• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.578-592
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• 2019

이번 연구는 사람들의 비판적 뉴스 이용 전략에 대한 뉴스 피로감, 정치적 세련도, 뉴스에 대한 지식 체계, 뉴스관 등의 독립변인들의 주효과와 상호작용 효과를 분석하였다. 20대 대학생을 대상으로 설문조사를 실시했고 성찰적 뉴스 이용과 정파적 뉴스 이용에 대한 독립변인들의 영향을 분석하기 위해 위계적 다중 회귀분석과 이원 분산분석이 활용되었다. 예상과 달리 비판적 뉴스 이용에 대한 뉴스 피로감의 양적 연관 관계가 관찰되었고 뉴스 피로감과 다른 독립변인들의 상호작용이 이용자들의 뉴스 처리 전략에 유의미한 영향을 미치고 있다는 점을 부분적으로 검증하였다. 이번 연구는 가짜 뉴스를 대처할 수 있는 비판적 뉴스 이용 전략과 이에 영향을 미치는 요인들에 대해 탐색적 분석을 시도하면서 뉴스 리터러시 교육의 새로운 방향을 제시하였다.

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 2015년도 추계학술대회 논문집
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• pp.927-945
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• 2015

본 연구는 과학 커뮤니케이션 분야에서 널리 쓰이고 있는 뉴스 내용분석 방법론이 하이프 사이클 모델에 부합하는 지를 탐색적으로 살펴보고자 한다. 즉 과학기술 뉴스 내용분석이 하이프 사이클 모델에서 설명하는 사회적 가시성의 실체적 파악을 위한 기술기획의 유용한 보완적 방법론으로 쓰일 수 있음을 밝히는데 본 연구의 의의가 있다. 이를 위해 대표적인 유망기술로 클라우드 컴퓨팅을 대상으로 뉴스 내용분석을 수행하였다. 분석의 초점은 클라우드 컴퓨팅 기술 관련 뉴스의 빈도, 보도태도(긍정, 중립, 부정), 5가지 뉴스 프레임 관점에서 분석이 이루어졌고, 뉴스 보도경향이 하이프 사이클 흐름을 따라가는 지를 살펴보았다. 종합지 경제지와 IT전문지를 대상으로 한 뉴스 내용분석 결과는 뉴스 빈도, 보도 태도, 뉴스 프레임 모두 하이프 사이클의 흐름을 따르고 있었으며, 특히 2014년 이후의 흐름은 하이프 사이클 상에서 기대붕괴 지점을 지나 현실인식의 지점으로 진화되는 시점임을 추론할 수 있었다. 본 연구결과는 최근 확산되고 있는 텍스트 마이닝, 감성어 자동식별 분석 기술 등과 접목하여 사회적 맥락 파악을 위한 기술기획 분석의 보완적 방법론으로 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.730-733
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• 2015

대용량의 인터넷 뉴스 데이터로부터 유용한 정보를 찾기 위해 연관 키워드, 핫 키워드 분석과 같은 다양한 분석 기술들이 연구되고 있다. 기존의 토픽 모델 기반의 기법은 키워드들간의 연관성을 제대로 표현하지 못하여 마이닝한 연관 키워드와 핫 키워드의 정확도가 낮은 문제점이 있다. 최근, 뉴스 데이터를 뉴스 내의 단어를 버텍스로, 같은 문장내의 단어들을 에지로 연결하는 그래프 기반의 모델링기법이 연구되었다. 이러한 뉴스 그래프 DB에서 그래프 마이닝 기술을 적용하면 연관 키워드, 핫 키워드를 마이닝 할 수 있다. 본 논문은 그래프 마이닝 기술 기반의 효과적인 뉴스 데이터 분석 기술을 제안한다. 실제 뉴스 데이터를 통해 마이닝한 유용한 뉴스 그래프 패턴들을 보이고 뉴스 데이터 분석에 효과적으로 활용될 수 있음을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.64-67
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• 2021

가짜뉴스는 뉴스 기사 형식을 갖는 날조된 정보를 의미하며, 최근 모바일 인터넷 장치의 보급과 소셜 네트워크 서비스의 대중화로 온라인 확산이 가속화되고 있다. 기존 연구는 가짜뉴스의 탐지를 위해 뉴스의 주제목, 부제목, 리드, 본문 등 뉴스 기사를 이루는 구성요소를 비롯하여 언론사, 기자, 날짜, 확산 경로 등의 메타 데이터를 대상으로 분석하였다. 그러나 뉴스의 제목과 본문 및 메타 데이터 등은 내용 수정이 쉬워, 다량의 데이터를 학습한 모델이라 하더라도 높은 정확도를 장기간 유지하기 어려울 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문은 합성곱 신경망을 이용해 문맥 정보를 분석하고 장단기 메모리 기반의 감성분석을 추가로 수행한다. 문맥 정보와 가짜뉴스 유포자가 쉽게 수정할 수 없는 감성 변화 패턴을 활용하여 성능이 개선된 가짜뉴스 탐지 모델을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.207-218
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• 2017

