This paper attempted to explore the basic concept of a website for start-up supports angled towards North Korean defector entrepreneurs. The position of this study was made clear by reviewing the existing literature, and the case study was carried out to make sure the results are essential to create the services vital for the North Korean defector's entrepreneurial ecosystem. Focusing on the fact that there is not yet a website for supporting North Korean defectors' start-up in Korea, an early version named "Prometheus" was designed. A revised version called "Pathfinder" followed with improvements. This study conducted academic and practical experiments by directly designing and implementing a medium that can boost the development of the start-up ecosystem of North Korean defectors based on the insights provided by North Korean (future)business owners and South Koreans interested in the start-up ecosystem of North Korean defectors. Taking this study as an opportunity both the research to further clarify the "start-up of North Korean defectors," a very special phenomenon that exist in Korea, and the research for practical contribution should be encouraged in various ways. These efforts will not only help North Korean defectors start-up businesses, and also play a role in boosting a sense of coexistence and cooperation within North Korean defectors community.
This study aims to investigate Korean fashion-related research trends and knowledge structures on digital transformation through information-based approaches. Accordingly, we first identified the current status of the relevant research in Korean academic literature by year and journal; subsequently, we derived key research topics through network analysis, and then analyzed major research trends and knowledge structures by time. From 2010 to 2020, we collected 159 studies published on Korean academic platforms, cleansed data through Python 3.7, and measured centrality and network implementation through NodeXL 1.0.1. The results are as follows: first, related research has been actively conducted since 2016, mainly concentrated in clothing and art areas. Second, the online platform, AR/VR, appeared as the most frequently mentioned topic, and consumer psychological analysis, marketing strategy suggestion, and case analysis were used as the main research methods. Through clustering, major research contents for each sub-major of clothing were derived. Third, major subject by period was considered, which has, over time, changed from consumer-centered research to strategy suggestion, and design development research of platforms or services. This study contributes to enhancing insight into the fashion field on digital transformation, and can be used as a basic research to design research on related topics.
As more people share their opinions in online communities, such as Internet portals and social networking services, more opinions are manipulated for the benefit of particular individuals and groups. In particular, when manipulations occur for political purposes, they influence election results as well as government policies and the quality of life. This type of manipulation has targeted the general public, and their analysis and detection has also focused on such manipulation. However, to more efficiently spread propaganda, recent manipulations have targeted common interest groups(e.g., a group of those interested in real estate) and propagated information whose content and style are customized to those groups. This work characterizes such manipulations on common interest groups and proposes method to detect manipulations. To this end, we collected and analyzed opinions posted on 10 common interest groups before and after an election. As a result, we found that manipulations on common interest groups indeed occurred and were gradually increasing toward the election date. We also proposed a detection system that examines individual opinions, their authors, and their collaborators. Using the collected opinions, we demonstrated that the proposed system can accurately classify more than 90% of manipulated opinions and that many of these opinions were posted by multiple collaborators. We believe that regular audits of opinions using the proposed system can quickly isolate manipulations and decrease their impact. Moreover, the proposed features can be used to identify manipulations in domains other than politics.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.10
no.12
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pp.569-578
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2021
Thanks to web development today, we can easily access online news via various media. As much as it is easy to access online news, we often face fake news pretending to be true. As fake news items have become a global problem, fact-checking services are provided domestically, too. However, these are based on expert-based manual detection, and research to provide technologies that automate the detection of fake news is being actively conducted. As for the existing research, detection is made available based on contextual characteristics of an article and the comparison of a title and the main article. However, there is a limit to such an attempt making detection difficult when manipulation precision has become high. Therefore, this study suggests using a verifying article to decide whether a news item is genuine or not to be affected by article manipulation. Also, to improve the precision of fake news detection, the study added a process to summarize a subject article and a verifying article through the summarization model. In order to verify the suggested algorithm, this study conducted verification for summarization method of documents, verification for search method of verification articles, and verification for the precision of fake news detection in the finally suggested algorithm. The algorithm suggested in this study can be helpful to identify the truth of an article before it is applied to media sources and made available online via various media sources.
With the advancement of wireless technology and the rapid growth of the infrastructure of mobile communication technology, systems applying AI-based platforms are drawing attention from users. In particular, the system that understands users' tastes and interests and recommends preferred items is applied to advanced e-commerce customized services and smart homes. However, there is a problem that these recommendation systems are difficult to reflect in real time the preferences of various users for tastes and interests. In this research, we propose a Fuzzy-AHP-based movies recommendation system using the Gated Recurrent Unit (GRU) language model to address a problem. In this system, we apply Fuzzy-AHP to reflect users' tastes or interests in real time. We also apply GRU language model-based models to analyze the public interest and the content of the film to recommend movies similar to the user's preferred factors. To validate the performance of this recommendation system, we measured the suitability of the learning model using scraping data used in the learning module, and measured the rate of learning performance by comparing the Long Short-Term Memory (LSTM) language model with the learning time per epoch. The results show that the average cross-validation index of the learning model in this work is suitable at 94.8% and that the learning performance rate outperforms the LSTM language model.
