Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.18
no.10
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pp.1-12
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2013
This paper explores design space of many-core processors for a fire feature extraction algorithm. This paper evaluates the impact of varying the number of cores and memory sizes for the many-core processor and identifies an optimal many-core processor in terms of performance, energy efficiency, and area efficiency. In this study, we utilized 90 samples with dimensions of $256{\times}256$ (60 samples containing fire and 30 samples containing non-fire) for experiments. Experimental results using six different many-core architectures (PEs=16, 64, 256, 1,024, 4,096, and 16,384) and the feature extraction algorithm of fire indicate that the highest area efficiency and energy efficiency are achieved at PEs=1,024 and 4,096, respectively, for all fire/non-fire containing movies. In addition, all the six many-core processors satisfy the real-time requirement of 30 frames-per-second (30 fps) for the algorithm.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.18
no.10
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pp.23-37
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2013
In this paper, the proposed movie recommender system constructs trust network, which is similar to social network, using user's trust information that users explicitly present. Recommendation on items is performed by using relation degree between users and information of recommended item is provided by a visualization method. We discover the hidden relationships via the constructed trust network. To provide visualized recommendation information, we employ Freebase which is large knowledge base supporting information such as movie, music, and people in structured format. We provide three visualization methods as the followings: i) visualization based on movie posters with the number of movies that user required. ii) visualization on extra information such as director, actor and genre and so on when user selected a movie from recommendation list. iii) visualization based on movie posters that is recommended by neighbors who a user selects from trust network. The proposed system considers user's social relations and provides visualization which can reflect user's requirements. Using the visualization methods, user can reach right decision making on items. Furthermore, the proposed system reflects the user's opinion through recommendation visualization methods and can provide rich information to users through LOD(Linked Open Data) Cloud such as Freebase, LinkedMDB and Wikipedia and so on.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.11
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pp.17-24
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2011
Collaborative filtering system is the clustering about user is built and then based on that clustering results will recommend the preferred item to the user. However, building user clustering is time consuming and also once the users evaluate and give feedback about the film then rebuilding the system is not simple. In this paper, genre pattern of movie recommendation systems is being used and in order to simplify and reduce time of rebuilding user clustering. A Frequent pattern networks is used and then extracts user preference genre patterns and through that extracted patterns user clustering will be built. Through built the clustering for all neighboring users to collaborative filtering is applied and then recommends movies to the user. When receiving user information feedback, traditional collaborative filtering is to rebuild the clustering for all neighbouring users to research and do the clustering. However by using frequent pattern Networks, through user clustering based on genre pattern, collaborative filtering is applied and when rebuilding user clustering inquiry limited by search time can be reduced. After receiving user information feedback through proposed user clustering based on genre pattern, the time that need to spent on re-establishing user clustering can be reduced and also enable the possibility of traditional collaborative filtering systems and recommendation of a similar performance.
Efforts to identify user's recognition which exists in the big data are being conducted actively. They try to measure scores of people's view about products, movies and social issues by analyzing statements raised on Internet bulletin boards or SNS. So this study deals with the problem of determining how to find the emotional vocabulary and the degree of these values. The survey methods are using the results of previous studies for the basic emotional vocabulary and degree, and inferring from the dictionary's glosses for the extended emotional vocabulary. The results were found to have the 4 emotional words lists (vocabularies) as basic emotional list, extended 1 stratum 1 level list from basic vocabulary's glosses, extended 2 stratum 1 level list from glosses of non-emotional words, and extended 2 stratum 2 level list from glosses' glosses. And we obtained the emotional degrees by applying the weight of the sentences and the emphasis multiplier values on the basis of basic emotional list. Experimental results have been identified as AND and OR sentence having a weight of average degree of included words. And MULTIPLY sentence having 1.2 to 1.5 weight depending on the type of adverb. It is also assumed that NOT sentence having a certain degree by reducing and reversing the original word's emotional degree. It is also considered that emphasis multiplier values have 2 for 1 stratum and 3 for 2 stratum.
Hallyu in Malaysia is considered to be in the growth stage as in countries such as Philippine, Myanmar, Hungary, and Uzbekistan. In the growth stage, Hallyu becomes increasingly popular and familiar to the general public and the sales of Hallyu-related products starts to increase. The purpose of this research is to compare how Hallyu is perceived among Malaysian youths and adults. Analysis is carried out using FGD. The two groups are asked about what they think of Korea and the success of Hallyu, how much interest they have in foreign cultures in general, and how they come into contact with them. Based on these results, problems currently facing Hallyu and possible solutions are examined. The analysis shows that the interest in Hallyu among Malaysians varies according to age and gender. Both male and female participants in their 20's have shown a much greater interest in Hallyu than the participants over 30's. But Malaysians are known to be relatively open-minded about accepting foreign cultures, and this is reflected in the current study. They view the popularity of Korean drama, movies, and music as a trend, rather than being intolerant of them. There is no concern for negativity toward Hallyu in Malaysia, but it is likely that Hallyu may be replaced by another foreign culture unless its influence is constantly maintained in the area. Therefore, it is essential to develop measures and models to not only retain, but strengthen Hallyu's influence.
