• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.463-466
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• 2004

최근 Device 의 대중화로 모바일 폰 사용자는 언제 어디서라도 정보서비스 및 멀티미디어 동영상 서비스를 쉽게 접할 수 있게 되었다. 하지만, 작은 화면과 불편한 User Interface 를 가진 모바일 Device 의 한계와 양적인 컨텐츠의 증가로 인하여 사용자가 원하는 정보를 Access 하기에는 너무 많은 시간과 비용이 소요되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 Accessibility 욕구를 충족하고 시간과 비용을 절감하기 위한 방법으로서 무선 인터넷 환경에서의 추천 시스템을 기반으로 방대한 분량의 뉴스 컨텐츠 가운데 개인화 된 뉴스를 선별, 제공해 주는 지능형 추천 시스템을 설계 구현하고자 한다. 본 논문은 인공 지능 분야 중 에이전트의 추천 역할과 기능면에서 Collaborative Filtering 방법이 갖고 있는 계산 속도 문제에 대한 대안으로서, 유사한 선호도의 사용자를 특성에 따라 분류하기 위해 군집분석을 이용했으며, 각 군집별로 뉴스 카테고리를 Weighting 한 후, 뉴스 컨텐츠를 Scoring, Listing하여 사용자가 읽은 뉴스에 대한 평가를 기록하고 이틀 각 군집별로 반영하는 방법을 수행하였다. 추가로 뉴스 컨텐츠의 사용자 만족도를 평가하기 위하여 뉴스를 처음부터 끝까지 읽은 완독률을 측정기준으로 제시하고 일반적인 무선 인터넷 환경하의 뉴스 메뉴체계와 비교하여 설계된 시스템의 성능에 대한 유효성을 검증하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.23-28
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• 2022

최근 스마트폰 또는 타블렛 PC와 같은 스마트기기가 정보의 창구 역할을 하게 되면서 다수의 사용자가 웹포털을 통해 웹 뉴스를 소비하는 것이 더욱 중요해졌다. 하지만 인터넷 상에 생성되는 뉴스의 양을 사용자들이 따라가기 힘들며 중복되고 반복되는 폭발하는 뉴스 기사에 오히려 혼란을 야기 시킬 수도 있다. 본 논문에서는 뉴스 포털에서 사용자의 질의로부터 검색된 뉴스후보들 중 KoBART 기반의 문서요약 기술을 활용한 뉴스 추천 시스템을 제안한다. 실험을 통해서 새롭게 수집된 뉴스 데이터를 기반으로 학습한 KoBART의 성능이 사전훈련보다 더욱 우수한 결과를 보여주었으며 KoBART로부터 생성된 요약문을 환용하여 사용자에게 효과적으로 뉴스를 추천하였다.

• 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.

• 건강소식
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• 제13권5호통권126호
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• pp.46-49
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• 1989

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.138-147
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• 2018

이 연구는 재난과 같은 위기가 발생했을 때 소셜 미디어가 위기 정보의 확산과정에서 어떤 역할을 하는지 알아보고자 했다. 이를 위해 유튜브를 통해 포항 지진 관련해서 어떤 이슈가 확산되는지 네트워크 분석을 실시했다. 재난 정보의 종류를 공식적인 정보와 비공식적인 정보, 의견으로 구분하고 이슈의 집중도와 확산성을 기준으로 재난 관련 행위자의 역할을 알아봤다. SNS에서 재난 이슈의 이슈 집중도와 확산성이 클 경우 핵심적인 역할을 할 것으로 보았고 비공식적인 정보의 이슈 집중도와 확산성이 클 것으로 보았다. 네트워크 분석 결과, 유튜브는 언론사의 뉴스가 확산되는 공식적인 채널의 역할과 지진 상황을 보여주는 동영상, 지진 관련 루머, 잘못된 정보 등이 공유되면서 확산되는 비공식적 채널의 역할을 하는 것으로 나타났다. 정부 관련 동영상은 집중도는 높지만 확산성이 낮아 '한정적 역할'을 한다고 보았고, 언론사는 이슈의 집중도, 확산성이 높아 '주도적 핵심 역할'을 했다. 개인은 집중도는 낮지만 확산성이 높아 '핵심 역할'을 한다고 보았다. 재난이 발생했을 때 유튜브는 언론사의 뉴스가 재확산 되는 공식 채널과 비공식 채널의 역할을 모두 하는 것으로 나타난 점을 고려할 때 정부는 SNS를 통해서 정부의 메시지가 적극적으로 확산되도록 노력할 필요가 있다.

• 한국전자거래학회지
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• 제9권3호
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• pp.17-37
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• 2004

인터넷의 등장은 신문과 방송 매체에 국한되었던 언론의 역할을 새로운 매체로 확장하는 환경의 변화를 가져왔고, 인터넷 매체는 새로운 미디어로 각광을 받게 되었다. 이에, 각 언론사들고 인터넷 포탈 등은 인터넷 매체의 영향력 확보를 위해 적극적인 전략을 가지고, 자본과 인력을 투입하고 있다. 본 연구는 인터넷 뉴스 사이트에 대한 이용자의 만족도 조사를 통하여 인터넷 뉴스 만족도에 영향을 미치는 요인과 인터넷 뉴스 종류별 만족도 차이를 분석한 것이다. 그 결과 인터넷 뉴스 사이트의 제작과 운영에 있어 중요하게 다루어져야 할 기준과, 인터넷 뉴스 종류별 만족도 현황을 제시하였다. 특히, 종류별 만족도 차이의 검증은 기존 연구에 있어서 시도되지 않았던 것으로 그 의의가 있다고 할 수 있겠다.

