• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.123-133
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• 2018

이 연구는 모바일 뉴스의 핵심 소비층으로 부상하고 있는 밀레니얼 세대가 모바일과 SNS를 통해 어떤 뉴스콘텐츠와 뉴스가치를 선호하며, 뉴스기사에 대하여 어떻게 반응하는지를 조사 분석하였다. 연구결과, 밀레니 세대가 뉴스를 가장 많이 소비하는 SNS 창구는 카카오톡과 페이스북이었으며, 하루에 평균 한 번 이상 SNS를 통해 뉴스를 소비하는 것으로 나타났다. 밀레니얼들은 인구학적 특성별로 뉴스유형 선호와 뉴스기사에 대한 반응정도가 달랐으며, 뉴스주제별로 반응정도도 다르게 나타났다. 또한 밀레니얼들의 뉴스 소비 경로는 SNS가 전국일간지와 지상파TV, 인터넷신문, 종편채널 등보다 높게 나타났으며, 선호하고 중요하게 생각하는 뉴스가치로는 '영향성'과 '유용성'이 '속보성'이나 '흥미성'보다 높게 평가되었다.

• 파렛트 뉴스
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• 통권53호
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• pp.30-35
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• 2009

본 인터뷰 기사는 지난 2008년 12월 30일 월간 굿뉴스피플에 실린 내용으로 최근생수물류과정에 문제를 제기하여 '생수이동랙 개발 에 힘을 실어온 (주)골드라인의 이홍기 회장의 인터뷰 내용이다.

• 디지털콘텐츠
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• 12호통권139호
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• pp.50-55
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• 2004

세밑이면 으레 신문과 방송에 단골로 등장하는 메뉴가 있다. 무엇이든 정리하는 것이 숙명인 언론은 한해를 가장 쉽게 요약해 독자에게 전달하기 위해 10대 뉴스를 선정, 발표한다. 상투적이고 식상한 듯 하지만 독자들의 귀와 눈이 되는 주요한 기사이다. 올해 디지털콘텐츠 산업에도 많은 변화의 바람이 불었다. 이에 <디지털콘텐츠>는 10대 뉴스로 한해를 정리해 봤다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.955-957
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• 2022

뉴스와 같은 정확한 정보를 제공하는 영상을 제작하는 과정은 많은 자원과 시간이 소요된다. 작성된 기사를 이용하더라도 영상 기반의 뉴스를 제작하는 것은 인적, 시간적인 자원의 투여가 불가피하다. 뉴스를 송출하기 위해 소요되는 시간을 줄이기에 현실적으로 어렵다. 따라서 우리는 이러한 문제를 해결하고 빠른 뉴스 영상 제공이 가능한 "뉴스 영상 생성 AI"를 개발하기로 하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권6호
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• pp.609-616
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• 2001

오늘날 인터넷이 보편화되면서 정보 검색 및 뉴스 검색들이 일반화되고 있지만 엄청난 정보의 양과 다양성 등으로 인해 사용자들은 오히려 정보 검색의 어려움을 호소하고 있다. 이에 본 논문에서는 사용자 편의의 뉴스 검색과 사용자의 요구와 취향이 반영될 수 있도록 BPN(Back Propagation Neural Network)의 학습 기능을 가진 지능형 에이전트를 이용하여 뉴스 기사를 필터링하는 뉴스 검색 시스템을 제안한다. 이 시스템은 여러 신문사의 기사를 수집 및 통합하여 그 날의 주요 기사들을 데이터베이스에 저장하는 수집 에이전트, 사용자가 입력한 키워드를 이용하여 BPN 기법으로 학습시키는 학습 에이전트 등으로 구성되어 있다. 또한 정보 통신 기술의 눈부신 발달로 무선 인터넷이 급속히 보급되는 현실을 감안하여 무선으로도 이러한 서비스를 제공할 수 있도록 시스템을 구성하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.339-339
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• 2023

