• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.305-306
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• 2016

식품안전 사고가 발생했을 때 뉴스, 인터넷 기사를 통해 정보를 인지하기 전에 그 음식을 섭취하는 경우가 발생하는 문제점 최소화하기 위하여 실시간 트윗 분석으로 현재 발생한 식품안전 키워드와 어느 지역에서 발생했는지를 신속하게 파악하고, 키워드 연관관계 분석 프로그램을 활용하여 정확한 정보를 추출한다. 이와 더불어, SNS 등 다양한 정보 소스로부터 추출한 정보를 간단명료하게 파악하기 위해서 워드 클라우드 등 데이터 시각화 기법을 활용하여 시각화로 정보를 제공한다. 이 기법은 식품안전 뿐만 아니라 최근 발생한 콜레라 감염 발생과 같은 문제를 해결하기 위한 방법으로 활용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.81-83
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• 2000

최근 고성능 PC의 보급과 네트워크의 발달로 인하여 인터넷의 가용 정보가 폭발적으로 증가하고 있다. 이러한 추세에 따라 우리는 인터넷을 사용하여 많은 정보를 얻고 있다. 그러나 인터넷에 존재하는 정보는 수많은 웹 서버에 주소(URL)를 가지고 존재하게 되는데 사용자는 자신이 관심 있는 정보의 사이트를 재방문하기 위하여 웹 브라우저 북 마크 기능을 사용한다. 그러나, 북 마크를 효율적으로 사용하기 위해서는 북 마크 분류, 수정, 편집, 정렬등의 북 마크 관리가 필수적이지만 이와 같은 북 마크 관리 작업이 전반적으로 수작업으로 이루어져야 하는 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 한가지 방법으로 웹 문서 분류를 위한 기계학습법을 적용하여 사용자의 북 마크를 카테고리별로 자동으로 분류, 재정렬해주는 북 마크 자동 분류 에이전트를 개발하고자 한다. 대표적인 분류 에이전트 시스템으로는 전자우편 분류 에이전트인 Maxims, 뉴스 기사 분류 에이전트인 NewT, 엔터테인먼트 선별 에이전트인 Ringo 등이 있으며, 이러한 시스템들은 분류 대상과 분류 방법, 기능 등에서 차이를 보이고 있다. 본 논문에서는 대표적인 교사학습 방법인 나이브 베이지안 학습법을 사용하여 북 마크를 자동으로 분류하는 북 마크 자동 분류 에이전트를 설계, 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1638-1641
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• 2015

최근 다양한 공공 데이터가 속속 개방되고 있지만, 지역 내의 범죄 데이터는 통계 데이터 이외에는 공개되지 않고 있다. 이처럼 공공 데이터의 확보가 어려운 경우에는 해당 지역 내의 범죄 관련 모든 온라인 뉴스 기사를 주기적으로 수집하고 범죄 현황에 관한 정보를 자동으로 추출하여 맵(map)에 시각화 하여 보여주는 프레임워크의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 프레임워크 개발에 필요한 주요 알고리즘들과 효과적인 시각화 방안을 제안한다. 또한 이미 공개된 군산시의 범죄 발생 통계 자료를 비교하여 제안 시스템의 효용성을 평가한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.11a
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• pp.177-179
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• 2018

기존 산업평가 방법은 산업별로 분류된 기업의 재무, 비재무 관련 정형 데이터를 기반으로 통계적 기법을 이용하여 각 산업을 평가하고 있다. 이러한 정형 데이터 기반의 산업 평가 방법은 산업별 재무 정보의 집계 및 통계에 오랜 시간이 소요된다. 따라서, 현재 시장 상황을 반영하기 어려운 현실이다. 최근에는 빠르게 변화하는 산업 환경을 반영하기 위해 뉴스 기사와 같은 비정형 데이터를 통해 산업 트랜드를 분석하기 위한 연구가 이루어 지고 있다. 이에, 본 논문에서는 실시간으로 변화하는 산업 트렌드를 반영하여 적시에 산업 분석 정보를 제공하기 위해 정형/비정형 데이터 기반의 산업평가 정보 분석 엔진을 구현하고, 산업별로 분석된 산업평가 정보를 활용하여 사용자가 직관적인 판단을 할 수 있도록 산업평가 정보 시각화 서비스를 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.525-526
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• 2021

최근 금리 인하로 주식을 비롯한 다양한 금융상품에 대한 투자가 급증하고 있다. 주식 시장에서 가격은 시장의 모든 정보들이 반영된 결과로서 주식의 가격 변동을 이용하여 가격 패턴을 찾아낸 후 다양한 분석기법으로 주가 지수를 예측하는 연구들이 진행되어 왔다. 그러나 주식 시장은 기업의 내·외부 요인들의 상호관계가 주가 형성에 많은 영향을 주는 가격 결정 메카니즘으로 인해 주가의 변동을 설명할 수 없는 경우가 자주 발생하고 있다. 따라서 주식 시장 예측을 위해서는 시장 내부의 변화와 외부 사건들을 함께 반영할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 뉴스 기사들에 대한 감성 분석과 주가지수의 시계열 데이터를 딥러닝 예측 모델을 통해 주식 시장의 추세를 예측할 수 있는 주가지수 예측 프로그램을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.527-530
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• 2020

