With the development of digital graphics technology, the metaverse has become a significant trend in the content market. The demand for technology that generates high-quality 3D (dimension) models is rapidly increasing. Accordingly, various technical attempts are being made to create high-quality 3D virtual humans represented by digital humans. 3D volumetric capture is spotlighted as a technology that can create a 3D manikin faster and more precisely than the existing 3D model creation method. In this study, we try to analyze 3D high-precision facial production technology based on practical cases of the difficulties in content production and technologies applied in volumetric 3D and 4D model creation. Based on the actual model implementation case through 3D volumetric capture, we considered techniques for 3D virtual human face production and producted a new metahuman using a graphics pipeline for an efficient human facial generation.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.05a
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pp.285-288
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2007
There is substantial evidence from earlier researches that older adults have difficult seeing under low illumination and at night, even in the absence of ocular diseases. During human aging, there is a rampant decrease in rod/cone-meditated adaptation which is caused by delayed rhodopsin regeneration and pigment depletion. This calls for a need to develop appropriate visual gadgets to effectively aid the aging generation. Our research culminates its approach from Pattanaik's model by making extensions to temporal visual filtering, thereby simulating a reduction of visual response which comes with age. Our filtering model paves way and lays a foundation for future research to develop a more effective adaptation model that may be further used in developing visual content adaptation aids and guidelines in MPEG 21 environment. We demonstrate our visual model using a High Dynamic Range image and the experiment results are in conversant with the psychophysical data from previous vision researches.
Virtual idol groups are a product of changes in cultural content and development of digital technology. The purpose of this study is to derive the characteristics of technical expression and fashion of virtual idol groups of Korean entertainment companies, and the significance of this study is to provide basic data for creating a new content business model for virtual idol groups. The research method of this study consisted of literature research and case analysis. Korean virtual idol groups 'K/DA', 'Aespa', and 'Eternity', which show the evolved business model of the entertainment industry through rapid advances in digital technology, were selected as the subject of case analysis for this study, and newspaper articles were searched by keywords and analyzed. As a result of the study, the technical expressions shown in Korean virtual idol groups were 'implementation of realistic content through interaction technology', 'delicate motion expression through motion capture technology', and 'convergence of information between the real world and virtual world through AR technology', 'provision of experience similar to reality by VR technology' and 'formation of cultural contents by Deep Real technology' were deriven. In addition, the characteristics of the Korean virtual guide idol group's fashion are 'marketing strategy through collaboration with fashion items', 'giving recognition as a digital fashion icon of real existence', 'creating a sensuous image as a fashion brand ambassador' and 'fashion style expression of the Z generation's sensibility'.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.3
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pp.99-105
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2021
In addition to the OTT video production service represented by Nexflix and YouTube, a personalized recommendation system for content with artificial intelligence has become common. YouTube's personalized recommendation service system consists of two neural networks, one neural network consisting of a recommendation candidate generation model and the other consisting of a ranking network. Netflix's video recommendation system consists of two data classification systems, divided into content-based filtering and collaborative filtering. As the online platform-led content production is activated by the Corona Pandemic, the field of virtual influencers using artificial intelligence is emerging. Virtual influencers are produced with GAN (Generative Adversarial Networks) artificial intelligence, and are unsupervised learning algorithms in which two opposing systems compete with each other. This study also researched the possibility of developing AI platform based on individual recommendation and virtual influencer (metabus) as a core content of OTT in the future.
The purpose of this study is to analyze personalized contents and previews of OTT service based on user experience and to suggest the improvements of the preview viewing experience. Current domestic OTT mobile applications were researched to find out how services are offering content. Plus, the 20s-30s were recruited to analyze user experience. An online survey and in-depth interview were conducted by using Stephen P. Anderson's Creating Pleasurable Interface Model. As a result, preview help users to select content but it doesn't suit their taste. Also, the preview is hard to watch however they want. Therefore, it can be inferred that the preview requires the function for improving efficiency, preference, and accessibility. This study is expected to be used as research material on user experience or preview experience of OTT content.