• 한국전자거래학회지
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• 제21권2호
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• pp.1-22
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• 2016

최근 온라인 뉴스 포탈의 뉴스 추천 메커니즘이 뉴스 콘텐츠를 수집, 선택, 편집 및 왜곡하는 일이 일어나고 있다. 선행연구들은 뉴스의 가치에 대한 일관된 정의를 내리지도, 뉴스의 가치가 독자의 반응에 어떤 영향을 미치는지 실증적으로 검증하지도 못했다. 본 연구는 선행연구의 뉴스 가치 개념을 종합하고, 뉴스 가치를 아우를 수 있는 개념으로 대표성의 개념을 도입하였으며, 대표성 기반 정보발견법 및 정보 수용 모델을 활용하여, 대표성이 인지된 뉴스 품질, 신뢰, 인지된 유용성, 서비스 만족도, 충성도, 지속사용의도, 구전의도 등 독자 반응에 어떠한 영향을 미치는 지를 실증적으로 검증하였다. 시나리오 설문 법을 통해 총 357개의 유효한 자료가 수집되었다. 각 집단들은 1) 시간 순서기반 뉴스 추천 메커니즘, 2) 조회수 기반 뉴스 추천 메커니즘, 3) 편집자에 의해 선택된 주요 뉴스를 다시 조회수 기반으로 정렬한 뉴스 추천 메커니즘의 세 종류의 메커니즘에 각각 노출되었다. MANOVA 분석결과에 따르면, 편집자에 의해 선택된 주요 뉴스를 다시 조회수 기반으로 정렬한 뉴스 추천 메커니즘만이 여타 집단에 비해 인지된 뉴스 품질과 신뢰에서 유의한 차이를 보였다. PLS 분석 결과에 따르면, 이렇게 형성된 인지된 뉴스 품질과 신뢰는 인지된 유용성, 서비스 만족도, 충성도, 지속사용의도, 구전의도 등 독자 반응을 유의하게 증가시키는 것으로 조사되었다. 본 연구의 학술적 기여는 언론 영역에서 정보기술의 역할을 강조하고, 편집자와 독자 모두가 인정하는 뉴스가 가치 있는 뉴스라고 개념화 하였으며, 뉴스 추천 메커니즘의 효과를 실증한 가치를 가진다. 실무적 측면에서 본 연구는 온라인 뉴스 포탈이 편집자와 독자의 시각이 모두 반영된 절충안의 뉴스 추천 메커니즘을 활용하는 것이 독자를 유인하기 위해 도움이 될 것이라고 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.619-623
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• 2020

한국어는 교착어로 1개 이상의 형태소가 단어를 이루고 있기 때문에 텍스트 분석 시 형태소를 분리하는 작업이 필요하다. 자연어를 처리하는 대부분의 알고리즘은 영미권에서 만들어졌고 영어는 굴절어로 특정 경우를 제외하고 일반적으로 하나의 형태소가 단어를 구성하는 구조이다. 그리고 영문은 주로 띄어쓰기 위주로 토큰화가 진행되기 때문에 텍스트 분석이 한국어에 비해 복잡함이 떨어지는 편이다. 이러한 이유들로 인해 한국어 텍스트 분석은 영문 텍스트 분석에 비해 한계점이 있다고 알려져 있다. 한국어 텍스트 분석의 성능 향상을 위해 본 논문에서는 번역 전처리 기법을 제안한다. 번역 전처리 기법이란 원본인 한국어 텍스트를 영문으로 번역하고 전처리를 거친 뒤 분석된 결과를 재번역하는 것이다. 본 논문에서는 한국어 뉴스 기사 데이터와 번역 전처리 기법이 적용된 영문 뉴스 텍스트 데이터를 사용했다. 그리고 주제어 역할을 하는 키워드를 단어 간의 유사도를 계산하는 알고리즘인 Word2Vec(Word to Vector)을 통해 유사 단어를 추출했다. 이렇게 도출된 유사 단어를 텍스트 분석 전문가 대상으로 성능 비교 투표를 진행했을 때, 한국어 뉴스보다 번역 전처리 기법이 적용된 영문 뉴스가 약 3배의 득표 차이로 의미있는 결과를 도출했다.

• 파렛트 뉴스
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• 통권51호
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• pp.11-14
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• 2008

본 내용은 지난 10월 23일 대한상공회의소에서 있었던 한 중 일 아시아유닛로드시스템 컨퍼런스 발표자로써 (사)한국파렛트컨테이너협회 박은규 부회장이 발표한 내용입니다.

• 디지털콘텐츠
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• 2호통권69호
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• pp.70-73
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• 1999

KIMS NET은 월간지에 수록된 기사를 제공하는 온라인 뉴스판 성격과 각종행사 진행시 필요한 안내요원을 채용할 수 있도록 도우미 관련 정보를 다양하게 제공하는 인력정보 시장 역할을 중심으로 서비스가 구성돼 있다. 필요한 관련 정보를 살펴 볼 수 있는 KIMS NET을 살펴봤다.