International journal of advanced smart convergence
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v.10
no.4
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pp.72-83
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2021
The use of the predictive analytics (PA) powered by the artificial intelligence (AI) is more important in the movie sector during the COVID-19 pandemic, because Hollywood witnessed the impact of the 'Netflix Effect' and began to invest in data and AI. Our purpose is to discover a few cases of the AI centered PA in the movie industry value chain based on five objectives of PA: Compete, grow, enforce, improve, and satisfy. Even if movie companies' interest is to predict future success for competing with over-the-tops (OTTs) at a first glance, it is observed, once they start to use the PA with the AI, they try to utilize the enhanced PA platforms for remaining four objectives. As a result, ScriptBook, Vault, Pilot, Cinelytic and Merlin Video (Merlin) are use cases for the objective 'compete.' Movio of Vista Group International and Datorama of Salesforce are use cases for the objective 'grow.' Industrial Light & Magic (ILM) and Geena Davis Institute on Gender in Media (GDI) with Disney are use cases for the objective 'enforce.' Watson, Benjamin, and Greenlight Essential are use cases for the objective 'improve.' Disney Research (DR) with Simon Fraser University and California Institute of Technology is the use case for the objective 'satisfy.'
The design of a museum mobile application's user experience demands an in-depth comprehension of the user experience dimensions and the unique attributes of the user experience elements that users may encounter. This paper through a series of experimental studies and analyses of experiences related to the use of museum mobile applications, derives a user experience framework consisting of four dimensions and 19 elements, which has been verified for feasibility. The study shows that all four dimensions have a positive impact on user satisfaction, but the degree of impact varies. Among them, emotionality of use and ease of use have the greatest impact, while usefulness of use and multiformity of function have relatively less impact. In addition, the user experience of museum mobile application can also positively influence the user's future intention to recommend, continue using, and even the actual visit to the museum.
International journal of advanced smart convergence
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v.13
no.2
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pp.110-118
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2024
This study examines factors influencing nonusers' resistance to the adoption of the metaverse, focusing on propagation mechanisms. It elucidates the role of innovation resistance within the metaverse adoption process. We applied the Innovation Resistance Model in the context of the metaverse and considers three major groups of factors influencing resistance to the metaverse: innovation characteristics (perceived usefulness, compatibility, perceived risk, and complexity), consumer characteristics (personal innovativeness), and propagation mechanisms (mass media, online media, and personal communication). An online survey of college students who do not use the metaverse revealed that perceived usefulness, compatibility, personal innovativeness, and online media were negative predictors of resistance to the metaverse. Conversely, perceived risk, mass media, and personal communication were positive predictors of resistance to the metaverse. Furthermore, innovation resistance was found to play a mediating role in the metaverse adoption process. Drawing upon the findings, we suggested marketing strategies to decrease resistance to the metaverse.
As the paradigm of healthcare shifts from the center of treatment to the center of prevention, products and services related to disease prevention are emerging at domestic and abroad. The government considers the smart healthcare industry as a solution to healthcare problems such as an increase in the number of chronic illnesses and an increase in the burden of medical expenses. The purpose of this study is to explore the factors affecting the use of smart healthcare products and services focusing on Health Literacy and health related personal characteristics and to provide policy implications. The subjects of the questionnaire are 1,027 adults over 20 in the nation, and conducted an online survey. In addition, the factors were analyzed by decision tree method. As a result, most of the respondents(76.9%) did not have experience using Smart Healthcare products and services. However, in the Health Literacy question, there was a difference in use experience depending on the degree of difficulty in using the mass media information. Other factors were the degree of intention to use new technology, the understanding of counseling about family members and friends, and health checkups. In order to enable self-healthcare through smart healthcare products and services, the ability of consumers to explore and utilize health information from the mass media should be improved. In addition, government and enterprise efforts are needed to achieve this.
With the development of the IT and internet, companies try to use Blogs, Twitter, Facebook, smart phone for their marketing and customer relationship management. What is called social media marketing appear and it lead to new value creation to the company. However, until now most of libraries in Korea didn't have much interest in marketing and PR. In recent, libraries are starting to be interested in marketing and social network service. Library try to use social network service for marketing. This research introduces the various cases and status of using social network service for marketing in Korea and international library field, analyzes these cases from a marketing perspective. Finally, this research suggests the considerations and successful strategy for using social media marketing in library field.
