• 과학과기술
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• 제31권7호통권350호
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• pp.72-73
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• 1998

기자라면 누구나 특종기사를 쓰기 바라지만 그렇게 쉬운 일은 아니다. 특종기사는 크건 작건 국익이나 관련자에게 피해를 주는 경우가 많아 기자로서 고민을 하게될 때가 있다. 관계된 사람의 눈물 호소 앞에 첫 특종기사가 될 뻔한 것이 묻혀버린 적도 있었다. 재미있고 유익하되 피해자가 없는 과학기술 특종기사가 많았으면 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.329-340
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• 2010

본 연구는 포털사이트와 언론사닷컴 뉴스기사 본문의 하이퍼링크에 대한 분석을 통해 온라인 저널리즘의 뉴스서비스에 대한 특징을 파악하기 위해 실시되었다. 분석결과 뉴스기사 본문에 하이퍼링크 서비스가 제공된 뉴스기사 수는 언론사닷컴에 비해 포털사이트가 더 많았다. 그러나 하이퍼링크 서비스가 제공된 뉴스기사에서의 하이퍼링크 수는 포털사이트에 비해 언론사닷컴이 더 많았다. 포털사이트인 다음과 야후의 비교에서는 다음이 야후에 비해 하이퍼링크 서비스가 제공된 뉴스기사의 수와 1건의 기사에 제공된 하이퍼링크 수도 더 많았다. 하지만 하이퍼링크 서비스가 제공된 뉴스기사에서의 하이퍼링크 수는 야후가 더 많았다. 온라인 저널리즘의 뉴스기사 본문에 하이퍼링크 된 콘텐츠는 정보유형과 광고유형으로 구성되었다. 포털사이트 뉴스기사 본문에 하이퍼링크 된 모든 콘텐츠는 정보유형이었다. 반변 언론사닷컴 뉴스기사 본문에 하이퍼링크 된 콘텐츠는 약 92%가 광고유형이었다. 정보유형 콘텐츠는 뉴스기사에 사용된 용어의 의미와 관련된 것이지만, 광고유형의 콘텐츠는 뉴스기사의 내용과 관련이 없는 것들로 구성되었다.

• 영재교육연구
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• 제23권5호
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• pp.731-750
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• 2013

예술영재에 대한 인식의 변화를 알아보기 위해 1999년 7월부터 2013년 9월까지 14년 2개월간의 국내 주요일간지에 실린 예술영재 관련 신문기사를 분석하였다. 분석대상은 5개 주요일간지의 예술영재 관련 기사로, 결과는 다음과 같다. 기사의 건수는 모두 1,281건이 나타났고, 기사의 양은 전체적으로 증가 추세를 보였다. 구체적으로 영재교육진흥법이 시행된 2002년, 예술영재학교 설립 추진 계획이 발표된 2007년, 예술영재를 비롯한 문화예술 활동에 대한 지원을 다룬 특별법 제정을 위한 논의가 본격화된 2009년 이후 꾸준히 높게 나타났다. 예술영재 영역별 관심의 정도는 음악영재 379건으로 가장 많았으며, 무용영재 61건, 미술영재가 61건, 문학영재 21건으로 음악영재에 대한 관심이 다른 영역에 비해서 압도적으로 높게 나타났다. 분석유목별 기사의 양은 예술영재의 특성과 활동에 대한 기사 597건으로 가장 많았고, 예술영재 교육정보에 대한 기사 193건, 예술영재를 위한 사회 환경에 대한 기사 176건, 정책의 의의와 가치에 대한 기사 164건, 그리고 정책의 현황과 동향에 대한 기사 151건이었다. 정책의 의의와 가치에 대한 기사의 내용은 영재교육 예술영재교육에 대해서 전체적으로 필요하다는 인식이었지만 과도한 교육열에 대한 우려와 예술영재교육이 발전하기 위해서는 예술영재 분야별 판별 기준, 교사 양성, 프로그램 개발 등에 대한 국가적 차원의 지원이 필요하며 또한 예술영재교육에 대한 학부모들의 철학 개선이 필요하다는 논지가 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.175-178
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• 2014

다양한 언론사로부터 기사를 제공받아 서비스하는 인터넷 포털의 뉴스에서는 수많은 중복 기사가 실시간으로 등록된다. 이로 인하여 인터넷 포털에서 관심 있는 주제의 기사를 검색하여 찾아보려는 경우 검색키워드를 포함한 기사의 수가 지나치게 많아 원하는 정보를 적절하게 얻기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 검색 기사 중 유사한 문서를 군집화하고 군집에 대한 다중문서요약을 사용자에게 제시하여 검색된 기사를 효율적으로 활용할 수 있는 방법을 제시한다. 다중문서 요약에서는 뉴스 기사에 적합한 단어 가중치인 분별도(discriminability)를 제안하여 사용하여 군집화된 기사로부터 유사 문장을 군집한다. 시스템에서는 군집된 기사의 대표 문장 군집에서 대표 문장, 즉 키워드에 대한 주제별 기사의 요약문을 결과로 제시하여, 효율적인 뉴스 검색을 지원한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.636-639
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• 2016

