• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.149-163
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• 2021

4차 산업혁명이란 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 로봇기술, 드론, 자율주행과 가상현실(VR) 등 정보통신 기술이 주도하는 차세대 산업혁명을 말하는 것으로, 광고 산업 발전에도 큰 영향을 미쳤다. 그러나 지금 전세계는 코로나 확산 방지를 위하여, 비접촉, 비대면 생활환경으로 급속도로 빠르게 변화하고 있다. 이에 따라 4차 산업혁명과 광고의 역할도 변화하고 있다. 따라서 본 연구에서는 코로나 19 이전과 이후의 4차산업 혁명과 광고의 변화를 살펴보기 위해 빅카인즈를 활용해서 텍스트 분석을 하였다. 코로나 19 이전인 2019년과 코로나 19 이후인 2020년을 비교하였다. LDA토픽 모형 분석과 딥러닝 기법인 Word2vec을 통해 주요 토픽과 문서분류를 하였다. 연구결과 코로나19 이전에는 정책, 콘텐츠, AI 등이 나타났으나, 코로나 이후에는 데이터를 활용한 금융, 광고, 배달 등으로 점차 영역이 확장되며, 더불어 인재양성 교육이 중요한 이슈로 나타난 것을 알 수 있었다. 또한, 코로나 19 이전에는 4차 산업혁명 기술과 관련된 광고를 활용하는 것이 주류를 이루었다면, 코로나 19 이후에는 참여, 협력, 일상 필요 등 좀 더 적극적으로 첨단기술 자체에 대한 교육과 인재양성 등에 대한 키워드가 두드러지게 나타나고 있다. 따라서 이러한 연구결과는 코로나 19 이후에 4차 산업혁명에서 광고의 나아갈 방향을 제시하면서, 이에 필요한 이론적, 실무적으로 적용할 수 있는 다각적인 전략을 제시하는 데 의의가 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.30-37
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• 2018

인터넷 시대를 살아가는 현대인의 식품 소비는 다양한 대충 매체 및 소셜 미디어를 통해 신속하고 방대한 정보 전달에 영향을 받는 것으로 알려져 있다. 2018년 4월 국내 언론 보도에 따르면, 양파 재배 면적이 증가하고 양파 생산량이 증가할 것으로 예상되며, 이후에 양파 가격은 폭락할 것으로 예상되었다. 이러한 상황을 고려하여 SNS, 인터넷 정보 검색, 방송 프로그램에서 언급된 양파 관련 정보를 분석하여, 실제 가격폭락이 발생하기 전에, 양파 소비를 촉진할 수 있는 요인을 파악할 필요가 있다. 2018년 양파 생산량 증가에 따른 양파 가격 폭락이 예상되는 상황에, 가장 최근 양파 생산량 증가에 따라 가격 폭락을 경험하였던 2014년의 방송 프로그램 및 SNS가 양파 소비와 연계되었는지 파악하고자, 양파 소비 촉진과 관련된 정형 및 비정형 빅데이터를 수집하여, 양파 소비 촉진과 관련된 변수를 찾아 양파 가격 하락이 예상되는 2018년에 소비 촉진에 활용하고자 본 연구를 수행하였다. 연구 결과, 방송 뉴스의 양파 언급 기사 수(3~6주), 양파와 건강을 언급하는 방송 프로그램 수(11주), 양파의 효능을 언급하는 블로그의 댓글 빈도(5주)가 양파 구매금액 증가에 시차를 두고 양의 상관관계를 갖는 것을 확인한 본 연구 결과를 근거로, 양파 생산량 증가에 따른 양파 가격 폭락 시, 양파 소비 촉진을 위한 홍보에, 뉴스, 먹방, 쿡방 등의 방송 프로그램 및 블로그 등의 매체를 활용하는 소비촉진에 기여할 것으로 여겨진다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.233-239
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• 2021

