The purpose of this exploratory study is to compare the differences in public perceptual characteristics of Korean and Chinese societies regarding the metaverse using big data analysis. Due to the environmental impact of the COVID-19 pandemic, technological progress, and the expansion of new consumer bases such as generation Z and Alpha, the world's interest in the metaverse is drawing attention, and related academic studies have been also in full swing from 2021. In particular, Korea and China have emerged as major leading countries in the metaverse industry. It is a timely research question to discover the difference in social awareness using big data accumulated in both countries at a time when the amount of mentions on the metaverse has skyrocketed. The analysis technique identifies the importance of key words by analyzing word frequency, N-gram, and TF-IDF of clean data through text mining analysis, and analyzes the density and centrality of semantic networks to determine the strength of connection between words and their semantic relevance. Python 3.9 Anaconda data science platform 3 and Textom 6 versions were used, and UCINET 6.759 analysis and visualization were performed for semantic network analysis and structural CONCOR analysis. As a result, four blocks, each of which are similar word groups, were driven. These blocks represent different perspectives that reflect the types of social perceptions of the metaverse in both countries. Studies on the metaverse are increasing, but studies on comparative research approaches between countries from a cross-cultural aspect have not yet been conducted. At this point, as a preceding study, this study will be able to provide theoretical grounds and meaningful insights to future studies.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.13
no.8
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pp.189-198
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2019
This study aims to make meaning of the reactions of the Korean people through the text mining of comments on videos of the December 2018 MMA performance of intro on YouTube. For this, comments on 15 YouTube videos were collected over the past 10 months. With the collected data, a total of 5,135 comments were analyzed through crawling using the Python and BeautifulSoup programs, data was refined over a total of 3 sessions, and a final total of 5,080 comments were used as analysis material. A mining technique was used for data analysis and the process of refinement, analysis, and visualization was achieved using the Textom program. Research results showed that keyword analysis showed the keywords of 'performance', 'Korea', 'video', 'top', 'cool', 'dance', 'idol', 'legend', 'love', and 'gratitude' in that order and keywords such as 'patriotism' and 'Olympics' also appeared frequently. N-gram analysis showed that comments with contexts such as 'a top performance that will remain a legend among Korean idol performances', and 'an idol performance that displayed the traditional culture of Korea' were in higher ranks. Based on such keyword analysis results, topic modeling was applied and 5 top keywords were extracted from a total of 5 topics. Analysis results of topic contents and distribution showed that topics in the comments of this performance's videos largely consisted of the 3 reactions of 'high praise regarding the stage performance', 'affection towards the fusion and artistic sublimation of Korean traditional dance', and 'gratitude towards the uploading of cool dance videos'
Developing a new texture path tool is crucial in 3D industries to automatically manage and set up texture paths for characters and environment modelings. For a better study, I compare the problems, methods and functions of the new tool(SongRepath tool) with other commonly used tools such as File Path Editor, Genie, He Texture Path. Next, I analyze the top down method system for these commonly used tools, and create a new bottom-up algorithm for a better use and efficiency. Finally, analyzing and comparing SongRepath tool with other tools in terms of operation in convenience, steps for results, checking number of Texture files, checking the numbers of new paths, checking the numbers of files not found, checking the numbers of path not changed, errors or problems, and availability of cancelation while proceeding the result. As a result, this study shows that SongRepath tool has less errors and saves more time on the processing works.
We present a GUI-based interactive Python program, VIMAP, which generates radio spectral index maps of active galactic nuclei (AGN) from Very Long Baseline Interferometry (VLBI) maps obtained at different frequencies. VIMAP is a handy tool for the spectral analysis of synchrotron emission from AGN jets, specifically of spectral index distributions, turn-over frequencies, and core-shifts. In general, the required accurate image alignment is difficult to achieve because of a loss of absolute spatial coordinate information during VLBI data reduction (self-calibration) and/or intrinsic variations of source structure as function of frequency. These issues are overcome by VIMAP which in turn is based on the two-dimensional cross-correlation algorithm of Croke & Gabuzda (2008). In this paper, we briefly review the problem of aligning VLBI AGN maps, describe the workflow of VIMAP, and present an analysis of archival VLBI maps of the active nucleus 3C 120.
