• 한국산림과학회지
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• 제110권3호
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• pp.462-477
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• 2021

본 연구는 뉴스 기사와 사설의 빅데이터 분석을 통해 거시적 관점에서 국내 산림 정책의 변화와 산림에 대한 사회적 인식 변화를 고찰하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 광복 이후인 1946년부터 2017년까지 7시기로 구분하여 중앙지와 경제지에 보도된 총 13,570건의 '산림' 관련 데이터를 수집하였고 키워드 및 구조등위성 분석(CONCOR: CONvergence of iterated CORrelations)을 실시하였다. 분석 결과, 첫째, '산림' 키워드의 기사 및 사설의 연도별 보도 건수 비율은 전반적으로 증가하였다. 둘째, 보도 분야에 있어서 '산림' 관련 뉴스 데이터는 1기(1946~1966년)에는 사회면에 집중되었다가 2기(1967~1972년)부터 5기(1988~1997년)에는 사회면과 경제면으로, 6기(1998~2007년)에는 문화면까지, 7기(2008~2017년) 이후에는 정치면까지 보도 비율이 높아지는 등 산림 관련 이슈가 다양한 분야로 확장되고 있는 것으로 나타났다. 셋째, 시기별로 정책적 패러다임의 변화가 사회적 인식 또한 크게 변화시키고 있음을 확인하였다. 1~2기에 사회적으로는 산림녹화, 보호에 관한 정책보다 생계에 직접적으로 체감되는 문제를 우선적으로 인식하였고 3~6기에 걸쳐서 경제성장을 이룩하면서 산림정책에 대한 계획적·과학적 조림의 필요성 인식(3기), 환경보호에 대한 인식(4기), 국토 보전에 대한 인식(5기), 환경·생태적 관점에서의 인식(6~7기)으로 확장되는 양상을 보였다. 본 연구는 산림에 관한 정책과 이에 대한 대중의 사회적 인식이 의미화되어 반영된 뉴스 빅데이터 자료를 활용하여 구명하였다는 데 의의가 있다. 향후 사회적 이슈를 도출하는 수단으로서 사설뿐 아니라 블로그, 유튜브 등 다양한 사회관계망 서비스(SNS;Social Network Service)의 텍스트 빅데이터와 GDP와 같은 시대별 경제지표를 더불어 활용한다면 대중의 담론, 인식 등을 좀 더 깊이있게 분석할 수 있으리라 판단된다.

• 한국언론정보학보
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• 제30권
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• pp.239-273
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• 2005

이 연구는 한국 언론과 미국 AP통신의 노근리 양민학살 사건 보도에 어떤 차이가 있었는지 취재원 사용을 중심으로 기사를 분석하고, 그러한 차이를 초래한 원인이 무엇이었는지 매체사회학적 관점에서 살펴보고자 했다. 비교를 위해, AP통신의 보도에 이르기까지 사건의 실체를 다룬 기사들만 선택하여 분석한 결과, 한국 언론은 대부분 매우 적은 수의 취재원을 활용했고, 그것도 피해자 측 취재원에만 의존한 데 반해, AP통신은 피해자와 가해자 양측에서 훨씬 많고 다양한 취재원을 활용했음이 밝혀졌다. 이처럼 한국 언론은 AP통신에 앞서 일찍부터 노근리사건을 보도해왔음에도 불구하고 '취재원의 다양성'을 확보하지 못함으로써 사건의 진실을 온전히 규명하는 데 실패한 것으로 보인다. 노근리사건을 취재했던 기자들과의 인터뷰를 통해 이러한 차이를 가져온 매체사회학적 요인을 분석한 결과, 개인적 차원에서는 한국의 기자들이 AP 기자들에 비해 노근리사건의 뉴스가치를 상대적으로 낮게 평가했던 것으로 확인되었다. 조직 내부적 차원에서는 한국의 언론사가 AP통신과 달리 이러한 종류의 사건을 적절히 다루기 위해 필요한 취재시스템과 인적, 물적 자원을 갖추지 못했고, 또한 입장이 다른 관계자들을 골고루 취재원으로 활용하는 관행도 제대로 확립하지 못한 점이 지적되었다. 그리고 조직 외부적 차원에서는 한국 언론이 민주화에 힘입어 노근리사건과 같은 정치적으로 민감한 문제를 다룰 수 있게 되었음에도 불구하고 기사화 과정에서 여전히 '친미' '반공' 이데올로기에서 비롯된 자아 검열기제에 일정하게 영향을 받은 것으로 나타났다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.243-245
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• 2016

