이 연구에서는 1990년부터 2018년까지 29년간의 도서관을 주제로 한 뉴스 기사 37,818 건을 대상으로 양적 분석과 내용분석을 통해 도서관에 대한 언론 보도 경향을 분석하였다. 이를 위해 먼저, 시기별, 주제별, 언론사 유형별 기준에 따라 언론 보도의 양적 변화 추이를 분석한 후, 키워드 빈도 분석과 언어 네트워크 분석을 통해 시기별 보도 내용의 변화 추이와 기사에 내재된 언론 프레임을 분석하였다. 분석 결과, 언론은 도서관의 정보제공 기능과 교육적 기능, 그리고 문화적 기능에 주된 관심을 보였으며, 언론의 관심 주제 변화 추이는 사서직 처우 문제를 제외하고는 대체적으로 도서관계 이슈의 변화 추이와 일치하는 것으로 나타났다. 마지막으로, 언론이 도서관 기사 보도에 대해 취하는 주된 태도는 보도기능과 광고기능인 것으로 나타났다.
본 연구는 토픽 모델링과 장단기 기억(LSTM) 신경망을 결합하여 한국 종합주가지수(KOSPI) 예측의 정확도를 향상하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 기법을 이용해 금융 뉴스 데이터에서 금리 인상 및 인하와 관련된 10개의 주요 주제를 추출하고, 추출된 주제를 과거 KOSPI 지수와 함께 LSTM 모델에 입력하여 KOSPI 지수를 예측하는 모델을 제안한다. 제안된 모델은 과거 KOSPI 지수를 LSTM 모델에 입력하여 시계열 예측 방법과 뉴스 데이터를 입력하여 토픽 모델링하는 방법을 결합하여 KOSPI 지수를 예측하는 특성을 가진다. 제안된 모델의 성능을 검증하기 위해, 본 논문에서는 LSTM의 입력 데이터의 종류에 따라 4개의 모델(LSTM_K 모델, LSTM_KNS 모델, LDA_K 모델, LDA_KNS 모델)을 설계하고 각 모델의 예측 성능을 제시하였다. 예측 성능을 비교한 결과, 금융 뉴스 주제 데이터와 과거 KOSPI 지수 데이터를 입력으로 하는 LSTM 모델(LDA_K 모델)이 가장 낮은 RMSE(Root Mean Square Error)를 기록하여 가장 좋은 예측 성능을 보였다.
최근 가짜 뉴스가 분야를 막론하고 전 세계에서 주목을 받고 있으며, 현대경제연구원에서는 이러한 가짜 뉴스로 인한 피해 규모가 연간 약 30조 900억원에 달하는 것으로 추산하였다. 정부에서는 "가짜 뉴스 찾기"를 주제로 "인공지능 R&D 챌린지" 대회를 개최하여 가짜 뉴스를 가려낼 인공지능 원천기술 개발에 대한 첫 걸음을 내딛고 있으며, 민간 차원에서도 다양한 분야에서 팩트 체크 서비스가 제공되고 있다. 학계에서도 가짜 뉴스를 탐지하기 위한 시도가 전문가 기반, 집단지성 기반, 인공지능 기반, 시맨틱 기반 등으로 활발하게 이루어지고 있다. 하지만 이러한 시도는 조작의 정밀도가 높을수록 뉴스 자체에 대한 분석만으로 진위 여부를 식별하기가 더욱 어렵다는 한계를 경험하고 있으며, 가짜 뉴스 탐지 모델의 정확도가 과평가된 경향을 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 가짜 뉴스 탐지 모델 정확도의 공정성을 확보하고, 뉴스의 내용뿐만 아니라 해당 뉴스에 대한 반응으로 자연적으로 발생한 광범위한 소셜 데이터를 활용하여 뉴스의 진위 여부를 판정하는 방안을 제안하고자 한다.
