We introduce a media art contents authoring tool called ECAS(Exhibition Contents Authoring System), and methodology employed in its development. ECAS was developed using the graphical user interface to overcome difficulties with existing authoring tools that are text-based. For efficient implementation of graphical user interface, GMF(Graphical Modeling Framework) technique by Eclipse was used. SWT(Standard Widget Toolkit) and JIT(Just-In-Time) were used to improve speed and performance of ECAS. We show convenience and efficiency of ECAS by comparing with existing media art contents authoring tools.
YASA, Ni Nyoman Kerti;RAHMAYANTI, Putu Laksmita Dewi;WITARSANA, I Gusti Agung Gede;ANDIKA, Ary Wira;MUNA, Nilna;SUGIANINGRAT, Ida Ayu Putu Widani;Martaleni, Martaleni
Journal of Distribution Science
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v.19
no.5
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pp.49-60
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2021
Purpose: This study aimed to explore the variables that may play a significant role in inducing Facebook users to use Facebook as online information distribution channels continuously. Research design, data, and methodology: The population of this study are all Facebook users who have actively used Facebook as a social media as online information distribution for at least one year. Purposive sampling technique was used in this study and 290 respondents were enrolled. The data was collected using a questionnaire and further analyzed with path analysis and SEM-PLS approach. Result: The results showed that perceived ease of use, perceived critical mass, perceived enjoyment, and perceived information intelligence have a positive and a significant effect towards perceived usefulness. Perceived usefulness also has a positive and significant effect on users' attitude, and users' attitude has a positive and significant effect on intentions to use Facebook continuously among its users. Conclusions: Hence, it is important for Facebook as an online information distribution channel to maintain its perceived usefulness in order to create a positive impact on its users' and induce Facebook users' to use social media continuously.
Under foundation shock mats have been used in the current practice in order to reduce/damp vibrations received by buildings through the surrounding environment. Although some investigations have been made on under foundation shock mats performance, their effectiveness in the reduction of railway induced-vibrations has not been fully studied, particularly with the consideration of underneath soil media. In this regard, this research is aimed at investigating performance of shock mat used beneath building foundation for reduction of railway induced-vibrations, taking into account soil-structure interaction. For this purpose, a 2D finite/infinite element model of a building and its surrounding soil media was developed. It includes an elastic soil media, a railway embankment, a shock mat, and the building. The model results were validated using an analytical solution reported in the literature. The performance of shock mats was examined by an extensive parametric analysis on the soil type, bedding modulus of shock mat and dominant excitation frequency. The results obtained indicated that although the shock mat can substantially reduce the building vibrations, its performance is significantly influenced by its underneath soil media. The softer the soil, the lower the shock mat efficiency. Also, as the train excitation frequency increases, a better performance of shock-mats is observed. A simplified model/method was developed for prediction of shock mat effectiveness in reduction of railway-induced vibrations, making use of the results obtained.
Background and objective: Instagram, an image-based social media, is being used as an important outlet for the communication and place marketing of public spaces. The purpose of this paper was to analyze how types of place-based content affect user reactions (Likes and Comments) on Instagram in order to provide basic data on the operation and utilization of social media by public places such as botanical gardens and arboretums. Methods: A total of 850 posts uploaded to the Instagram account of Kew Gardens from November 6, 2014 to July 3, 2020 were classified using 14 subject codes. Multiple regression analysis was performed to evaluate the user's reaction between the dependent variables ("Likes", "Comments") and the independent variables (14 subject codes). Results: The findings showed that user reactions appear to differ depending on the typology of the content, and "Likes" and "Comments" were presented in independent behavioral reactions. In particular, "close-ups of plants (botanic, macro)," "plant colony (botanic, wide)," "place-specific landscape (building, landscape)," "anniversary" and "information" showed positive impacts on both "Likes" and "Comments"which could lead to electronic word-of-mouth and content sharing. Conclusion: Based on these findings, it can be argued that the typology of a botanical garden's content can be used to determine factors that affect the immediate reactions and enhance engagement with users.
