양방향 방송 서비스로의 전환을 맞아 다양한 사용자 요구 및 기호에 적합한 컨텐츠를 제공하고, 증가하는 방송 컨텐츠를 효율적으로 관리, 이용하기 위해 비디오의 자동 에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 내용 구성이 잘 갖추어진 어학 교육 비디오의 자동 에 대한 방법을 제안한다. 내용 기반을 자동으로 생성하기 위해 먼저 디지털 비디오로부터 샷 경계를 검출한 후, 각 샷을 대표하는 키프레임으로부터 비주얼 특징들을 추출한다. 그리고 추출된 다중 비주얼 특징을 이용해 어학 교육 비디오의 세분화된 내용 정보를 결정한다. 마지막으로, 결정된 내용 정보를 기술하는 요약문을 MPEG-7 MDS(Multimedia Description cheme)에 정의된 계층적 (Hierarchical Summary) 구조에 맞추어 XML 문서로 생성한다. 외국어 회화 비디오에 대해 실험하여 제안한 자동 방법의 효율성을 검증하였으며, 제안한 방법이 교육 방송용 컨텐츠의 다양한 서비스 제공 및 관리를 위한 비디오 요약 시스템에 효율적으로 적용 가능함을 확인하였다.
클라우드 서비스 제공자가 어떠한 정보보호정책을 소비자에게 제시하고 있는지 이용자는 잘 모르고 있는 것이 현실이다. 클라우드 서비스 공급자가 제공하는 정보보호 정책의 내용과 언어적 특성을 분석하여 정보보호의 실효성을 향상시킬 수 있는 방안을 찾고자 함이 본 연구의 목적이다. 연구 목적 달성을 위하여 클라우드 서비스를 제공하는 47개사의 정보보호 정책의 내용을 조사하고 언어적 특성이 미치는 영향을 분석하여 클라우드 서비스의 효율성을 높일 수 있는 있는 방안을 마련하고자 한다. 연구결과를 통해 기술적 처리방법의 포괄적 표현 등으로 인한 낮은 가독성이 법적 분쟁의 소지는 물론 클라우드 서비스의 확산에 방해가 될 수 있는 요인으로 나타났다. 연구결과는 이용자들에게 제공하여야 할 사항들을 제언함으로써 정보보호의 실효성을 높일 수 있을 것이다.
The significant advances in information and communication technologies are changing the process of how information is accessed. The internet is a very important source of information and it influences the development of other media. Furthermore, the growth of digital content is a big problem for academic digital libraries, so that similar tools can be applied in this scope to provide users with access to the information. Given the importance of this, we have reviewed and analyzed several proposals that improve the processes of disseminating information in these university digital libraries and that promote access to information of interest. These proposals manage to adapt a user's access to information according to his or her needs and preferences. As seen in the literature one of the techniques with the best results, is the application of recommender systems. These are tools whose objective is to evaluate and filter the vast amount of digital information that is accessible online in order to help users in their processes of accessing information. In particular, we are focused on the analysis of the fuzzy linguistic recommender systems (i.e., recommender systems that use fuzzy linguistic modeling tools to manage the user's preferences and the uncertainty of the system in a qualitative way). Thus, in this work, we analyzed some proposals based on fuzzy linguistic recommender systems to help researchers, students, and teachers access resources of interest and thus, improve and complement the services provided by academic digital libraries.
The purpose of this study is to examine the infant-teacher interaction and its possible effects. The subjects of this study were 24 child-care teachers from Jungup City, Korea. Among them, 12 teachers participated m the program as an experimental group. The program processed 8 sessions in total, a session a week and 90 minutes for each session. The data was collected by questionnaires of infant-teacher interactions and videotapes of their linguistic and behavioral interactions between infants and teachers. The collected data was analyzed by t-tests, wilcoxon signed-rank tests, and video content analysis. As a result, the teachers in the experimental group showed more significant enhancement than teachers in the comparison group in relation to the post-test of positive linguistic interactions between infant and teacher and teacher' positive reaction.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권8호
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pp.87-96
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2022
This paper employs a computer-aided text analysis (CATA) and a Critical Discourse Analysis (CDA) to explore the strategies of recruitment and intellectual polarization in ISIS (Islamic State in Iraq and Syria) media. The paper's main objective is to shed light on the efficacy of employing computer software in the linguistic analysis of texts, and the extent to which CATA software contribute to deciphering hidden meanings of texts as well as to arrive at concise and authentic results from these texts. More specifically, this paper attempts to demonstrate the contribution of CATA software represented in the two variables of Frequency Distribution Analysis (FDA) and Content Analysis (CA) in decoding the strategies of recruitment and intellectual polarization in one of ISIS 's digital publication: Rumiyah (a digital magazine published by ISIS). The analytical focus is on three strategies of recruitment and intellectual polarization: (i) lexicalization, (ii) intertextual religionisation, and (iii) justification. Two main findings are revealed in this study. First, the application of CATA software into the linguistic investigation of texts contributes effectively to the understanding of the thematic and ideological messages pertaining to the analyzed text. Second, the computational analysis guarantees concise, credible, authentic and ample results than is the case if the analysis is conducted without the work of computer software. The paper, therefore, recommends the integration of CATA software into the linguistic analysis of the various types of texts.
