Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.1
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pp.111-118
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2014
Current friend recommendation system on Twitter primarily recommends the most influential twitter. However, this way of recommendation has drawbacks where it does not recommend the users of which attributes of interests are similar to theirs. Since users want other users of which attributes are similar, this study implements follower recommendation system based on the similarity of twitter node informations. The data in this study is from SNAP(Stanford Network Analysis Platform), and it consists of twitter node information of which number of followers is over 10,000 and twitter link information. We used the SNAP data as a training data, and generated a classifier which recommends and predicts the relation between followers. We evaluated the classifier by 10-Fold Cross validation. Once two twitter node informations are given, our model can recommend the relationship of the two twitters as one of following such as: FoFo(Follower Follower), FoFr(Follower Friend), NC(Not Connected).
Recently, as the use of social media and IoT has increased, large graph streams has been generating and studies on real-time processing for them have been actively carrying out. In this paper we propose a incremental graph stream processing scheme that reuses previous result data when the graph changes continuously. We also propose a cost model to selectively perform incremental processing and static processing. The proposed cost model computes the predicted value of the detection cost and the processing cost of the recalculation area based on the actually processed history and performs the incremental processing when the incremental processing is more profit than the static processing. The proposed incremental processing increases the efficiency by processing only the part that changes when the graph update occurs. Also, by collecting only the previous result data of the changed part and performing the incremental processing, the disk I/O costs are reduced. It is shown through various performance evaluations that the proposed scheme outperforms the existing schemes.
As the usefulness of big data analysis has been drawing attention, many studies in the business research area begin to use big data to predict firm performance. Previous studies mainly rely on data outside of the firm through news articles and social media platforms. The voices within the firm in the form of employee satisfaction or evaluation of the strength and weakness of the firm can potentially affect firm value. However, there is insufficient evidence that online employee reviews are valid to predict firm value because the data is relatively difficult to obtain. To fill this gap, from 2014 to 2019, we employed 97,216 reviews collected by JobPlanet, an online firm review website in Korea, and developed a machine learning-based predictive model. Among the proposed models, the LSTM-based model showed the highest accuracy at 73.2%, and the MAE showed the lowest error at 0.359. We expect that this study can be a useful case in the field of firm value prediction on domestic companies.
In the era of untact, the "Chabak" using cars as accommodation spaces is attracting attention as a new form of travel. Due to the advantages, including low costs, convenience, and safety, as well as the characteristics of the vehicle enabling independent travel, the demand for Chabak is continuously increasing. Despite the rapid growth of the market and related industries, little academic has investigated this trend. To establish itself as a new type of travel culture and to sustain the growth of related industries, it is essential to understand the public perception of Chabak. Therefore, based on the marketing mix theory and big data analysis, this study analyzes the public perception of Chabak. The results showed that Chabak has established itself as a consumer-led travel culture, contributing to the aftermarket growth of the automobile industry. Additionally, consumers were found to be increasingly inclined to enjoy travel economically and wisely, and actively share information through social media. This initial study on the new travel trend of Chabak is significant in that it employs big data analysis on a theoretical basis.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.12
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pp.111-119
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2022
The purpose of this paper is to examine the change in perception of 3D virtual fashion before and after COVID-19 using big data analysis. The data collection period is from January 1, 2017, before the outbreak of COVID-19, to October 30, 2022, after the outbreak. Big data was collected for key words related to 3D virtual fashion extracted from social media such as Naver, Daum, Google, and YouTube using Textom. After the collected words were refined, word cloud, word frequency, connection centrality, network visualization, and CONCOR analysis were performed. As a result of extracting and analyzing 32,461 words with 3D virtual fashion as a keyword, the frequency and centrality of fashion, virtual, and technology appeared the highest, and the frequency of appearance of digital, design, clothing, utilization, and manufacturing was also high. Through this, it was found that 3D virtual fashion is being used throughout the industry along with the development of technology. In particular, the key words that stand out the most after COVID-19 are metaverse and 3D education, which are in high demand in the fashion industry.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.26
no.6
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pp.543-552
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2022
This study tried to analyze the social perception of news coverage on inclusive education by using big data analysis techniques. News articles were collected according to the 5-year policy period for the development of special education, and news big data was analyzed. As a result, the frequency of media reports during the five-year policy period of special education development from 1998 in the first year to 2022 in the fifth year was steadily increased. During this period, the top topic words in news coverage changed from words conceptualizing simple definitions to words expressing the active will of students with disabilities for the actual right to education. In addition, as a result of emotional analysis of the overall keywords in the inclusive education news coverage, it was found that the positive word ratio was high. Through this study, it can be seen that interest in news coverage on inclusive education is increasing quantitatively in accordance with changes in special education policies, and the demand for inclusive education is being concreted in the direction of guaranteeing the actual right to education of students with disabilities.