This paper introduces a recommender system that is to recommend broadcast content. Our recommender system uses user's viewing history for personalized recommendations. Broadcast contents has unique characteristics as compared with books, musics and movies. There are two types of broadcast content, a series program and an episode program. The series program is comprised of several programs that deal with the same topic or story. Meanwhile, the episode program covers a variety of topics. Each program of those has different topic in general. Therefore, our recommender system recommends TV programs to users according to the type of broadcast content. The recommendations in this system are based on user's viewing history that is used to calculate content similarity between contents. Content similarity is calculated by exploiting collaborative filtering algorithm. Our recommender system uses java sparse array structure and performs memory-based processing. And then the results of processing are stored as an index structure. Our recommender system provides recommendation items through OPEN APIs that utilize the HTTP Protocol. Finally, this paper introduces the implementation of our recommender system and our web demo.
This study aims to analyze movies which contain various stories according to the size of their shots. To achieve this, it is needed to classify dataset according to the shot size, such as extreme close-up shots, close-up shots, medium shots, full shots, and long shots. However, a typical video storytelling is mainly composed of close-up shots, medium shots, full shots, and long shots, it is not an easy task to construct an appropriate dataset for extreme close-up shots. To solve this, we propose an image cropping method based on the region of interest (ROI) detection. In this paper, we use the face detection and saliency detection to estimate the ROI. By cropping the ROI of close-up images, we generate extreme close-up images. The dataset which is enriched by proposed method is utilized to construct a model for classifying shots based on its size. The study can help to analyze the emotional changes of characters in video stories and to predict how the composition of the story changes over time. If AI is used more actively in the future in entertainment fields, it is expected to affect the automatic adjustment and creation of characters, dialogue, and image editing.
The Ro-Ro ferry ship capsized and sank to the bottom of the sea because of the rapid turning for several reasons, such as lack of stability due to the center of gravity rise from the extension and rebuilding of the stern cabin, excessive cargo loading, and shortage ballast, poor lashing, etc. The purpose of this study was to investigate and analyze the cause of the ship's rapid flooding, capsizing, and sinking accident according to rapid turning scientifically and accurately using the Fluid-Structure Interaction( FSI) analysis technique. Several tests were conducted for this cause investigation of the flooding and sinking accident correctly and objectively, such as the realization of the accurate ship posture tracks according to the accident time using several accident movies and photos, the validation of cargo moving track, and sea water inflow amount through the exterior openings and interior paths compared with the ship's posture according to the accident time using the floating simulation and hydrostatic characteristics program calculation, and the performance of a full-scale ship flooding·sinking simulation.
'Post-memory' is the act of remembering traumatic events in history by subsequent generations who have not had direct experiences or relations with them. For this reason, the narratives of 'post-memory' are considered as re-interpretations of the past deeply influenced by current perspectives and concerns. The Chilean film NO goes back to the Referendum of 1988 in order to examine the "NO campaign" which was opposed to another eight years of continuation of the Pinochet regime. Although this campaign contributed significantly to the Chilean democratization, the filmmaker does not just celebrate it: rather he attempts to cast a critical reflection on its strategies that eventually turned democracy into a "commodity" by deploying commercial language and marketing tools for characterizing and describing it. On the other hand, the Korean movie The Attorney sheds light on the story of an attorney who, during the military regime in the 1980's, became a human rights lawyer when he tried to advocate for university students accused of violating national security law. This film reconstitutes the meaning of democracy built upon the logic of "common-sense" that privileges freedom and fundamental human rights over Statism. Despite the different historical contexts between Chile and South Korea, these two movies retell the history of a dictatorship that ended a couple of decades ago. In doing so, they raise questions about history, memory and democracy in order to deepen the understanding of current social and political circumstances while placing an emphasis on the roles and responsibilities of intellectuals during the transition to democracy and democratic consolidation.
This is an attempt to analyze original films of ChunHyang Jun that Shin Sang-Ok filmed in North and South Korea, focusing on the character of MongYong. These films were made during political transition periods of North and South Korea. Sung ChunHyang was made during the second republic of South Korea, which was established after the collapse of Rhee SyngMan government; and Love, Love, My Love was made in North Korea during the period of power transfer from Kim Il-Sung to Kim Jong-Un. Considering these political changes, the character of MongYong seems to represent the figure of authority North and South Korean society of the time had in mind. First, MongYong in Sung ChunHyang has a strong image of a lover who repays ChunHyang's devotion and sacrifice with romantic affection. As an authoritative figure, he has the aspect of a democratic leader or mediator. On the other hand, MongYong's image in Love, Love, My Love is a heroic authority figure of the revolutionary class. He is a subversive reformer who shows love for the people and treats them favorably, gaining public desire. This research is expected to inspire more studies on the meanings of hit movies based on classic literature under synchronic terms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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