본 논문의 연구 목표는 뉴스 가치 평가에 근거한 중요 뉴스 자동 추천 및 개인화 방안을 제시하는 데에 있다. 뉴스 가치 평가는 전통적인 오프라인 신문에서 편집장들이 1면 뉴스를 선정할 때 사용하는 접근법으로 본 논문에서는 이를 시스템적으로 구현하는 방안을 제시한다. 이렇게 함으로써 콘텐츠 주제에 대한 전통적인 개인 선호 성향과는 다르게 뉴스의 사회적 가치에 대한 관심 성향을 기준으로 중요 뉴스를 선별할 수가 있다. 뉴스의 사회적 가치는 지면 신문의 기존 연구에서 제시한 사회적 중요도, 새로운 볼거리, 수용자 관련성, 인간적 흥미 4가지 기준을 준용하였고, 본 연구에서는 이를 시스템적으로 적용하기 위한 절차적, 구조적 방안을 도출하였다. 중요 뉴스의 선별 과정은 뉴스의 가치 평가를 위한 과정과 평가된 결과를 개인화하는 과정으로 구성된다. 실험을 통해 특정 시점에서의 각 온라인 뉴스 서비스들의 중요 뉴스들과 본 논문에서 제시한 기법을 통해 선별된 중요 뉴스들에 대한 사용자 만족도를 비교 평가하여 본 연구에서 제안하는 방법이 더 효과적임을 확인하였다.
본 연구는 스마트폰이나 인터넷으로 쉽게 접할 수 있고 파급력이 높은 카드뉴스 형태로 노인기 우유 섭취 교육을 위한 교육자료를 개발하는 것에 목적을 두었다. 카드뉴스는 체계적인 단계를 밟아 개발함으로써 노인기의 식습관, 생활환경, 영양·건강문제, 우유 섭취 시 애로사항 및 개선 방향 등을 고려한 결과물을 생성하고자 하였다. 정보 요구도 분석은 편의추출법으로 선정한 공주시 남녀 노인 10명(만 78.10±6.66세)을 대상으로 포커스 그룹 인터뷰를 실시하는 방식에 의해 이루어졌다. 주제별로 노인기에 알고 싶어하는 몇가지 정보를 선별하여 콘텐츠 시안을 작성함으로써 효과적인 커뮤니케이션이 될 수 있도록 하였다. 카드뉴스 시안 개발은 연구자가 작성한 콘텐츠 시안을 경험이 풍부한 전문가가 노인이 이해하기 쉬운 텍스트로 바꾸고 주제와 어울리는 이미지 등을 전문프로그램을 사용해 제시하는 방식으로 이루어졌다. 카드뉴스 시안이 나왔을 때 텍스트 내용이 바른지, 메시지 전달력이 높은지, 보기 편한지 등에 대해 연구자가 검토·수정한 후 전문가 자문을 받았다. 또한 카드뉴스 시안을 편의추출법으로 선정한 공주시 남녀 노인 50명(만 70.44±5.16세)에게 보여준 후 5점 척도로 구성한 설문지로 만족도를 조사하였다. 이 결과 문항별 평균이 5점 만점 중 4점 이상이어서 만족도가 높았다. 전문가 자문과 만족도 조사 결과를 반영하여 최종 수정한 후 12 페이지 분량으로 카드뉴스를 완성하였다. 이상에서 노인기에 쉽게 바른 정보를 접할 수 있는 온라인용 카드뉴스 형식의 우유 교육자료를 체계적인 과정을 밟아 개발하였고 이는 노인기의 우유 섭취 증대와 영양·건강 향상에 기여할 것으로 여겨진다.
한국대학교육협의회는 11월 8일(목) 홍익대학교에서 대교협, 전국대학기획실(처)장협의회,한국고등교육정책학회의 공동주최로 제23회 대학교육 정책포럼을 개최하였다. 이 포럼은 차기정부의 고등교육경쟁력 제고방안이라는 주제로 서정화 홍익대 교수의 기조발표, 강병운 대교협 고등교육연구소장의 주제발표 및 신승호 강원대 기획처장, 김민구 아주대 기획처장, 신정철 서울대 교수, 서수용 한국대학신문 뉴스본부장, 정일환 대구가톨릭대 교수의 토론으로 진행되었으며 "대학교육"에서는 이 중 기조발표 내용을 게재한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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