A support vector machine (SVM) is a state-of-the-art machine learning model rooted in structural risk minimization. SVM is underestimated with regards to its application to real world problems because of the difficulties associated with its use. We aim at showing that the performance of SVM highly depends on which kernel function to use. To achieve these, after providing a summary of support vector machines and kernel function, we constructed experiments with various benchmark datasets to compare the performance of various kernel functions. For evaluating the performance of SVM, the F1-score and its Standard Deviation with 10-cross validation was used. Furthermore, we used taylor diagrams to reveal the difference between kernels. Finally, we provided Python codes for all our experiments to enable re-implementation of the experiments.
Min-Jeong Park;Sung-Up Hwang;Na-Hee Kim;Seung-Hyun Seo
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.05a
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pp.260-261
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2023
공유 전동킥보드의 사용이 증가함에 따라, 불법 주차와 같은 문제점이 발생하고 있다. 시민들의 안전을 위협하는 문제를 해결하기 위해 CNN 모델 기반의 공유 전동킥보드 주차 판단 시스템을 구현하였다. 공유 전동킥보드에 탑재된 카메라, 기울기 센서를 통해 주차 상태를 판단하고, solidity와 python의 web3.py를 이용하여 컨소시엄 블록체인을 설계하였다. 주차 판단 기준이 되는 요소를 추가하고 가중치를 부여함으로써 신뢰 점수 식을 개선하였다. 본 논문에서 제안하는 모델을 통해 이용자의 자발적인 반납과 회사들의 효율적인 관리를 유도할 수 있다.
Reactivity Initiated Accident (RIA) scenarios require special attention using advanced simulation techniques due to their complexity and importance for nuclear power plant (NPP) safety. While the conservative approach has traditionally been used for safety analysis, it may lead to unrealistic results which calls for the use of best estimate plus uncertainty (BEPU) approach, especially with the current advances in computational power which makes the BEPU analysis feasible. In this work an Uncontrolled Control Element Assembly (CEA) Withdrawal at Full Power accident scenario is analyzed using the BEPU approach by loosely coupling the thermal hydraulics best-estimate system code (RELAP5/SCDAPSIM/MOD3.4) to the statistical analysis software (DAKOTA) using a Python interface. Results from the BEPU analysis indicate that a realistic treatment of the accident scenario yields a larger safety margin and is therefore encouraged for accident analysis as it may enable more economic and flexible operation.
We introduce a machine learning-based web application to help travel agents plan a package tour schedule. K-nearest neighbor (KNN) classification predicts the optimal tourists' dwelling time based on a variety of information to automatically generate a convenient tour schedule. A database collected in collaboration with an established travel agency is fed into the KNN algorithm implemented in the Python language, and the predicted dwelling times are sent to the web application via a RESTful application programming interface provided by the Flask framework. The web application displays a page in which the agents can configure the initial data and predict the optimal dwelling time and automatically update the tour schedule. After conducting a performance evaluation by simulating a scenario on a computer running the Windows operating system, the average response time was 1.762 s, and the prediction consistency was 100% over 100 iterations.
The GEOUNED code is specifically designed to convert CAD models, defined using the B-rep approach, into MC radiation transport models, defined using the CSG approach, and vice versa from MC to CAD. This code incorporates standard features commonly found in conversion tools, including decomposition, conversion, and automatic void generation. Additionally, it introduces innovative features, mainly in the automatic void generation part, which are described in this article. GEOUNED has demonstrated successful application in highly detailed 3D models used in fusion neutronics, which are known for their complex geometries, particularly those utilized in ITER. The article includes examples showcasing GEOUNED's performance in these challenging models, as well as custom applications that highlight its flexibility in addressing non-standard problems. The code is open-source and utilizes Open CASCADE as the geometry engine, with FreeCAD serving as the Python API.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.3
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pp.9-17
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2020
In this paper, as part of the research for the infrastructure of very high flexible and reconfigurable data center using very high speed crossbar switches, we developed a simulator that can model two and three dimensional connection structure of switches with an efficient control algorithm using software defined network and verified the functions and analyzed the performance accordingly. The simulator consists of a control module and a switch module that was coded using Python language based on the Mininet and Ryu Openflow frameworks. The control module dynamically controls the operation of switching cells using a shortest multipath algorithm to calculate efficient paths adaptively between configurable computing resources. Performance analysis by using the simulator shows that the three-dimensional switch architecture can accommodate more hosts per port and has about 1.5 times more successful 1:n connections per port with the same number of switches than the two-dimensional architecture. Also simulation results show that connection length in a 3-dimensional way is shorter than that of 2-dimensional way and the unused switch ratio in a 3-dimensional case is lower than that of 2-dimensional cases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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