행정기관은 정책 대응성을 제고하기 위해 빅데이터 분석에 관심을 기울이고 있다. 빅데이터 중 뉴스 기사는 정책 이슈와 정책에 대한 여론을 파악하는데 중요한 자료로 활용될 수 있다. 한편으로 새로운 온라인 매체의 등장으로 뉴스 기사의 생산은 급격히 증가하고 있어 문서 자동분류를 통해 기사를 수집할 필요가 있다. 그러나 기존 뉴스 기사의 범주와 키워드 검색방법으로는 특정 행정기관 및 부서별로 업무에 관련된 기사를 자동적으로 수집하는 것에 한계가 있었다. 또한 기존의 지도학습 기반의 분류 기법은 다량의 학습 데이터가 필요한 단점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 행정부서의 업무특징을 포함한 분류사전을 활용하여 기사의 분류를 효과적으로 처리하기 위한 방법을 제안한다. 이를 위해 행정 기관의 업무와 신문기사를 Word2Vec와 토픽모델링 기법으로 부서별 특징을 추출하여 분류사전을 생성하고, 행정 부서별로 신문기사를 자동분류 한 결과 71%정도의 정확도를 얻었다. 본 연구는 행정부서별 신문기사를 자동분류하기 위해 부서별 업무 특징 추출 방법과 비지도학습 기반의 자동분류 방법을 제시하였다는 학문적·실무적 기여점이 있다.
국보 제1호인 숭례문은 2008년 2월 10일 화재로 일부가 소실되었으나 화재 이후 복구 작업을 통해 2013년 5월 4일 시민에게 공개되었다. 이로 인해 숭례문은 국가적으로 큰 이슈가 되어 언론의 관심을 받으며 동시에 많은 연구의 대상이 되었다. 본 연구는 문화재로서 숭례문을 키워드로 하여 2002년부터 2016년까지 신문 기사에 대한 빈도분석을 통해 숭례문 관련 어떤 키워드들이 자주 나타나고 있는지에 대해 파악하였다. 또한 추출된 숭례문 관련 키워드들간 연관관계 분석을 통해 키워드간 연결의 맥락을 파악하고 분석하였다. 다음으로 숭례문 화재 전후, 언론사별 주요 키워드 추출을 통해 공통점과 차이점을 보여줌으로써 관점의 다양성을 제공하였다. 본 연구를 통해 문화재로서 숭례문 관련 키워드는 화재 이후에 나타난 키워드가 전체 기사에서 고빈도어로 나타남을 알 수 있었고 몇 가지 키워드간 상관관계가 높게 나타났다. 또한 화재 전후 키워드에는 명확한 차이를 보이고 있었으며 언론사별 키워드에서 상위 키워드들은 명확한 차이는 보여주지 않았지만 차상위 키워드들은 차이가 발생하여 언론사별로 주로 다루어진 기사들의 내용은 차이가 있다는 것을 발견했다. 본 연구는 문화재로서 숭례문 관련 기사에 대해 텍스트마이닝 기법을 활용하여 다량의 데이터를 분석하였음에 의미가 있으며 정보생산자 및 정보소비자들에게 숭례문 관련 기사의 동향과 정보를 제공할 수 있을 것이라 기대한다.
본 논문에서는 대학의 교양 및 전공 수업에서 4차 산업혁명의 시사적 내용을 이해하기 위하여 최신 ICT 기술, 서비스, 산업 등과 관련된 뉴스 및 신문 기사를 활용한 교육 모델을 제시한다. 교육 모델에서는 다양한 뉴스 신문 기사를 서로 비교하면서 보기 위하여 e-NIE(electronic news in education)와 전 세계 교육용 SNS인 Edmodo 콘텐츠 활용 방법을 소개한다. 수강생들을 실험집단으로 설정하여 수강 전과 후의 정성적 효과를 분석한 결과, 대학에서의 뉴스 신문 활용 강좌의 필요성에 대하여 크게 동감하였다(5점 척도의 점수가 14.9% 향상).