빅데이터의 일종인 뉴스기사 중에 아이돌 그룹관련 뉴스기사는 아이돌 그룹의 대중적 인기에 힘입어 전체 연예계 기사 중에 점점 큰 비중을 차지하고 있다. 아이돌 그룹의 소속사는 여러 홍보 방법 중 뉴스기사의 노출을 통해 비교적 저렴한 비용으로 홍보하여 음원차트 순위 향상을 위해 노력하고 있다. 본 논문에서는 뉴스기사와 음원차트 간의 상관관계를 분석하여 뉴스기사의 노출이 효율적 홍보 수단 인지를 알아보기 위해 먼저 감성분석을 통해 긍정기사와 부정기사가 음원차트 순위에 미치는 영향을 분석하고, 뉴스기사의 수가 많을수록 음원차트 순위가 상승하는지에 대해 알아보고자 한다. 이를 위해 본 논문에서는 R 언어를 이용하여 데이터 수집을 위한 웹 크롤러 설계, 회귀분석을 이용한 감성사전 구축 및 감성분석, 마지막으로 피어스만 상관계수를 이용한 상관관계 분석을 수행한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.1628-1633
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• 2014

본 연구는 스마트폰환경에서 사용자의 관심주제와 읽기습관을 분석하여 읽기 습관을 분석하여 관심 있는 뉴스기사를 추천 시스템을 제안하였다. 사용자가 직접 관심영역의 가중치를 정함으로서 관심주제의 기사를 우선적으로 보여 주어 사용자가 쉽게 관심기사를 읽을 수 있도록 하였다. 또한 사용자가 사회적으로 이슈가 되는 기사에 관심을 갖는 경우 이를 반영하기 위해서 단순히 기사를 클릭하고 읽지 않은 경우는 가중치를 낮게 설정하였으며, 기사를 끝까지 스크롤을 하고 기사를 끝까지 읽은 경우는 가중치를 높게 설정하였다. 특정 분야의 기사를 자주 읽은 경우는 XML의 구조정보를 사용하여 관심주제영역의 가중치를 높게 설정함으로써 관련분야의 기사를 우선적으로 볼 수 있도록 하였다.

• 과학과기술
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• 제31권3호통권346호
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• pp.24-25
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• 1998

우리나라 신문사중에서 가장 먼저 과학부가 독립부서로 설치된 곳은 한국일보사로 1958년 3월1일 이었다. 그때 견습기자로 한국일보에 입사한 필자는 과학기술기사 발굴에 심혈을 기울였지만 과학기술기사를 독자가 알기 쉽고 재미있게 쓴다는 것은 쉬운일이 아니었다. 기사를 서서 편집부에 넘기면 기사가 재미없다거나 내용이 신통치 않다고 칼질하기가 일쑤였다. 아인슈타인은 전문용어를 쓰지않고도 쉽게 설명했다는데 우리도 과학기술기사를 쉽고 재미있게 쓰는 지혜가 아쉽다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (3)
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• pp.101-103
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• 1998

뉴스기사를 구성하는 NOD데이터는 VOD(Video on Demand) 데이터와는 달리 미디어의 종류 및 크기, 시간적인 접근 지역성, 사용자와 상호 작용성 등의 차이점을 가질 뿐만 아니라 새로운 뉴스기사가 수시로 생성되고 사용자가 인기도가 높은 기사와 최신의 뉴스기사에 더 많이 접근하는 특성을 가진다. 본 논문에서는 현재 서비스중인 전자신문의 로그파일을 분석하여 NOD 뉴스기사의 인기도가 Zipf분포와 다름을 보이고, 뉴스기사의 생명주기Lifr Cycle)에 따른 접근 확률분포 제시한다. NOD 데이터의 접근 편기성으로 인하여 데이터 캐싱을 통한 NOD 서버의 성능 향상을 기대할 수 있으나 뉴스기사의 생명주기가 짧고 접근시간대별로 사용자 접근형태가 변하는 등의 이유로 단순히 인기도만 고려한 캐싱은 빈번한 데이터 재배치 문제로 인해 높은 캐시 관리비용을 야기한다. 따라서 본 논문에서는 뉴스 기사의 접근 편기성에 나타나는 인기도(popularity)와 생명주기를 조합한 척도를 제안하고 이를 이용한 재배치를 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.694-697
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• 2017

최근 인터넷 기사 중에는 부정확한 제목이나 자극적인 단어를 사용하는 경우가 많아 구독자에게 불편함을 준다. 본 논문에서는 이러한 기사들의 헤드라인을 삭제하고, 기사의 내용을 3문장으로 요약해 주어, 구독자가 원하는 기사를 효율적으로 파악할 수 있게 하는 시스템을 제안한다. 제안하는 본 시스템은 파이썬 언어의 KoNLPy 패키지를 사용하여 기사의 단어들을 형태소 단위로 분석하며, 추출된 키워드를 토대로 워드 클라우드를 생성한다. 사용자가 클라우드의 특정 단어를 선택하면, 해당 신문기사들의 본문을 분석하여 각 신문 기사만의 핵심적인 문장을 3문장으로 출력해 준다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.15-17
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• 2015

본 논문은 낚시성 기사 제목과 비낚시성 기사 제목을 판별하기 위한 시스템을 제시한다. 서포트 벡터 머신(SVM)을 이용하여 기사 제목을 분류하며, 분류하는 기준은 딥러닝 기법중의 하나인 워드임베딩(Word Embedding), 군집화 알고리즘 중 하나인 K 평균 알고리즘(K-means)을 이용한다. 자질로서 기사 제목의 단어를 사용하였으며, 정확도가 83.78%이다. 결론적으로 낚시성 기사 제목에는 낚시를 유도하는 특별한 단어들이 존재함을 알 수 있다.