정보 통신기술이 발전함에 따라 멀티미디어 데이터를 포함하는 디지털 기록물의 양은 기하급수적으로 증가하고 있다. 특히 뉴스 비디오는 시대상을 반영하는 풍부한 정보를 내포하고 있으므로, 이를 효과적으로 관리하고 분석하기 위한 뉴스 비디오 데이터베이스 및 뉴스 비디오 마이닝은 광범위하게 연구되어왔다. 그러나 현재까지의 뉴스 비디오 관련 연구들은 뉴스 기사에 대한 브라우징, 검색, 요약에 치중되어 있으며, 뉴스 비디오에 내재되어 있는 풍부한 잠재적 지식을 탐사하는 고수준의 의미 분석 단계에는 이르지 못하고 있다. 본 논문에서는 뉴스 비디오 클립과 스크립트를 동시에 이용하는, 멀티모달 방법론과 텍스트 마이닝 기반의 뉴스 비디오 마이닝 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 텍스트 마이닝의 군집분석을 통해 뉴스 기사들을 자동 분류하고, 분류 결과에 대해 기간별 군집 추이그래프, 군집성장도 분석 및 네트워크 분석을 수행함으로써, 뉴스 비디오의 기사별 주제와 관련한 다각적 분석을 수행한다. 제안된 시스템의 타당성 검증을 위하여 "2007년 제2차 남북 정상회담" 관련 뉴스 비디오를 대상으로 뉴스 비디오 분석을 수행하였다.
행정기관은 정책 대응성을 제고하기 위해 빅데이터 분석에 관심을 기울이고 있다. 빅데이터 중 뉴스 기사는 정책 이슈와 정책에 대한 여론을 파악하는데 중요한 자료로 활용될 수 있다. 한편으로 새로운 온라인 매체의 등장으로 뉴스 기사의 생산은 급격히 증가하고 있어 문서 자동분류를 통해 기사를 수집할 필요가 있다. 그러나 기존 뉴스 기사의 범주와 키워드 검색방법으로는 특정 행정기관 및 부서별로 업무에 관련된 기사를 자동적으로 수집하는 것에 한계가 있었다. 또한 기존의 지도학습 기반의 분류 기법은 다량의 학습 데이터가 필요한 단점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 행정부서의 업무특징을 포함한 분류사전을 활용하여 기사의 분류를 효과적으로 처리하기 위한 방법을 제안한다. 이를 위해 행정 기관의 업무와 신문기사를 Word2Vec와 토픽모델링 기법으로 부서별 특징을 추출하여 분류사전을 생성하고, 행정 부서별로 신문기사를 자동분류 한 결과 71%정도의 정확도를 얻었다. 본 연구는 행정부서별 신문기사를 자동분류하기 위해 부서별 업무 특징 추출 방법과 비지도학습 기반의 자동분류 방법을 제시하였다는 학문적·실무적 기여점이 있다.
이 연구는 포털 편집판에 게시된 언론사로부터 전재 받은 뉴스기사에 딸린 댓글의 명예훼손행위를 포털의 작위의무에 따라 판단한 서울중앙지방법원의 법리를 비판적으로 분석하고 있다. 편집판에 게시하는 언론기사의 진위를 포털이 확인하도록 요구하고, 그 기사에 대한 명예훼손적 댓글을 삭제하도록 발행자 수준의 작위의무를 강제하는 것은 결국 사적 검열로 이어져 정보의 유통과 표현의 자유를 제한할 수 있다. 이는 사적 존재인 포털을 검열의 주체로 재판부가 인정하는 것과 다를 바 없으며, 위헌적 요소를 포함하고 있다. 포털이 직접 관리하는 영역과 커뮤니티 관리자에게 위임된 카페와 게시판 등을 구분해서 작위의무를 판단할 필요가 있다. 단순 전달자 수준을 넘어서는 작위의무를 부과하기 위해서는 포털이 언론사로부터 제공받은 기사를 임의로 변경하거나, 내용 변경을 통해 명예훼손을 유도한 경우로 한정해야 한다. 더불어 포털이 언론사로부터 전재 받은 기사의 위법성을 알 수 있었고, 이를 삭제하지 않았다는 사실만으로는 공동정범이 성립될 수 없다. 결론적으로 전재 받은 기사를 적극적으로 변경하여 명백하게 명예훼손에 이르는 경우에 한해서 포털에 책임을 묻는 것이 '사적 검열의 강제'로부터 자유로울 수 있을 것이며, 온라인상에서의 표현의 자유가 보호될 수 있을 것이다.