The purpose of this study was to identify the denotating of visual message and linguistic message in the advertisement of Jean-wear, and to identify the image type in the advertisement of Jean-wear. Content analysis was done using the advertisement of Jean-wear from several fashion magazines which were published from January, 1996 to August, 1997. The advertisement of Jean-wear reflects the reality using the photos, and is image appeal type, appeals to the model\`s lifestyle, the western value. And that mostly singles person was appeared in the advertisement means solitude in modern society.
Social media platforms have become prominent channels for e-commerce, and the role of social network sites' (SNS) content marketing is expanding as a strategic marketing communication approach to attract and retain consumers and increase sales. In this study, we focused on South Korea market and explored the influence of linguistic complexity and informality on consumer engagement. In particular, we identified the importance of complexity, focusing on its negative effects, as well as the moderating effect of commerce features to minimize these effects. Specifically, content length, hashtags, long words, and average sentence length significantly and negatively impacted consumer engagement. The influence of emojis, an informality variable, was not statistically significant. Shoppable tags, a commerce feature that provides both advertising explicitness and shopping convenience, were a moderating factor in the influence of complexity. Our findings provide new insights for content marketing researchers, and have practical implications for social media managers and content developers.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제3권1호
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pp.6-23
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2015
This study develops an effective method for sentiment analysis of user-generated content on drug review websites, which has not been investigated extensively compared to other general domains, such as product reviews. A clause-level sentiment analysis algorithm is developed since each sentence can contain multiple clauses discussing multiple aspects of a drug. The method adopts a pure linguistic approach of computing the sentiment orientation (positive, negative, or neutral) of a clause from the prior sentiment scores assigned to words, taking into consideration the grammatical relations and semantic annotation (such as disorder terms) of words in the clause. Experiment results with 2,700 clauses show the effectiveness of the proposed approach, and it performed significantly better than the baseline approaches using a machine learning approach. Various challenging issues were identified and discussed through error analysis. The application of the proposed sentiment analysis approach will be useful not only for patients, but also for drug makers and clinicians to obtain valuable summaries of public opinion. Since sentiment analysis is domain specific, domain knowledge in drug reviews is incorporated into the sentiment analysis algorithm to provide more accurate analysis. In particular, MetaMap is used to map various health and medical terms (such as disease and drug names) to semantic types in the Unified Medical Language System (UMLS) Semantic Network.
Olga Chernyaeva;Taeho Hong;YongHee Kim;YoungKi Park;Gang Ren;Jisoo Ock
Asia pacific journal of information systems
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제32권4호
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pp.945-963
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2022
With the widespread use of social media, online social platforms like Twitter have become a place of rapid dissemination of information-both accurate and inaccurate. After the COVID-19 outbreak, the overabundance of fake information and rumours on online social platforms about the COVID-19 pandemic has spread over society as quickly as the virus itself. As a result, fake news poses a significant threat to effective virus response by negatively affecting people's willingness to follow the proper public health guidelines and protocols, which makes it important to identify fake information from online platforms for the public interest. In this research, we introduce an approach to detect fake news using deep learning techniques, which outperform traditional machine learning techniques with a 93.1% accuracy. We then investigate the content differences between real and fake news by applying topic modeling and linguistic analysis. Our results show that topics on Politics and Government services are most common in fake news. In addition, we found that fake news has lower analytic and authenticity scores than real news. With the findings, we discuss important academic and practical implications of the study.
본 연구는 북한의 수재양성 기관인 제1중학교의 영어교과서를 코퍼스로 구축한 후, 이를 분석하여 언어적 특징을 파악한 연구이다. 그동안 북한의 일반중학교의 영어교과서의 특징들을 파악한 연구는 많았지만, 북한의 수재교육기관인 제1중학교 영어교과서에 대한 연구는 부족했다. 이를 위하여 북한자료센터에서 입수한 제1중학교 1학년, 2학년, 4학년, 6학년 영어 교과서 구성 체계를 살펴보고, 코퍼스를 구축한 후, 워드스미스 툴스 7.0을 활용하여 제1중학교 영어 교과서의 언어적인 특징과 고빈도 내용어를 분석하였다. 기본적인 통계 정보를 살펴본 결과, 학년의 위계에 따라 어휘 수가 증가하지는 않았으나 어휘다양성은 고학년으로 갈수록 순차적으로 높아지는 경향성이 발견되었다. 한편 학년별 고빈도 내용어의 분포를 살펴본 결과, 각 학년별 교과서에 수록된 지문의 주제에 따라 학년별로 큰 차이를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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