• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제12권1호
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• pp.175-181
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• 2024

The paper examines the impact of digital media art on urban creative products, analyzing opportunities and challenges in the digital era. It emphasizes the development of urban cultural and creative products, highlighting their significance and future growth potential. The digital media era provides unprecedented innovation opportunities, utilizing advanced tools for efficient design, production, and marketing. Trends like personalization, customization, AI, and big data offer new expressions and market prospects. Cultural products evolve in design, marketing, and sales channels due to digital media, with tools like social media and e-commerce platforms opening new promotion avenues. Case studies illustrate digital media's role in driving innovation and enhancing user experiences. The paper addresses challenges in market competition, copyright, and technological renewal, while recognizing opportunities from AI and big data. The creative industries must adapt and innovate to remain relevant. Looking ahead, urban creative products will evolve under digitalization, relying on digital means to attract consumers and enhance brand value. Cultural products, beyond economic entities, disseminate urban culture and creative spirit. In the digital era, urban creative products demonstrate potential and necessity, prompting a reevaluation of digital technology's role. Through continuous innovation, this field contributes to cultural and economic levels, impacting urban characteristics and heritage. Urban creative products play an increasingly vital role in the global cultural and creative economy.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.546-558
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• 2021

본 연구는 코로나19 상황에서 지역사회 먹을거리 관련 이슈를 살펴보았으며, 온라인 공간에서 생산된 소셜 빅데이터의 내용을 분석하는 데 초점을 맞췄다. 우선, 코로나19로 사회적 거리두기가 시행된 후 지역별 홈페이지와 온라인 커뮤니티인 카페에서 확산한 먹을거리 관련 이슈를 분석했다. 다음으로는 언론 뉴스, SNS, 포털 등에서 확산하는 먹을거리 관련 이슈의 내용을 살펴봤다. 그 결과 서울과 경기 등 수도권에 비해 여타 지역 홈페이지에 먹을거리 관련 게시물이 더 많았지만, 온라인 커뮤니티의 경우에는 서울과 경기 지역에 등록된 온라인 커뮤니티에 먹을거리 관련 이슈가 더 많았다. 지역별 온라인 커뮤니티의 먹을거리 관련 키워드는 지역사회 경제와 관련한 내용을 주로 포함하고 있었다. 언론 기사, SNS, 검색포털 이슈에는 지역사회 먹을거리 관련 정책, 정보, 상품 등의 소비과정에서 논의될 수 있는 내용이 주로 나타났다. 연구결과를 통해 지역사회 단위로 특화한 정보 공유체계는 발견되지 않고, 온라인 커뮤니티가 현실적인 먹을거리 정보를 제공하는 데 기여할 수 있으며, 소셜미디어를 통해 지역별 먹을거리 정책의 성과검증이 가능할 것이라는 점을 발견할 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권8호
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• pp.31-39
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• 2013

최근 소셜미디어, 산업 간 융합 등이 확대되고, 기존의 PC뿐만 아니라 스마트폰, 태블릿 PC 등 다양한 스마트 기기를 통한 인터넷 이용이 증가하면서 수많은 비정형 데이터를 발생됨에 따라 빅 데이터 시스템에 대한 관심이 증가하고 있다. 시장조사 전문기관에서는 향후 5년에는 현재보다 데이터량이 9배가 증가할 것으로 전망하고 있으며, 빅 데이터 시장도 더 커질 것으로 예상하고 있다. 본 논문에서는 빅 데이터가 갖추어야할 효율성 품질평가 항목을 요구사항 분석을 통해서 도출하고 평가항목을 세분화하여 빅 데이터에 대한 효율성 시험 평가를 하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권11호
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• pp.49-62
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• 2022

