• TTA 저널
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• 통권79호
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• pp.80-86
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• 2002

데이터방송 기술은 디지털방송으로 전환하면서 방송서비스를 기존 서비스와 차별짓는 가장 중요한 기술로 대두되고 있다. 데이터방송은 멀티미디어 데이터를 기존 방송 프로그램에 부가하여 제공하는 기술로서 날씨, 간단한 뉴스, 증권정보 등 많은 사람들이 관심을 갖는 일반적인 정보나, 현재 방송되고 있는 프로그램과 관련된 등장인물, 지난 줄거리, 등의 추가적인 정보를 제공함으로써 방송시청을 좀 더 능동적이고 정보중심의 시청이 되도록 하는 역할을 하게 된다. 이러한 데이터 방송은 그 전송방식이나 제공되는 데이터의 성격에 대한 공개된 표준을 정함으로써, 많은 사람들이 다양하고 유연한 서비스 제공을 위한 기기 및 소프트웨어 개발을 원활히 할 수 있게 된다. 국내에서는 지상파 데이터방송 표준으로 ATSC-DASE 표준을 채택하였으며 현재 기술 및 서비스 개발이 활발히 진행되고 있다. 향후 데이터방송 기술은 계속 진화할 것으로 예상되며, 이를 통하여 TV 방송은 정보화 사회의 정보획득 및 활용을 위한 중요한 수단이 될 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2019년도 춘계종합학술대회
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• pp.49-50
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• 2019

2018년 11월 '리그 오브 레전드' S8 파이널 폐막식장에서 Riot Games회사는 홀로그래픽 기술을 이용하여 디지털 K/DA 걸 그룹과 리얼 걸 그룹 멤버들과 함께 K/DA의 데뷔 앨범 타이틀곡 'POP/STARS'를 제작하였다. 디지털 캐릭터는 VOCALOID 기술 및 창작자의 디자인에 기반을 두지만, 디지털콘텐츠로써의 가치는 UCC 컨버전스를 통해 기존 콘텐츠의 영역을 확장하여 디지털 캐릭터의 생명력과 활용성을 확대하였다. UCC에 기반을 둔 디지털 캐릭터는 주요한 정보 기여자와 소비자가 콘텐츠를 제작함으로써 그 영역이 확대되고 있다. 이에 본 연구에는 디지털 캐릭터 콘셉트를 이용한 K/DA 걸 그룹의 캐릭터의 특성을 살펴보고, UCC를 바탕으로 K/DA 걸 그룹 데뷔 이래 뉴스, OSMU의 특성, 디지털 캐릭터의 가용성을 중심으로 사용자의 캐릭터에 대한 역할을 분석하고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.486-490
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• 2020

키워드 구문 추출(Keyphrase extraction)은 각 문서에서 내용과 주제를 포괄하는 핵심 단어 또는 구문을 추출하는 것을 말한다. 이는 뉴스나 논문에서 중요한 정보를 추출하는 데 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 기존 catSeq 모델에 한국어로 학습한 RoBERTa 언어 모델을 적용하고 개체 연결 정보를 활용해 기존 키워드 생성 디코더와 개체 연결된 단어의 키워드 여부 분류 디코더, 즉 듀얼 디코더를 사용하는 모델을 제안하고 직접 구축한 한국어 키워드 추출 데이터에 대한 각 모델의 성능을 비교한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.460-469
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• 2020

본 연구는 코로나19 사태로 인하여 최근 이슈로 떠오르는 '마스크 5부제'에 대한 온라인 뉴스 기사와 카페글을 분석하여 언론과 대중들의 반응을 담고 있는 매스 미디어와 소셜 미디어 의제를 파악하고, 그 차이점을 알아보았다. 분석을 위해 네이버 뉴스 기사 전문 2,096건과 카페글 1,840건을 수집하고 데이터 전처리 과정과 정제과정을 거쳐 단어 빈도분석, 워드 클라우드, LDA 토픽모델링 분석을 실시하였다. 분석 결과, 매스 미디어에 비해 소셜 미디어는 '대리 구매', '개학 연기', '마스크 사용', '마스크 구입'과 같이 실생활 관련 토픽이 나타나 개인 미디어의 특성이 반영되어 정보 전달의 기능 보다는 개인의 의견, 감정, 정보를 교류하는 역할을 하는 것으로 나타났다. 본 연구에 적용된 연구방법의 적용으로 다양한 미디어 분석을 통해 사회이슈가 공중의제화되고, 정부의제로 진화하는 정책의제설정 과정에서 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.344-355
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• 2021