광학 문자 인식(OCR)을 통해 문서의 글자를 인식할 때 띄어쓰기 오류가 발생한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 OCR의 후처리 과정으로 동적 프로그래밍을 이용한 분절(Segmentation) 방식의 띄어쓰기 오류 교정 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 띄어쓰기 오류 교정 과정은 다음과 같다. 첫째, 띄어쓰기 오류가 있다고 분류된 어절 내의 공백을 모두 제거한다. 둘째, 공백이 제거된 문자열을 동적 프로그래밍을 이용한 분절로 입력 문자열에 대하여 가능한 모든 띄어쓰기 후보들을 찾는다. 셋째, 뉴스 기사 말뭉치와 그 말뭉치에 기반을 둔 띄어쓰기 확률 모델을 참조하여 각 후보의 띄어쓰기 확률을 계산한다. 마지막으로 띄어쓰기 후보들 중 확률이 가장 높은 후보를 교정 결과로 제시한다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 이용하여 OCR의 띄어쓰기 오류를 해결할 수 있었다. 향후 띄어쓰기 오류 교정에 필요한 언어 규칙 등을 시스템에 추가한 띄어쓰기 교정시스템을 통하여 OCR의 최종적인 인식률을 향상에 대해 연구할 예정이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.1403-1412
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• 2013

육지에서 멀리 떨어진 해상의 선박 또는 항공기는 위성통신을 이용하여 웹 서비스를 이용해야 한다. 그러나 위성통신은 많은 비용이 들며 사용자가 만족할 만한 수준의 응답 속도를 제공하지 못하고 있다. 선박의 웹 서비스 사용자들이 인터넷 뉴스의 기사 한편을 볼 때 불필요한 이미지와 광고들로 인하여 많은 양의 데이터를 전송 받게 된다. 따라서 사용자들이 불필요한 데이터 사용 요금을 많이 지불하게 되는 것이다. 본 논문에서는 이러한 위성통신을 통한 웹 서비스 사용의 문제점인 비용, 속도의 문제를 해결하기 위해 설계된 프록시 모델을 제시한다. 본 논문에서 제안한 프록시는 이미지 차단, 광고 차단, 캐싱, 이미지 재요청 기능으로 위성망을 통한 데이터 전송량을 최대한 줄인다. 개발한 프록시의 성능을 위성통신을 이용한 데이터량 측정을 통해 증명하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.646-648
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• 2005

인터넷의 급속한 성장과 더불어 사용자들은 인터넷을 통해 많은 정보를 얻을 수 있게 되었으며 최신 뉴스를 실시간으로 접근할 수 있게 되었다. 이에 따라 방대한 정보 속에 사용자 관심사에 맞는 정보를 효과적으로 검색하기 위한 여러 방법들이 연구되어 왔다. 하지만 기존의 많은 선행 연구들은 단어 빈도 기반의 키워드 벡터 모델을 이용하여 사용자의 관심사를 학습하고 있다. 이러한 키워드 벡터 모델은 사용자의 선호도를 명확하게 기술하지 못하고 키워드를 이용한 특징 벡터 (feature-vector)는 개념들 사이의 관계를 찾기 어려운 한계를 가지고 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에선 계층적 개념 인덱싱(Hierarchical Concept Indexing)을 이용한 온톨로지 형태의 개인화된 사용자 프로파일을 만드는 방법을 제안한다. 생성된 사용자 프로파일에 개념 간의 유사도와 개념에 대한 사용자의 관심도를 고려하여 보다 개인의 선호도에 맞는 기사를 제공한다. 실험에서는 제안된 방법의 성능 평가를 위해서 기존의 키워드 벡터 모델의 학습 방법인 WebMate 시스템과 비교 분석하였다. 그 결과 제안하는 방법이 키워드 벡터를 이용한 학습 방법보다 향상된 성능을 보였다.

• 대기
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• 제30권3호
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• pp.237-248
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• 2020

In order to effectively prepare for damage caused by weather events, it is important to proactively identify the possible impacts of weather phenomena on the domestic society and economy. Text mining and Network analysis are used in this paper to build a database of damage types and levels caused by heat wave. We collect news articles about heat wave from the SBS news website and determine the primary and secondary effects of that through network analysis. In addition to that, based on the frequency with which each impact keyword is mentioned, we estimate how much influence each factor has. As a result, the types of impacts caused by heat wave are efficiently derived. Among these types of impacts, we find that people in South Korea are mainly interested in algae and heat-related illness. Since this technique of analysis can be applied not only to news articles but also to social media contents, such as Twitter and Facebook, it is expected to be used as a useful tool for building weather impact databases.