최근 전 세계적으로 빅데이터, AI, IoT, 자율주행, 디지털트윈 등 스마트시티 솔루션이 발달하면서 다양한 스마트기기와 SNS가 확산하고 사람들이 도처에 남긴 행적이 기록되면서 규모를 가늠할 수 없을 정도로 많은 정보와 데이터가 생산되는 '빅데이터' 환경을 활용한 스마트시티 구축이 활발하게 진행 중이다. 본 연구의 목적은 4차 산업혁명에 따른 지속가능한 스마트시티의 도시정보·대중교통 접근성에 있어 시민의 교통 편의성 향상 및 효율적인 정책수립을 위해 빅데이터 기반의 객관적이고 체계적인 분석 모델을 개발하고, 지속가능한 도시의 공공·민간 DB를 활용한 빅데이터 기반 대중교통 접근성 및 정책관리 플랫폼 구축의 방법론을 도출하는데 있다. 이를 위해 광주광역시를 대상으로 상세생활권을 구분하고 기초 생활편의시설 접근성 및 빅데이터 기반 대중교통 시스템을 분석하였다. 그 결과, 1) 대중교통 네트워크 평가를 위한 빅데이터 활용, 2) 빅데이터 기반의 교통 수단/서비스 의사결정지원, 3) 도심 교통 네트워크 모니터링 서비스 제공, 4) 주차수요 발생원 분석 및 개선방안 제공과 같은 빅데이터 기반 도시정보·대중교통 접근성 플랫폼 구축을 제안하였다.

• 아태비즈니스연구
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• 제15권2호
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• pp.1-22
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• 2024

Purpose - The Chinese fan community includes a significant number of young and middle-aged individuals, playing a crucial role in emotional mobilization and social engagement. In recent years, the impact of Celebrity Pairing or Character Pairing (CP) on Weibo has grown notably, partly due to features like Super Topics and Hot Searches. This phenomenon has enhanced fan engagement, resulting in heightened participation in discussions and interactions on the platform. Our study targets CP fans of movies and television dramas on Weibo and aims to identify the factors that drive their emotional sharing. Design/methodology/approach - The research methodology integrates Self-Determination Theory and Social Sharing of Emotion Theory within the EASI (Emotion, Attachment, and Social Integration) model. This approach aims to uncover how CP fans meet their emotional needs via social media and determine the factors influencing their sharing intentions and behaviours. Data were collected through online surveys, yielding 504 valid responses Findings - The analysis, performed with SPSS and Smart PLS software, reveals that self-determination, interpersonal relationships, and social media tolerance significantly affect fans' intentions to share content. Specifically, intrinsic motivation, driven by self-determination, is a critical factor in CP fans' propensity to share content, highlighting the importance of 'inward socialization.' Additionally, the study finds that external factors, like the social media environment, play a more minor role than internal motivators. Research implications or Originality - This research enhances quantitative research methodologies by identifying intrinsic and extrinsic motivations that satisfy the emotional needs of CP fans. It distinguishes between individual, interpersonal, and collective/social factors as motivational elements, providing insights into the emotional and psychological needs of the Chinese movie and TV drama fan community.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.407-419
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• 2015

근래 소셜미디어 이용이 대중화되면서 누가, 어떻게, 왜 이용하는지에 대한 관심이 높아졌다. 본 연구는 이용과 충족 관점에서 대표적 소셜미디어 카카오스토리, 페이스북, 트위터의 이용행태와, 소셜미디어 이용자가 인식하는 사회적 지지감에 어떤 영향을 미치는지에 대한 검토이다. 이를 위해 전국규모 대학 학생대상 온라인 설문조사를 실시한 자료 240건을 분석하였다. 분석결과, 이용자 개인성향과 이용동기에 따라 이용정도에 차이가 있고 소셜미디어 이용방식에도 영향을 미치는 것으로 나타났다. 쓰기 등 적극적 이용방식은 대인관계나 자기이미지 노출동기와, 보기만 하는 소극적 이용은 습관적 동기와 연관되었다. 또한 소셜미디어 이용이 빈번할수록 이용자의 사회적 지지감이 증가해서 소셜미디어에 자주 접속하는 것으로 세상과 연결되어 있다고 인식함을 알 수 있었다. 소셜미디어에서 활동하는 방식은 사회적 지지감에 영향을 미치지 않았다. 소셜미디어 소통행위 자체만으로 사회적 지지감을 갖게 된다는 점이 확인되었다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제15권3호
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• pp.170-174
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• 2017

