• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.53-64
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• 2018

본 연구는 종편 도입으로 인한 방송 뉴스 콘텐츠의 주제 구성과 다양성의 변화를 살펴보기 위해 종편 도입 초기 4년 간 지상파 3개, 종편 4개 총 7개 채널의 메인 뉴스의 주제를 내용분석 하였다. 분석결과 지상파는 다양한 주제를 폭넓게 다뤘던 반면 종편 뉴스는 정치 뉴스에 집중하며 주제 구성에 있어서 지상파와 차별화를 꾀하였다. 뉴스 구성 순서나 주요 뉴스 포함 여부에 있어서 종편은 정치 뉴스와 북한 뉴스를 적극 활용하며 차별화된 구성을 보였던 반면, 지상파는 경제, 생활 정보 뉴스 등에 대해 주요 뉴스로 처리하며 차이를 나타내었다. 종편 개국 초기 4년간 방송 뉴스 전반의 다양성을 분석한 결과 종편은 지상파와 유사한 뉴스를 제공하는 전략으로 시장에 진입했으나 다양한 뉴스를 제공하는 지상파와 경쟁하기 위해 선택과 집중의 전략을 취하는 방향으로 변화했음을 확인하였다. 종편 개국 초기 방송 뉴스 시장에서 지상파는 다양성 전략을 유지하는 전략을 편 반면, 종편은 집중 전략을 활용했음을 확인할 수 있었다.

• 정보관리학회지
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• 제35권3호
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• pp.41-75
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• 2018

이 연구에서는 1999년 1월부터 2018년 6월 현재까지 약 20년 간의 기록관리를 주제로 한 뉴스 빅데이터 4,680 건을 '빅카인즈'에서 추출하여, 이를 대상으로 우리나라 언론의 기록관리 주제에 대해 시계열 기반으로 보도 특성을 분석하고자 하였다. 먼저, 기록관리에 대한 언론 보도량의 차이를 살펴보기 위해 시기별, 주제별, 언론사 유형별 보도량을 분석하였다. 또한 기록관리 주제에 대한 언론 보도 내용의 차이에 대한 특성을 분석하기 위해 단어빈도 기반 내용 분석과 언어 네트워크 분석을 수행하여 언론 보도 내용의 시기별, 주제별, 언론사 유형별 차이를 분석하였다. 분석 결과, 기록관리 분야 뉴스 보도는 보도량과 보도 내용에 있어 시기별, 주제별, 언론사별로 차이가 있는 것으로 나타났다. 뉴스 보도량은 2007년 대통령기록물관리법이 제정된 이후부터 증가하기 시작하여 2013년에 가장 많은 뉴스가 보도된 것으로 나타났으며, 정치와 사회 주제를 중심으로 중앙지와 경제지가 가장 많은 양의 뉴스를 보도한 것으로 나타났다. 또한 뉴스 보도 내용의 분석결과, 기록관리가 도입된 처음 10년 동안은 기록관리의 현장 적용과 확산 과정에서 발생하는 이슈들을 중심으로 뉴스 주제가 형성되다가, 대통령기록물관리법 제정 이후로 기록관리가 정치적, 사회적 이슈의 주요 요인이 되면서 정치, 사회분야의 뉴스가 많이 보도된 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.278-291
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• 2016

이 연구는 2006년부터 2015년까지 최근 10년간 뉴스 보도를 다룬 국내 학술 논문의 주제어에 대한 연결망을 통해 연구의 흐름과 경향을 살펴보았다. 총 1,108편의 논문에 제시된 4,410건의 주제어 연결망 분석을 실시한 결과, 국내 언론 보도를 다룬 연구에서 프레임, 의제설정, 제삼자효과, 선택적노출, 이용과충족 등이 주요 이론으로 다뤄진 것으로 나타났다. 이중 프레임에 대한 연구가 압도적으로 많았다. 연구영역으로는 정치, 경제, 과학보도, 국제뉴스 및 관광 등을 다루었으나, 문화, 스포츠 및 생활뉴스 등의 분야에 대한 연구는 나타나지 않았다. 매체별로는 전통매체와 새로운 매체에 대한 연구가 모두 활발하게 이뤄졌다. 특히 방송뉴스와 온라인뉴스 및 소셜미디어에 대한 연구가 빈번하게 나타났다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제44권3호
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• pp.489-512
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• 2013

