The global success of PSY's Gangnam Style was mediated through combination of YouTube and SNS. PSY's success led into some communication scholars' consideration of new international circulation of Korean pop culture (Korean Trend 2.0). In terms of global circulation of pop culture, it is noticeable how users appropriate YouTube channel beyond mere watching music videos and mere international circulation of Korean pop culture. The mode of fan's activity and appropriation contributes to the expansion of the width and amplification of the volume of Korean popular culture as well. The circulation of pop culture was considered in the level of exchange of tangible commodities such as CD, DVD, and so on until the adoption of digital media and Internet. YouTube has brought new mode in which the international circulation of pop culture is mediated without exchange of tangible commodities but was amplified with the diffusion of network. This study grasps how the mode of users' appropriation contributes to international circulation of pop culture through case studies of some K-pop music videos and international K-pop fans' tribute activities. In terms of theoretical perspective, fandom studies will be examined. In terms of research method, the researcher adopts netnography, a participatory observation on network, to find the feature of fandom and its contribution to the international circulation of pop cultures.
Recommender systems reduce information overload and enhance choice quality. This technology is used in many services and industry. Previous studies did not consider recommendation quantity and the repetitive recommendations of an item. This study is the first to examine recommender systems by considering recommendation quantity and repetitive recommendations. Only a limited number of items are displayed in offline stores because of their physical limitations. Determining the type and number of items that will be displayed is an important consideration. In this study, I suggest the use of a user-based recommender system that can recommend the most appropriate items for each store. This model is evaluated by MAE, Precision, Recall, and F1 measure, and shows higher performance than the baseline model. I also suggest a new performance evaluation measure that includes Quantity Precision, Quantity Recall, and Quantity F1 measure. This measure considers the penalty for short or excess recommendation quantity. Novelty is defined as the proportion of items in a recommendation list that consumers may not experience. I evaluate the new revenue creation effect of the suggested model using this novelty measure. Previous research focused on recommendations for customer online, but I expand the recommender system to cover stores offline.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2009.01a
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pp.197-202
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2009
과학기술의 발달로 인한 사회 문화적 트렌드의 변화는 새로운 기회와 가능성을 제공해 주며, 정보통신기술은 통신과 방송, 통신과 콘텐츠 등 영역간의 경계를 허물며 융합을 가능하게 하고, 우리의 감성과 상상력을 자극하여 새로운 문화적 가능성을 열어주고 있다. 이러한 상황들은 방송 통신 융합이라는 이름으로 방송과 통신, TV와 PC 온라인과 오프라인 등의 모든 영역에서 다양한 노력이 진행되고 있다. 방송과 통신의 융합은 마치 역사상 신대륙의 개척 과정처럼 새로운 제품과 새로운 시장을 창출해내는 능력을 가지고 있기 때문에, 국내는 물론 세계의 모든 비즈니스 업체들은 이 기회의 땅을 향해 전력 질주하고 있다. 또한, 이에 따르는 콘텐츠의 융합 역시 괄목할만하며, 게임과 영화, 다큐멘터리와 드라마 등의 콘텐츠 간의 융합은 물론이고, 최근에는 모바일에서 영화를 제작하고, 게임과 소설 네트워크가 결합하고, 심지어는 게임 안에서 음악을 유통시키는 유통의 융합까지도 이뤄지고 있다. 이와 같은 다양한 융합의 확산은 미디어와 플랫폼의 등장뿐만 아니라 플랫폼 간 교차와 연결 및 통합이 가능한 미디어 전경(landscape)을 창출해 내고 있으며, 인터넷과 TV의 결합은 다양한 애플리케이션을 구현할 수 있는 전송 메커니즘을 서로 연결시켜 수많은 형태의 다중 플랫폼을 등장시키고 있다. 이로 인하여 방송 서비스와 인터넷 서비스가 네트워크나 전송 플랫폼의 구별 없이, 그리고 디바이스의 선택과 상관없이 활용되는 통합 플랫폼 환경이 폭 넓게 조성되고 있다. 따라서, 방송 통신 융합 환경에 적합한 다중 플랫폼 융합 콘텐츠는 사용자의 요구 및 새로운 비즈니스 모텔에 대한 요구를 만족할 수 있어야 하며, 일관된 기술로 통선 및 서비스간의 호환성을 유지하는 인터페이스의 표준화가 이루어져야한다. 방송 통신 융합 환경에 적합한 다중 플랫폼 융합 콘텐츠는 초고속 데이터 통신망을 활용하는 멀티미디어 및 IP 멀티캐스트 기능을 활용한 서비스들과 연계하여, 관련된 소재 산업들의 파급효과가 매우 크며, 관련 분야에 미치는 효과가 막대하므로, 이에 대한 적절한 육성전략을 고찰해보도록 한다.