제21대 총선(2020년 4월 15일) 때부터 투표 연령이 만 18세로 낮아짐에 따라 투표를 처음 하는 유권자의 정치 뉴스 이용, 정치 관심의 동기, 정치 매체 신뢰도를 살펴보았다. 이어서 이들의 정치효능감이 투표 의도에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 참여 대상자의 설문을 통한 연구 결과 유권자의 정치 뉴스 이용은 TV와 포털을 중심으로 정치 정보를 획득하고 있었다. 그리고 이들은 전통적인 매체인 라디오와 신문의 이용이 낮게 나타났다. 또한 미디어가 전달하는 기사를 통해 정치에 관심을 갖게 되었으며, 지상파 TV의 보도와 토론회의 통해 제공되는 정치 정보를 신뢰하는 것으로 나타났다. 끝으로 이 세대들도 정치효능감이 높을수록 투표참여의지가 높은 것을 확인할 수 있었다. 정치에 상대적으로 관심이 낮은 것으로 평가받는 젊은 세대의 정치 참여를 높이기 위해서는 미디어의 역할이 중요함을 재확인할 수 있었다.

• 한국노년학
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• 제41권3호
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• pp.353-371
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• 2021

본 연구는 코로나 19 상황의 독거노인에 대한 빅데이터를 토대로 사회전반적인 개입 및 대응의 담론을 밝힘으로써 사회복지적 정책 수립의 실마리를 제공하고자하는데 목적이 있다. 이를 위하여 2020년 1월 1일부터 2020년 9년 25일까지 수집된 온라인 뉴스 데이터를 활용하여 사회관계망 분석, 토픽모델링 분석을 수행하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 사회관계망 분석결과, 연결정도 중심성, 위세중심성, 매개중심성 모두 지역, 전달, 사회, 지원, 취약을 중심으로 네트워크가 형성됨으로써 독거노인에 대해서는 각종 지원 및 서비스 전달체계의 필요성에 대한 담론이 형성되었음을 확인하였다. 둘째, 토픽모델링 분석 결과 '공공전달체계 구축''지역사회 지원체계 구축''돌봄공백 보전관리''민간 경제적 지원체계 구축''봉사조직체계 구축'등의 주제가 나타나며, 크게 정부, 지역사회, 민간에서의 유기적 역할에 대한 담론이 제시되었다. 연구결과를 바탕으로 코로나 19와 같은 재난상황에서 독거노인에 대한 개입방안에 대한 논의를 제언함으로써 정책적, 실천적 함의를 제시하였다.

• 고령자･치매작업치료학회지
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• 제12권2호
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• pp.67-74
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• 2018

목적 본 연구의 목적은 텍스트 마이닝이라는 빅데이터 분석 기법 중 하나를 활용하여 노인장기요양보험에서 작업치료의 역할을 정량적으로 분석하는 것이다. 연구방법 신문기사 분석을 위해 2007~208년까지 기간 설정 후 "노인장기요양보험+작업치료"를 주제어로 수집하였다. Textom이라는 웹 크롤링(Web Crawling)을 활용해 국내 검색엔진 네이버에서 <네이버뉴스>의 데이터베이스를 활용하였다. 수집결과 노인장기요양보험+작업치료 검색에서 510편의 뉴스 데이터의 기사제목과 원문을 수집한 후 연도별 기사 빈도, 핵심어분석을 시행하였다. 연구결과 연도별 기사 발행 빈도를 살펴보면 2015년과 2017년 발행한 기사 수가 70편(13.7%)으로 가장 많았고, 핵심어 분석 상위 10개의 용어는 '치매'(344)가 가장 많았으며, 작업과 핵심어의 관례를 알아보면, 치매, 치료, 병원, 건강, 서비스, 재활, 시설, 제도, 등급, 어르신, 전문, 급여, 공단, 국민이 관련이 있는 것으로 나타났다. 결론 본 연구에서는 텍스트 마이닝 기법을 통해 11년간의 노인장기요양보험의 언론 보도 동향을 토대로 관련 핵심 키워드에서 치매와 재활에 대해 사회적 요구와 작업치료사의 역할을 보다 객관적으로 확인하였다는 점에서 의의가 있다. 이 결과를 바탕으로 다음 연구에서는 연도에 따른 다양한 분석방법을 통해 연구방법론을 보완하여야 할 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.92-104
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• 2021