환경에 친화적인 제품과 서비스의 개발은 시대적인 트렌드가 되었고, 경제적 가치를 가진 친환경 섬유의 개발과 활용은 새로운 비즈니스 모델로서 주목받고 있다. 친환경 섬유에 대한 동향을 분석하고 추이를 파악하는 것은 기업, 정부, 소비자 등 다양한 이해관계자들에게 중요한 정보와 인사이트를 제공하여 지속가능한 성장에 도움을 줄 수 있다. 이에 본 연구는 2000년부터 2023년 6월까지 섬유패션 분야를 주로 다루는 신문의 기사데이터를 수집하여 분석을 진행하였다. '친환경 섬유'라는 키워드가 포함된 기사 총 12,331건을 수집하였고, 추출된 데이터에서 형태소 분석을 진행 후 연도별 토픽을 알아보기 위해 잠재 디리클레 할당과 동적 토픽 모델링 분석을 수행하였다. 연구 결과는 섬유산업의 지속 가능한 발전을 위한 전략적 지침과 인사이트를 제공함으로써, 친환경 섬유의 연구와 개발, 그리고 상용화를 촉진함에 있어서 도움이 될 것으로 기대된다.
이 연구는 최근 주목을 받고 있는 인공지능에 관한 사회적 담론에 어떤 주제적인 특성이 있는지를 분석하는 것을 목적으로 한다. 우리 사회에 알파고 충격이 있었던 2016년부터 2017년 6월까지, 18개월 간 조선일보와 한겨레에 보도된 신문기사를 분석대상의 텍스트로 선정하였다. 전체 525건의 신문기사에 나타난 1,210건의 메시지들에 대해 주제범주를 코딩하였다, 구분한 주제는 7개 대범주, 62개 중범주, 그리고 하위의 소범주 주제들로 구성되었다. 인공지능의 담론을 구성하는 대범주는 AI 연구, AI 적용영역, AI기업(사업), AI 시대, AI 쟁점, 알파고 사건, AI 기타의 주제들로 파악되었다. 대범주로 코딩된 메시지들의 내용을 대상으로 세부적인 주제분석을 시도하였으며, 그 결과로 나타나는 주요한 특성은 다음과 같다. 첫째, 인공지능 담론을 구성하는 주제범주의 범위와 내용이 다양하고 복잡하였다. 둘째, 안전하고 유용한 인공지능을 구현하기 위해서는 일자리 소멸의 문제, AI의 오류나 오용에 따른 부작용의 문제 등과 같은 사회정책적인 쟁점들의 해결이 중요하다. 셋째, 인공지능의 시대에서 인간의 역할, 적합한 인재양성을 위한 교육체제의 혁신도 난이도가 높은 쟁점들이다.
NIE(Newspaper-In-Education)는 신문을 활용한 교육을 말한다. NIE가 기존의 교육에 비하여 다양한 가치 인식을 통한 사회성 확립과 아울러 독해력과 작문력 향상, 정보 활용 능력의 육성 등의 장점이 있어서 교육 현장에서 널리 활용되고 있다. 그러나 기존의 NIE는 기사 스크랩의 번거로움, 복사 사용으로 인한 판독의 어려움, 전문용어에 대한 지도의 어려움 등의 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 웹 기반 NIE를 위한 교수-학습 시스템을 설계한다. 웹 기반 NIE는 신문활용교육의 장을 교실과 가정에서 그대로 컴퓨터와 인터넷으로 옮겨온 것이다. 인터넷 신문을 통해 다양한 신문의 기사와 정보를 접하고, 분석하며 기존의 워크북(workbook)에서 하던 NIE 활동을 그대로 웹 기반으로 옳긴 것이다. 본 논문에서 설계한 웹 기반 NIE 교수-학습시스템은 신문지면을 준비하는 문제에 구애받지 않고, 전문용어에 대한 실시간 검색을 통한 빠른 이해와 다른 사람의 NIE 작품을 비교할 수 있는 둥의 장점을 가지고 있기 때문에 우리나라 NIE교육의 발전에 기여할 것으로 기대된다.
