service(QoS) for delay. A proposed protocol is able to reduce the delay without increasing the energy consumption by adaptively changing the duty cycle according to the buffer occupancy. Simulation results show that the new MAC protocol performs better in terms of latency than S-MAC and DSMAC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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