Crossmedia Storytelling is receiving attention as a new style of description in the age of limitless competition and infinite fusion among media. Crossmedia Storytelling specifies a form of storytelling carried out through mixed usage of plural media, such as televisions, movies, and web services. It is different from OSMU strategy in that plays one source of contents according to the characteristics of various media while Crossmedia Storytelling demands users' active participation. Moreover, it is also slightly different from Transmedia Storytelling in the point that narratives of each media are not complete themselves and only through effectively combining plural media can the whole story fully enjoyed. This research aims to analyze how users move among media in terms of Crossmedia contents by examining cases of Swedish interactive drama series , from Australia, and from the United States. To do so, first, the paper looks into the principles of Crossmedia communication and examines that it is based on online word-of-mouth communication, such as viral marketing. As a result, the following was found in the cases of Crossmedia Storytelling: negative stories that arouse users' emotional reactions & users' participation are effective, and the set-up of Sneezer, which causes the knowledge gap, is very important. It was also found that users' participation was actively taking place through online WOM communication in Crossmedia Storytelling.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.15
no.2
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pp.111-125
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2020
In the rapidly changing era of the Fourth Industrial Revolution, the business environment surrounding venture companies is also changing rapidly. In recent years, the government has reorganized the venture verification system, including expanding the types and scope of venture companies. This study analyzes the current status of venture preferential system from the perspective of technology-based start-up companies and in addition, this paper proposes a plan for improving the legal system. For analysis, The relevant provisions were confirmed through a search using "venture" as a keyword in the National Legal Information Center and the Korean Court of General Law. Then, meaningful texts were extracted along with relevant data to secure basic data and analyzed by benefits, by means and by content. As a result of the study, Venture preferential treatment system is focused on 'reduction of burden' by the means of benefits, and on 'financial' and 'production' by benefits. In conclusion, four suggestions for improvement are presented. First, efforts are needed to increase the practical applicability of venture-related clauses. Second, the venture preferential treatment system is mainly focused on mitigating the burden, so efforts are needed to find a balance. Third, the venture preferential treatment system is mainly focused on the 'non-research' field, so the benefits of the 'research' field should be expanded. Finally, efforts to discover and overcome blind spots in the venture preferential system should be supported.
Until now, popular paradigms to provide e-catalog documents that are adapted to users' needs are keyword search or collaborative filtering based recommendation. Since users' queries are too short to represent what users want, it is hard to provide the users with e-catalog documents that are adapted to their needs(i.e., queries and preferences). Although various techniques have beenproposed to overcome this problem, they are based on index term matching. A conventional Bayesian belief network-based approach represents the users' needs and e-catalog documents with their corresponding concepts. However, since the concepts are the index terms that are extracted from the e-catalog documents, it is hard to represent relationships between concepts. In our work, we extend the conventional Bayesian belief network based approach to represent users' needs and e-catalog documents with a concept network which is derived from the Web directory. By exploiting the concept network, it is possible to search conceptually relevant e-catalog documents although they do not contain the index terms of queries. Furthermore, by computing the conceptual similarity between users, we can exploit a semantic collaborative filtering technique for recommending e-catalog documents.
In this paper, we propose a whole-body management system using ultra-low temperature cyclical cooling method combined with IT technology. The proposed system has the following characteristics. First, it minimizes maintenance costs by circulating nitrogen gas cooled by ultra-low temperature inside the controller. Secondly, based on the information measured by the temperature sensor and oxygen concentration sensor, nitrogen gas is supplied to provide safe ultra-low temperature whole-body management. Thirdly, after entering the user's height, it provides convenient, ultra-low temperature whole-body care that can be controlled using an automatic lift. Fourth, it provides an easy-to-access, easy-to-manage GUI and a manager-only web program for whole-body management system operation. The results tested by the authorized testing agency to assess the performance of the proposed system were measured in the range of ±5%, the world's highest temperature sensor accuracy, and a range of -110℃ to -150℃ greater than the world's highest whole-body management temperature range(-110℃ ~ -140℃). In addition, humidity was measured at less than 40%, the world's highest, and oxygen concentration was more than 18%, the world's highest. Therefore, the effectiveness of the methods proposed in this paper was demonstrated because they produced the same results as the world's highest levels.