Recently, the cinema industry faced a crisis on the rise of various media platforms such as Netflix, Amazon Prime, IPTV, and Kakao Page. The rate of film release in the theater has become ever shorter, and the secondary consumption of film through IPTV, tablet, PC, or mobile has seen a drastic increase. In the midst of this new media-geography, the most significant change in recent years would be the rise of the 'fantasy film' genre. This paper explores the conditions and characteristics of fantasy films in the way in which the genre has been constituted, and delves into particular aspects that its contents contain. This is an attempt to understand the sociology of the birth of a new genre. In this process, this paper will ask two frequently raised questions in regard to this genre. The first is to ask whether we can discern fantasy from reality, and the second is to examine whether the fantasy genre implicates certain social subversion. These two questions aim to discover how fantasy forms a relationship with reality and what this means. To do so, this paper will trace the genealogy of the fantasy film genre in Korea and analyze recent big hits such as the series as the model case of digital fantasy film. Through this exploration, this paper will be able to provide a new sociology of the fantasy film production and consumption in the 21st century Korea.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.56
no.4
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pp.161-180
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2022
This study aims to improve the accessibility of websites that can search for online e-journals and check the original text, and the accessibility of web contents in the form of article papers. In order to publish online e-journals in Korea, article contribution management system is used, and services are provided through public or private academic DB companies. There was no content related to accessibility in the publishing and editing stage of online e-journals. In the case of foreign countries, objective to comply with Level AA of WCAG 2.1 to improve accessibility of websites and web content. In addition, the level of accessibility of academic journals is guided through VPAT. In order to improve access to web content in online journals, Accessibility matters are added to the academic society's editorial and publication regulations. Accessibility education should be provided to journal editors. Accessibility checklists should be developed and researchers should verify themselves. To improve the accessibility of online e-journals to websites, For equal use, various convenience functions should be provided when using the website. It guides the accessibility function to the article contribution management system. Each academic and academic DB company should be required to submit a Korean VPAT.
The purpose of this study is to understand the experiences of older adults living in the public welfare housing for the elderly and to examine what kind of this housing is as the housing alternative. Through the Robert Stake's intrinsic case study, it explored how older residents experienced this place, and how the relationships between residents, office workers, and community had been in the process, and what kind of issues were there. Various kinds of data, such as resident surveys, participant observations, interviews with 76 elderly residents and 4 office workers, and related newspaper articles, were analyzed using the thematic analysis method and methods suggested by Stake(1995). The results are presented as follows. First, it looked at who lived here and explored what was happening in this place where people of various backgrounds were gathered. Second, four types of life could be seen centering on the social relationship and daily life of older adults. Third, this study examined how the various ways of life were related to the main reasons for moving in here, and summarized how the residents perceived this place. The fourth and the fifth examined the relationships and dynamics among older residents, with office workers, and with the community, focusing on the two issues most commonly mentioned by residents. The results of this study show that, as a living organism, the interaction between the systems affects not only the culture of the housing, but also the lives of older adults. In particular, it can be seen how the perceptions of the practitioners are affecting the lives of the elderly. Based on the results of the study, further considerations were discussed.
Park, So-Young;Park, Hyangkyung;Koo, Hyang Na;Baek, Jung Yun;Noh, Eunjeong
한국노년학
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v.40
no.1
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pp.111-130
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2020
This qualitative study aims to understand family members' caregiving experience for middle-aged and elderly breast cancer survivors at early stages. A total of four families of breast cancer survivors were given focus group interviews(FGI), and an additional family was interviewed individually. The thematic analyses of the FGI and individual in-depth interview discussions revealed the following four themes: first, day-to-day feelings like walking on thin ice (entangled emotions with each treatment stage, regret of watching a survivor's pain, fear of recurrence and death, concerns of changes in family relationships, and various feelings experienced as a daughter), second, caregiving has become a mainstay in my life (unfamiliar and unskilled care, losing my life), third, beginning to recover and different experiences between a survivor and a family caregiver (not understanding a survivor's pain from the abyss, forgetting that the survivor is still a cancer patient and that treating him or her casually), and fourth, moving forward (hope that things will be better, taking care of myself to prevent exhaustion). Based on the results of this study, we proposed social welfare services and policy measures to reflect the psychosocial needs of family caregivers of breast cancer survivors and support family caregivers during the care process.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.11
no.11
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pp.447-454
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2022
In the era of the 4th industrial revolution, we are living in a flood of information. It is very difficult and complicated to find the information people need in such an environment. Therefore, in the flood of information, a recommendation system is essential. Among these recommendation systems, many studies have been conducted on each recommendation system for movies, music, food, and clothes. To date, most personalized recommendation systems have recommended clothes, books, or movies by checking individual tendencies such as age, genre, region, and gender. Future generations will want to be recommended clothes, books, and movies at once by checking age, genre, region, and gender. In this paper, we propose a recommendation system that recommends personalized clothes and food at once according to the user's emotions and weather. We obtained user data from Twitter of social media and analyzed this data as user's basic emotion according to Paul Eckman's theory. The basic emotions obtained in this way were converted into colors by applying Hayashi's Quantification Method III, and these colors were expressed as recommended clothes colors. Also, the type of clothing is recommended using the weather information of the visualcrossing.com API. In addition, various foods are recommended according to the contents of comfort food according to emotions.
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