• Journal of Platform Technology
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• 제11권3호
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• pp.83-97
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• 2023

본 연구는 시멘틱 네트워크 분석을 통해 방대한 뉴스 기사를 분석하여 창업 트렌드를 파악하고자 하였다. 한국언론진흥재단에서 제공하는 빅카인즈 기사 분석 서비스를 이용해 2013년 1월부터 2022년 12월까지 19개 신문사의 뉴스 기사 330,628건을 종합적으로 분석하였다. 이 연구는 사회적 환경과 글로벌 경제 트렌드가 창업에 미치는 영향을 고려하여 최근 10년 동안 주요 이슈의 변화를 탐구하는 데 중점을 두었다. 또한 코로나-19 팬데믹 전후의 뉴스 기사 수와 이슈 변화를 비교하여 빈도 분석, 관계 분석, 연관어 분석을 통해 창업 트렌드를 시각화 하여 제시하였다. 연구 결과, 창업 연관어의 상위 키워드는 창업의 활성화, 사업화 등이고, 코로나-19와 창업 키워드 간의 상관관계는 선형적인 의미에서 거의 무시할 수 있는 수준이었으나, 팬데믹 기간동안 뉴스 기사 수는 감소하여 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 가장 많이 언급된 키워드는 중소벤처기업부, 장소는 미국, 인물은 한정화. 기관은 중소벤처기업부로 나타났으며 창업분야는 어떤 분야보다 사회적 이슈에 다각적인 영향을 받고,시기적 접근 빈도가 증가하는 중요한 특징이 나타났다. 본 연구결과는 창업 관련 이슈 및 사건에 대한 이해와 탐구에 필수적인 기초자료를 제공하여 향후 해당 분야 연구주제를 제안할 연구로서의 의미가 있다.

• 한국언론정보학보
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• 제61권
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• pp.5-27
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• 2013

유명인의 자살이 잇달아 발생하고 그 원인으로 우울증이 지목되면서 언론보도 전반에서 우울증에 대한 보도량이 늘고 있다. 그러나 선행연구의 부족으로 이러한 보도들이 질적인 측면에서 우울증을 건강행동이 필요한 질병으로 심층적으로 다루고 있는지는 불분명하다. 본 연구는 이를 알아보기 위해 2007년부터 약 5년간 온라인 전문 뉴스 미디어의 우울증 보도를 살펴보았다. 정신질환에 대한 선행연구들이 신문과 텔레비전 같은 전통적인 미디어에 초점을 맞춘데 반해, 본 연구는 최근 이용 빈도와 사회적 영향력 측면에서 중요한 온라인 보도를 분석했다. 연구 결과, 우울증 보도에 가장 많이 등장하는 정보원은 연예인, 스포츠스타, 정/재계 인사를 비롯한 유명인 환자였고, 일반인 환자와 비교해 4배 정도 많이 나타났다. 심지어 환자가 아닌 유명인도 일반인 환자보다 2배 이상 많이 등장했고, 의사를 비롯한 전문가도 유명인 환자의 절반 수준 밖에 등장하지 않았다. 또한 분석대상 기사의 약 3분의 1이 우울증의 원인에 대해 전혀 언급하지 않았고, 불우한 환경이나 소심한 성격 등 사회 심리 환경적 원인을 언급한 기사가 전체의 절반이 넘었으며 소수의 기사만이 뇌신경 손상, 호르몬 변화와 같은 신경생물학적 원인을 언급했다. 우울증의 치료방식 역시 분석 대상 기사의 절반 이상에서 전혀 언급되지 않았고, 의사 상담과 약물치료 같은 적극적 치료방식을 제시한 기사가 식이요법, 운동 및 주변 사람들과의 대화와 같은 소극적 치료방식을 제시한 기사에 비해 2배 이상 많았다. 전반적으로 우울증의 원인과 치료방식에 관해 언급하는 정도는 유명인 환자 중심의 기사에서 보다 일반인 환자 중심의 기사에서 높게 나타났다. 원인과 치료방식이 제시되는 정도 간 관계를 분석한 결과, 기사 내에서 우울증의 원인으로 신경생물학적 원인이 많이 제시될수록 적극적 치료방식과 소극적 치료방식 모두 제시되는 정도가 높게 나타났다. 한편 우울증 보도에 가장 많이 나타난 뉴스 프레임은 개인이 겪은 일화를 소개하는 인간적 흥미 프레임이었고, 사건, 사고, 분쟁을 다룬 갈등 프레임과 홍보 및 프로모션을 목적으로 한 상업적 프레임이 그 뒤를 따랐다. 또한 우울증 관련 보도에 한때 우울증을 겪었던 사람들이 회복한 후 이룬 긍정적인 업적이나 성취와 같은 내용이 나타나는 경우는 매우 적었다.