본 연구는 인터넷을 기반으로 한 커뮤니케이션 기술의 발달과 정부의 탈규제 방송정책으로 소수의 거대 미디어 기업이 뉴스소비 시장을 장악하고 있는 상황에서 국내 뉴스의 소비 실태를 분석하여 미디어 소유 집중이 여론독점에 미치는 영향을 이해하는데 연구의 목적이 있다. 따라서 본 논문은 뉴미디어와 모바일 커뮤니케이션 기술의 발달로 생성된 새로운 뉴스 소비 시장에서 뉴스 소비자들의 뉴스 소비실태를 분석하고, 이러한 새로운 뉴스 소비 환경이 수용자들의 뉴스 소비 형태에 미치는 영향에 대해 조사하였다. 연구 분석을 위해 총 229명을 대상으로 설문조사를 실시한 결과, 네이버 뉴스 서비스에 대한 소비가 많은 것으로 나타났으며, 연령이 낮을수록 네이버 뉴스 서비스를 이용하는 경향이 더 심한 것으로 나타났다. 뉴스 소비자들은 뉴스 매체 선택에 있어서 뉴스 품질에 대한 기준이나 판단, 또는 언론의 역할에 대한 기준 없이 편리성에 의해 뉴스를 소비하고 있는 것으로 조사 되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.306-312
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• 2022

전례 없는 코로나19 팬데믹 상황에서 대중의 정보에의 요구는 과도한 코로나19 뉴스 소비를 조장하였다. 뉴스는 대중의 심리적 안녕에도 영향을 미치기에 뉴스 보도 양태에 대한 각별한 주의가 요구된다. 이에 본 연구는 한국과 미국의 주요 뉴스 미디어의 코로나19 관련 뉴스의 음성 감정 양상을 합성곱 신경망에 기반하여 분석하였다. 분석 결과, 대부분의 뉴스 미디어에서 중립이 탐지되었으나 슬픔과 분노도 탐지되었다. 이러한 양상은한국의 뉴스 미디어에서 두드러진 반면 미국 뉴스 미디어에서는 나타나지 않았다. 본 연구는 코로나19 뉴스의 첫 음성 감정 분석 연구로, 뉴스의 감정 분석에 있어 새로운 방향을 제시할 뿐 아니라 팬데믹에 대한 이해 증진에 있어 광범위한 함의를 지닌다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.249-258
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• 2019

미디어 기술의 진화는 지상파방송뉴스프로그램도 다양한 매체 및 플랫폼의 뉴스콘텐츠와 경쟁해야 할 상황에 노출시키고 있다. 변화하는 미디어 환경은 지상파뉴스 프로그램의 질적 향상과 시청률 제고를 위한 새로운 전략적 돌파구 마련을 요구하고 있다. 이 연구에서는 지상파방송뉴스가 사회의 공론장으로 기능하기 위해 요구되는 두 가지 요건, 즉 뉴스의 품질과 시청자의 선택의 상관관계를 살펴보았다. 지상파 종합뉴스의 기사에 대한 내용분석을 통해 질적 수준을 측정하고 개별 기사 단위의 시청률 데이터를 수집하여 양 자의 상관관계 분석을 실시하였다. 분석결과를 토대로 뉴스 프로그램의 공정성과 심층성의 하위 요인과 시청률의 관계성도 검토하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.636-639
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• 2016

빅데이터의 일종인 뉴스기사 중에 아이돌 그룹관련 뉴스기사는 아이돌 그룹의 대중적 인기에 힘입어 전체 연예계 기사 중에 점점 큰 비중을 차지하고 있다. 아이돌 그룹의 소속사는 여러 홍보 방법 중 뉴스기사의 노출을 통해 비교적 저렴한 비용으로 홍보하여 음원차트 순위 향상을 위해 노력하고 있다. 본 논문에서는 뉴스기사와 음원차트 간의 상관관계를 분석하여 뉴스기사의 노출이 효율적 홍보 수단 인지를 알아보기 위해 먼저 감성분석을 통해 긍정기사와 부정기사가 음원차트 순위에 미치는 영향을 분석하고, 뉴스기사의 수가 많을수록 음원차트 순위가 상승하는지에 대해 알아보고자 한다. 이를 위해 본 논문에서는 R 언어를 이용하여 데이터 수집을 위한 웹 크롤러 설계, 회귀분석을 이용한 감성사전 구축 및 감성분석, 마지막으로 피어스만 상관계수를 이용한 상관관계 분석을 수행한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.161-162
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• 2024

언젠가 한 번쯤 "뉴스에서 발생하는 소식들은 주가변동에 어떤 영향을 줄까?" 하고 궁금해 본 적이 있을 것이다. 본 논문에서는 이러한 궁금증을 해소하기 위해 뉴스기사에 따른 주식시장의 변동을 연구분석한 내용을 소개한다. 이를 위해 뉴스기사를 크롤링하고 자연어 처리 기술을 통해 긍정적 기사와 부정적 기사를 분류하고 해당 날짜의 주가변동 그래프를 분석하여 뉴스에서의 긍정적 요소와 부정적 요소가 주식시장에 얼마나 영향을 주는지 머신러닝 알고리즘을 통해 알아보았다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제37권3호
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• pp.127-136
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• 2010

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.