최근 코로나19(COVID-19)라는 신종 바이러스로 인해 사람들은 외출을 자제하고 집안에 있는 시간이 길어졌다. 그로 인해 활동량이 급감하고 체중이 증가하여 건강에 대한 관심이 더욱 높아졌고, 이를 해결하기 위한 방법으로 홈트레이닝이 대안이 될 수 있다. 이에 홈트레이닝의 트렌드를 알아보기 위해 뉴스분석시스템인 빅카인즈(BIG KINDS)에서 제공하는 뉴스를 활용하여 2019년 12월 1일부터 2020년 11월 30일까지의 기사를 수집하였다. 빈도분석, 가중도에 따른 관계도 분석, 연관어 분석을 실시하였고, 빅카인즈에서 개발한 알고리즘을 활용한 프로그램으로 분석을 실시하였다. 결론적으로 첫째, 홈트레이닝은 인공지능의 기술과 등장이 홈트레이닝을 주도하는 것으로 나타났다. 둘째, 홈트레이닝은 이동통신사의 관련한 컨텐츠와 영상서비스 위주로 이루어지고 있음을 추측할 수 있다. 셋째, 운동 종목으로는 필라테스의 선호도가 높고, 이와 관련된 운동용품의 수요가 증가함에 따라 상표출원도 영향이 있음을 알 수 있었다. 다음연구에서는 연구방법론을 보완하고 다양한 분석을 통해 향후 시행될 여러 빅데이터 연구의 기초자료로 활용될 것을 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.26-37
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• 2021

본 연구는 '미디어 리터러시' 뉴스 빅데이터 분석을 통해, 사회적으로 논의되고 있는 '미디어 리터러시' 의제가 무엇인지 파악하고, 앞으로의 정책 방향을 제시하기 위해 실시되었다. 이를 위해 2019년 1월 1일부터 2020년 9월 30일까지 1,336건의 기사를 수집하여, 4개 시기별로 토픽 모델링 분석을 수행했다. 분석결과 시기별로 5개의 토픽이 도출되었으며, 이에 따른 시사점은 다음과 같다. 첫째, 미디어 리터러시 교육은 국가 차원에서 생애 주기에 맞춰 체계적으로 접근해야 하며, 이를 통해 경제적·문화적 부가 가치를 창출해야 한다. 둘째, 미디어 리터러시 생태계의 지속가능성을 확보하기 위해서는 교육 격차 및 학습결손이 발생하지 않도록 지역사회와 학교 차원에서 체계적인 지원 및 교육 지도 활동이 이루어져야 한다. 셋째, 미디어 리터러시 교육이 지속되면서 발생할 수 있는 부작용을 최소화하고, 건전한 미디어 활용 문화가 조성될 수 있도록 다방면으로 노력해야 한다. 마지막으로 미디어 리터러시 관련 연구를 과학적으로 추진하고, 현장에서 습득되는 경험 및 가치 등을 적극적으로 공유하며, 연구결과를 장기적으로 축적함으로써, 건강한 지식공유 문화를 만들어야 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.376-387
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• 2021

본 연구의 목적은 빅데이터 분석방법을 이용하여 유리천장 현상 관련 연구 동향을 분석하고 사회적 시사점을 제언하고자 하는 것이다. 유리천장의 연구 동향을 분석하기 위해 유리천장을 깬 역사적 사건인 '박근혜대통령 취임'을 중요 이슈로 설정하고 1기를 박대통령 재임 전, 2기는 재임 중, 3기는 재임 후로 구분하여 키워드를 수집하였다. 빈도분석 결과, 1기에는 주요 키워드로 선정된 '공무원'을 중심으로 연구가 이루어졌으며, 2기에는 '여성의 일가정 양립'이 주요 키워드군으로 선정되었다. 3기에는 여성 직업군의 키워드가 다양화되고 있었다. 일가정 양립 지원제도 이외에도 유리천장 요인 해소를 위한 제도개선에 관한 연구 및 연구대상 직종의 확대와 실생활에서의 이슈에 대한 해결책 제시를 위한 연구가 필요함을 사회적 시사점으로 제시하였으며, 추후 SNS나 뉴스기사에 나타난 일반대중의 '유리천장' 인식에 대한 연구가 필요함을 제언하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제56권4호
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• pp.431-453
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• 2022