• 한국게임학회 논문지
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• 제17권4호
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• pp.101-108
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• 2017

본 연구는 현재 크게 성장하고 있는 AI(인공지능)이 어떻게 게임에서 적용되고 발전되고 있는지에 대해서 탐구한다. 오늘 날 대중들이 가장 즐겨하고 있는 게임 중 하나인 포커(Poker)에서의 인공지능의 현실을 분석하고 논리적인 발전방향을 제시한다. 구체적으로, 본 연구는 다양한 포커 게임들 중 전 세계적으로 인기가 있는 종류인 텍사스 홀덤(Texas Hold'em)을 중심으로, 이 게임에 적용 되었던 2가지 AI인 Libratus와 DeepStack을 다루도록 한다. 여러 뉴스 기사 인공지능의 성장을 보고 하였으나, 본 연구는 정확히 어떻게 그리고 왜 인공 지능이 포커 게임에서 적용이 되는지, 또한 무엇이 진짜 문제이고 발전 방향인지에 대해서 입체적으로 논의한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.243-245
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• 2016

광학 문자 인식(OCR)을 통해 문서의 글자를 인식할 때 띄어쓰기 오류가 발생한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 OCR의 후처리 과정으로 동적 프로그래밍을 이용한 분절(Segmentation) 방식의 띄어쓰기 오류 교정 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 띄어쓰기 오류 교정 과정은 다음과 같다. 첫째, 띄어쓰기 오류가 있다고 분류된 어절 내의 공백을 모두 제거한다. 둘째, 공백이 제거된 문자열을 동적 프로그래밍을 이용한 분절로 입력 문자열에 대하여 가능한 모든 띄어쓰기 후보들을 찾는다. 셋째, 뉴스 기사 말뭉치와 그 말뭉치에 기반을 둔 띄어쓰기 확률 모델을 참조하여 각 후보의 띄어쓰기 확률을 계산한다. 마지막으로 띄어쓰기 후보들 중 확률이 가장 높은 후보를 교정 결과로 제시한다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 이용하여 OCR의 띄어쓰기 오류를 해결할 수 있었다. 향후 띄어쓰기 오류 교정에 필요한 언어 규칙 등을 시스템에 추가한 띄어쓰기 교정시스템을 통하여 OCR의 최종적인 인식률을 향상에 대해 연구할 예정이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.36-36
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• 2019

강원도 설악산 국립공원에는 국내 최장의 토왕성 폭포가 있다. 유역면적이 $0.54km^2$에 불과하여 평소에는 폭포의 물줄기를 볼 수 없지만, 비 온 뒤에는 며칠간 하얀 물줄기의 장관을 연출한다. 본 연구에서는 물리적 기반의 수문모형인 CAT3.0을 이용하여 강우시 토왕성 폭포의 유출량을 분석하고 강우량에 따른 유출지속기간을 산정하여 강우의 누적량 및 지속기간에 따른 폭포의 물줄기를 볼 수 있는 기간을 추정하고자 하였다. CAT 3.0은 다양한 침투방정식중에 Rainfall Excess, Horton Eq., Green-Ampt. Eq.을 이용하여 강우시 토양특성(토양깊이, 투수계수)과 잠재증발산량과 토양수분량에 의한 실제증발산량을 산정하고 유출량을 계산하는 수문모형이다. 토왕성 폭포의 유출 특성을 분석하기 위하여 속초지점의 19년간(2010~2018) 관측자료를 이용하였으며, 토양의 깊이는 10 cm, 30 cm를 가정하여 비교하였다. 유출해석을 위하여 일단위 자료를 사용하였으며, 강우지속일수 및 누가강우량에 따른 유출을 산정하고 폭포의 물줄기가 확연히 보일 수 있는 한계유출량을 추정하였다. 폭포로부터의 유출량을 측정하는 관측지점이 없으므로, 폭포의 물줄기를 볼 수 있는 기간은 방송사 뉴스, 신문기사, SNS 등의 다양한 정보원으로부터 유추해석하였다. 이러한 분석결과로부터 강우에 의한 토왕성 폭포의 물줄기를 볼 수 있는 기간을 제시하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권5호
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• pp.31-39
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• 2021

본 연구는 국내외 자율주행자동차 연구개발과정에서 나타나고 있는 다양한 이슈를 파악하기 위해 자율주행자동차 연구개발 관련 영문 뉴스 기사 1,870개를 수집하고 데이터 전처리 과정을 거쳐 토픽 모델링을 수행하였다. 토픽모델링 결과 20개의 토픽을 추출하였으며, 토픽에 대한 명명작업을 수행하고 의미를 해석하였다. 도출된 토픽을 투입, 활동, 산출, 성과의 연구개발과정에 대응시켜 자율주행자동차 연구개발사업 논리모형을 제시하였다. 본 연구의 분석결과는 국내외 자율주행자동차 연구개발사업의 추진 상황을 정확하게 판단하고 빠르게 변화하고 있는 기술개발에 대비할 수 있는 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.