• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제8권1호
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• pp.120-127
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• 2020

The use of digital signage in the public and commercial communication areas has been increasing in recent years. By integrating cutting-edge information technologies such as 5G, artificial intelligence, and the Internet of Things, digital signage continues to break apart from traditional outdoor advertising media. This study identified the problems facing the domestic digital signage industry by exploring and analyzing major issues related to digital signage and derived future development measures. Specifically, online documents were collected based on the digital signage-related keywords created over the past 12 years to conduct big data network analysis, and key topics were derived through visualization of the results. This study has great policy implications in that it excluded biased interpretations based on the viewpoints of companies or the government and, more objectively, suggested the direction of the digital signage industry's development in the domestic media market.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.933-937
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• 2009

멀티미디어 인터랙티브 광고는 컴퓨터 멀티미디어 기술의 탄생과 광범위한 연구에 더불어 활용폭이 넓은 새로운 하나의 영역을 형성하게 되었다. 본 논문은 우선 기존의 인터랙티브 미디어 광고에 관한 분석을 연구하였고, 그 다음 인터랙티브 미디어와 공공 공간에서 공익광고의 디자인에 대한 분석을 진행하였다. 공공 공간에서 인터랙티브 미디어를 응용한 공익 광고에 대한 디자인과 분석을 통해, 인터랙티브 미디어가 가진 특징을 발견하고 차후 이 특성의 장점을 활용한 작품제작을 위한 기초 연구를 진행하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권3호
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• pp.396-404
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• 2022

Online social networks contain a large amount of data that can be converted into valuable and insightful information. Text mining approaches allow exploring large-scale data efficiently. Therefore, this study reviews the recent literature on text mining in online social networks in a way that produces valid and valuable knowledge for further research. The review identifies text mining techniques used in social networking, the data used, tools, and the challenges. Research questions were formulated, then search strategy and selection criteria were defined, followed by the analysis of each paper to extract the data relevant to the research questions. The result shows that the most social media platforms used as a source of the data are Twitter and Facebook. The most common text mining technique were sentiment analysis and topic modeling. Classification and clustering were the most common approaches applied by the studies. The challenges include the need for processing with huge volumes of data, the noise, and the dynamic of the data. The study explores the recent development in text mining approaches in social networking by providing state and general view of work done in this research area.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2005년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.105-110
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• 2005

그림과 글의 표현방법에 있어 시각적으로 매우 다르다. 하지만 원천을 거슬러 올라가 보면 같은 뿌리임을 알 수 있다. 그림과 글은 중세의 필사 본이나 인쇄매체의 발견이후 대중들에게 상호보완적인 기능을 다한 후 이미지와 텍스트로 완전 분리하는 시기에 이른다. 이미지가 텍스트로 해석되고 텍스트가 이미지의 도움을 받아 대중과 소통이 활발해지는 상호 교류형태는 문학과 시각예술의 매체화 경향에 따른 학제 간 교류가 활발히 진행되고 있다. 또한 뉴미디어 속에 파고든 시각형상과 문자는 그 용도가 다양하며 하이퍼텍스트의 기능에는 없어서는 안 될 중요한 커뮤니티의 방법이다. 이에 따른 그림과 글의 역사적인 소통체계와 변화과정을 전개하였고 현대적인 신상형문자발생의 근원을 찾아 제안하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권11호
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• pp.77-85
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• 2023

COVID-19 이후 온라인을 통한 소통이 증가하여 다양한 플랫폼을 기반으로 소통을 위한 대화 텍스트 데이터가 대량으로 축적되고 있다. 텍스트 데이터로부터 유의미한 정보를 추출하기 위한 텍스트 요약에 대한 중요성이 더욱 증가함에 따라 딥러닝을 활용한 추상 요약 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 대화 데이터는 뉴스 기사와 같은 정형화된 텍스트에 비해 누락 및 변형이 많아 대화 상황을 다양한 관점에서 고려해야 하는 특이성이 있다. 특히 어휘 생략과 동시에 내용과 관련 없는 표현 요소들이 대화의 내용을 요약하는 데 방해가 된다. 그러므로 본 연구에서는 한국어 대화 데이터의 특성을 고려하여 발화문을 재구조화하고 KoBART 기반의 사전학습된 텍스트 요약 모델을 파인 튜닝후, 요약문에서 중복 요소를 제거하는 정제 작업을 통해 대화 데이터 요약 성능을 향상시키고자 한다. 발화문을 재구조화하는 방법으로는 발화 순서에 따라 재구조화는 방법과 중심 발화자를 기준으로 재구조화하는 방법을 결합하였다. 대화문 재구조화 방법을 적용한 결과, Rouge-1 점수가 4 정도 향상되었다. 본 연구의 대화 특성을 고려한 재구조화 방법이 한국어 대화 요약 성능 향상에 유의미함을 입증하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.178-184
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• 2023