Nowadays, people share and discuss scientific papers on social media such as the Web 2.0, big data, online forums, blogs, Twitter, Facebook and scholar community, etc. In addition to a variety of metrics such as numbers of citation, download, recommendation, etc., paper review text is also one of the effective resources for the study of scientific impact. The social media tools improve the research process: recording a series online scholarly behaviors. This paper aims to research the huge amount of paper reviews which have generated in the social media platforms to explore the implicit information about research papers. We implemented and shown the result of text mining on review texts using R language. And we found that Zika virus was the research hotspot and association research methods were widely used in 2016. We also mined the news review about one paper and derived the public opinion.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권6호
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• pp.2026-2033
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• 2023

Due to Thailand's nuclear energy public acceptance problem, the understanding of nuclear energy public perception was the key factor affecting to re-consideration of the nuclear energy program. Thailand Institute of Nuclear Technology and its alliances together developed the classification model for the nuclear energy public perception from the big data comments on social media using Facebook using deep transfer learning. The objective was to insight into the Thailand nuclear energy public perception on Facebook social media platform using sentiment analysis. The supervised learning was used to generate up-to-date classification model with more than 80% accuracy to classify the public perception on nuclear power plant news on Facebook from 2009 to 2022. The majority of neutral sentiments (80%) represented the opportunity for Thailand to convince people to receive a better nuclear perception. Negative sentiments (14%) showed support for other alternative energies due to nuclear accident concerns while positive sentiments (6%) expressed support for innovative nuclear technologies.

• 인간식물환경학회지
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• 제23권2호
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• pp.233-243
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• 2020

This study collects social big data used in various fields in the past 9 years and explains the patterns of major keywords of the arboretums and botanical gardens to use as the basic data to establish operational strategies for future arboretums and botanical gardens. A total of 6,245,278 cases of data were collected: 4,250,583 from blogs (68.1%), 1,843,677 from online cafes (29.5%), and 151,018 from knowledge search engine (2.4%). As a result of refining valid data, 1,223,162 cases were selected for analysis. We came up with keywords through big data, and used big data program Textom to derive keywords of arboretums and botanical gardens using text mining analysis. As a result, we identified keywords such as 'travel', 'picnic', 'children', 'festival', 'experience', 'Garden of Morning Calm', 'program', 'recreation forest', 'healing', and 'museum'. As a result of keyword analysis, we found that keywords such as 'healing', 'tree', 'experience', 'garden', and 'Garden of Morning Calm' received high public interest. We conducted word cloud analysis by extracting keywords with high frequency in total 6,245,278 titles on social media. The results showed that arboretums and botanical gardens were perceived as spaces for relaxation and leisure such as 'travel', 'picnic' and 'recreation', and that people had high interest in educational aspects with keywords such as 'experience' and 'field trip'. The demand for rest and leisure space, education, and things to see and enjoy in arboretums and botanical gardens increased than in the past. Therefore, there must be differentiation and specialization strategies such as plant collection strategies, exhibition planning and programs in establishing future operation strategies.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.515-526
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• 2020

디지털 헬스케어는 의료 분야와 IT가 결합한 분야이며 소셜미디어에서도 디지털 헬스케어에 대한 다양한 정보가 제공되고 있다. 본 연구는 소셜미디어를 통해서 헬스케어와 관련된 자료들을 수집하고 분석하여 디지털 헬스케어의 연구 동향을 파악하고자 한다. 본 연구를 위해서 Naver와 Daum의 뉴스와 블로그에서 2008년 1월에서 2019년 6월까지 자료를 수집하였으며 기간별로 빈도가 높은 주요한 키워드들을 추출하여 워드클라우드로 시각화하였고 주요 키워드 간의 관계를 분석하기 위해서 네트워크 분석을 하였다. 2008년에서 2011년 까지는 의료 분야 및 IT가 결합한 연구, 2012년에서 2015년까지는 의료 분야 및 IT를 기반으로 다양한 융합연구, 2016년에서 2019년 6월까지는 빅데이터, 블록체인, 인공지능 등의 4차 산업혁명 기술들을 적용한 융합연구가 활발히 진행되었다.