The purpose of the study is to investigate a usability of using fashion and beauty service and suggest better user experience on Instagram's newly released mobile video platform, IGTV. The study expects to be a resource of improving the usability on fashion and beauty contents on IGTV and encourage further research for suggesting better guidelines. As a research method, it will experiment current mobile video service first with literature review. Afterwards, the research conducted tasks and in-depth interview with eight Instagram users to evaluate a usability of using fashion and beauty service on IGTV. As a result, it is able to derive two plans that needed improvement. Firstly, IGTV is required to have high accessibility for user's to use service longer and intuitive user experience. Secondly, unlike previous service that Instagram have offered, IGTV need to differentiate to share and get information of fashion and beauty trends.
Automatic text summarization is a process of shortening a text document by either extraction or abstraction. The abstraction approach inspired by deep learning methods scaling to a large amount of document is applied in recent work. Abstractive text summarization involves utilizing pre-generated word embedding information. Low-frequent but salient words such as terminologies are seldom included to dictionaries, that are so called, out-of-vocabulary(OOV) problems. OOV deteriorates the performance of Encoder-Decoder model in neural network. In order to address OOV words in abstractive text summarization, we propose a copy mechanism to facilitate copying new words in the target document and generating summary sentences. Different from the previous studies, the proposed approach combines accurate pointing information and selective copy mechanism based on bidirectional RNN and bidirectional LSTM. In addition, neural network gate model to estimate the generation probability and the loss function to optimize the entire abstraction model has been applied. The dataset has been constructed from the collection of abstractions and titles of journal articles. Experimental results demonstrate that both ROUGE-1 (based on word recall) and ROUGE-L (employed longest common subsequence) of the proposed Encoding-Decoding model have been improved to 47.01 and 29.55, respectively.
Recently, the cinema industry faced a crisis on the rise of various media platforms such as Netflix, Amazon Prime, IPTV, and Kakao Page. The rate of film release in the theater has become ever shorter, and the secondary consumption of film through IPTV, tablet, PC, or mobile has seen a drastic increase. In the midst of this new media-geography, the most significant change in recent years would be the rise of the 'fantasy film' genre. This paper explores the conditions and characteristics of fantasy films in the way in which the genre has been constituted, and delves into particular aspects that its contents contain. This is an attempt to understand the sociology of the birth of a new genre. In this process, this paper will ask two frequently raised questions in regard to this genre. The first is to ask whether we can discern fantasy from reality, and the second is to examine whether the fantasy genre implicates certain social subversion. These two questions aim to discover how fantasy forms a relationship with reality and what this means. To do so, this paper will trace the genealogy of the fantasy film genre in Korea and analyze recent big hits such as the series as the model case of digital fantasy film. Through this exploration, this paper will be able to provide a new sociology of the fantasy film production and consumption in the 21st century Korea.
The neuromorphic architecture uses a spiking neural network (SNN) model to derive more accurate results as more spike values are accumulated through inference experiments. When the inference result converges to a specific value, even if the inference experiment is further performed, the change in the result is smaller and power consumption may increase. In particular, in an AI-based IoT environment, power consumption can be a big problem. Therefore, in this paper, we propose a technique to reduce the power consumption of AI-based IoT by reducing the inference time by adjusting the inference image exposure time in the neuromorphic architecture environment. The proposed technique calculates the next inferred image exposure time by reflecting the change in inference accuracy. In addition, the rate of reflection of the change in inference accuracy can be adjusted with a coefficient value, and an optimal coefficient value is found through a comparison experiment of various coefficient values. In the proposed technique, the inference image exposure time corresponding to the target accuracy is greater than that of the linear technique, but the overall power consumption is less than that of the linear technique. As a result of measuring and evaluating the performance of the proposed method, it is confirmed that the inference experiment applying the proposed method can reduce the final exposure time by about 90% compared to the inference experiment applying the linear method.
This study is a study on the YouTube e-learning advanced service plan in the non-face-to-face era. The trends in education change were examined through literature research and prior research, and improvement measures were suggested through online surveys and in-depth interviews. As for the research method, the first online survey was conducted based on the Honeycomb model and the Likert 5-point scale targeting 90 MZ generation who have experience learning on YouTube for a total of 14 days from October 15 to 28, 2021. A second in-depth interview was conducted with 6 people who answered that the frequency of learning through YouTube is high. As a result of the experiment, users thought that there was an improvement point according to the purpose of learning, and they were able to derive elements that felt a problem in common. In addition, I proposed a new YouTube learning platform through additional questions. Through this study, it is expected that YouTube e-learning service reference materials can be used to respond to the post-non-face-to-face era.
