Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.15
no.4
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pp.73-87
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2021
Special theaters were created to provide a sense of immersion and spectacles due to differentiated screens, sound, seating facilities, and advanced services, and also expanded screens. The purpose of this study is to perform comparative analysis of the technical characteristics formats shown in special theaters(3D film, 4DX, IMAX, ScreenX, and VR) in order to identify and find ways to overcome the technological limitations in production. The various formats show differences in field of view depending on the exhibition technology and these differences affect the mise-en-scene, narrative, and editing of the film and consequently result in changes in the production environment and process. Therefore, directors and creators must understand the technological features and limitations of the new formats before making their approach. However, a new format encounters limitations on production sets due to the decline of technical education and succession. In situations where shooting with a special camera is essential, the particular characteristics of each format should be carefully considered from the planning stage but financial problems arise due to increase in production period and cost. To overcome these various obstacles, it is essential to first identify problems and present alternatives through in-depth research on the production set of each format. Finally, this research aims to explore the prototype of each format and analyze the current state of production technology with formats that have not been adapted to the market trends by combining with the other formats and showing that they can survive in new ways.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.15
no.4
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pp.15-29
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2021
Many countries and companies are pursuing and developing Artificial intelligence as it is the core technology of the 4th industrial revolution. Global IT companies such as Apple, Microsoft, Amazon, Google and Samsung have all released their own AI assistant hardware products, hoping to increase customer loyalty and capture market share. Competition within the industry for AI agent is intense. AI assistant products that command the biggest market shares and customer loyalty have a higher chance of becoming the industry standard. This study analyzed the current status of major overseas and domestic IT companies in the field of artificial intelligence, and suggested future strategic directions for voice UI technology development and user satisfaction. In terms of B2B technology, it is recommended that IT companies use cloud computing to store big data, innovative artificial intelligence technologies and natural language technologies. Offering voice recognition technologies on the cloud enables smaller companies to take advantage of such technologies at considerably less expense. Companies also consider using GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3) an open source artificial intelligence language processing software that can generate very natural human-like interactions and high levels of user satisfaction. There is a need to increase usefulness and usability to enhance user satisfaction. This study has practical and theoretical implications for industry and academia.
Metaverse is gaining worldwide interest, and related industries are developing rapidly. In the field of education, students' interest in metaverse is increasing, and education on metaverse-related technologies and services is required. However, since metaverse classes in universities mainly consist of theoretical education and domestic/overseas case analysis education, practical education that can apply metaverse technology to the real world is also necessary. In the cultural field, event contents such as entrance ceremonies and exhibitions are mainly produced for metaverse contents, and it is also necessary to study metaverse contents that can be sustained for a long time by people visiting regularly. In this study, educational contents that can link cultural participation in the real world with cultural participation in the metaverse were studied using the local cultural space as a medium to produce sustainable metaverse contents. The 'Metaverse Moonshin Art Museum commemorating the 100th anniversary of Moonshin's birth' program reinterpreted the real world of Changwon Moonshin Art Museum into a virtual world by collaborating with students on the Roblox. The 'Expanded Reality Moonshin Art Museum' program created an expanded Metaverse art museum that transcends time by augmenting the deceased Moonshin artist in the museum's exhibition space using HoloLens. For students studying culture-related majors, an educational program that combines metaverse education and practical training was conducted, and it is planned to be supplemented and used as a teaching plan.
Steganography is a hidden technique in which secret messages are hidden in various multimedia files, and it is widely exploited for cyber crime and attacks because it is very difficult for third parties other than senders and receivers to identify the presence of hidden information in communication messages. Botnet typically consists of botmasters, bots, and C&C (Command & Control) servers, and is a botmasters-controlled network with various structures such as centralized, distributed (P2P), and hybrid. Recently, in order to enhance the concealment of botnets, research on Stego Botnet, which uses SNS platforms instead of C&C servers and performs C&C communication by applying steganography techniques, has been actively conducted, but image or video media-oriented stego botnet techniques have been studied. On the other hand, audio files such as various sound sources and recording files are also actively shared on SNS, so research on stego botnet based on audio steganography is needed. Therefore, in this study, we present the results of comparative analysis on hidden capacity by file type and tool through experiments, using a stego botnet that performs C&C hidden communication using audio files as a cover medium in Telegram Messenger.
Lee, Jihyeong;Jang, Yong-Chul;Cheon, Kwangsoo;Kim, Bora
Journal of Environmental Impact Assessment
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v.31
no.5
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pp.321-333
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2022
In this study, the concentration and distribution characteristics of BTEX (benzene toluene, ethylbenzene, and xylene) emitted from Daesan Petrochemical Industrial Complex were examined to determine their potential hazards to local residents. Residents living nearby the complex areas may be exposed to the chemicals through various media (air, water, and soil), especially by air. This study evaluated human health risks by inhalation using both deterministic and probabilistic risk assessment approaches. As a result of the deterministic risk assessment, the non-cancer risk was much lower than the regulation limit of hazard index (HI 1.0) for all the points. However, in case of cancer risk evaluation, it was found that the risk of excess cancer for benzene at point A located in the industrial complex was 2.28×10-6, which slightly exceeded the standard regulatory limit of 1.0×10-6. In addition, the probabilistic risk assessment revealed that the percentile exceeding the standard of 1.0×10-6was found to be 45.3%. The sensitivity analysis showed that exposure time (ET) had the greatest impact on the results. Based on the risk assessment study, it implied that ethylbenzene, toluene, and xylene had little adverse effects on potential human exposure, but benzene often exceeded the cancer risk standard (1.0×10-6). Further studies on extensive VOCs monitoring are needed to evaluate the potential risks of industrial complex areas.