Identifying and searching for characters appearing in scenes during multimedia video editing is an arduous and time-consuming process. Applying artificial intelligence to labor-intensive media editing tasks can greatly reduce media production time, improving the creative process efficiency. In this paper, a method is proposed which combines existing artificial intelligence based techniques to automate character recognition and search tasks for video editing. Object detection, face detection, and pose estimation are used for character localization and face recognition and color space analysis are used to extract unique representation information.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.21
no.1
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pp.75-81
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2023
Video platforms, including YouTube, have a structure in which the number of video views is directly related to the publisher's profits. Therefore, video publishers induce viewers by using provocative titles and thumbnails to garner more views. The conventional technique used to limit such harmful videos has low detection accuracy and relies on follow-up measures based on user reports. To address these problems, this study proposes a technique to improve the accuracy of filtering harmful media using thumbnails, titles, and audio data from videos. This study analyzed these three pieces of multimodal information; if the number of harmful determinations was greater than the set threshold, the video was deemed to be harmful, and its upload was restricted. The experimental results showed that the proposed multimodal information extraction technique used for harmfulvideo filtering achieved a 9% better performance than YouTube's Restricted Mode with regard to detection accuracy and a 41% better performance than the YouTube automation system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.1
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pp.51-73
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2023
Social media play a significant role in communicating information across the globe, connecting with loved ones, getting the news, communicating ideas, etc. However, a group of people uses social media to spread fake information, which has a bad impact on society. Therefore, minimizing fake news and its detection are the two primary challenges that need to be addressed. This paper presents a multi-modal deep learning technique to address the above challenges. The proposed modal can use and process visual and textual features. Therefore, it has the ability to detect fake information from visual and textual data. We used EfficientNetB0 and a sentence transformer, respectively, for detecting counterfeit images and for textural learning. Feature embedding is performed at individual channels, whilst fusion is done at the last classification layer. The late fusion is applied intentionally to mitigate the noisy data that are generated by multi-modalities. Extensive experiments are conducted, and performance is evaluated against state-of-the-art methods. Three real-world benchmark datasets, such as MediaEval (Twitter), Weibo, and Fakeddit, are used for experimentation. Result reveals that the proposed modal outperformed the state-of-the-art methods and achieved an accuracy of 86.48%, 82.50%, and 88.80%, respectively, for MediaEval (Twitter), Weibo, and Fakeddit datasets.
This study aimed to investigate the current status of media education in Korea by analyzing the media education cases which are being implemented in education field. Analyses were conducted on educational media, education contents, education methods, education fields, education levels, age of educated people, education cycle, school curriculum patterns and education-performing organizations. The educational media were in the rank order of vision media, new media such as internet, newspaper and movies. The education contents were mainly composed of knowledge and information about media followed by media production and media literacy. The media education was conducted in the cooperative relationships among school, society and family. For the education methods, message analysis, media monitor education, media production and media in education were dominantly used. Elementary school students were found to be the main target of media education, while there was no media education for pre-school children. Current media educations in school were being performed using club activity, creative activity, talent-raising education after school and regular class.
In this paper, we propose a DNN based speech detection system using acoustic characteristics and context information of media audio. The speech detection for discriminating between speech and non-speech included in the media audio is a necessary preprocessing technique for effective speech processing. However, since the media audio signal includes various types of sound sources, it has been difficult to achieve high performance with the conventional signal processing techniques. The proposed method improves the speech detection performance by separating the harmonic and percussive components of the media audio and constructing the DNN input vector reflecting the acoustic characteristics and context information of the media audio. In order to verify the performance of the proposed system, a data set for speech detection was made using more than 20 hours of drama, and an 8-hour Hollywood movie data set, which was publicly available, was further acquired and used for experiments. In the experiment, it is shown that the proposed system provides better performance than the conventional method through the cross validation for two data sets.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.27
no.4
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pp.753-761
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2017
Recently, malicious code infiltration and leakage of confidential documents using external USB medium are frequently occurring in each field. We investigate the media to investigate incidents using external USB media, but there are many difficulties in that they can be lost or damaged. Ultimately, in order to investigate cases of external USB media, it is necessary to conduct a direct analysis of the external USB media as well as the system to which the media is connected. This paper describes an analysis of the artifacts of Windows systems to which external USB media is connected, and how to check the job history on the media. Therefore, it is expected that the system can be used to analyze the job history of the USB medium even if the external USB medium is not secured.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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