본 연구의 목적은 온라인 뉴스 기사를 분석하여 환자안전에 대한 사회적 이슈를 확인하고, 환자안전법 시행 이전과 시행 이후 사회적 이슈의 변화를 확인하기 위함이다. R 프로그램을 이용하여 2010년 1월 1일부터 2020년 3월 5일까지 총 7600건의 온라인 뉴스 기사를 수집하였으며, 키워드 분석, 토픽 모델링, 동시출현 네트워크 분석을 시행하였다. 2609개의 키워드는 다음의 8가지 주제로 범주화되었다 : "의료행위", "의료인력", "감염 및 시설", "간호·간병통합서비스", "의약품", "개선을 위한 시스템 개발 및 구축", "환자안전법", "의료기관 인증". 그리고 환자안전법 시행 이전에는 환자안전 인식, 감염관리, 의료기관 인증 등의 키워드가 등장하였으나 시행 이후에는 환자안전 문화, 투약 등의 키워드가 등장하였으며 간호의 중요도 순위가 상승하였다. 의료계뿐 아니라 대중에게도 환자안전에 관한 관심은 높아지고 있으며, 환자안전 향상에 간호의 역할은 중요하다. 따라서 환자안전을 간호의 핵심 역량으로 삼고 지속적인 교육을 해나가야 할 것이다.

• 한국지구과학회지
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• 제43권1호
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• pp.224-235
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• 2022

본 연구는 지난 12년간의 우주위험 관련 언론기사의 토픽모델링 분석을 통해 우주위험별 언론 보도 현황을 알아보기 위한 목적으로 수행되었다. 빅카인즈(BIGKinds)의 뉴스 플랫폼에서 2010년부터 2021년까지의 태양폭풍, 인공우주물체, 자연우주물체에 대한 우주위험 기사를 각각 1200여건 이상 수집하였으며, 키워드 분석, 잠재적 디리클레 할당모형(LDA) 분석을 수행하였다. 그 결과 태양폭풍 관련 기사는 3개의 토픽인 태양폭발이 인공위성에 미치는 영향, 우주전파센터를 중심으로 태양폭발이 우리나라 전파 통신에 미치는 영향, 항공종사자와 우주방사선의 관계로 요약되었다. 인공우주물체 관련 기사의 경우 3개의 토픽으로 인공위성과 우주정거장이 우주쓰레기로부터 위협을 받거나 그 자체가 우주쓰레기가 될 수 있다는 토픽, 영화를 통한 우주쓰레기와 인류의 관계에 대한 토픽, 우주쓰레기 추적·감시 및 처리를 위한 우주강국들의 노력이라는 토픽으로 요약되었다. 자연우주물체 관련 기사는 2개의 토픽으로 국제 우주기관의 근지구소행성에 대한 추적·감시와 충돌 대책과 소행성과 혜성 충돌을 중심으로 공룡과 포유류의 진화 및 멸종 원인으로 요약되었다. 이로부터 2010년부터 현재까지 국내 언론은 우주위험을 사회, 문화 등 다양한 영역에서 총 8개의 주제로 대중들에게 그 위험성과 경각심을 전하는 역할을 하고 있음을 확인하였으며, 이러한 결과를 기반으로 우주위험에 대한 교육방법과 교육정책의 필요성을 제언하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.127-135
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• 2023

본 논문에서는 금융 뉴스 데이터로 추가적인 사전 학습이 진행된 BERT 기반 모델인 FinBERT 모델을 사용하여 금융 영역에서 감성 분석 시 학습시킬 데이터와 그에 맞는 하이퍼파라미터를 찾는 방법을 소개한다. 우리의 목표는 다양한 데이터 세트를 활용하고 하이퍼파라미터를 미세 조정하여 정확한 감성 분석을 위해 FinBERT 모델을 가장 잘 활용하는 방법에 대한 포괄적인 가이드를 제공하는 것이다. 이 연구에서는 제안된 FinBERT 모델 미세 조정 접근법의 아키텍처와 워크플로우를 개괄적으로 설명하고, 감성 분석 태스크를 위한 다양한 데이터 세트와 하이퍼파라미터의 성능을 강조한다. 또한, 감성 라벨링 작업에 GPT-3를 사용함으로써 GPT-3가 적절한 라벨러 역할을 하는지에 대한 신뢰성을 검증한다. 결과적으로 미세 조정된 FinBERT 모델이 다양한 데이터 세트에서 우수한 성능을 발휘 한다는 것을 보여주었고, 각 데이터 세트에 대해 전반적으로 우수한 성능을 보이는 학습률 5e-5와 배치 크기 64의 최적의 조합을 찾았다. 또 일반 도메인의 뉴스보다 일반 도메인의 트위터 데이터 세트에서 성능이 크게 향상됨을 기반으로 금융 뉴스 데이터만으로만 추가적으로 학습시키는 FinBERT 모델에 대한 의구심을 제시한다. 이를 통해 FinBERT 모델에 대한 최적의 접근 방식을 결정하는 복잡한 프로세스를 간소화하고 금융 분야 감성 분석 모델을 위한 추가적인 학습 데이터 세트와 미세 조정 시 하이퍼파라미터 선정에 대한 가이드라인을 제시한다.