• 파렛트 뉴스
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• 통권50호
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• pp.21-23
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• 2008

본 기사는 일본의 일간목재신문 6월5일자 / 6월12일자에 기재된 내용으로 일본파렛트협회에서 2008년 통상총회 개최 내용과 2008년도 사업계획 발표 내용을 담고 있다. 본 기사를 통하여 일본의 파렛트 업계 동향을 살펴보자.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권5호
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• pp.209-216
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• 2024

부동산 시장은 다양한 요인에 의해 가격이 결정되며 거시경제 변수뿐 만 아니라 뉴스 기사, SNS 등 다양한 텍스트 데이터의 영향을 받는다. 특히 뉴스 기사는 국민들이 느끼는 경제 심리를 반영하고 있으므로 부동산 매매 가격 예측에 있어 중요한 요인이다. 본 연구에서는 뉴스 기사를 감성 분석하여 그 결과를 뉴스 감성 지수로 점수화 한 후 부동산 가격 예측 모델에 적용하였다. 먼저 기사 본문을 요약 후 요약된 내용을 바탕으로 생성 AI를 활용하여 긍정, 부정, 중립으로 분류한 다음 총 점수를 산출하였고 이를 부동산 가격 예측 모델에 적용하였다. 부동산 가격 예측 모델로는 Multi-head attention LSTM 모델과 Vector Auto Regression 모델을 사용하였다. 제안하는 뉴스 감성 지수를 적용하지 않은 LSTM 예측 모델은 1개월, 2개월, 3개월 예측에서 각각 0.60, 0.872, 1.117의 Root Mean Square Error (RMSE)을 보였으며, 뉴스 감성 지수를 적용한 LSTM 예측 모델은 각각 0.40, 0.724, 1.03의 RMSE값을 나타낸다. 또한 뉴스 감성 지수를 적용하지 않은 Vector Auto Regression 예측 모델은 1개월, 2개월, 3개월 예측에서 각각 1.6484, 0.6254, 0.9220, 뉴스 감성 지수를 적용한 Vector Auto Regression 예측 모델은 각각 1.1315, 0.3413, 1.6227의 RMSE 값을 나타낸다. 앞선 아파트 매매가격지수 예측 모델을 통해 사회/경제적 동향을 반영한 부동산 시장 가격 변동을 예측할 수 있을 것으로 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.488-498
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• 2011

본 연구는 중앙지와 지역 신문들이 국책사업 입지 선정을 놓고 뉴스의 프레임을 어떻게 달리 구성하는지 분석하였다. 분석 대상은 2011년 4월 28일부터 5월 28일까지 한 달간의 중앙 일간지와 시도별 21개 지역 신문 기사 중 국제과학비즈니스벨트 거점지구 입지 선정 관련 사설과 '해설 성 기사' 93건이다. 분석 결과 중앙지들은 전체적인 맥락에서 일관성 없는 정책에 대한 '무능한 정부 프레임'과 '재발 방지 프레임'을 가장 많이 구성하였다. 그러나 지역 신문들은 거점지구로 선정된 지역과 탈락된 지역 간에 뉴스 프레임이 심한 대조를 보였다. 선정된 지역의 신문에서는 '발전'과 '성과 프레임'의 비중이, 탈락된 지역 신문들에서는 '무능한 정부 프레임'과 '대항 프레임'의 비중이 높게 나왔다. 한편, 국제과학비즈니스벨트 후보 지역이 아니었던 여타 지역 신문들에서는 과학비즈니스벨트 관련 기사를 거의 기사로 다루지 않았다. 본 연구의 결과가 말해주는 것은 핌피(PIMFY) 시설 유치를 위한 과열 경쟁이 가져온 지방정부 간의 갈등 현상이 님비(NIMBY)시설 입지 선정에 못지않은 심각한 양상을 보이고 있다는 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.524-532
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• 2012

스마트폰 가입자 수가 증가함에 따라 사용자의 편의를 제공하려는 다양한 분야의 애플리케이션이 등장하고 있다. 특히, 최근에는 위치 기반 서비스를 활용하여 사용자의 현재 위치에 따라 정보를 제공받는 방식의 애플리케이션이 많이 개발되고 있다. 또한, 뉴스의 경우 수많은 데이터 가운데 정작 필요한 정보를 제공받기 어렵다. 특히, 지역과 관련된 뉴스의 경우 거의 찾아보기 힘들다. 뉴스를 제공해주는 많은 애플리케이션이 있으나 국내에서 사용자의 위치 정보에 따른 뉴스 정보를 제공하는 시스템이 없어 사용자는 주변의 뉴스를 제공받기 힘들다. 본 논문에서는 스마트폰 사용자의 위치 정보를 사용해 주변 기사를 제공하는 애플리케이션 시스템을 제안한다. 이 시스템은 주변에서 일어난 기사내용을 제공하기 때문에 사용자가 필요한 주변 정보를 쉽게 알 수 있다는 장점을 가진다. 제안한 시스템은 충북 지역 종합일간지인 '충북일보'에서 기사 데이터를 받아 뉴스를 제공한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.30-45
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• 2022

