• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.8
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• pp.180-190
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• 2013

This study is designed to introduce 'news literacy' as a theoretical framework to evaluate news education in digital age. Specifically, this study conceptually defined news literacy as news literacy self-efficacy and empirically tested how this variable is associated with other related determinants including users' news media consumption pattern, news knowledge structure on news content production, and involvement with news. The findings showed that users' 'searching/understanding' news literacy self-efficacy was positively affected by their knowledge structure and involvement with news, whereas users' 'sharing/expressing' news literacy self-efficacy was positively affected by their knowledge structure. The findings also demonstrated that users' 'searching/understanding' news literacy self-efficacy positively influenced their consumption of new types of news media, whereas users' 'sharing/expressing' news literacy self-efficacy positively influenced their consumption of traditional news media. As a result, this study practically suggests how news literacy is associated with the important factors affecting news consumption and news education.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.24 no.3
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• pp.163-182
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• 2019

Analyzing the frequency and correlation of the news keywords in the modern society that are becoming complicated according to the time flow is a very important research to discuss the response and solution to issues. This paper analyzed the relationship between the flow of social keyword and major issues through the analysis of news big data for 10 years (2009~2018). In this study, political issues, education and social culture, gender conflicts and social problems were presented as major issues. And, to study the change and flow of issues, it analyzed the change of the issue by dividing it into five years. Through this, the changes and countermeasures of social issues were studied. As a result, the keywords (economy, police) that are closely related to the people's life were analyzed as keywords that are very important in our society regardless of the flow of time. In addition, keyword such as 'safety' have decreased in increasing rate compared to frequency in recent years. Through this, it can be inferred that it is necessary to improve the awareness of safety in our society.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.24 no.4
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• pp.127-135
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• 2023

This research paper explores the application of FinBERT, a variational BERT-based model pre-trained on financial domain, for sentiment analysis in the financial domain while focusing on the process of identifying suitable training data and hyperparameters. Our goal is to offer a comprehensive guide on effectively utilizing the FinBERT model for accurate sentiment analysis by employing various datasets and fine-tuning hyperparameters. We outline the architecture and workflow of the proposed approach for fine-tuning the FinBERT model in this study, emphasizing the performance of various datasets and hyperparameters for sentiment analysis tasks. Additionally, we verify the reliability of GPT-3 as a suitable annotator by using it for sentiment labeling tasks. Our results show that the fine-tuned FinBERT model excels across a range of datasets and that the optimal combination is a learning rate of 5e-5 and a batch size of 64, which perform consistently well across all datasets. Furthermore, based on the significant performance improvement of the FinBERT model with our Twitter data in general domain compared to our news data in general domain, we also express uncertainty about the model being further pre-trained only on financial news data. We simplify the complex process of determining the optimal approach to the FinBERT model and provide guidelines for selecting additional training datasets and hyperparameters within the fine-tuning process of financial sentiment analysis models.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.05a
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• pp.543-546
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• 2017

Recently, people are using the data analysis in order to follow the new trend in information and communication technology. Media plays an important role to expand the new issue in our society, especially affected to establish social awareness about science and technology. So, We find some major technologies (Machine Learning & Blockchains) of future communication and information based on the 200 news articles through two data analysis methods such as keyword analysis and sentiment analysis. We look forward this paper to constantly develop the technology of information and communication as the guiding frame of the new scientific world.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.219-222
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• 2000

수많은 종류의 비디오 데이터를 효율적으로 검색하기 위해서는 데이터를 분석하여 사용자에게 먼저 전체 비디오의 요약을 제시하는 것이 효과적이다. 본 논문에서는 기사 단위로 분할된 뉴스 기사 전체를 보여주지 않으면서도 기사의 내용을 왜곡됨이 없이 요약하여 효과적으로 사용자에게 보여주기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서는 사용자에게 시각적인 요약 정보를 앵커 프레임 추출 및 대표 프레임 추출을 통해 필름 스트림(film trip)의 형태로 제시하고, 기사를 소개하는 앵커의 첫 대사를 폐쇄 자막(closed-caption)을 이용하여 추출하여, 이를 기사의 내용에 대한 요약으로 필름 스트립과 같이 제시하도록 하였다. 앵커 프레임을 추출하기 위해 본 논문에서는 폐쇄 자막에서의 "앵커:" 태그가 존재하는 시간 구간과 동기된 프레임을 선정한다. 또한 대표 프레임은 공개형 자막(open-cpation)이 존재하는 프레임과 빈도에 기반한 가중치가 높은 .폐쇄 자막에서의 키워드와 동기된 프레임을 선정하도록 하였다. 본 논문의 뉴스 기사 요약 시스템은 시각적인 프레임제시와 함께 기사의 내용을 바탕으로 하는 기사 요약문을 같이 사용자에게 제공함으로써 기존의 필름 스트립형태만 제공하던 시스템에 비하여 사용자 중심의 지능형 요약 서비스가 가능함을 실험을 통해 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.869-872
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• 2018