혐오는 타인에 대한 배타성이 집단적으로 표출된 것으로, 잘못된 대중적 인식을 통하여 양산되고 재생산된다. 이 연구는 우리사회에서 언급되고 있는 '혐오' 양상을 거시적으로 탐색하고자 1990년부터 2020년까지 발행된 뉴스데이터 17,867건을 대상으로 텍스트마이닝 기법을 활용하여 키워드 네트워크와 군집 분석을 수행하였다. 그리고 단어를 추출하기 전에 먼저 기사를 문장으로 분리하는 전처리 과정을 거쳐 '혐오', '편견', '차별'이라는 단어를 포함하고 있는 문장 총 52,520개를 추출하여 분석에 활용함으로써 '혐오'라는 단어와 인접한 단어들로 구성된 키워드 네트워크를 구축하였다. 수집한 뉴스데이터의 단어 동시출현빈도 분석 결과, 우리 사회에서 혐오와 관련되어 가장 빈번하게 등장하는 대상은 여성, 인종, 성소수자 등이며, 관련된 이슈는 이들 집단과 관련된 법과 범죄 등이었다. 키워드 네트워크 군집 분석 결과, 성별(41.4%), 소수자(28.7%), 인종·민족(15.1%), 선택적·이해관계적(8.5%), 정치·이념(5.7%), 환경·생존적(0.3%) 혐오 등 총 6개의 혐오 군집들이 발견되었다. 논의에서는 군집 분석 결과 구체적으로 드러나지 않은 혐오의 표적(대상)을 모두 추출하여 분석하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.419-425
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• 2024

디지털 커뮤니케이션이 차지하는 비중이 높아질수록 무례나 혐오와 같은 반시민적인 댓글과 이에 공감하는 행동 역시 증가하고 있어 이를 해결하기 위한 사회적인 노력이 요구되고 있다. 이러한 노력의 일환으로서, 우리는 반시민적인 댓글을 남기는 행위 뿐 아니라, 이에 대해 공감하는 행위 역시 반시민적인 것으로 규정하여 가상 뉴스 포털에서 아바타의 피드백이 사용자들의 반시민적 댓글 공감 행동에 미치는 영향을 탐구하고자 하였다. 이를 위하여 먼저 사회적 논란이 있는 뉴스를 가상 공간에 게시하였고, 함께 게시된 댓글들 중 참가자들이 반시민적 댓글을 선택할 때 텍스트로만 된 피드백과 아바타가 같이 등장하는 피드백인 두 가지 방식으로 피드백이 이루어졌다. 이후 피드백이 행동 순응에 영향을 미치는 메커니즘을 파악하기 위해 행동 순응, 죄책감, 인상관리욕구를 설문을 통해 평가하였다. 그결과, 텍스트로 된 피드백보다 아바타가 피드백을 제공하였을 때 참가자들의 사회적 반응에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히, 아바타와의 상호작용은 참가자들의 행동 순응과 죄책감, 인상관리욕구를 높였다. 우리는 아바타 기반의 상호작용이 사용자들의 사회적 행동과 태도에 긍정적인 변화를 가져올 수 있음을 확인했다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.309-313
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• 2017