현재 대한민국에서는 게임 산업으로 벌어들이는 외화가 많고 게임 산업이 규모가 큼에도 게임 규제에 관련된 법안을 계속하여 발의, 채택하는 모습을 보이고 있다. 뉴스를 검색해 보아도 게임이 사회적으로 도움이 되거나 게임으로 긍정적인 효과를 보았다는 기사는 찾아보기 힘든 상황이다. 본 논문에서는 게임에 사용되는 기술들의 발전으로 게임의 역할이 늘어났던 기존 사례와 앞으로의 기술 발전으로 늘어갈 게임의 역할들을 분석, 제시하여 게임 산업이 가질 수 있는 큰 잠재능력과 발전 가능성을 정리하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.440-442
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• 2022

2017년 가치가 급상승하며 전 세계적으로 큰 이슈를 끈 비트코인은 최근 많은 사람들의 재태크 수단으로 이용되고 있다. 그러나 비트코인은 비슷한 재태크 수단인 주식과 다르게 24시간 내내 거래되고, 기사 하나하나에 의해 가격변동의 폭이 굉장히 크다. 이는 가격이 급변하는 비트코인 시장에서 가격을 예측하는데 어렵게 작용한다. 본 논문에서는 직접적인 가격 예측은 어렵다고 판단해 비트코인 가격변동에 영향을 주는 요소들을 딥러닝 모델을 통해 일일 단위 종가 가격의 등락을 예측해 위의 요소들이 비트코인 가격변동과 상관관계를 가지는지 확인한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.457-458
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• 2022

인터넷 시대에 소셜 미디어는 사람들의 삶에 완전히 침투했다. 많은 사용자 기반을 보유한 성숙한 온라인 플랫폼 중 하나인 Twitter를 통해 사용자는 최신 뉴스, 삶의 경험 및 흥미로운 삶의 이야기를 독립적으로 게시할 수 있다. 하지만 때론 부정적인 뉘앙스를 풍기며 기업이나 개인의 브랜드에 영향을 미치며 이익을 훼손하는 경우가 있기 때문에 욕설을 식별해 트위터 발신을 차단할 필요가 있다. 이 기사의 가장 큰 혁신은 Twitter 데이터를 사용하여 다양한 방법을 동시에 비교한다는 것입니다. 더 많은 데이터를 처리할수록 딥 러닝을 시도하면 좋은 결과를 얻을 수 있다. Transformer 분류기를 통합하여 최상의 결과를 얻었다

• Korean journal of communication and information
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• v.49
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• pp.57-80
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• 2010

This study examines how national newspapers interpret, evaluate and report the Korean grand canal and rebuilding four major rivers through the news writings. For this research, ChosunIlbo, the Hankyoreh Shinmun and HankukIlbo are selected. A total of 961 news writings are analyzed by using the concept of news frame designed by Gamson(1993). As a result, the findings are as follows: First, the most frequently reported news frame for ChosunIlbo is economic consequence; the Hankyoreh for ecological environment, and HankukIlbo for authoritative political execution by the administrative. Second, the most frequently interviewed group through all of the papers is the administrative and the ruling Grand National Party, the main body of rebuilding the Korean grand canal. On the country, voices of environmental protection groups, non-profit civic organizations and the ordinary people are reported rarely. Third, the ratio of authoritative political execution by the administrative and economic consequence are very high. Finally, in terms of the framing activity by the interviewed groups in the newspapers, ChosunIlb reports 'Outcome' the most frequently, the Hankyoreh does 'Loss-gain' & 'Process' and HankukIlbo 'Process' & 'Substantive'. Thus it concluded that ChosunIlbo does not play a role as a social mediator for the social disputes. However, the Hankyoreh and HankukIlbo try to represent environmental and civic organizations fairly.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.21 no.3
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• pp.33-46
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• 2021

Using news big data analysis, this study was aimed to examine the suicide phenomena in Korean society, and to evaluate whether suicide prevention policies reflect social phenomena appropriately. For this purpose, 9,142 news titles with suicide as the keyword were collected from eight central newspapers between 2000 to 2018. Nouns were extracted, and data was refined for network analysis. The total period was divided into 4 periods based on the 1st and 2nd suicide prevention policies, and the characteristics of suicide phenomena in each period were identified through the top 50 frequent main words and the clusters. As a result, period 1 (2000~2003) with 6 clusters (military, internet environment, economic problems, pessimism, school, corruption), period 2 (2004~2008) with 8 clusters (high social class, school, economic problems, suicide attempts, family issues, social problems, military, responsibilities), period 3 (2009~2013) with 6 clusters (school, family issues, suicide attempts, occupation, military, investigation), and period 4 (2014~2018) with 8 clusters (military, suicide insurance money, family issues, suicide attempts, occupation, job stress, celebrity, corruption) were identified. Study results suggested the characteristics of suicide phenomena in our society. Further, the appropriateness of the implementation of suicide prevention policies was discussed.