온라인 뉴스 소비의 확산과 함께 댓글은 여론 형성에 큰 역할을 담당한다. 그러나 아직 댓글에 영향을 미치는 형식 요소에 대한 실증 데이터 기반의 연구는 미흡하다. 본 연구는 이의 시작으로 온라인 뉴스 기사 소비의 두 가지 중요 요소 즉, 헤드라인과 댓글의 관계에 대해 다루고자 한다. 이를 위해, 헤드라인의 논조 유무에 따른 댓글의 논쟁 활성화 정도 차를 확인하고자 댓글의 수와 길이를 분석하였다. '이세돌, 알파고 바둑대결', '최저임금', '북미회담' 기사로 총 537건의 해드라인과 약 85만개의 댓글을 수집하였다. 그 결과 논쟁 활성화 측면에서 논조가 있는 헤드라인일때 댓글의 수가 많고 길이가 길어 논쟁이 더 활발한 것을 할 수 있었다. 또, 댓글의 논쟁 주제도 차이가 있어 헤드라인의 논조가 있는 경우에 의견이나 감정을 표출하는 토픽이 더 많았다. 본 연구는 실증 데이터를 통해, 헤드라인의 논조 유무가 댓글의 논쟁의 활성화 정도와 주제에 영향을 주는 요소임을 밝힘으로써 댓글 소비에 대한 새로운 관점을 제시하고, 헤드라인의 형식 요소의 연구의 중요성을 확인한 데 그 의의가 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.1198-1199
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• 2023

부동산 시장은 다양한 요인에 의해 가격이 결정되며 거시경제 변수뿐 만 아니라 뉴스 기사, SNS 등 다양한 비정형 데이터의 영향을 받는다. 특히 뉴스 기사는 국민들이 느끼는 경제 심리를 반영하고 있어 부동산 가격에 영향을 크게 미치는 변수라고 판단된다. 본 연구에서는 뉴스 기사의 세분화된 감정 분석을 통해 전통적인 분석 방법보다 더 의미 있는 결과를 얻을 수 있는 부동산 가격 예측 모델을 생성하였으며 뉴스 기사로부터 심리 지수를 산출하기 위해 생성 AI 를 활용하였다. 제안하는 매매가격지수 예측 모델을 통해 부동산 시장과 뉴스 기사와의 관계성에 대해 파악할 수 있으며, 사회/경제적 동향을 반영한 부동산 가격 변동을 예측할 수 있을 것으로 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.518-520
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• 2021

전 세계적으로 확산된 코로나19의 장기화로 인해 국민들은 경제적, 심리적 어려움을 겪고 있으며, 이에 따른 자살 시도에 대한 우려가 높아지고 있다. 본 연구에서는 자살사망자 통계와 자살 관련 뉴스 기사의 토픽 모델링을 통해 코로나19가 자살에 미친 영향을 분석하였다. 그 결과 수치적으로는 재난 직후 자살률이 일시적으로 감소하는 '허니문 기간'을 보였고, 의미적으로는 자살 예방에 대한 중요성이 지속적으로 부각되었다. 또한 유명인 또는 사회적으로 이슈화된 사건에 대한 수사 및 사실관계가 언론을 통해 드러났으며, 연초를 지나도 꾸준히 유지되는 경제 관련 이슈가 도출되었다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.8
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• pp.1-9
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• 2020

As the aging problem of the regional industry ecosystem has gradually become serious, research to measure and regenerate the regional industry ecosystem decline has been actively conducted. However, little research has been done on regional industry ecosystem crises. Crisis emerges radically over a short period of time, and it is often impossible to respond by post-response, so you must respond before the crisis occurs. In other words, it is more necessary and required when looking at the crisis early and taking a proactive response from a long-term perspective. Therefore, it is necessary to develop a predictive model that can proactively recognize and respond to the crisis in the regional industry ecosystem. Therefore, this study checked the possibility of predicting the risk of regional industry and market according to the emotional score of the news by using large-scale news data. News sentiment analysis was performed using the Google sentiment analysis API, and this was organized by month to check the correlation between actual events.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.12 no.3
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• pp.277-285
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• 2007

This research proposes a personalized mobile web contents creation method that uses web news channel contents-based analysis. It promptly acquires data through the RSS and RSS-linked web pages which have been supplied by the existing web sites for a news search. And then It applies a personalization method using analysis in contents filtering and generation. The proposed method will make creating mobile web contents easier while lowering wireless contents production costs. Moreover, It can be improved a user satisfaction for contents filtering and access with using analysis that fits in with a matter of user's specific interest.