Although the Korean Wave originated in China, its presence in this country had been faltering for some time. Recently, however, Korean Wave star centered K-drama via online video websites, Korean Wave TV programs with high ratings, and idol group centered K-pop with glocalization strategies are all popular in China once again. The purpose of this paper is to explore Chinese teens and twenty year olds as the main consumers of Korean popular culture and the how preferred genres, motives, and behaviors of Korean pop culture use and Korean image affect one another. According to the study results, media use via online video service was most common, and among the preferred genres, K-drama has the highest usage rates. In addition, it was discovered that motives and behaviors associated with the use of Korean pop culture had a considerable influence on a positive Korean image.
A large amount of efforts are required to search user's preferred contents for the program contents being provided by IPTV services. In this paper, using collaborative filtering, an automatic recommendation method of IPTV program contents is presented by reasoning similar group preferences on IPTV program contents which constitutes personalized IPTV environments. The proposed method models the user's preference of IPTV program contents with the program attributes such as content, genres, channels actor/actress, staffs and calculates it using the watching history of program contents in different genres and watching times. Also, the proposed method considers timely changing user's preference and the preference oon the content itself, which improves the traditional collaborative filtering methods that can not recommend the non-consumed items.
The yardstick of value has transformed into personal and sensitive one after it went through an Industrial society. The space in the society of sensitivity is defined by a semiotic character rather than as a physical object aimed at satisfying basic desire. Through this character, space makes a meaning and comes to exist an exchanging productive place. Environmental transformation is demanding further ample sensitive expression. In connection with the above, this thesis aims to identify the characteristics of sensitive and human-centered approach and systematize the analogy analysis which is applied to the interior space, classified by elements by introducing the concept of analogic inference in the field of rhetoric and through a diverse genres. As an approach, this thesis is entitled the analogic inference of the field of rhetoric to various art genres, and as a analogic interpretation genre, this thesis Is subdivided it into the fields of literature, image, fashion, flower art, and visual design, and study the analysis of analogic inference as a means of materializing storied space through the connection literature with design.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.5
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pp.11-17
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2019
In this study, we propose an ensemble engine, which is a framework for game engine optimized for visual novels genre, focusing on storytelling among various game genres. The game of Visual Nobel genre is based on multi-ending story and features branching of various scenarios according to user's choice. The proposed engine supports various multi-scenarios and multi-endings based on nodes according to the characteristics of these genres. In addition, it provides a convenient and intuitive user interface that not only enhances user immersion but also provides VR function to maximize the sense of presence. We will demonstrate the usefulness of the proposed game engine by designing the framework of a game engine suitable for this feature and actually creating variety stories automatically.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.05a
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pp.204-207
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2013
Music genre classification is an essential component for music information retrieval system. There are two important components to be considered for better genre classification, which are audio feature extraction and classifier. This paper incorporates two different kinds of features for genre classification, timbral texture and rhythmic content features. Timbral texture contains several spectral and Mel-frequency Cepstral Coefficient (MFCC) features. Before choosing a timbral feature we explore which feature contributes less significant role on genre discrimination. This facilitates the reduction of feature dimension. For the timbral features up to the 4-th order central moments and the covariance components of mutual features are considered to improve the overall classification result. For the rhythmic content the features extracted from beat histogram are selected. In the paper Extreme Learning Machine (ELM) with bagging is used as classifier for classifying the genres. Based on the proposed feature sets and classifier, experiment is performed with well-known datasets: GTZAN databases with ten different music genres, respectively. The proposed method acquires the better classification accuracy than the existing approaches.
Using recently emerging quantitative methods, this article provides a comparative study of the diachronic changes in the narrations of novel, history, and science from the early 18th-century to the 20th-century. To trace the narrative changes in different genres, this article discusses how text-mining methodology can be introduced in literary studies. We compared the traces of narrative in three genres—novel, history, and science—as a pilot study, with the three major grammatical elements of narrative: pronoun, subordinating conjunction, and action verbs in past tense. The results of data-mining show that the use of pronoun and action verb has increased in the genre of novel toward the $20^{th}$ century, while history and science has developed less story-like writing styles.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.10
no.3
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pp.352-359
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2022
The study examined a sentiment analysis based on Tweeter messages between contemporary pop musicians and classical music composers. Musicians of each genre were carefully selected for the sentiment analysis. Many opinion messages on Tweets that users have discussed were collected, and the messages were evaluated by using Naïve Bayes Classifier. The results demonstrated that users showed high positive sentiments for the two different genres. However, on average, the positive sentiment values for classical music composers are higher than for contemporary pop musicians. In addition, the rankings of the highest positive sentiments among contemporary pop musicians and classical music composers did not coincide with the popularity of the two different genres of musicians. This study will contribute to the study of future sentimental analysis between music and musicians.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.11a
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pp.34-36
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2022
Over the last decades, information has increased exponentially due to SNS(Social Network Service), IoT devices, World Wide Web, and many others. Therefore, it was monumentally hard to offer a good service or set of recommendations to consumers. To surmount this obstacle numerous research has been conducted in the Data Mining field. Different and new recommendation models have emerged. In this paper, we proposed a Content-based movie recommendation system using demographic information of users and the average rating for genres. We used MovieLens Dataset to proceed with our experiment.
The purpose of this study is to compare the webcasting and television from the perspective of genres. It adopted the niche theory in analyzing them, avoiding simply comparing the collective average of the two media's gratification. As a result, television turned out to expand broader at niche breadth than the Webcasting and thus presented more diverse functions thar the Webcasting. The niche overlap was investigated with the average of overlapping values. The competition between the two media was rather eased in dimensions of education, culture, and entertainment. And in terms of competitive superiority, the music service sector was the only function that the Webcasting had superiority to television. Upon the results, the Webcasting was absolutely inferior to television in a whole sense. But one thing which requires consideration is that the Webcasting will have functional mergers among genres and thus develop different functions from the corresponding ones of television.
As a sport with artistic characteristics, figure skating draws upon important elements such as costumes, music, melody interpretation, and choreography. The combination of figure skating music and costume is an important influence on scoring, moreover, it forms some images and characteristics of the athlete. The purpose of this study is to consider and analyze the correlation between figure skating music and costumes. The study mostly focuses on the main international competitions from 2008 to 2010, such as the Winter World Figure Skating Championships, Four Continents Figure Skating Championships, Grand Prix of Figure Skating Final and gala shows of a single female and male and female pairs, ice dances of the medalists. The concepts and characteristics of figure skating music were examined collected the literature quotes internet sites, photos and video, clips through the homepage and internet sites. Focusing on the medalists of the main international competitions from 2008 to 2010, following the analysis results of figure skating by genre of music, the differences among classical music, pop music, movie music, musical music, folk music have been classified, and according to the features of music genres, the differences of items, colors, details and accessories of clothing were brought out. Depending on the features of music genres, figure skating costumes have been changed of items, colors, materials, details and accessories. Thus, the close correlation between the story of figure skating music and atmosphere has been analyzed. This study contributes to improve the completion of programs which is completed through the development of figure skating costumes design that is regarded specially for the artistic value.
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