본 연구는 뉴스 정보의 효율적인 색인 작성과 검색을 위한 뉴스 코어 시소러스를 구축하고 활용 방안을 제시한다. 뉴스 코어 시소러스는 뉴스의 모든 주제를 커버할 수 있는 매크로시소러스로 구축하여, 향후 정치, 경제사회, 문화 등의 마이크로시소러스를 부분집합으로 가질 수 있도록 하였다. 뉴스 코어 시소러스는 디스크립터 2,012어, 비디스크립터 74어를 SKOS(Simple Knowledge Organization System)로 구현하였다. 일간신문이 아닌 주간이나 격주간 등의 정보량이 적고, 특수한 주제를 다루는 신문은 특수 주제영역만 상세히 다루고, 대형의 뉴스 아카이브나 포털 사이트에서는 각각의 마이크로시소러스를 병합 또는 통합하여 활용할 수 있는 방안을 제시한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.100-109
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• 2011

본 논문은 텔레비전 뉴스에 있어서 '현장성'과 '사실성'의 지표가 될 수 있는 뉴스 영상의 구조적 요소와 주제연관성이 시대적 배경에 따라 어떤 차이가 있는지 그리고 그 함의가 무엇인지 살펴본 내용연구이다. 기존의 텔레비전 뉴스에 관한 여러 연구들은 대부분 동시대의 뉴스를 대상으로 한 횡적 연구에 집중하여 시대적 변화를 반영하는 종적 연구에는 상대적으로 소홀한 감이 없지 않았다. 따라서 본 연구에서는 1987년부터, 2007년까지 MBC뉴스데스크에서 방송된 뉴스를 대상으로, 5년 간격으로 체계적 무선표집방법을 통해 추출한 총 729개 아이템의 11,945개의 샷을 분석하였다. 본 연구를 통해서 1987년과 2007년의 텔레비전 뉴스 영상에는1992년과 2002년에 비해 '현장성'과 '사실성'을 충실히 반영한 '사운드바이트'와 '사건화면', 그리고 주제와의 연관성이 높은 '직접연관' 화면의 비중이 높게 나타났으나, 1997년에는 이들 요소의 비중이 상대적으로 낮게 나타나고, '현장성'과 '사실성' 측면에서 취약한 '로케이션 화면', '구성화면' '자료화면', 그리고 '간접연관'과 '축어적 연관' 화면의 비중이 크게 나타남으로써, 현실기반의 뉴스 보도가 충실히 이루어지지 못하였음을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.271-274
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• 2018

본 논문에서는 뉴스기사 데이터를 활용하여 대규모 뉴스기사를 소주제로 분류하는 군집 분석 방법을 제안한다. 또한, 분류된 뉴스기사를 사용자가 빠르게 이해하고 접할 수 있도록 핵심 문장을 추출하여 제공하는 방법을 제안한다. 분석 데이터는 포털 사이트 점유율 1위인 네이버의 경제 분야 뉴스기사를 크롤링하여 수집한다. 뉴스기사의 분석을 위해 전 처리를 통해 특수문자, 조사, 어미, 구두점 등의 불 용어 처리를 수행한다. 또한, k-means 알고리즘을 이용하여 대용량의 뉴스기사를 주제 별로 분류하는 것을 진행하며 그것을 토대로 핵심 문장을 추출한다. 추출된 핵심 문장은 분류된 뉴스기사의 주제를 나타내며 사용자에게 빠르게 정보를 전달하기 위해 활용한다. 본 논문의 연구 내용이 여러 언론사 사이트에 반영되면 사이트 품질과 사용자 만족도 향상에 기여할 수 있을 것으로 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.10-22
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• 2021