The purpose of this study is to suggest the plans of educationally using animation literacy on the basis of a media literacy approach. For this study, animation literacy class as a liberal arts was conducted, which students studying animation at university attended. In order to explore the plans of using animation literacy, students' perception of using animation literacy was examined after completing animation literacy class. Also, in-depth interview with experts participating in animation literacy class was performed. Results showed that all students taking animation literacy class acknowledged the educational value of animation literacy and could think over cultural and social implications of animation through class. Also, they could have various perspectives as an acceptor and analytical mind-set as a creator. Findings from in-depth interview with specialists indicated that education on animation literacy was indispensably necessary, and systemicity and objective criteria needed to be established. On top of that, experts proposed the way that through expansion of topics, and diverse animation works, students voluntarily and actively could participate in class. In addition, it suggests that because of participants in this study who were students majoring in animation, class to foster a perspective and ability as not only a viewer and an acceptor but also a producer and a creator should be added. It is expected that this study will be used as fundamental data for education on animation literacy, and future studies on education of animation literacy will be continuously conducted.
The Korean film has not been on the board of Korean waves due to the limitation of the media accessibility. However, N-screen gives Korean films the chance of being on the board of Korean waves, especially in Asian country which have shared cultural codes. This study aims to demonstrate the possibility of Korean films in asia based on the analysis of Korean film viewers' motivation and media usage. For this purpose the 330 data were collected among Korean, Japanese and Chinese from Feb, 23rd through April, 5th in 2013. The results show the followings; 1) Korean viewers have the strong preference of cinema theater to other media such as PC, VCR/DVD player, tablet PC and mobile phones. Whereas, Japanese viewers prefer VCR or DVD players and Chinese viewers prefer PC and mobile phones. 2) In terms of viewing motivation, social utility is most important to Korean viewers while diversion to Japanese and Chinese viewers.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.7
no.4
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pp.9-14
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2021
The purpose is a qualitative study to explore the self-consciousness of nursing students regarding the abolition of the abortion law using media. The participants of this study were 20 students who were first-year students at a university in M city, Gyeongsangbuk-do, and had strong awareness about the abolition of the abortion law. Data collection was done through self-reports within 72 hours of watching the video on life phenomena. The collected data were analyzed using Krippendorff's phenomenological method. As a result of analyzing the experiences related to the abolition of the abortion of abortion it was derived into 16 meaningful statements in 3 categories and 9 topics. Three categories were derived from 'disregarded dignity', ambiguity of boundaries, and 'reeducation in sex education'. As a result of this study, it was confirmed that the abolition of the abortion law in nursing colleges had opportunities for women's reproductive health promotion and women's human rights, and various social participation attitudes as nursing students. It is expected to be used as a useful basic data for student life counseling in the future, and it is expected to be used as a basic data for the development of reproductive health promotion education.
In studying culture consumption today, it is essential to understand and analyze the actual visitors' experiences in detail. This is deeply related to the fact that we can utilize subjective experience records that were previously inaccessible as data since plenty of people actually record many performance experiences in the media space such as social media. This study attempts to examine what elements actually consists of people's performance experience based on actual expression of the performance experience that exists online. For this, we collected two types of data. First, we collected posts which required performance recommendation on online platforms such as Jisik-In and Cafes to see how people describe what they want and analyzed data focusing on the modifiers. Results show that people mainly use modifiers that reflect the specific situation of the individual such as companion or age. In addition we analyzed how the experience was described after the show through the review posts of ticket booking site. Results show how expressions are centered around companions, revisit intentions, and viewing experiences besides elements such as story and music, which have been known as main satisfaction elements of performance experience in previous studies. In addition, we discussed the practical implications and limitations of the study as well as the theoretical discussion.
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