The purpose of this study is to understand the educational types and educational status of institutions that operate virtual training contents distributed by K University's Online Lifelong Education Center and to examine the role and improvement measures of institutions that supply virtual training contents. To this end, a survey was conducted on 56 institutions that operate virtual training contents distributed by K University's Online Lifelong Education Center in 2020, and a survey of 44 institutions that responded finally was analyzed. The analysis results are as follows. First, virtual training education media responded that a total of 52 courses were applied to the content process using PC, the theory+virtual training type is the most, and one to two weeks of practice period were the most. In addition, when looking at the current status of education, the subjects of virtual training were mainly students, and the institution itself recruited, and the largest number of respondents was 1-20, the number of courses opened was 1-3, and the number of teachers and instructors in charge was 1-3. Second, they responded that it is necessary to develop various virtual training contents as a virtual training content supply institution, present ways to apply and utilize virtual training curriculum, and improve the quality of virtual training content. Third, as an improvement plan for virtual training content distribution institutions, it demanded strengthening the linkage of virtual training content, training using virtual training content by teachers and instructors, suggesting various virtual training content linkage, and strengthening virtual training content quality management. Therefore, this study is meaningful in that it identified the overall operation status and status of virtual training content management institutions and examined ways to establish and improve the role of public virtual training supply institutions.
Recently, the recommender system has been widely used in various fields such as movies, music, online shopping, and social media, and in the meantime, the recommender model has been developed from correlation analysis through the Apriori model, which can be said to be the first-generation model in the recommender system field. In 2005, many models have been proposed, including deep learning-based models, which are receiving a lot of attention within the recommender model. The recommender model can be classified into a collaborative filtering method, a content-based method, and a hybrid method that uses these two methods integrally. However, these basic methods are gradually losing their status as methodologies in the field as they fail to adapt to internal and external changing factors such as the rapidly changing user-item interaction and the development of big data. On the other hand, the importance of deep learning methodologies in recommender systems is increasing because of its advantages such as nonlinear transformation, representation learning, sequence modeling, and flexibility. In this paper, among deep learning methodologies, RNN, CNN, and GAN-based models suitable for sequential modeling that can accurately and flexibly analyze user-item interactions are classified, compared, and analyzed.
This paper presents the problems and improvement methods in estimating demand and benefit, which have been controversial in the feasibility study of building cultural facilities. Although there are justifications for supplying cultural facilities by expanding leisure time and increasing income, the economic burden from the insolvent operation after construction is high. Feasibility studies can prevent these problems in advance. In order to estimate the demand for cultural facilities, similar facilities were selected and the gravity model was used to estimate the demand. In the future, it is necessary to prepare the criteria for setting the reference facility to increase the accuracy of the demand estimation. In addition, in the case of cultural facilities constructed through feasibility study, it is necessary to induce and enforce the disclosure of operational data and information, and to establish a database so that it can be used as a reference facility for demand estimation in future feasibility study on cultural facility. Accurate benefit estimation requires multiple CVM surveys. In addition to the current CVM survey, this paper suggest that supplementary online non-face-to-face surveys is considered. Furthermore, this research suggests that the use of video media for explanation of alternative materials for cultural facilities to be constructed because the WTP may be excessive due to lack of alternatives for survey respondents in the current CVM survey.
With the inauguration of the Bolsonaro administration in 2019, Brazil experienced a noticeable transformation in its policy lines at home and abroad. Limiting this change to diplomacy, it can be pointed out that pro-U.S. and anti-China diplomacy, which is clearly distinguished from the previous regimes, has begun in earnest. Nevertheless, the existing literature on this topic is limited, and it is mainly poetic reporting through the media. This paper aims to derive the main determinant of Bolsonaru's pro-U.S. and anti-China diplomatic lines by postulating the individual level of the political leader as a key variable. This study argues that his personal experience and beliefs and world views formed by his life history, and Bolsonaro's political calculation that would strengthen his domestic political support through linking between his domestic politics and diplomatic lines, ultimately influenced the dependent variable. This study is thought to be meaningful in that it enhanced the theoretical implications of not only the theory of foreign policy determinants but also the understanding of Brazil's foreign policy by explaining the factors of Brazil's pro-U.S. and anti-China diplomacy through focusing on an individual level.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.14
no.6
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pp.91-107
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2020
The purpose of this study is to explore quantitatively the success factors of YouTube's music cover channel. Along the process, constructing and testing the measurement for music cover channel's characteristics. The research constructed the measurement items based on results of qualitative studies. To perform the purposes the study suggest a research model which integrated the Post Acceptance Model with five music cover channel's characteristics based on the recent case studies. The five characteristics were contents, video, creator, interactivity, and publicity. The characteristics were integrated with Post Acceptance Model. After testing reliability and validity the research model was revised then, the research hypothesis was tested. The research results show: first, it was found that the content characteristics did not meet the expected value of users. Second, among the five factors of channel characteristics presented in creator's characteristics have the largest effect on user's value perception Third, in the factor analysis process, the content factor and the video were loaded on the same factor thus integrated as one factor. Fourth, satisfaction and intention for continual usage were also loaded on the same factor thus integrated as one factor. The research results suggest that music cover channel operators need to enhance the creator's attraction, communication with user, and publicity in various ways.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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