• 제목/요약/키워드: 뉴스미디어

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신규 임용공무원의 인식을 통한 소셜 미디어 교육과정 개발 (Development of Social Media Curriculum through Recognition of New Civil Servants)

  • 송승훈;김의정
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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    • pp.178-181
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    • 2019
  • 본 연구는 공무원의 업무처리의 대부분이 정보화기술로 대체하면서 대국민서비스를 지원할 신규임용 공무원의 미래핵심역량인 디지털 리터러시에 대한 수준을 알아보고자 한다. 이를 위하여 신규 임용자, 예정자, 실무수습 등 180명을 연구대상으로 디지털 리터러시 5개 항목으로 나눠 기술 리터러시, 코드 리터러시, 미디어 리터러시, 뉴스 리터러시, 소셜 미디어 리터러시 등에 대한 인식과 수준을 분석하였다. 이를 바탕으로 개선된 소셜 미디어 교육과정을 개발하였다. 본 연구로 공무원 교육훈련 프로그램이 학습자 중심의 교육과정으로 방향이 전환 될 수 있도록 제언한다.

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웹 미디어 기반 실시간 국방 이슈 탐지 및 그룹핑 (Realtime National Defense Issue Detection and Grouping based on Web Media)

  • 오효정
    • 디지털융복합연구
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    • 제13권8호
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    • pp.253-260
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    • 2015
  • 디지털 공간에서 개인과 조직의 활동기록이 축적되면서 활용할 수 있는 정보의 양도 폭발적으로 증가하고 있는 환경에 있어 사용자에게 가장 절실한 요구사항은 '유용한' 정보의 '효율적인' 획득에 있다. 본 논문에서는 실시간 이슈 탐지 기술을 활용하여 국방 정보 서비스로의 접목, 디지털 융복합을 시도한다. 국방 분야와 관련된 웹 상에 공개된 대량의 콘텐츠와 국방 보고서 및 DB를 연계하여 무기체계, 정책 및 훈련, 기관 및 조직 등에 대한 국방 이슈를 실시간으로 탐지하는 특화 기술을 개발하고자 한다. 이를 위해 실시간 국방 이슈 탐지 및 그룹핑 기술에 대한 요구사항을 수렴하고 분석하여 핵심 기능을 도출하고자 한다. 또한 '국방' 분야에 특화된 언어자원을 보강하고 이슈성 지수 자질을 발굴함으로써 도메인 특화 이슈 탐지 방법의 차별화를 꾀한다. 더불어 실제 수집된 웹 뉴스미디어에 기반한 국방 분야 이슈 탐지 결과와 기존 이슈 탐지 결과와 비교함으로써 그 차이를 규명하고자 한다.

NoD서비스용 멀티미디어 데이터의 효율적인 저장 및 검색을 위한 하부저장 관리자의 설계 및 구현 (Design and Implementation of a Low-level Storage Manager for Efficient Storage and Retrieval of Multimedia Data in NOD Services)

  • 진기성;정재욱;장재우
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제7권4호
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    • pp.1033-1043
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    • 2000
  • 최근 NoD(News-on-Demand)에 대한 사용자의 요구가 증가함에 따라, 이러한 요구를 충족시키기 위한 많은 연구가 진행중에 있다. 그러니 뉴스 비디오 데디터는 짧은 생명주기, 앵커를 중시미으로 한 주기적 변화로인해 기존의 비디오 저장방식을 그대로 용하기가 어렵다. 이릉 위해, 본 논문에서는 NoD서비스용 멀티미디어 데이터의 효율적인 저장 및 검색을 위한 하부저장 관리자를 설계 및 구현하다. 하부 저장 관리자는 멀티미디어 객체 지체의 비디오 스트림 데이터와 색인 정보를 효율적으로 저장하고 관리하며, 텍스트 기반 검색을 위해 역화일 기법과 고차훤 특징 벡터의 색인을 위해 X-트리 구조를 제공한다. 아울러 하부 저장 관리자는 계층적인 뉴스 비디오 객체로부터 추출된 부가적인 정보들은 효율적으로 저장할 수 있는 저장 API(Application Program Interpace)와 커서를 통한 사용자의 편리한 검색을 지원하는 검색API를 제공한다. 마지막으로 하부 저장 관리자는 SHORE(Scalable Heterogeneous Object REpository) 저장 시스템을 이용하여 UNLX 운영체제 하엣 표준 C++언어를 사용하여 구현하였다. 구현하였다.

