To grasp the current status of smart campus and look for future directions, this study investigated the usage rate and perceived usefulness of digital devices and services by conducting online survey of 580 university students. The main results are as follows. First, smartphones have the highest ownership rate, followed by laptops, desktops, and digital cameras. Purchase intention of virtual reality devices is highest followed by smart watches/bands, and tablets. Second, mobilization in campus life is almost realized, however the usage of desktops is still high in education and administration context. Digital devices have been perceived particularly useful when searching and sharing information. Third, students use digital services such as search engines, messengers, and online libraries in their learning, and they use messengers, music and video services in their lives. Service usage rate and perceived usefulness are not proportional.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.42
no.12
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pp.17-24
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2005
Traditional Internet applications such as FIP and E-mail are increasingly sharing bandwidth with newer, more demanding applications such as Web browsing, IP telephony, video conference and online games. These new applications require Quality of Service (QoS), in terms of delay, loss and throughput that are different from QoS requirements of traditional applications. Unfortunately, current Active Queue Management (AQM) approaches offer monolithic best-effort service to all Internet applications regardless of the current QoS requirements. This paper proposes and evaluates a new AQM technique, called MCDT that provides dynamic and separated buffer threshold for each Applications, those are FTP and e-mail on TCP traffic, streaming services on tagged UDP traffic, and the other services on untagged UDP traffic. Using a new QoS metric, our simulations demonstrate that MCDT yields higher QoS in terms of the delay variation and a packet loss than RED when there are heavy UDP traffics that include streaming applications and data applications. MCDT fits the current best-effort Internet environment without high complexity.
The purpose of this study is to empirically examine the factors affecting the binge-watching behaviors of OTT service users by using a multi-layer perceptron (MLP) artificial neural network. All samples (n=1,000) were collected from 'A survey on user awareness in OTT service' published by a Media Research Center of the Korea Press Foundation in 2018. Our research model includes one dependent variable which is binge-watching behaviors on OTT service and five independent variables such as gender, age, frequency of service usage, users' satisfaction with content recommendation algorithm, and content types mainly consumed. Our findings demonstrate that age, frequency of service usage, users' satisfaction with content recommendation algorithms, and certain types of contents (e.g., Korean dramas, Korean films, and foreign dramas) were found to be highly related to binge-watching behavior on OTT services.
American media market produces and consumes video contents the most in the world. Recently, Korean media contents appeals more than ever to Americans who consume them through online streaming service. This phenomenon reveals a green light which shows a need to seek for new methods in concentrated export area of Korean broadcasting market. To revitalize the exportation in this market, more differentiated strategies of exportation are needed. Therefore, in this study, we find out the activation plans to increase the exportation in American market. Through secondary data analyses with articles, home pages of each Korea TV station and depth interviews of executives of exportation of Korean broadcasting company.
Online streaming wars are intensifying. Netflix is known as the market leader in the streaming business. However, since 2019, Netflix has been losing subscribers in the United States and is at a turning point where it needs to reassess its current position in the market. While Netflix is losing dominance, rivals Amazon Prime and Hulu continue to gain market shares. Studies from Deloitte and PricewaterhouseCoopers indicated a new shift in the streaming landscape caused by the abundance of streaming options and rising subscription costs. Recent surveys showed that consumers are excited about new streaming services, such as Disney +. Nearly two-thirds of consumers intend to terminate or downgrade one or more of their current subscriptions to make room for a new service. Moreover, it seems that consumers want ad-supported options. In Deloitte's latest Digital Media Trends survey, 65% responded that they would watch ads to eliminate or reduce subscription costs. Seventy percent of Hulu's subscribers choose its lower-priced ad-supported plan. NBC recently launched its own streaming service, Peacock, with a free ad-supported option. This opposes Netflix's brand identity of "no ads" and premium differentiation. With increasing pressure from competition and the growing risk of subscriber loss, Netflix needs to diversify its price plans. The company could try implementing the lower-priced mobile-only plan they are currently testing or plan to test in other regions. Netflix should also consider features or benefits for loyal subscribers to maintain a stronger consumer base.
