• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.291-294
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• 2003

많은 양의 유즈넷 뉴스 중에서 찾고자 하는 정확한 정보를 빠른 시간 안에 검색하고, 원하는 정보만 필터링 하는 것은 중요하다. 하지만 뉴스 문서는 이메일과 달라서 미리 자신에게 맞는 뉴스그룹을 등록해 주어야만 정보를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 다양한 뉴스그룹들 중에서 사용자와 취향이 가장 유사한 뉴스그룹을 코호넨 신경망을 이용하여 분류하는 서비스를 제공한다. 신경망을 학습시키기 위한 뉴스 문서의 키워드들을 선택하기 위해 예제 문서들로부터 후보 용어들을 추출하고 퍼지 추론을 적용하여 대표 용어들을 선택한다. 뉴스 필터링 시스템의 분류 성능을 평가하기 위하여 유클리드 거리 면에서 비교한 결과, 제안한 방법의 유용성을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.1038-1039
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• 2013

최근 스마트폰의 사용이 보편화되면서 많은 양의 온라인 뉴스가 다양한 경로를 통하여 서비스되고 있다. 한편, 실시간으로 제공되는 뉴스의 양이 방대해지면서, 언론사에서 톱 뉴스로 제공하는 토픽과 달리, 실제 사용자들에게 화제가 되고 있는 토픽을 선별하는 데 어려움이 있다. 많은 사용자들이 실생활에서 작성하고 공유하는 트위터는 실제 사람들 사이에 화제가 되고 있는 토픽을 담고 있는 경우가 많다. 이러한 트렌드를 뉴스와 연계시키면 화제가 되는 트렌드 뉴스를 사용자에게 제공할 수 있다. 본 논문에서는 클라이언트-서버 모델을 기반으로 실시간으로 사용자 트위터를 분석하여 추출된 트렌드를 기반으로 관련 뉴스를 검색하여 제공하는 시스템을 제안한다. 클라이언트를 통해 수집한 트위터 단문에서 서버는 화제가 되고 있는 트렌드를 추출하고, 이를 기반으로 Google 등을 통해 관련 뉴스를 검색하여 클라이언트에게 전달한다. 이 모든 과정을 실시간으로 제공하기 위한 알고리즘을 제안하고 프로토타입 시스템을 통하여 그 성능을 평가한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.469-478
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• 2015

온라인광고시장의 급성장과 더불어 여러 문제점이 지적되고 있는 가운데, 허위 과장광고 및 선정적 광고가 증가하고 있다. 특히 온라인광고의 선정적 소구는 사회적인 합의가 이뤄지지 않은 상태에서 심의의 사각지대에 놓여 있는데, 이러한 이유로 온라인광고에 대한 규제와 심의시스템의 정비가 요구되고 있다. 본 연구는 국내 32개 온라인 뉴스서비스를 대상으로 2,009개 광고에 대한 시각적 선정성 및 언어적 선정성에 대한 내용분석을 실시하였다. 연구결과, 온라인 뉴스서비스의 선정적 광고는 심각한 수준이었다. 이에 연구결과를 바탕으로 온라인광고 심의와 규제의 필요성을 제기하고 바람직한 광고심의의 방향을 모색하고자 하였다. 향후 광고주, 광고회사, 미디어렙, 매체사 등 보다 다양한 온라인광고산업 구성원의 의견을 모아 실효적인 광고심의 모델의 구축이 필요하다.

• 디지털콘텐츠
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• 6호통권49호
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• pp.44-49
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• 1997

다우존스 서비스는 비즈니스와 재무 분야에 관한 각종 정보를 서비스하는 데이터뱅크이다. 미국, 캐나다, 유럽, 아시아 등 53개국의 기업관련 뉴스와 재무, 투자 분석, 통계등 다양한 정보를 제공하는 다우존스 서비스는 중앙일보를 통해 95년 국내에 진출했다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (3)
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• pp.101-103
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• 1998

뉴스기사를 구성하는 NOD데이터는 VOD(Video on Demand) 데이터와는 달리 미디어의 종류 및 크기, 시간적인 접근 지역성, 사용자와 상호 작용성 등의 차이점을 가질 뿐만 아니라 새로운 뉴스기사가 수시로 생성되고 사용자가 인기도가 높은 기사와 최신의 뉴스기사에 더 많이 접근하는 특성을 가진다. 본 논문에서는 현재 서비스중인 전자신문의 로그파일을 분석하여 NOD 뉴스기사의 인기도가 Zipf분포와 다름을 보이고, 뉴스기사의 생명주기Lifr Cycle)에 따른 접근 확률분포 제시한다. NOD 데이터의 접근 편기성으로 인하여 데이터 캐싱을 통한 NOD 서버의 성능 향상을 기대할 수 있으나 뉴스기사의 생명주기가 짧고 접근시간대별로 사용자 접근형태가 변하는 등의 이유로 단순히 인기도만 고려한 캐싱은 빈번한 데이터 재배치 문제로 인해 높은 캐시 관리비용을 야기한다. 따라서 본 논문에서는 뉴스 기사의 접근 편기성에 나타나는 인기도(popularity)와 생명주기를 조합한 척도를 제안하고 이를 이용한 재배치를 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제15권1호
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• pp.165-169
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• 2007

이 논문에서는 인터넷상의 실시간 날씨 정보, 실시간 뉴스, 생활 정보 같은 컨텐츠나 특정 홈페이지 또는 자체에서 제작한 각종 홍보 및 광고용 플래시 및 동영상 컨텐츠를 자동 실연하는 DID(Digital Information Display)서비스를 제작한다. 제안된 DID서비스는 기존의 DID 서비스와 달리 일관된 포스터나 홍보물의 실연에서 벗어나 실생활에 유용한 날씨나 뉴스 정보를 인터넷과 마찬가지로 실시간으로 서비스 해줌으로써 DID서비스의 광고효과를 증대할 것이라 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.1059-1062
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• 2021