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미디어 이슈를 통해 본 포스트 코로나 시대의 도서관 서비스 연구 (A Study on Library Service in the Post-COVID Era through Issues on Media)

  • 박태연;오효정
    • 한국도서관정보학회지
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    • 제51권3호
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    • pp.251-279
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    • 2020
  • 본 연구는 최근 코로나바이러스감염증-19(코로나19)가 도서관 내외부 환경에 미친 파장에 주목하고, 감염병의 사회적 확산에 따른 도서관계의 대응 활동 양상을 살펴보았다. 또한 도서관을 둘러싼 환경 변화를 가늠하기 위하여 텍스트 마이닝 기술을 활용해 뉴스의 보도 양상과 주요 이슈 변화를 분석함으로써 코로나19에 대한 국내 도서관계의 대응을 파악하였으며, 소셜미디어를 통해 도서관에 대한 이용자들의 인식과 요구가 어떻게 변화하였는지 알아보았다. 수집된 뉴스보도 1,852건과 도서관 관련 트윗 227,983건을 대상으로 주요 이슈를 도출한 결과, 비대면 상황의 장기화, 전자책 대출의 증가, 온라인 서비스 및 사서에 대한 기대감 향상, 도서관 공간 요구의 재조명이라는 시사점을 도출하였다. 마지막으로 언택트(비대면) 상황에서 제공된 도서관 서비스들의 대표 사례를 선정하여 장서, 서비스, 공간으로 구분·정리함으로서 향후 포스트 코로나 시대에 대응하는 도서관 서비스의 방향성을 가늠하고자 하였다.

정부의 재난정보특성이 정보 및 정부신뢰와 정보수용에 미치는 영향에 관한 연구 (A Study on the Effect of Government Disaster Information on the Information Trust, Government Trust and Information Acceptance)

  • 허종렬;정종수
    • 한국재난정보학회 논문집
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    • 제20권3호
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    • pp.500-518
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    • 2024
  • 연구목적: 정부의 재난정보특성과 이용자들의 신뢰 구축, 정보수용으로 연계되는 프로세스 특성을 분석하고, 다양한 미디어 리터러시에 대한 이용자 특성이 신뢰와 정보수용에 있어 어떠한 조절효과가 있는지를 분석하는 데 목적이 있다. 연구방법:본 연구에서는 분석 도구로 Smart PLS 3.0을 이용하여 구성 변인 간 구조적인 영향관계를 분석하였다. 또한 다양한 분석표본의 특성을 반영하기 위해 연령별 응답인원을 최소 150 표본으로 구성하였다. 연구결과:재난상황에서 정부의 재난정보를 수용하는 이용자들의 정보신뢰와 정부신뢰를 측정하고 이들 신뢰유형이 정보수용에 미치는 영향관계가 있음을 확인하였으며, 거짓뉴스나 소셜네트워크의 재난뉴스에 대한 정보수용에 있어 이용자들의 미디어 리터러시 역량인 비판적 이해능력이 신뢰와 정보수용 간에 조절효과가 존재하는지를 확인하였다. 결론: 정부는 향후 수요자 중심의 재난정보 제공을 위한 기초 정보로 활용할 수 있다는 점에서 연구결과에 대한 실무적 가치가 있다고 판단된다.

소셜 뉴스를 위한 시간 종속적인 메타데이터 기반의 컨텍스트 공유 프레임워크 (Context Sharing Framework Based on Time Dependent Metadata for Social News Service)