Pulverization of two different sized micro-$B_4C$ particles (${\sim}10{\mu}m$ and ${\sim}150{\mu}m$) was investigated using a STS based high energy ball milling system. Shapes, generation of the impurities, and reduction of the particle size dependent on milling time and initial particle size were investigated using various analytic tools including SEM-EDX, XRD, and ICP-MS. Most of impurity was produced during the early stage of milling, and impurity content became independent on the milling time after the saturation. The degree of particle size reduction was also dependent on the initial $B_4C$ size. It was found that the STS nanoparticles produced from milling is strongly bounded with the $B_4C$ particles forming the $B_4C$/STS composite particles that can be used as a neutron absorbing nanocomposite. Based on the morphological evolution of the milled particles, a schematic pulverization model for the $B_4C$ particles was constructed.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.10
no.1
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pp.19-24
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2010
The rise of music resources has led to a parallel rise in the need to manage thousands of songs on user devices. So users have a tendency to build playlist for manage songs. However the manual selection of songs for creating playlist is a troublesome work. This paper proposes an auto playlist generation system considering user context of use and preferences. This system has two separated systems; 1) the mood and emotion classification system and 2) the music recommendation system. Firstly, users need to choose just one seed song for reflecting their context of use. Then system recommends candidate song list before the current song ends in order to fill up user playlist. User also can remove unsatisfied songs from the recommended song list to adapt the user preference model on the system for the next song list. The generated playlists show well defined mood and emotion of music and provide songs that the preference of the current user is reflected.
Generation MZ has emerged as a significant consumer segment and trendsetter in the fashion market of South Korea. Fashion designer brands have become popular among this generation by offering a range of fashion content on social network services (SNS) based on fresh and trendy designs. Despite the growing market share of fashion designer brands in the industry, previous research has mainly focused on brand personality in line with the characteristics of traditional fashion brands. Therefore, this study aims to derive brand personality and SNS characteristics of fashion designer brands based on previous research and investigate the influence of these factors on brand preference and behavioral intention. Moreover, it examines how this influencing mechanism fluctuates based on the consumer type (i.e., innovative type vs. price-sensitive type). Based on an online survey of 256 Korean adults with experience in fashion designer brands, this study identified the influencing mechanisms on purchase intention and word-of-mouth intention. This study contributes to empirical investigations of consumer brand preference and behavior intention in fashion designer brands through the brand equity model. It also offers insight into developing a segmented brand strategy by considering the variations in the influence mechanism of behavioral intention across different consumer types.
The present study were performed to analysis the hematocrit and the red blood cells content into the blood plasma of the transgenic pigs harboring recombinent human erythropoietin gene (rhEPO). Mouse whey acidic protein (mWAP) linked to rhEPO gene was microinjected into pronuclei of porcine one-cell zygotes. After delivered of offspring, PCR analyses identified one mWAP-rhEPO transgenic founder offspring(F$_{0}$). The first generation of transgenic pig (F$_{0}$) harboring mWAP-hEPO appeared to be a male, and the second generation (F$_1$) pigs were made by natural mating of F$_{0}$ with domestic swine, and male and female transgenic pigs (F$_1$) were identified by PCR. The blood samples from transgenic and normal pigs were collected for 50 days during lactation and were counted the red blood cell (RBC) numbers and Hematocrit (HCT) content into the blood. The transgenic pigs expressing rhEPO in their blood gave rise to higher RBC numbers and HCT contents than control animals. rhEPO was secreted both in the blood and milk of genetically engineered pigs harboring rhEPO gene. Therefore, this study provides a model regarding the production of transgenic pig carrying hEPO transgene for biomedical research.earch.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.24
no.3
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pp.67-82
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2007
The purpose of this paper is to imply for the assessing framework of next generation Enterprise Portals'(EPs) function through the lens of organizational knowledge creation. As the emerging "suite" products such as Smart Enterprise Suite (SES) converges EPs with collaboration and content management, EPs are no longer just a gateway to information and content. EPs are emerging as the center of convergence for many complementary technologies. Considering that this trend is common and knowledge creation is one of key goals of EPs, it is important to assess EPs' function through the knowledge creation process. This paper reviews literatures to set initial assessing elements of EPs' function, then adopts Delphi Technique to prove and categorize the elements according to the knowledge creation process. The samples are consisted of 7 professional knowledge management consultants at Entrue Consulting Partners, LG CNS. This paper may be significant in providing a new vision to the evaluation of EPs by combining a theoretical model with a practical situation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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