MOOC (Massive Open Online Course) is an online course aimed at limited participation and open access via the web. There is even the prospect that MOOC may break down the existing university system and open a new horizon of education. However, MOOC is going differently from the first prospect that it would threat the existing higher education institutions. So this study wishes to provide a starting point of discussion that we can produce and utilize MOOC to fit our situation of higher education by revealing the inherent problems of MOOC. MOOC is a basically online education, so that it cannot help inheriting the essential weakness of the existing one: the interaction, supervision and evaluation. The newly added concept 'massive' raises the problem of class size which is the most sensitive part in the field of education. The concept 'open' reverses a customized education because MOOC is a kind of video clips of a lecture for unspecific massive learners. As a conclusion, we predicts that MOOC will be positioned as a higher education service for very prominent learners in self-led learning ability and people who cannot access even traditional online higher education institutions. Also MOOC is highly likely to be used as a means of Flipped Learning in universities. Therefore, considering these points in the future, we need to develop MOOC to suit these targets.
Nowadays, online or mobile social network services (SNS) are very popular and widely spread in our society and daily lives to instantly share, disseminate, and search information. In particular, SNS such as YouTube, Flickr, Facebook, and Amazon allow users to upload billions of images or videos and also provide a number of multimedia information to users. Information retrieval in multimedia-rich SNS is very useful but challenging task. Content-based media retrieval (CBMR) is the process of obtaining the relevant image or video objects for a given query from a collection of information sources. However, CBMR suffers from the dimensionality curse due to inherent high dimensionality features of media data. This paper investigates the effectiveness of the kernel trick in CBMR, specifically, the kernel principal component analysis (KPCA) for dimensionality reduction. KPCA is a nonlinear extension of linear principal component analysis (LPCA) to discovering nonlinear embeddings using the kernel trick. The fundamental idea of KPCA is mapping the input data into a highdimensional feature space through a nonlinear kernel function and then computing the principal components on that mapped space. This paper investigates the potential of KPCA in CBMR for feature extraction or dimensionality reduction. Using the Gaussian kernel in our experiments, we compute the principal components of an image dataset in the transformed space and then we use them as new feature dimensions for the image dataset. Moreover, KPCA can be applied to other many domains including CBMR, where LPCA has been used to extract features and where the nonlinear extension would be effective. Our results from extensive experiments demonstrate that the potential of KPCA is very encouraging compared with LPCA in CBMR.
Many of today's video systems have additional depth camera to provide extra features such as 3D support. Thanks to these changes made in multimedia system, it is now much easier to obtain depth information of the video. Depth information can be used in various areas such as object classification, background area recognition, and so on. With depth information, we can achieve even higher coding efficiency compared to only using conventional method. Thus, in this paper, we propose the 2D video coding algorithm which uses depth information on top of the next generation 2D video codec HEVC. Background area can be recognized with depth information and by performing HEVC with it, coding complexity can be reduced. If current CU is background area, we propose the following three methods, 1) Earlier stop split structure of CU with PU SKIP mode, 2) Limiting split structure of CU with CU information in temporal position, 3) Limiting the range of motion searching. We implement our proposal using HEVC HM 12.0 reference software. With these methods results shows that encoding complexity is reduced more than 40% with only 0.5% BD-Bitrate loss. Especially, in case of video acquired through the Kinect developed by Microsoft Corp., encoding complexity is reduced by max 53% without a loss of quality. So, it is expected that these techniques can apply real-time online communication, mobile or handheld video service and so on.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.18
no.1
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pp.81-97
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2015
Although Flipped Classroom(FC) which has recently attracted attention of educational field, showed its various educational effects such as learning academic achievement, attitude, collaborative learning and self-regulated learning. other studies also showed a number of significant problems and challenges in practically implementing. Thus, this study aims to investigate in-service and pre-service teachers awareness of FC in order to explore its educational feasibility for successfully adopting it to classrooms through the alternative solutions to its limitations. To achieve this goal, we firstly conducted literature review on teaching and learning models and guidelines to draw educational prerequisites and then analyzed needs of 156 pre-service teachers and 42 in-service teachers. According to survey results, 80% of teachers are willing to apply FC to their classes and hope to be offered with pre-learning activity materials and guidelines. They consider junior high school students and college students as appropriate learners, social science, science, Korean, and English as suitable subjects, and video content as optimal materials for pre-learning activities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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