  • 가명현;오경진;홍명덕;조근식
    • 지능정보연구
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    • 제19권4호
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    • pp.39-53
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    • 2013
  • 인터넷의 발달과 SNS의 등장으로 정보흐름의 방식이 크게 바뀌었다. 이러한 변화에 따라 소셜 미디어가 급부상하고 있으며 소셜 미디어와 비디오 콘텐츠가 융합된 소셜 TV, 소셜 뉴스의 중요성이 강조되고 있다. 이러한 환경 속에서 사용자들은 단순히 콘텐츠를 탐색만 하는 것이 아니라 같은 콘텐츠를 이용하고 있는 친구들이나 지인들과 콘텐츠에 대한 정보나 경험들을 공유하고 더 나아가 새로운 콘텐츠를 만들어내기도 한다. 하지만 기존의 소셜 뉴스에서는 이러한 사용자들의 특성을 반영해 주지 못하고 있다. 특히 이용자들의 참여성만을 고려하고 있어서 서비스간의 차별화가 어렵고 뉴스 콘텐츠에 대한 정보나 경험 공유 시 컨텍스트 공유가 어렵다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 뉴스를 내용별로 분할하고 분할된 뉴스에서 추출된 시간 종속적인 메타데이터를 제공하는 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크에서는 스토리 분할 방법을 이용하여 뉴스 대본을 내용별로 분할한다. 또한 뉴스 전체내용을 대표하는 태그, 분할된 뉴스를 나타내는 서브 태그, 분할된 뉴스가 비디오에서 시작하는 위치 즉, 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다. 소셜 뉴스 이용자들에게 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다면 이용자들은 전체의 뉴스 내용 중에 자신이 원하는 부분만을 탐색 할 수 있으며 이 부분에 대한 견해를 남길 수 있다. 그리고 뉴스의 전달이나 의견 공유 시 메타데이터를 함께 전달함으로써 전달하고자 하는 내용에 바로 접근이 가능하며 프레임워크의 성능은 추출된 서브 태그가 뉴스의 실제 내용을 얼마나 잘 나타내 주느냐에 따라 결정된다. 그리고 서브 태그는 스토리 분할의 정확성과 서브 태그를 추출하는 방법에 따라 다르게 추출된다. 이 점을 고려하여 의미적 유사도 기반의 스토리 분할 방법을 프레임워크에 적용하였고 벤치마크 알고리즘과 성능 비교 실험을 수행하였으며 분할된 뉴스에서 추출된 서브 태그들과 실제 뉴스의 내용을 비교하여 서브 태그들의 정확도를 분석하였다. 결과적으로 의미적 유사도를 고려한 스토리 분할 방법이 더 우수한 성능을 보였으며 추출된 서브 태그들도 컨텍스트와 관련된 단어들이 추출 되었다.

'영끌' 보도에 대한 언어망 분석: 뉴스 정보원 다양성을 중심으로 (Semantic Network Analysis of 'Young-Kl(panic buying)': Focusing on News Source Diversity)

  • 이정훈
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제21권12호
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    • pp.23-33
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    • 2021
  • 이번 연구는 일간지, 경제지, 지상파 TV 등 총 11개의 언론 매체들이 보도한 '영끌' 관련 뉴스 기사를 분석하여 각 보도 프레임과 인용문 프레임을 파악하였다. 의미망 분석을 활용하여 매체별 인용문의 프레임, 정보원의 종류별 인용문 프레임 등을 비교, 분석하였고 인용된 정보원의 종류와 빈도, 그리고 각 프레임의 집중도 지수도 측정하였다. 분석 결과, 보도 프레임은 10개의 주제로 구성되었고 인용문의 프레임은 14개의 주제로 구성된 것으로 나타났다. 매체별 인용문과 정보원 종류별 인용문 프레임들 사이 차이는 관찰되었지만 인용 빈도가 높은 정부, 정치권, 비즈니스 정보원 프레임의 집중도가 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 따라서 정보원의 수적 다양성만으로는 보도 프레임의 다양성을 확립하는 것이 제한적일 수 있다는 실증적 근거를 제시하였다.

수난 발생 및 규모 예측을 위한 웹 크롤러 및 네트워크 분석기술 개발 (Development of Web Crawler and Network Analysis Technology for Occurrence and Prediction of Flooding)

  • 서동민;김호용;이정하;황석환
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2019년도 춘계종합학술대회
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    • pp.5-6
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    • 2019
  • 빅데이터 분석을 위해 활용되는 데이터로는 뉴스, 블로그, SNS, 논문, 특허 그리고 센서로부터 수집된 데이터 등 매우 다양한 유형의 데이터가 있다. 특히, 신뢰성 있는 데이터를 실시간 제공하는 웹 데이터의 활용이 점차 확산되고 있다. 그리고 빅데이터의 활용이 다양한 분야로 점차 확산되고 웹 데이터가 매년 기하급수적으로 증가하면서, 최근 웹 데이터는 재난대응 미디어로써 매우 중요한 역할을 하고 있다. 또한, 빅데이터 분석에 활용되는 원천 데이터는 네트워크 형태이며, 최근 소셜 네트워크 분석을 통한 효과적인 상품 광고, 핵심 유전자 발굴, 신약 재창출 등 다양한 영역에서 네트워크 분석 기술이 사회와 인류에게 가치 있는 정보를 제공할 수 있는 가능성을 제시하면서 네트워크 분석 기술의 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 웹에서 제공하는 뉴스와 SNS 데이터를 이용해 수난 발생 및 규모 예측을 지원하는 웹 크롤러 및 네트워크 분석기술을 제안한다.