Proliferation of high performance internet infrastructures finally allows their users download a single copy of regular movie just within in a couple of seconds. Ease of accesses to the software for downloading consequently leads them insensitive to the ethics or legitimacy of their conduct. Thus, strong legal action is enforced for piracy over nationally through strengthen the copyright law. We in this paper conducted a survey to see whether netizens prefer to download just for the matter of their convenience. Whilst the level of awareness is addressed even in a far-fetched manner in the area of music piracy and computer software piracy, the case of movie is much different in that we even fail to find any survey that has been made for movie piracy. The survey has been made by devising questionnaires for netizens and it was posted web WorldSurvey, which is the most prominent online survey site in Korea. To our surprise, 9 out of 10 respondents expressed they actually resort to illegal downloading for the reason of convenience. We realized one more surprise. More than 95% of netizens conspicuously aware of their downloading behaviors are mischievous and illegal without reservation.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.48
no.1
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pp.257-276
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2014
The purpose of this study is to investigate the patterns and barriers of the Internet for the elderly adults in Korea. Data was collected through the face to face interview using a questionnaire for the residence of Daegu and Kyungsang Buk-Do areas targeted over the 60-years-olds elder adults. A total of 119 valid response data were analyzed with the descriptive statistics and the group differences by age and gender using SPSS 18.00. It found that the most of the elder adults access the Internet to seek the entertainment contents, the knowledge-related contents, and the cultural and art contents. They spend most of the Internet online session to do searching information and enjoying movie and music. However, there were age differences and gender differences within the subjects. The complexity of computer and the Internet usage is one of the barriers for the Internet access, and they suggest that a customized education and training courses of computer literacy for the elderly adults would be the ways of resolve those obstructions.
As the amount of data increases exponentially, the recommender system is attracting interest in various industries such as movies, books, and music, and is being studied. The recommendation system aims to propose an appropriate item to the user based on the user's past preference and click stream. Typical examples include Netflix's movie recommendation system and Amazon's book recommendation system. Previous studies can be categorized into three types: collaborative filtering, content-based recommendation, and hybrid recommendation. However, existing recommendation systems have disadvantages such as sparsity, cold start, and scalability problems. To improve these shortcomings and to develop a more accurate recommendation system, we have designed a recommendation system as a factorization machine using actual online product purchase data.
The 'level of difficulty' is one of the major factors for learners when selecting learning contents. However, the criteria for the difficulty level is mostly defined by the contents providers. This approach does not support the personalized education which should consider the abilities and environments of various learners. In this research, the knowledge of the learners and contents were formalized and generalized to resolve the issue, and object models, including a metric for personalized difficulty level, were designed in order to be applied for experiments. And then, based on 100 contents for music education and 20 learners, we performed simulations with an implemented tool to validate our approach. The experimental results showed that our method can calculate the personalized difficulty levels considering the similarities between the knowledges from the learning state and the contents. Our approach can be effectively applied to the on-line learning management system which contains easy access to the learning state and contents data.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.66
no.7
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pp.1083-1091
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2017
As big data technologies have been developed and massive data have exploded from users through various channels, CEO of global IT enterprise mentioned core importance of data in next generation business. Therefore various machine learning technologies have been necessary to apply data driven services but especially recommendation has been core technique in viewpoint of directly providing summarized information or exact choice of items to users in information flooding environment. Recently evolved recommendation techniques have been proposed by many researchers and most of service companies with big data tried to apply refined recommendation method on their online business. For example, Amazon used item to item collaborative filtering method on its sales distribution platform. In this paper, we develop a commercial web service for suggesting music contents and implement three representative collaborative filtering methods on the service. We also produce recommendation lists with three methods based on real world sample data and evaluate the usefulness of them by comparison among the produced result. This study is meaningful in terms of suggesting the right direction and practicality when companies and developers want to develop web services by applying big data based recommendation techniques in practical environment.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.28
no.6
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pp.1523-1537
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2018
The AI speaker is a simple operation that provides users with useful functions such as music playback, online search, and so the AI speaker market is growing at a very fast pace. However, AI speakers always wait for the user's voice, which can cause serious problems such as eavesdropping and personal information exposure if exposed to security threats. Therefore, in order to provide overall improved security of all AI speakers, it is necessary to identify potential security threats and analyze them systematically. In this paper, security threat modeling is performed by selecting four products with high market share. Data Flow Diagram, STRIDE and LINDDUN Threat modeling was used to derive a systematic and objective checklist for vulnerability checks. Finally, we proposed a method to improve the security of AI speaker by comparing the vulnerability analysis results and the vulnerability of each product.
This study was conducted with the purpose of listening to the explanations of artworks in the non-face-to-face class and confirming the learner's feelings as a result of the class. The proposed system listens to the explanation of the artwork, inputs the learner's emotions with a dedicated key, and expresses the result in music. To this end, the direction of the non-face-to-face art appreciation class model using the emotion key was set, and based on this, a system for non-face-to-face art appreciation was constructed. The learner will use the 'smart device using the emotion key' proposed in this study to listen to the explanation of the artwork and to input the emotion for the question presented. Through the proposed system, learners can express their emotional state in online art classes, and instructors receive the results of class participation and use them in various ways for educational analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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