본 연구는 신문기사 빅데이터를 통해 대학교육 관련 보도의 토픽을 추출하고, 토픽별 특징 및 신문사별 보도양상을 분석한다. 2016년-2021년 상반기 주요 중앙지와 지역지의 기사를 빅카인즈를 통해 추출하였고, 잠재디리슐레할당을 이용하여 총 9개의 토픽을 발견하였다. 토픽1과 토픽3은 교육에 대한 대학지원사업에 관련된 것이나 토픽3은 지역대학에 초점이 맞추어져 있다. 토픽2는 코로나19 이후 대학교육, 토픽4는 교수-학습법, 토픽5는 정부정책, 토픽6은 고교교육기여대학 지원사업, 토픽7은 대학교육 비전, 토픽8은 국제화, 토픽9는 입시 등을 논하고 있다. 조선일보, 경향신문, 한겨레는 코로나19 이후 강의, 정부정책 관련, 대학교육에 대한 기사와 논평을 많이 보도한 반면 동아일보, 중앙일보, 한라일보, 부산일보, 대전일보, 경인일보는 대학지원사업, 고교교육기여대학 지원사업 등 광고·홍보성 기사가 상대적으로 많았다. 2016년부터의 관련기사를 신문사별 뿐 아니라, COVID-19 발생 전후로도 분석하여 관련 보도의 토픽 차이를 살펴볼 수 있었다. 사회적으로 주요 관심 사항인 대학교육이 언론에 어떻게 보도되고 있는지 확인함으로써 미래의 대학교육 정책 방향과 미디어의 순기능과 역기능 등 언론의 역할에 대해 고찰할 필요가 있음을 시사한다.
본 연구는 네이버 뉴스스탠드의 9개 방송사 홈페이지 뉴스기사에 대한 분석을 통해 온라인 방송의 뉴스기사 유형은 어떻게 구성되고 있는가를 파악하기 위해 실시되었다. 분석을 위해 1개 방송 당 30일 분량으로 9개 방송을 대상으로 총 270일간의 샘플을 선정하였다. 분석방법은 방송사 간 차이검정을 위해 일원분산분석(One-way ANOVA) 기법을 이용하였다. 분석은 언어구성에 의한 뉴스기사 유형, 기사내용에 따른 장르 유형 등을 중심으로 이루어졌다. 분석결과 오프라인 방송에서는 모든 프로그램이 비디오기사 유형으로 제작·송신되고 있는 것에 반해 온라인 방송에서는 약 50% 정도가 사진기사와 텍스트기사로 구성되었다. 온라인 신문에서 비디오기사나 컴퓨터 그래픽을 이용한 동영상 중심의 새로운 기사 유형을 제작·공급하고 있으나 온라인 방송에서는 신문의 주요 기사유형인 사진과 텍스트기사를 적극적으로 활용하고 있었다. 이 같은 결과를 통해 온라인 미디어 환경에서의 미디어 간 경계가 더욱 불분명해지고 있으며, 방송기사 유형의 올드화 현상을 파악할 수 있었다.
최근 물리적 재생보다 사회문화적 재생이 더 중요해지면서 지역의 고유한 문화를 활용한 지역자원이 도시재생에서는 중요한 요소가 되고 있다. 이는 관광의 기능과 부합되면서 도시재생에서 관광의 역할은 매우 크다고 할 수 있다. 도시재생에서 관광은 중요한 분야로 다루어지고 있는데 비해 우리나라에서는 아직까지 관련 규정 및 정책이 매우 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구는 우리사회에서 도시재생에 있어 관광에 대한 관심이 증가하고 있는데에 대한 의미를 분석하고 실증적으로 그 흐름을 파악해보기 위해 우리사회의 관심정도와 변화를 측정할 수 있는 신문기사 게재건수 및 내용을 중심으로 분석해 보았다. 언론보도 빅데이터 분석시스템인 빅카인즈를 이용하여 도시재생과 관광에 관련한 기사를 수집하였으며, 선행연구 검토를 통한 분석단위를 기준으로 하여 게재건수와 내용을 분석하였다. 그 결과 도시재생에 대한 관심정도와 비중이 해마다 증가하고 있음을 확인할 수 있었고, 도지재생사업이 진행될수록 관광에 대한 관심 증가 및 의미를 파악할 수 있었다. 도시재생과 관광에 관련한 기사내용으로는 지역적 속성, 사회문화적 속성, 경제적 속성, 정치 제도적 속성, 물리환경적 속성 순으로 관심을 보이고 있었다. 이러한 결과를 통하여 향후 도시재생사업 추진에 있어 관광 콘텐츠 자체에 대한 질적 제고 및 보다 적극적인 제도마련과 지원정책이 필요함을 제시할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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