상수도시스템의 과정 중 최종 단계인 급수단계에서 지역전반에 수질문제가 발생할 경우, 직간접적인 피해의 해결은 장기간 지속될 수 있다. 본 연구에서는 실시간 비정형정보의 빅데이터 분석을 통해 상수도시스템에서 수질사고 문제의 파급력과 2차 피해 등의 연결 관계 변화 추적을 위한 기초적 분석을 수행하였다. 과거 대규모 수질사고가 발생된 바 있는 인천광역시 유충발생 사고를 대상으로 뉴스 기사 웹크롤링 절차를 정립하고, 그 결과를 분석하였다. '인천 유충'이 최초 보도되었던 2020년 7월 13일 부터 이후 1년을 대상으로 네이버 통합검색에 의해 표출되는 뉴스기사를 웹크롤링하였으며, 프로그래밍을 통한 불용어 제거 및 관련성 검토를 통해 총 920건의 기사를 분석하였다. 수질사고의 전개양상에 따라 사고발생, 확산, 수습, 그리고 보상의 4단계로 임의 구분하여 분석하였다. 의미분석을 위한 토픽모델링 기법은 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation, LDA) 방법을 적용하였으며, 긍부정 감정분석은 KNU 한국어 감성사전(KNU sentiment lexicon)을 활용하여 수행하였다. 토픽 모델링 결과, 사고 발생에서부터 확산, 수습, 보상의 단계에 맞춰 적절한 주제어의 조합에 따른 기사들이 도출되었으며, 단계별 긍부정 기사 비율역시 사고의 전개단계에 따라 적절히 나타남을 확인하였다. 제시된 수질사고 관련 비정형정보 분석 방법론과 결과는 과거 사고 사례 분석을 통한 검색 및 긍부정 키워드 확정, 키워드 발생 비율 변동(사고전과 후)에 따른 상황판단 기준설정 등에 활용이 가능하다.
본 연구는 소셜 미디어 정치 뉴스의 논조와 프레임 유형 및 특성을 분석한 것이다. 소셜 미디어 뉴스는 트위터나 페이스북 등 SNS를 기반으로 자유롭게 정보를 공유하고 누구나 기사를 작성하고 편집할 수 있는 특성으로 인해 기존 미디어가 따라올 수 없을 만큼 의견의 다양성을 실현시키고 있다. 이에 구체적으로 소셜 미디어 뉴스가 어떻게 기존 미디어와 차별적으로 뉴스를 형성하고 있는지, 어떠한 뉴스 프레임으로 여론을 형성하고 있는지 살펴보고자 국내 소셜 뉴스매체인 '위키트리'를 대상으로 '대통령선거' 키워드 검색을 통해 총 419건의 기사를 추출한 후 내용분석을 실시하였다. 그 결과 소셜 미디어 정치 뉴스의 논조와 프레임 유형은 보도인물, 게재유형, 정보원, 주제범주, 현 정권에 대한 태도에 따라 유의미한 차이를 보였는데 심층성이 부족하고 연성화가 뚜렷해져 기존 미디어가 가지는 정치 뉴스의 한계를 여전히 벗어나지 못하고 있는 것으로 해석된다. 소셜 미디어 정치 뉴스의 논조는 개연적, 구체적이기 보다 당위적, 추상적인 것으로 나타났고 주로 감성, 전략, 일화 중심의 프레임을 사용하고 있는 것으로 나타났기 때문이다.
다중 문서 제목 추출은 하나의 주제를 가지는 다중 문서에 대한 제목을 추출하는 것을 말한다. 일반적으로 다중 문서 제목 추출에서는 다중 문서 집합을 단일 문서로 본 다음 키워드를 제목 후보군으로 추출하고, 추출된 후보를 나열하는 형식의 연구가 많이 진행되어져 왔다. 하지만 이러한 방법은 크게 두 가지의 한계점을 가지고 있다. 먼저, 다중 문서를 단순히 하나의 문서로 보는 방법은 전체적인 주제를 반영한 제목을 추출하기 어렵다는 문제점이 있다. 다음으로, 키워드를 조합하는 형식의 방법은 키워드의 단위를 찾는 방법에 따라 추출된 제목이 자연스럽지 못하다는 한계점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이 한계점들을 보완하기 위하여 단어 관련성 추정과 Byte Pair Encoding을 이용한 요약 기반의 다중 뉴스 기사 제목 추출 방법을 제안한다. 평가를 위해서는 자동으로 군집된 총 12개의 주제에 대한 다중 뉴스 기사 집합을 사용하였으며 전문 교육을 받은 연구원들이 정성평가를 진행하여 5점 만점 기준 평균 3.68점을 얻었다.