2018년도 연강수량은 1,386.9 mm로 평년 수준의 비가 내렸으나, 7-8월에 발생한 폭염 및 가뭄으로 인해 강원, 전남, 경북, 충남 지역에서 밭작물 중심으로 22,767 ha 피해가 발생하였다. 2019년도 연강수량은 1,171.9 mm로 평년보다 약 10% 적은 수준의 비가 내렸으며, 동일시기에 인천, 강원, 충남 지역에서 논·밭작물 중심으로 3,112 ha 피해가 발생하였다. 기후변화로 인해 강수량이 지역별로 편중되어 국지적 가뭄이 빈발하여 지역별로 가뭄의 영향, 피해, 체감 정도가 상이한 양상을 보이고 있다. 가뭄을 사전에 방지하기 위해서는 가뭄 모니터링과 선제적 대응이 중요하며, 현재 가뭄의 특징, 상황 등의 목적에 따라 다양한 형태의 가뭄 모니터링 시스템이 개발되고 있다. 가뭄의 피해와 영향 정도는 지역 간의 차이가 나타나 지역별로 가뭄을 체감하는 정도가 다르기 때문에 하나의 결과로 나타내기에는 어려움이 있다. 따라서, 가뭄의 발생 시기와 확산 정도를 분석하여 특보 발효 시점과 가뭄 대응 방안에 대한 기준 마련이 중요하다. 본 연구는 현대 사회에서 가장 중요한 요소로써 활용되고 있는 빅데이터 중 비정형 데이터로 분류되는 뉴스데이터와 논·밭의 가뭄을 나타내는 농업 가뭄과 관련된 데이터를 활용하여 농업 가뭄의 전조를 파악해보고자 한다. 2018년부터 2019년까지 전국을 대상으로 농업 가뭄에 관한 키워드 선정 후, 웹 크롤링을 통해 뉴스데이터를 수집해 논 가뭄과 밭 가뭄을 구별하여 각 지역에서 최초로 가뭄 기사가 발행된 시기와 지역별 기사의 빈도를 산출하였다. 뉴스데이터의 농업 가뭄 전조 감지 가능성을 파악하기 위해 국가가뭄정보통계집에서 논 물마름 시기와 밭 시듦 시기 자료를 활용하였다. 가뭄 피해 발생시기와 관련 기사 발행 시기 비교, 농업용수 대상 비상용수 지원 자료를 활용하여 실제 농업 가뭄확산 감지 여부를 분석하여 농업 가뭄 관련 뉴스데이터 간의 상관성을 분석하였다.

• 핵융합뉴스레터
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• 통권39호
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• pp.10-11
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• 2008

• 핵융합뉴스레터
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• 통권39호
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• pp.4-6
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• 2008

• 핵융합뉴스레터
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• 통권39호
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• pp.8-9
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• 2008

• 산업융합연구
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• 제21권1호
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• pp.167-173
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• 2023

경제지표를 분석하는 방법으로 회귀 분석이나, 인공지능을 활용하여 미래의 데이터를 예측하는 연구가 발표되었다. 본 연구에서는 토픽모델링을 사용하여 과거 뉴스 기사로부터 얻은 주제 확률 데이터를 이용한 인공지능으로 미래 선물 가격을 예측하는 시스템을 구상하였다. 과거 뉴스 기사로부터 비지도학습을 통한 문서의 주제를 추출할 수 있는 LDA 방법으로 각 뉴스 기사 주제 확률 분포 데이터를 얻을 수 있고, 해당 데이터를 인공지능의 RNN의 파생 구조인 LSTM의 입력 데이터로 활용함으로써 미래 선물 가격을 예측하였다. 본 연구에서 제안한 방법에서는 선물 가격의 추세를 예측할 수 있었고, 이를 활용하여 추후 옵션 상품 등의 파생 상품에 대한 가격 추세도 예측할 수 있을 것으로 보인다. 다만, 일부 데이터에 대해 오차가 발생하는 것이 확인되어 정확도 향상을 위한 추가적인 연구가 필요하다.