모바일 뉴스 소비가 증가하고 있지만 지상파 방송사 뉴스 앱의 이용률은 낮다. 이 연구는 지상파 방송사 뉴스 앱의 개선에 필요한 요소를 찾기 위해 20대 이용자를 대상으로 사용성 평가를 수행했다. 모바일 뉴스 앱에서 제공되는 모바일 뉴스 콘텐츠 형식(기존 뉴스 형식, 재가공 형식, 뉴미디어 전용 형식)별로 효율성, 유효성, 만족도를 통해 문제점을 평가했고, 뉴스 주제(경성 뉴스, 연성 뉴스)와 방송사(MBC, SBS)의 차이를 포함해 분석했다. 실험 결과 모바일 뉴스 콘텐츠 형식에 따른 사용성에서는 유사한 문제점이 공통적으로 발견되었고 모바일 뉴스 콘텐츠 형식의 차이는 차별화된 사용성을 제공하지 않는 것으로 나타났다. 그러나 뉴스 주제 차원에서는 경성 뉴스와 연성 뉴스 여부에 따라 각 항목별로 다른 사용성이 드러났다. 이에 따라 이 연구는 뉴스 제작자들이 모바일 뉴스 콘텐츠를 제작할 때 뉴스 콘텐츠 형식보다는 내용 차원의 개선을 할 필요가 있다는 실무적인 함의를 제공한다.

• 디지털콘텐츠
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• 2호통권21호
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• pp.112-116
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• 1995

뉴스와 날씨는 우리의 인간사를 둘러싸는 대단히 중요한 환경임에 틀림이 없다. 날씨에 의해 뉴스가 발생하고 또한 뉴스는 날씨를 쫓아 사회적, 경제적인 부가가치를 생성하여 우리들에게 주기도 한다. 바로 우리는 위의 두단어에 관련한 정보를 "시의적절"하게 활용하고 있을까?

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.11-13
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• 2019

대중들에게 정보를 빠르고 정확하게 제공하는 대표 매체인 뉴스 기사는 일 평균 1만 5천 건 이상이 보도되고 있다. 특정 주제 또는 분야에 대한 전반적인 동향을 파악하고자 대량의 텍스트 데이터를 수집하여 텍스트 마이닝(Text mining)과 머신러닝 등을 적용하는 연구들이 활발하게 수행되고 있다. 본 연구에서는 서울시의 이슈 및 문제를 파악하고자 약 5년간 뉴스 기사를 수집하여 키워드 분석 및 토픽 모델링을 적용하였다. 분석 결과 5년간의 뉴스 기사에서 빈번하게 출현하는 키워드들을 도출하였고 연도별로 도출된 키워드들을 비교분석하였다. 또한 토픽 모델링 적용 결과 뉴스 기사를 구성하는 20개의 주제를 도출하였으며 이를 기반으로 서울시의 주요 이슈들을 파악할 수 있다. 본 연구는 연도별, 분야별 세부 내용 및 시계열 분석, 다른 도시들의 이슈 및 문제를 도출하는데 활용될 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.104-108
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• 2015

많은 양의 뉴스가 생성됨에 따라 이를 효과적으로 정리하는 기법이 최근 활발히 연구되어왔다. 그 중 뉴스클러스터링은 두 뉴스가 동일사건을 다루는지를 판정하는 분류기의 성능에 의존적인데, 대부분의 경우 BoW(Bag-of-Words)기반 벡터유사도를 사용하고 있다. 본 논문에서는 BoW기반의 벡터유사도 뿐 아니라 두 문서에 포함된 사진들의 유사성 및 주제의 관련성을 측정, 이를 분류기의 자질로 추가하여 두 뉴스가 동일사건을 다루는지 판정하는 분류기의 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 사진들의 유사성 및 주제의 관련성은 최근 각광을 받는 딥러닝기반 CNN과 신경망기반 문서임베딩을 통해 측정하였다. 실험결과 기존의 BoW기반 벡터유사도에 의한 분류기의 성능에 비해 제안하는 두 자질을 사용하였을 경우 3.4%의 성능 향상을 보여주었다.