카메라로 촬영한 야외 일반 영상에서 텍스트 이미지를 찾아내고 그 내용을 인식하는 기술은 로봇 비전, 시각 보조 등의 기반으로 활용될 수 있는 매우 중요한 기술이다. 하지만 텍스트 이미지가 저해상도인 경우에는 텍스트 이미지에 포함된 노이즈나 블러 등의 열화가 더 두드러지기 때문에 텍스트 내용 인식 성능의 하락이 발생하게 된다. 본 논문에서는 일반 영상에서의 저해상도 한글 텍스트에 대한 이미지 초해상화를 통해서 텍스트 인식 정확도를 개선하였다. 트랜스포머에 기반한 모델로 한글 텍스트 이미지 초해상화를 수행 하였으며, 직접 구축한 고해상도-저해상도 한글 텍스트 이미지 데이터셋에 대하여 제안한 초해상화 방법을 적용했을 때 텍스트 인식 성능이 개선되는 것을 확인하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.59-71
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• 2018

Social media has immense popularity among all services today. Data from social network services (SNSs) can be used for various objectives, such as text prediction or sentiment analysis. There is a great deal of Korean and English data on social media that can be used for sentiment analysis, but handling such huge amounts of unstructured data presents a difficult task. Machine learning is needed to handle such huge amounts of data. This research focuses on predicting Korean and English sentiment using deep forward neural network with a deep learning architecture and compares it with other methods, such as LDA MLP and GENSIM, using logistic regression. The research findings indicate an approximately 75% accuracy rate when predicting sentiments using DNN, with a latent Dirichelet allocation (LDA) prediction accuracy rate of approximately 81%, with the corpus being approximately 64% accurate between English and Korean.

• Journal of Contemporary Eastern Asia
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• 제18권2호
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• pp.118-141
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• 2019

In South Korea, as awareness of gender equality increased since the 1990s, policies for gender equality and social awareness of equality have been established. Until recently, however, the gap between men and women in social and economic activities has not reached the globally desired level and led to social conflict throughout the country. In this study, we analyze the content of online news comments to understand the public perception of gender equality and the details of gender conflict and to grasp the emergence and diffusion process of emerging issues on gender equality. We collected text data from the online news that included the word 'gender equality' posted from January 2012 to June 2017 and also collected comments on each selected news item. Through text mining and the temporal semantic network analysis, we tracked the changes in discourse on gender equality and conflict. Results revealed that gender conflicts are increasing in the online media, and the focus of conflict is shifting from 'position and role inequality' to 'opportunity inequality'.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제16권4호
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• pp.1337-1341
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• 2015

Background: Breast cancer is the most common cancer and the second principal cause of cancer deaths among women worldwide, including Malaysia. This study focused on media choice and attempted to determine the communication channels mostly used and preferred by women in seeking information and knowledge about breast cancer. Materials and Methods: A cross sectional study was carried out to examine the breast cancer prevention information seeking behavior among 450 students at one private university in Malaysia. Results: The mean age of respondents was $25{\pm}4.3years$. Common interpersonal information sources were doctors, friends, and nurses and common channel information sources were television, brochure, and internet. Overall, 89.9% used cell phones, 46.1% had an interest in receiving cell phone breast cancer prevention messages, 73.9% used text messaging, and 36.7% had an interest in receiving text breast cancer prevention messages. Bivariate analysis revealed significant differences among age, eduation, nationality and use of cell phones. Conclusions: Assessment of health information seeking behavior is important for community health educators to target populations for program development.

• 스마트미디어저널
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• 제9권3호
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• pp.98-106
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• 2020

현재 인터넷 사용자가 증가하면서 비속어 사용이 무분별하게 증가하고 있다. 이에 따른 청소년들의 사이버폭력도 매우 심각하게 증가하고 있으며 그중에서도 사이버 언어폭력이 가장 심각하게 대두되고 있다. 사이버 언어폭력을 근절하기 위해 비속어 판별 연구가 계속 진행되고 있으나 단어의 의미와 문맥의 흐름을 보고 비속어를 판별하는 방법은 정확도가 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 고의로 변형한 비속어와 비속어로 잘못 판별된 표준어를 문맥의 흐름을 보고 정확하게 판별할 수 있도록 FastText 모델과 LSTM 모델을 활용하여 비속어를 판별하는 방법을 제안한다.