Song, Dong Ho;Shin, Ji Ae;In, Yean Jin;Lee, Wan Gon;Lee, Kang Se
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.26
no.5
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pp.1129-1139
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2015
Inference process generates additional triples from knowledge represented in RDF triples of semantic web technology. Tens of million of triples as an initial big data and the additionally inferred triples become a knowledge base for applications such as QA(question&answer) system. The inference engine requires more computing resources to process the triples generated while inferencing. The additional computing resources supplied by underlying resource pool in cloud computing can shorten the execution time. This paper addresses an algorithm to allocate the number of computing nodes "elastically" at runtime on Hadoop, depending on the size of knowledge data fed. The model proposed in this paper is composed of the layered architecture: the top layer for applications, the middle layer for distributed parallel inference engine to process the triples, and lower layer for elastic Hadoop and server visualization. System algorithms and test data are analyzed and discussed in this paper. The model hast the benefit that rich legacy Hadoop applications can be run faster on this system without any modification.
In this paper, the correlation which is at work between affecting factors and interpersonal relationships' dimension depend on developmental level has been studied to search for clues about how to develop the online based interpersonal relationships -the fundamental aims of SNS related services- efficiently. People who'd ever entered into a relation through the 'online-based generated relationship' by SNS were divided into two groups on the development level. They were conducted a survey, and the results were derived using PLS statistics. As the result, 7 kinds of factors as social attraction, physical attraction, reciprocity, content quality, coexistence perception, information provision and similarity had an impact on the initial level of relationships, and 6 kinds of factors as social attraction, physical attraction, reciprocity, content quality, web appearance and coexistence perception had an impact on the developed level of relationships. This study could be utilized for the service design for facilitating interpersonal relationships efficiently by their level of development.
Because of development of information technology, moving picture can run various platforms. We should consider and apply users' attitude as well as production technique because convergence between mobile and media technology may be increased full-browsing service using mobile device. Previous research related to production technique in various platforms only focus on video quality and adjustment of screen size. However, besides of technical side, production techniques should be changed such as image production as well as image editing by point of view aesthetic. Mise-en-scene such as camera angle, composition, and lighting is changed due to HD image. Also image production should be changed to a suitable full-browsing service using mobile device. Therefore, we would explore a new suitable production techniques and image editing for smart phone. To propose production techniques for smart phone, we used E-learning production system, which are transition, editing technique for suitable converting system. Such as new attempts are leading to new paradigm and establishing their position by applying characteries such as openness, timeliness to mobile. Also it can be extended individual area and established as expression and play tool.
In this paper, we present a novel method to use metadata based on the eXtensible Markup Language (XML) for efficient data transfer between visual effects (VFX) and film editing. For transferring data to the VFX process, image sequences such as Cineon DPX or TGA are currently used in Korean post productions. The use of image sequences tends to increase rendering time and the amount of data for repetitive file format conversions, and as a result causes inefficiency in the entire production process. On the other hand, the use of metadata on the XML can reduce time and data because the repetitive rendering processes are not needed. This method can also be used at a variety of editing and VFX programs, and provides content information for combining online contents. The development of XML-base methods on the web enables flexible combination with other types of media.
With the development of social media services in the era of Web 2.0, the public opinion formation site has been partially shifted from the traditional mass media to social media. This phenomenon is continuing to expand, and public opinions on government polices created and shared on social media are attracting more attention. It is particularly important to grasp public opinions in policy formulation because setting up educational policies involves a variety of stakeholders and conflicts. The purpose of this study is to explore public opinions about education-related policies through an empirical analysis of social media documents on education policies using opinion mining techniques. For this purpose, we collected the education policy-related documents by keyword, which were produced by users through the social media service, tokenized and extracted sentimental qualities of the documents, and scored the qualities using sentiment dictionaries to find out public preferences for specific education policies. As a result, a lot of negative public opinions were found regarding the smart education policies that use the keywords of digital textbooks and e-learning; while the software education policies using coding education and computer thinking as the keywords had more positive opinions. In addition, the general policies having the keywords of free school terms and creative personality education showed more negative public opinions. As much as 20% of the documents were unable to extract sentiments from, signifying that there are still a certain share of blog posts or tweets that do not reflect the writers' opinions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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