To analyze the main topics related to the use of blockchain technology, the Topic Modeling Technique was applied to the 'Blockchain Technology Utilization' big data shown in newspaper articles. To this end, from 2013 to 2019, when newspaper articles on the use of blockchain technology first appeared, the topics were extracted from 21 newspapers and analyzed by time to 15,537 articles. As a result of the analysis, articles related to the utilization of blockchain technology have increased exponentially since 2015 and focused on IT_science and economics. Key words related to cryptocurrency, bitcoin and virtual currency were weighted high, although they differed depending on time. Blockchain technology, which had focused on financial transactions, gradually expanded to big data, Internet of Things and artificial intelligence. As a result, changes in corporate topics were also made together to expand into various fields at banks for financial transactions, focusing on large and global companies. The study showed how these topics were changing, along with the main topics in newspaper articles related to the use of blockchain technology.
Temporal information plays an important role in natural language processing (NLP) applications such as information extraction, discourse analysis, automatic summarization, and question-answering. In the topic detection and tracking (TDT) area, the temporal information often used is the publication date of a message, which is readily available but limited in its usefulness. We developed a relatively simple NLP method of extracting temporal information from Korean news articles, with the goal of improving performance of TDT tasks. To extract temporal information, we make use of finite state automata and a lexicon containing time-revealing vocabulary. Extracted information is converted into a canonicalized representation of a time point or a time duration. We first evaluated the extraction and canonicalization methods for their accuracy and investigated on the extent to which temporal information extracted as such can help TDT tasks. The experimental results show that time information extracted from text indeed helps improve both precision and recall significantly.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.6
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pp.375-384
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2021
This study explored the change in keywords and topics in newspaper articles related to schizophrenia after the Gangnam murder case. The study examined newspaper articles related to schizophrenia for five years before and after the Gangnam murder case. A semantic network analysis was conducted using the NetMiner 4.4.1 program. 610 articles between 2013 and 2018 were retrieved from 8 national newsletters. The most frequent core keyword was 'treatment' before the murder case, but 'incidents' after the case. Four topics were identified: 'becoming chronic if missing the time of treatment due to prejudice', 'being curable with early treatment', 'living an ordinary life with medication', 'being indicted as a murderer while impaired by a mental disorder' before the murder case. After the case, four topics were identified: 'committing murder for delusions, not misogyny', 'medication non-adherence leads to more impulsive behavior', 'claiming leniency for criminals due to the mental impairment', 'killing the police who were mobilized to stop stabbing rampage'. These findings suggest that newspaper articles should provide accurate information about schizophrenia to reduce prejudice and stigma toward patients with schizophrenia and other forms of mental illness.
Science reporting is easier to lead to failure than other news reporting because it needs higher professionalism. According to Actor-Network Theory(ANT), not only research results(artifacts) of scientists but also science articles are hybrid networks. Namely, they are connected by human actors(scientist, reporter, etc.) and nonhuman actors(press releases etc.). When the process of science reporting is examined on the view of ANT, it is the process that scientists' results translate the media via press releases as intermediaries and expand their network to the public. This study aims at making an ANT analysis of how research results of Electronics and Telecommunications Research Institute(ETRI) scientist Hyun-Tak Kim were reported by lots of media, focusing on the rhetoric of ETRI's press release. It can reveal the reason for the science reporting's failure and hint at the better science journalism.
Yu, Yeong Uk;Seong, Yeon Jeong;Jang, Woong Chul;Jung, Young Hun
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.59-59
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2022
세계적으로 지구온난화를 동반한 기후변화로 인해 자연재난이 빈번하게 발생하고 있다. 재해의 발생 유형 중 집중호우와 태풍으로 인한 수문학적 재해가 대부분을 차지하고 있다. 이와 같이 홍수로 인해 발생하는 피해는 강우의 특성과 지역적 특성에 따라 피해의 규모와 범위가 달라진다. 따라서 이러한 이질적인 홍수피해로부터 재산과 인명을 보호하기 위해서는 위해성(Hazard), 노출성(Exposure), 취약성(Vulnerability)을 고려하여 지역 특성에 맞는 홍수방어계획을 수립해야한다. 본 연구에서는 전국 228개 행정구역을 대상으로 과거에 실제로 발생하였던 홍수피해 사례 조사를 통해 지역별 홍수피해 특성을 파악하여 지역 특성을 고려한 홍수피해 강우기준을 제시하고자 하였다. 이를 위해서 재해연보 보고서에 기재되어 있는 과거 홍수피해 기간과 홍수피해액을 수집하였고, 홍수피해 기간동안의 강우량과 뉴스 기사를 수집하여 뉴스 기사에서 언급되었던 홍수피해 현상 정보를 수집하였다. 수집된 홍수피해 정보를 통해 지역별 노출성과 취약성이 반영된 현상기반 강우등급을 제시하였으며, 이와 함께 지역별 강우특성을 나타내며 위해성을 내포하고 있는 확률강우량과의 합성을 통해 위해성, 노출성, 취약성을 고려한 지역별 홍수피해 강우기준을 제시하였다. 대부분 홍수피해에 관한 정보를 재해연보 보고서를 활용하여 수집하지만 홍수피해 현상에 대한 정보를 포함하고 있지 않기 때문에 지역별로 홍수피해로부터 발생하는 홍수피해 유형에 대해 파악하기에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 과거 홍수피해가 발생했던 기간에 대해 뉴스 기사를 수집하여 홍수피해 현상 정보를 수집하였고, 수집된 홍수피해 현상 정보를 텍스트 마이닝(Text Mining) 기법을 적용하여 홍수피해 현상 키워드 빈도분석을 통해 어떠한 홍수피해 유형에 취약한지 파악하였다.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.41
no.1
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pp.59-70
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2021
Ability to make informed decisions by critically evaluating media information on socioscientific issues (SSI) is one of the crucial elements of scientific literacy that citizens should obtain. This study aims to investigate how middle school students evaluated media information about socioscientific issues (SSI) when they faced two different types of information (i.e., numerical and empathic information). To achieve the aim, 96 middle school students responded to the questionnaires asking them to evaluate reliability and persuasiveness of SSI media information. The questionnaires consisted of two sets of newspaper articles on each SSI (pro-numerical/empathic, against-numerical/empathic). After reading the articles, the students evaluated reliability and persuasiveness of each article and wrote the reasons for their evaluation. The results were as follows: First, the students believed that news articles with numerical information were more reliable than the ones with empathic information in all SSI contexts. They tended to trust scientific evidence and data from numerical information, and real cases, societal problems, expressions, and values from empathic information. In addition, they evaluated their reliability based on the logic of information, accuracy of information, breadth and depth of data, and quantity and quality of sources both numerical and empathic information. Second, in case of evaluating persuasiveness of the articles, they focused more on the values that information contained, richness and logicality of the information, rather than the types of information, regardless of the type of information.