21세기 들어 아시아가 빠르게 발전하고 있다. 한국과 아시아 국가 사이에 인적, 물적 교류도 크게 늘고, 한국이 다문화사회로 접어들면서 아시아에 대한 우리 국민들의 올바른 이해가 더욱 중요해졌다. 이를 위해서는 한국신문의 아시아에 대한 보도양상이 중요하다는 문제의식에서 조선일보, 동아일보, 한겨레신문, 경향신문 등 4개 신문이 2011년에 보도한 1786개의 국제뉴스 내용을 분석해서 아시아와 서구에 대한 보도양상의 차이와 이유를 알아봤다. 보도량에서는 아시아(45.7%)보다 서구(54.3%)뉴스가 많았다. 아시아 뉴스에서는 부정적인 뉴스가 가장 많았으나, 서구 뉴스에서는 부정적인 뉴스가 가장 적고 중립적 또는 긍정적인 뉴스가 가장 많아 한국신문은 아시아보다 서구에 대해 긍정적인 보도태도를 보였다. 국제뉴스를 도덕 정의, 정치, 경제 과학, 사회, 외교 국방, 인간적 흥미, 인물 등 7개의 주제로 분류했다. 주제별 보도량을 보면 아시아에 대해서는 외교 국방, 도덕 정의, 정치 등 경성기사를 많이 보도했다. 서구에 대해서는 경성기사 이외에 인간적 흥미, 인물 등 연성기사도 많이 보도해 아시아보다는 다양한 뉴스를 전달했다. 경성기사에서는 부정적인 태도가 가장 많았고, 연성기사에서는 긍정 또는 중립적인 태도가 가장 많았다. 그 결과 한국신문의 국제뉴스는 아시아에 대해 부정적이고, 서구에 대해 긍정적인 보도태도를 나타내게 됐다. 미디어, 정부, 민간조직, 개인, 자료 등 5개의 핵심 정보원 가운데 미디어만이 서구와 아시아에 대한 보도태도의 차이에 영향을 주고 있었다. 아시아 미디어 정보원은 서구 미디어보다 아시아에 대해 긍정적인 보도를 많이 했다. 서구 미디어 정보원은 아시아에 대해서는 부정적, 서구에 대해서는 중립적인 보도를 많이 했다. 그런데 한국신문은 동아시아를 제외한 지역의 뉴스에서는 전적으로 서구미디어를 핵심 정보원으로 활용했다. 이에 따라 한국신문의 국제뉴스는 서구중심적이 되고, 아시아에 더 부정적인 보도를 많이 하게 되었다. 한국신문의 서구와 아시아에 대한 보도양상은 많이 보도한 주제와 외국 미디어 정보원 의존 형태에 따라 달라졌다. 한국신문은 특파원 등을 활용한 직접 취재, 인터넷을 이용한 아시아 매체활용 확대 등으로 아시아에 대해 다양한 뉴스를 전달해야 한다는 개선방안을 제시했다.
주시가격을 예측하는 것은 주식 가격 변동에 영향을 미치는 많은 요인과 요인 간의 상호작용에 기인하여 매우 어렵다고 알려져 있다. 이 연구는 어떤 회사에 대한 좋은 기사는 그 회사의 주식가격을 오르도록 영향을 미칠 것이고 나쁜 기사는 그 반대의 작용을 할 것이라는 가정에서 시작했다. 여러 회사들에 대한 기사와 그 회사의 주식가격이 기사가 공개된 후에 어떻게 변했는가에 대한 분석을 통하여 위 가정이 맞는 것을 확인했다. 즉 기사의 내용을 기사에 나온 회사에 대하여 호의적인지 아닌지 신뢰성 있게 분류하는 방법이 있다면 어느 정도의 주식 가격 예측은 가능할 것이다. 많은 기사를 일관적으로 빨리 처리하기 위하여 상장회사에 대한 기사를 자동 분석하는 다단계 뉴스 분류시스템을 개발한 후 성능을 확인하여 자동 시스템이 무작위로 주가 변동을 예측했을 경우보다 높은 정확률을 보이는 것을 확인했다.
오늘날 소비자들은 어떤 물건을 구매할 때 인터넷을 통하여 제품에 관한 많은 정보를 얻고 있다. 회사의 신제품이 출시되면 수많은 인터넷 기사들이 올라오며 이러한 기사들은 소비자들에게 신제품의 많은 정보를 제공한다. 소비자들의 관심사가 높은 제품이면 더욱 많은 기사가 올라온다. 그뿐만 아니라 신제품의 기사가 많이 올라와서 소비자들의 관심이 높아지는 일도 있다. 이 논문에서는 국내의 휴대폰 사용자들이 새로 구매한 휴대폰 브랜드의 시장 점유율과 휴대폰 브랜드에 관한 인터넷 기사량을 비교하여 실제 소비자들의 소비가 인터넷 기사의 비율과 유사함을 보인다.
최근 정형화된 구조를 갖는 뉴스 동영상 비디오에 대한 아카이브 시스템을 구축하기 위한 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 기존의 시스템에서는 기사에 대한 메타 데이타를 저장하는 방법이 서로 다르기 때문에 이런 데이타 사이의 호환성이 없다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위하여 멀티미디어 내용 정보를 표현하기 위한 표준인 MPEC-7 MDS에 바탕을 둔 뉴스 동영상 스키마를 제안하였으며, 또한 기사를 이루는 각 샷들의 특징을 반영한 기사 요약 방법을 설계하고 구현하였다. 본 논문에서 제안한 뉴스 동영상을 위한 스키마는 뉴스 구조의 특성을 반영하여 MPEG-7 MDS의 VideoSegment, TextAnnotation 등과 같은 스키마를 이용하여 설계하였고, 요약 방법에서는 요약 비디오 데이타의 크기를 줄이기 위하여 샷들의 키프레임들만을 해당 오디오와 함께 상영하는 슬라이스 쇼 방법을 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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