투자에 대한 관심 증가에 따라 적은 비용과 시간으로 객관적인 정보 제공의 필요성 증가와 함께 인공지능 기술을 활용한 로보어드바이저 서비스가 확대되었다. 또한, 최근 ETF 를 통한 안정적인 투자에 대한 선호도가 증가함에 따라 ETF 중심의 AI 로보어드바이저 추천 서비스가 필요할 것으로 보인다. 하지만, 기존의 투자 어플리케이션에서는 뉴스 기반의 감성적인 요인이 반영되지 않은 추천 방식으로 주가에 영향을 미치는 다양한 요인들을 고려하지 못하는 문제점이 있다. 이에 본 연구에서는 뉴스의 감성분석을 통한 감성지수를 기반으로 새로운 주가 예측 모델을 제안하고, 사용자의 투자 성향 분석을 통한 맞춤 추천 서비스를 통해 개인화된 ETF 서비스를 제공한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.95-104
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• 2018

이 연구는 모바일 기기 이용 변화와 관련하여 뉴스 소비자 집단의 뉴스에 대한 인식을 분석하고 실제 수용자들이 원하는 뉴스 콘텐츠는 어떤 것인지를 알아보았다. 모바일 시대 수용자들은 뉴스 제작자들이 수용자들과의 커뮤니케이션을 통해 뉴스콘텐츠를 제작하기 원했으며 수용자들의 수준을 지나치게 낮게 생각하는 것에 대해 부정적인 태도를 취했다. 그리고 모바일 환경에 맞는 새로운 뉴스형식과 서비스를 선호하였다. 그러면서도 표피적이거나 선정적인 뉴스보다 해설기사나 탐사보도 같은 언론 본연의 임무를 수행하는 뉴스콘텐츠를 요구하였다. 따라서 각 언론사는 뉴스 생산과 전달에 있어 수용자의 입장을 고려하고 모바일 매체를 더 적극적으로 활용해야 함을 확인할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 1998년도 춘계학술발표논문집
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• pp.76-80
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• 1998

현재 인터넷을 통한 뉴스의 서비스는 크게 전자신문의 형태와 NOD(News on Demand)의 형태가 있다. 전자신문은 사용자가 원하는 정보를 스스로 브라우징을 해야하므로 번거롭지만 NOD는 사용자가 원하는 정보를 자동으로 분배해 준다. 향후 네트워크의 속도가 향상이 되면 멀티미디어 형태의 NOD 뉴스가 일반적인 현상을 차지할 것이다. 본 논문에서는 이러한 추세에 대비하여 부산일보사의 CTS(Computerized Typesetting System)를 기반으로한 인터넷 전자신문의 구조와 향후 일반 사용자에게 서비스될 NODtltmxpa의 구조를 설명한다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.57-71
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• 2013

세계에는 수많은 사람들이 살아가고 있고, 사람들의 일상으로부터 매일, 매 시간 단위로 새로운 뉴스가 발생한다. 발생되는 뉴스는 예정된 일과 예상하지 못한 일들을 포함하고 있다. 발생하는 뉴스의 거대한 양과 이를 전달하는 수많은 미디어들로 인해 사람들은 뉴스 콘텐츠를 이용하는데 많은 시간을 소비하게 된다. 하지만 미디어에 시시각각 나타나는 속보와 실시간 이슈의 대부분이 가십 기사로 이루어져 있어 사용자들이 자신의 성향에 맞는 뉴스를 선별하고, 뉴스로부터 정보를 획득하는 것은 쉽지 않은 일이다. 또한 사용자의 관심사가 시간에 따라 변하기 때문에 뉴스 제공에 있어 사용자의 변하는 관심사를 반영하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 사용자의 최근 관심사를 기반으로 사용자 선호도에 맞는 뉴스를 제공하기 위한 콘텐츠 기반의 추천 기법 및 시스템을 제안한다. 사용자의 최근 선호도를 파악하기 위하여 소셜 네트워크 서비스인 Facebook 사용자의 정보와 최근 게시글을 이용하여 동적으로 사용자 프로파일을 생성하여 이를 뉴스 서비스에 활용하고, 사용자 선호도에 적합한 뉴스를 추출하기 위해서 뉴스 콘텐츠의 분석을 요구한다. 뉴스 콘텐츠 분석을 위해 미디어에서 제공되는 뉴스의 카테고리를 사용하고, 뉴스 방송원고의 분석 및 주요 키워드 추출을 통해 뉴스 프로파일을 생성한다. 사용자 프로파일과 뉴스 프로파일 간의 유사도 측정을 위해서는 두 프로파일 간 형식의 일치화가 요구되므로 사용자 프로파일을 뉴스 프로파일과 동일한 형태로 생성한다. 사용자가 시스템에 접속하면 시스템은 사용자 프로파일에 명시된 선호도를 기반으로 뉴스 프로파일과의 유사도를 측정하고, 사용자 선호도에 가장 적합한 뉴스들을 제공하게 된다. 또한 사용자에게 제공된 뉴스 프로파일과 다른 뉴스 프로파일들 간에 유사도를 측정하여 유사도가 높은 관련된 뉴스들을 제공하게 된다. 제안한 개인화된 뉴스 서비스의 성능을 평가하기 위해 사용자에게 추천된 뉴스에 대한 사용자 평가와 시스템 예측값의 오차를 기반으로 6Sub-Vectors 벤치마크 알고리즘과 성능 평가를 수행하였고, 실험 결과를 통해 제안한 시스템의 우수성을 입증하였다.