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KcBERT: 한국어 댓글로 학습한 BERT (KcBERT: Korean comments BERT)

  • 이준범
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.437-440
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    • 2020
  • 최근 자연어 처리에서는 사전 학습과 전이 학습을 통하여 다양한 과제에 높은 성능 향상을 성취하고 있다. 사전 학습의 대표적 모델로 구글의 BERT가 있으며, 구글에서 제공한 다국어 모델을 포함해 한국의 여러 연구기관과 기업에서 한국어 데이터셋으로 학습한 BERT 모델을 제공하고 있다. 하지만 이런 BERT 모델들은 사전 학습에 사용한 말뭉치의 특성에 따라 이후 전이 학습에서의 성능 차이가 발생한다. 본 연구에서는 소셜미디어에서 나타나는 구어체와 신조어, 특수문자, 이모지 등 일반 사용자들의 문장에 보다 유연하게 대응할 수 있는 한국어 뉴스 댓글 데이터를 통해 학습한 KcBERT를 소개한다. 본 모델은 최소한의 데이터 정제 이후 BERT WordPiece 토크나이저를 학습하고, BERT Base 모델과 BERT Large 모델을 모두 학습하였다. 또한, 학습된 모델을 HuggingFace Model Hub에 공개하였다. KcBERT를 기반으로 전이 학습을 통해 한국어 데이터셋에 적용한 성능을 비교한 결과, 한국어 영화 리뷰 코퍼스(NSMC)에서 최고 성능의 스코어를 얻을 수 있었으며, 여타 데이터셋에서는 기존 한국어 BERT 모델과 비슷한 수준의 성능을 보였다.

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뉴스의 속성과 2차 의제설정 효과 연구: 위도 핵폐기장 보도를 중심으로 (News Attributes and the Second-level Agenda Setting Study: Coverage of the nuclear waste storage facility in Wido)

  • 반현;최원석;신성혜
    • 한국언론정보학보
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    • 제25권
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    • pp.65-102
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    • 2004
  • 본 연구는 위도 핵폐기물 처리장 건설이라는 사회 갈등사안에 대한 언론의 뉴스 구성방식과 뉴스보도에 나타난 속성을 내용분석을 통해 도출하고, 이러한 언론의 의미구성방식이 수용자에게 미치는 영향을 2차 의제설정 효과를 통해 분석하였다. 먼저, 조선일보와 한겨레, 오마이뉴스의 위도 핵폐기장 관련 기사를 내용분석한 결과 세 신문 모두 쟁점중심보다는 갈등중심 보도에 치중하고 있는 것으로 나타났으며, 위도 핵폐기장을 둘러싼 9가지 쟁점사항 중 주민의견수렴 절차와 주민보상 문제에 편중된 형태로 뉴스의 속성을 구성하고 있었다. 또한 2차 의제설정 효과의 기정대로, 미디어의 관점에 따라 대상의 여러 속성들 가운데 특정 속성을 강조함으로써 속성의 현저성이 나타난다는 사실이 관찰되었다. 이러한 내용분석 결과를 근거로 실험을 실시한 결과에서는 뉴스기사에서 강조된 속성이 인지적 측면과 감성적 측면에서 수용자들의 인식에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 이러한 속성의 전이가 수용자의 의견 형성에 미치는 영향과 부차적 효과는 통계적으로 유의미한 결과가 나타나지 않았다. 이는 위도 핵폐기장 문제가 언론을 통해 많이 노출된 상태에서 이미 수용자의 의견이 상당부분 형성되어 있었기 때문인 것으로 추측된다. 본 연구의 결과는 뉴스의 속성이 수용자에게 전이되어 인지되고, 이를 통해 수용자의 의견 형성에 영향은 미친다는 2차 의제설정 효과를 부분적으로 지지하는 것이다.

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