글로벌동향브리핑(GTB)에서는 100여명의 국내 외 과학기술 전문가가 농림 수산, 생명과학, 보건 의료 등 19개 주제로 해외 과학기술동향을 소개하고 있다. 이를 바탕으로 식품분야의 최신 해외과학기술 주요동향을 요약하여 재정리 하고자 한다. 지난 3개월뿐만 아니라 글로벌동향에서는 다수의 비만 관련 연구결과가 제시되었다. 비만과 함께 당뇨 등의 대사성질환에 대한 연구까지 포함하면 전세계의 관심을 보여주듯 가장 많이 다뤄진 주제라 판단된다. 하여 이중에서 식품과 관련있거나 참고할 만한 11개의 기사를 선정하였다.
This paper analyzes how the concept of 'technological innovation' has changed in South Korea. We conducted keyword co-occurrence network analysis on articles in Science and Technology, a magazine published by the Korean Federation of Science and Technology Societies since 1968. With writers and readership from professional science and technology communities, government officers, as well as citizens, Science and Technology is a suitable archival source to represent discourses relating to South Korean use of the term 'technological innovation'. We used all the articles from 1968 to 2017 that include the term 'technological innovation' in their title. Also, we analyzed the keywords that co-occur with 'technological innovation' by the frame divided into three periods. The following conclusions were elicited: The term 'technological innovation' has been understood as a leading factor for government-driven industrial development since the 1960s. Nevertheless, the meaning of the term evolved over time. In the 1960s and 70s, 'technological innovation' referred to the introduction, assimilation, and transfer of technology. However, since the 1980s it has acquired a more multilateral meaning, connecting various industrial sectors and interest groups. This conclusion reveals that the meaning of 'technological innovation' is not static, but rather it is constructed over time. This study is expected to contribute to research on the direction of the technological innovation policy of Korea.
Yu, Yeong UK;Seong, Yeon Jeong;Park, Tae Gyeong;Jung, Young Hun
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.193-193
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2021
전 세계적으로 기후변화가 지속되면서 그에 따른 자연재난의 강도와 발생 빈도가 증가하고 있다. 자연재난의 발생 유형 중 집중호우와 태풍으로 인한 수문학적 재난이 대부분을 차지하고 있으며, 홍수피해는 지역적 수문학적 특성에 따라 피해의 규모와 범위가 달라지는 경향을 보인다. 이러한 이질적인 피해를 관리하기 위해서는 많은 홍수피해 정보를 수집하는 것이 필연적이다. 정보화 시대인 요즘 방대한 양의 데이터가 발생하면서 '빅데이터', '머신러닝', '인공지능'과 같은 말들이 다양한 분야에서 주목을 받고 있다. 홍수피해 정보에 대해서도 과거 국가에서 발간하는 정보외에 인터넷에는 뉴스기사나 SNS 등 미디어를 통하여 수많은 정보들이 생성되고 있다. 이러한 방대한 규모의 데이터는 미래 경쟁력의 우위를 좌우하는 중요한 자원이 될 것이며, 홍수대비책으로 활용될 소중한 정보가 될 수 있다. 본 연구는 인터넷기반으로 한 홍수피해 현상 조사를 통해 홍수피해 규모에 따라 발생하는 홍수피해 현상을 파악하고자 하였다. 이를 위해 과거에 발생한 홍수피해 사례를 조사하여 강우량, 홍수피해 현상 등 홍수피해 관련 정보를 조사하였다. 홍수피해 현상은 뉴스기사나 보고서 등 미디어 정보를 활용하여 수집하였으며, 수집된 비정형 형태의 텍스트 데이터를 '텍스트 마이닝(Text Mining)' 기법을 이용하여 데이터를 정형화 및 주요 홍수피해 현상 키워드를 추출하여 데이터를 수치화하여 표현하였다.
People receive information through various media, such as newspapers, TV, radio, magazines, or internet, etc. In particular, through the development of the internet and smart-phone they can interact with media and receive information in real time via handheld devices. However the types of information and media could affect the reliability of news information. In this study, it was the main interest how the usability in the new media with the interactivity, such as a desktop, tablet, and smart-phone affects the user's evaluation on the contents displayed by the different new media. Therefore, the present study was conducted to investigate the effect of the usability from the different display size of media and the different contents of articles on the reliability of information empirically. The results showed that the contents of the articles interacting with different devices affect the reliability of information. These findings propose the considerations on the effects of characteristic usability of the new media in the stages of the development of the media contents.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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