In this paper, we proposed a face recognition network which attempts to use more facial features awhile using smaller number of training sets. When combining the neural network together for face recognition, we want to use networks that use different part of the facial features. However, the network training chooses randomly where these facial features are obtained. Other hand, the judgment basis of the network model can be expressed as a saliency map through gradCAM. Therefore, in this paper, we use gradCAM to visualize where the trained face recognition model has made a observations and recognition judgments. Thus, the network combination can be constructed based on the different facial features used. Using this approach, we trained a network for small face recognition problem. In an simple toy face recognition example, the recognition network used in this paper improves the accuracy by 1.79% and reduces the equal error rate (EER) by 0.01788 compared to the conventional approach.
The purpose of this study is to investigate the need for smart home service based on the lifestyle of a rapidly growing single household. When we compare the need and the arbitrary service according to the pattern of the lifestyle of the consumer, we try to analyze whether there is an effect on the future use. In the questionnaire survey of 1 person, 8 questions were selected such as food, state, line, leisure, communication, consumption, mobile life, Single household characterization question should be added so that concrete measures can be presented to future services. Competitive smart home services will be presented by examining the lifestyle of the 20th and 30th generation of single households, It is intended to be used as basic data on the direction of development of smart home service of the rapidly increasing single person households, and it is aimed to be a direction of improvement and development direction of the existing plan.
In this paper, we propose the methods not only to eliminate ELF(Extremely Low Frequency) EMI(Electro-Magnetic Interference) noice for extending recognition distance, but also to utilize the the PLN for detecting starting instance of a hand gesture using electric potential sensor. First, we measure strength of electric field generated in the smart devices such as TV and phone, and minimize EMI through efficient arrangement of the sensors. Meanwhile, we utilize the 60 Hz PLN to extract the starting point of hand gesture. Thereafter, we eliminate the PLN generated in the smart device and circuit of sensors. And then, we shield the sensors from an electric noise generated from devices. Finally, through analyzing the frequency components according to the gesture of target, we use the low pass filter and the Kalman filter for elimination of remaining electric noise. We analyze and evaluate the proposed ELF-band EMI eliminating method for non-contact remote sensing of the EPS(Electric Potential Sensor). Combined with a detecting technique of gesture starting point, the recognition distance for gestures has been proven to be extended to more than 3m, which is critical for real application.
As smart environment is spread out in our living environments, the needs of an approach related to Human Computer Interaction(HCI) is increases. One of them is head pose estimation. it related to gaze direction estimation, since head has a close relationship to eyes by the body structure. It's a key factor in identifying person's intention or the target of interest, hence it is an essential research in HCI. In this paper, we propose an approach for head pose estimation with pre-defined several directions by random forest classifier. We use canny edge detector to extract feature of the different facial image which is obtained between input image and averaged frontal facial image for extraction of rotation information of input image. From that, we obtain the binary edge image, and make two accumulated histograms which are obtained by counting the number of pixel which has non-zero value along each of the axes. This two accumulated histograms are used to feature of the facial image. We use CAS-PEAL-R1 Dataset for training and testing to random forest classifier, and obtained 80.6% accuracy.
Purpose Digital platforms, together with the innovative technologies of modern society, are accelerating the digital innovation of the entire economy and society. Although social media platforms are gradually integrated into daily life, due to social media overload, users limit their use of the platform for a certain period of time or eventually choose to stop using it. In the context of social media platform, the purpose of this paper is to study the effects of information overload, social overload and system function overload on users' unintentional avoidance behavior, mediated by fatique and dissatisfaction. Design/methodology/approach This study empirically examines the influence of social media overload characteristics on users' unintentional avoidance behavior of platform utilization using the S-O-R framework. Data from 236 Chinese social media users were collected through a questionnaire survey, and the hypotheses were validated by evaluating the research model using the SmartPLS 4.0 program using Partial Least Square (PLS) method. Findings According to the empirical analysis result, based on the S-O-R model, first, it is confirmed that information overload and system feature overload have significant positive(+) effects on fatigue. Second, this study finds that information overload, social overload and fatigue have significant positive(+) effects on dissatisfaction. Thirdly, fatigue and dissatisfaction have significant positive(+) effects on unintentional avoidance. In addition, social overload has no significant effect on fatigue, while system feature overload has no significant effect on dissatisfaction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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