Smart City Technology, which is significant in the era of the 4th industrial revolution, greatly increases the efficiency and productivity of cities nowadays. The purpose of this study is to present a strategic approach for industrial revitalization and overseas export by analyzing the current status of smart city-related companies and discovering high-priority smart city technologies. To this end, the smart city theory and ASEAN smart city were reviewed through prior research, and a survey of companies with domestic smart city technology was conducted. As a result of the survey, it is revealed that companies with smart city technology in Korea are highly willing to export to ASEAN countries. There is a strong desire to export the following technologies: construction, traffic, green·energy, etc. And there was a high willingness to export the following services: IoT, platform, AI, etc. The following solutions have been proposed as solutions to Strategic Plans to Promote the Export: 1) Deregulation and incentives, 2) Global human resource development, 3) Information provision and strengthening of local networks, 4) Financial and public relations support.
Recently, energy consumption for heating costs, which is 35% of smart farm energy costs, has increased, requiring energy consumption efficiency, and the importance of new and renewable energy is increasing due to concerns about the realization of electricity bills. Renewable energy belongs to hydropower, wind, and solar power, of which solar energy is a power generation technology that converts it into electrical energy, and this technology has less impact on the environment and is simple to maintain. In this study, based on the greenhouse heat storage tank and heat pump data, the factors that affect the heat storage tank are selected and a heat storage tank supply temperature prediction model is developed. It is predicted using Long Short-Term Memory (LSTM), which is effective for time series data analysis and prediction, and XGBoost model, which is superior to other ensemble learning techniques. By predicting the temperature of the heat pump heat storage tank, energy consumption may be optimized and system operation may be optimized. In addition, we intend to link it to the smart farm energy integrated operation system, such as reducing heating and cooling costs and improving the energy independence of farmers due to the use of solar power. By managing the supply of waste heat energy through the platform and deriving the maximum heating load and energy values required for crop growth by season and time, an optimal energy management plan is derived based on this.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.1
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pp.162-168
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2014
In this study, we propose a emotion sharing system that is sharing users emotion change according to the location of the user where users was shared his emotion information and to the emotion. The system consists of a emotion sharing server and mobile smartphone apps. Emotion smartphone app represent status of emotion and location of users who wants to share emotion at map services based the Google Map API. Emotion sharing server was implemented using a RESTful way to allow emotion sharing between different variety platform besides mobile platforms. Emotion information that is exchanged on a emotion sharing server is stored in an XML fromat. We were confirm emotion sharing system that it could be sharing moving emotion change according to the user's location through map service.
I made an analysis on the case of Kakao Talk, which is Korean top mobile instant messaging service, to find the growth potential of Korean Social Network Service in the global market. First, I found that unlike the PC messenger services, Kakao Talk is not only unlimited in mobile IM service provider but also has evolving into a social network service firm. Second, attempts with a variety of social services such as photo-based Kakao Story and Marketing Platform for Mobile Game, Kakao Talk successfully landed as a SNS company. Third, with 'Plus Friends' Service, soon-to-be launched Avatar and App Market Service, Kakao Talk is evolving into social media and social platforms. The big success of Kakao Talk in Korean market is expanding and reproducing into Japanese and Southeast Asian markets through the 'Line' serviced by NHN. Line is applying the proven success stories of Kakao Talk to the Japanese and Southeast Asian markets. It means that Kakao and Line, both are mobile IM services, have raised the possibility of success in the global SNS market although online web-based SNS Cyworld has failed in the global market.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.6
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pp.1136-1141
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2016
IoT technology has been used as a core technology of convergence service that needs intelligent information processing, and the importance is largely emerging now. And internal network construction thru IoT interaction device can connect with IoT device effectively, provide diverse services by connection with open platform. Especially, beacon that is based on low electric power bluetooth device is receiving attention as one of core technology of IoT. Beacon technology is utilized widly in various fields of industry, and there are lot of demands in the specific environment and conditions beyond the basic function. On this thesis, the authors are proposing the beacon device that utilized acceleration sensor and hole sensor. this beacon device can control the target on specific situation thru sensing of moving target. For the more, we will expect to apply to the various type of factory environments like detachable installation, optimized management using sensor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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