본 연구에서는 텍스트마이닝을 활용해 한국과 미국의 온라인 뉴스와 포럼에서 산업수학과 관련한 이슈를 파악하고, 그 결과를 비교 분석하였다. 이를 위해 한국의 주요 포털 사이트인 네이버의 뉴스 기사, 클리앙의 게시글과 댓글, 그리고 미국의 New York Times와 CNN의 뉴스 기사, Reddit의 게시글과 댓글에서 산업수학과 관련한 텍스트 데이터를 수집하여 구조적 토픽모델링 분석을 수행하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 한국의 뉴스는 산업수학의 필요성과 정부의 지원 측면에 대해, 미국에서는 산업수학이 활용되는 다양한 분야에 대해 다루는 것으로 나타났다. 둘째, 한국에서는 온라인 뉴스와 포럼에서 각기 다른 주제로 동일한 개수의 이슈가 나타났지만, 미국에서는 온라인 포럼보다 뉴스 기사에서 더 많은 이슈를 다루고 있는 것으로 나타났다. 이를 토대로 한국에서 산업수학이 정착하는 데 있어 연구자들에게는 학술적, 그리고 정부에는 실무적 시사점을 제시하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.330-333
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• 2004

인터넷과 멀티미디어의 발달로 최근 인터넷 신문이 주요한 뉴스 매체로 자리 잡고 있다. 그러나 기존의 인터넷 신문 시스템은 HTML을 기반으로 하여 데이터 교환과 뉴스의 재사용이 쉽지 않으며 제한된 화면에 많은 섹션과 기사들을 제공하여 원하는 정보를 쉽게 얻고자 하는 독자의 욕구를 만족시켜주지 못하고 있다. 따라서 이러한 문제점 해결을 위해 본 논문에서는 표준화된 DTD와 NewXML을 기반으로 한 웹 신문 시스템을 통해 웹에서 기사 작성 및 신문 구성에 대한 수정이 용이하며, 동적인 XSLT 생성으로 사용자가 원하는 스타일의 신문을 제공해 주는 시스템을 설계하고 구현하였다.

• 한국언론정보학보
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• 제79권
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• pp.140-164
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• 2016

컴퓨팅과 이동통신이 결합되면서 완전히 새로운 취향의 콘텐츠가 만들어지고 있는 모바일 시대에 맞는 기사 길이는 어느 정도일까? 지금까지 고급 저널리즘의 기준으로 인식되기도 한 긴 기사가 여전히 모바일 시대에도 적절할까? 인터랙티브와 검색 기능을 이용한 짧은 기사의 조합이 가독성과 정보량이라는 가치를 만족시켜줄 수 있지 않을까? 이런 문제에 대한 해답을 찾고자 하는 것이 이 연구의 목표다. 연구 방법으로는 현장 실험(field experiment)을 채택했다. 사전 조사를 통해 모바일 기기에서 '손을 쓰지 않고 한 눈에 볼 수 있는' 346자의 기사부터 신문과 방송 뉴스에서 자주 쓰이는 633자, 1033자, 1368자의 기사를 만들었다. 자극물은 길이만 다를 뿐 주요취지는 똑같아지도록 처치했다. 이를 성별, 계열, 학년을 동수로 할당한 대학생 샘플 384명을 대상으로 조사했다. 신문대판 혹은 모바일 페이지를 통해 자신에게 주어진 네 종류 중 하나의 기사를 접촉하고 선호도, 기사질 평가, 기억회상에 관련한 답을 하도록 했다. 분석결과 신문에서는 1033자와 346자의 기사가 고르게 좋은 평가를 받았다. 모바일에서는 손을 거의 움직이지 않고 볼 수 있는 346자와 633자가 고르게 좋은 평가를 받았다. 앞으로 점차 모바일 기계에 의존해 뉴스를 읽는 수용자가 늘어날 경우를 대비한다면 신문 지면의 기사도 346~633자를 기본으로 하는 다양한 전략을 고려해볼 필요가 있을 것으로 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.82-84
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• 2001

정보여과 시스템은 사용자의 관심사를 정확하게 알아내야 하고(specialization), 시간에 따른 변화에 적응할 수 있어야 하며(adaptation), 사용자의 잠재적인 관심사를 발견하기 위해 새로운 도메인을 탐험할 수 있어야 한다(exploration). 본 논문에서는 온라인 뉴스 기사를 여과하여 사용자와 관련이 있는 뉴스 기사를 추천하는 뉴스 에이전트를 설계, 구현하고자 한다. Specialization, adaptation의 두 가지 요구사항을 충족시키기 위해 사용자의 관심사를 도메인별로 분리하고 각 도메인은 long-term과 short-term으로 나눈다. Exploration의 요구사항을 충족시키기 위해서는 카테고리 절차(crossover) 연산을 사용한다. 실험 결과, 사용자에 대한 사전 정보가 전혀 없는 상태에도 불구하고 빠른 적응능력을 보였다. long-term과 short-term의 분리는 사용자의 관심사에 급격한 변화가 일어난 후에도 시스템이 빠르게 적응할 수 있음을 보여주었다. 또한 카테고리 교차 연산을 통해 사용자의 새로운 관심사 탐험을 수행해 낼 수 있음을 보여주었다.