개체명은 인명, 지명, 조직명 등 문서 내에서 중요한 의미를 가지므로 질의응답, 요약, 기계번역 분야에서 유용하게 사용되고 있다. 개체명 인식은 문서에서 개체명에 해당하는 단어를 찾아 개체명 범주를 부착하는 작업을 말한다. 개체명 인식 연구에는 개체명 범주가 부착된 개체명 말뭉치를 사용한다. 개체명의 범주는 연구 분야에 따라 다양하게 정의되므로 연구 분야에 적합한 개체명 말뭉치가 필요하다. 하지만 이런 말뭉치를 구축하는 일은 시간과 인력이 많이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 개체명 사전 기반의 반자동 말뭉치 구축 도구를 제안한다. 제안하는 도구는 크게 전처리, 사용자 태깅, 후처리 단계로 나뉜다. 전처리 단계는 자동으로 개체명을 찾는 단계이다. 약 11만 개의 개체명을 기반으로 하여 트라이(trie) 구조의 개체명 사전을 구축한 후 사전을 이용하여 개체명을 자동으로 찾는다. 사용자 태깅 단계는 사용자가 수동으로 개체명을 태깅하는 단계이다. 전처리 단계에서 찾은 개체명 중 오류가 있는 개체명들은 수정하거나 삭제하고, 찾지 못한 개체명들은 사용자가 추가로 태깅하는 단계이다. 후처리 단계는 태깅한 결과로부터 사전 정보를 갱신하는 단계이다. 제안한 말뭉치 구축 도구를 이용하여 752개의 뉴스 기사에 대해 개체명을 태깅한 결과 7,620개의 개체명이 사전에 추가되었다. 제안한 도구를 사용한 결과 사용하지 않았을 때 비해 약 57.6% 정도 태깅 횟수가 감소했다.

• 한국언론정보학보
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• 제35권
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• pp.181-210
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• 2006

본 연구는 식품 안전을 둘러싼 위험 상황을 보도하는 언론의 보도 프레임을 추출, 언론이 위험 상황을 위기의 사회 현실로 구축해가는 양상을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 1989년 삼양라면 우지파동에서 2005년 김치 기생충 알 검출 사건에 이르는 11개 식품안전 사고를 보도한 언론보도 내용을 대상으로 미디어 프레임을 분석, 각 프레임을 이루는 장치를 통해 언론이 위기를 구축해가는 양상을 추적했다. 분석에 사용된 프레임은 책임소재, 갈등, 인간적측면의 부각, 경제적 결과, 도덕성 등 다섯 가지 프레임이었으며, 연구 결과 이들 프레임에는 위기 확산, 책임 소재, 갈등 부각 등의 현저성이 두드러졌다. 특히 각 프레임을 구성하는 행위자는 가해자와 피해자라는 이분법적 대비 구조를 나타냈다. 기사에 등장하는 행위의 주체인 식품업자, 정부 및 해당관청, 소비자, 전문가 등은 이러한 갈등, 혹은 대비 구조의 프레임 안에서 때론 가해자로, 때로는 피해자로 틀짓기 되며 위험의 상황을 확산, 증폭 시키면서 소비자들의 혼란을 야기하고 위기의 사회현실을 구축하는 것으로 나타났다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권4호
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• pp.217-225
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• 2017

최근 실시간으로 생성되는 대용량의 SNS 데이터로부터 유의미한 정보를 찾아내고 분석하는 것이 중요해지면서 핫 토픽 예측에 대한 관심도 크게 증가하고 있다. 기존 핫 토픽 검출 기법은 시간적 속성을 고려하지 않기 때문에 빠르게 변화하는 사회에서 이슈화되는 핫 토픽을 예측하기에는 부적합하다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 환경에서 변형된 TF-IDF를 통한 핫 토픽 예측 기법을 제안한다. 변형된 TF-IDF을 이용하여 과거의 IDF 값에 대한 현재의 IDF값의 비율로 순간적으로 이슈화되는 후보 키워드 집합을 추출한다. 추출된 후보 키워드에 사용자의 영향력과 전문성을 고려한 가중치를 부여하여 핫 토픽예측 지수를 계산한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 기존의 핫 토픽 검출 기법과의 성능평가를 수행한다. 또한 제안하는 기법이 핫 토픽을 정확히 예측하는지를 보이기 위해 네이버 한글 뉴스 기사를 통한 핫 토픽 예측 기법의 질을 평가한다.