• 한국문헌정보학회지
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• 제31권4호
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• pp.319-348
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• 1997

인터넷 서비스에 있어서 뉴스이 이용이 가장 높은 것으로 나타남으로써. 인터넷 전자질문의 이용자 인터페이스에 관한 연구자들의 관심이 고조되고 있다. 본 연구에서는 우리나라의 6개 인터넷 전자신문의 이용자 인터페이스를 홈페이지를 중심으로 조사 분석하였다. 본 연구의 결과는 인터넷 전자신문의 표준화된 웹디자인에 관심이 있는 신문사 조사기사와 전자신문 기사의 검색교육 및 활용에 관심이 있는 사서에게 인터넷 전자신문의 이용자 인터페이스에 대한 기본적인 지식을 제공할 것이다.

• 월간포장계
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• 통권115호
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• pp.54-55
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• 2002

• 한국언론정보학보
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• 제79권
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• pp.140-164
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• 2016

컴퓨팅과 이동통신이 결합되면서 완전히 새로운 취향의 콘텐츠가 만들어지고 있는 모바일 시대에 맞는 기사 길이는 어느 정도일까? 지금까지 고급 저널리즘의 기준으로 인식되기도 한 긴 기사가 여전히 모바일 시대에도 적절할까? 인터랙티브와 검색 기능을 이용한 짧은 기사의 조합이 가독성과 정보량이라는 가치를 만족시켜줄 수 있지 않을까? 이런 문제에 대한 해답을 찾고자 하는 것이 이 연구의 목표다. 연구 방법으로는 현장 실험(field experiment)을 채택했다. 사전 조사를 통해 모바일 기기에서 '손을 쓰지 않고 한 눈에 볼 수 있는' 346자의 기사부터 신문과 방송 뉴스에서 자주 쓰이는 633자, 1033자, 1368자의 기사를 만들었다. 자극물은 길이만 다를 뿐 주요취지는 똑같아지도록 처치했다. 이를 성별, 계열, 학년을 동수로 할당한 대학생 샘플 384명을 대상으로 조사했다. 신문대판 혹은 모바일 페이지를 통해 자신에게 주어진 네 종류 중 하나의 기사를 접촉하고 선호도, 기사질 평가, 기억회상에 관련한 답을 하도록 했다. 분석결과 신문에서는 1033자와 346자의 기사가 고르게 좋은 평가를 받았다. 모바일에서는 손을 거의 움직이지 않고 볼 수 있는 346자와 633자가 고르게 좋은 평가를 받았다. 앞으로 점차 모바일 기계에 의존해 뉴스를 읽는 수용자가 늘어날 경우를 대비한다면 신문 지면의 기사도 346~633자를 기본으로 하는 다양한 전략을 고려해볼 필요가 있을 것으로 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.233-237
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• 2017

본 논문은 신문기사의 감성 댓글을 생성하기 위한 시스템을 제시한다. 감성을 고려한 댓글 생성을 위해 기존의 Sequence-to-Sequence 모델을 사용하여 긍정, 부정, 비속어 포함, 비속어 미포함 유형의 4개의 감성 모델을 구축한다. 하나의 신문 기사에는 다양한 댓글이 달려있지만 감성 사전과 비속어 사전을 활용하여 하나의 댓글만 선별하여 사용한다. 분류한 댓글을 통해 4개의 모델을 학습하고 감성 유형에 맞는 댓글을 생성한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.233-237
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• 2017

본 논문은 신문기사의 감성 댓글을 생성하기 위한 시스템을 제시한다. 감성을 고려한 댓글 생성을 위해 기존의 Sequence-to-Sequence 모델을 사용하여 긍정, 부정, 비속어 포함, 비속어 미포함 유형의 4개의 감성 모델을 구축한다. 하나의 신문 기사에는 다양한 댓글이 달려있지만 감성 사전과 비속어 사전을 활용하여 하나의 댓글만 선별하여 사용한다. 분류한 댓글을 통해 4개의 모델을 학습하고 감성 유형에 맞는 댓글을 생성한다.

• 한국사회복지학
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• 제63권4호
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• pp.203-224
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• 2011

본 연구의 목적은 신문기사 분석을 통하여 한국 사회의 고령화 사회에 대한 인식과 대책을 분석하는 것이다. 이를 위하여 조선일보, 중앙일보, 경향신문, 한겨레신문 4개의 주요 일간지를 대상으로 고령화 사회에 대한 472건의 기사를 통하여 내용분석을 실시하였다. 분석 결과, 고령화 사회에 진입하면서 고령화 사회에 대한 관심이 지속적으로 증가하고 있는 것으로 나타났으며, 인식과 대책은 경제적인 영역을 중심으로 다루어지고 있음을 볼 수 있었다. 또한 우리 사회가 고령화 사회를 긍정적이고 중립적으로 바라보는 관점이 증가한 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 바탕으로 본 연구는 고령화 사회와 관련된 다양한 영역에 관심을 가질 필요가 있으며, 현실적인 문제 파악과 실제적인 욕구에 부합하는 대책이 마련되어져야 함을 제시하였다. 또한 앞으로는 우리 사회만이 갖는 특수한 상황이나 문제점에 주목하여 그에 대한 대책 논의와 연구도 함께 진행되어야 할 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.20-29
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• 2021

본 연구는 신문 기사에서의 드론과 범죄에 관한 이슈를 탐색하는 데 목적이 있다. 한국언론재단의 온라인 뉴스 아카이브인 빅카인즈에서 1990년 1월 1일부터 2021년 5월 1일 기간 동안 11개 중앙지와 28개의 지역 종합지의 '드론'과 '범죄' 조건에 맞는 1,213건의 신문기사를 수집하였다. 그중 117개의 핵심 키워드를 대상으로 키워드빈도, 중심성분석, 네트워크 구조 구축, CONCOR 분석, 밀도 매트릭스 분석을 수행하였다. 분석결과, 주요 이슈는 8개로 분류되었으며 신문 기사 속의 드론과 범죄에 관한 보도 분석을 통해 국민의 사생활 보호와 불법 촬영 예방, 항행 안전 확보, 사회적 치안 유지와 해결, 테러와 전쟁 등에 관한 정부의 정책 수립과 사회적 문제점들이 중점적으로 논의되었음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 드론과 범죄에 관련한 인문사회학적 연구 분야의 확장을 시도하며, 구체적으로 드론 관련 범죄에 대한 현황과 대책을 정책적 함의와 언론적 함의로 제언하였다.

• 산업융합연구
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• 제18권1호
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• pp.73-78
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• 2020

이 연구에서는 블록체인 기술의 활용과 관련된 주요 토픽을 분석하기 위해 신문기사에 나타난 '블록체인 기술 활용' 빅데이터를 토픽 모델링기법을 적용하였다. 이를 위해 2013년부터 2019년까지, 21개의 신문사로부터 15,617건을 대상으로 토픽을 추출하고 주요 트렌트를 시기별로 구분하여 분석하였다. 분석결과 블록체인기술 활용과 관련된 기사는 2015년부터 기하급수적으로 증가하였으며 IT_과학 분야와 경제 분야에 집중되었다. 기간에 따라 차이는 있지만 암호화폐, 비트코인, 가상화폐와 관련된 키워드의 가중치가 높았다. 금융거래에 집중되었던 블록체인기술은 빅데이터, 사물인터넷, 인공지능으로 점차 확대되었다. 이에 따라 기업의 토픽 변화도 함께 이루어져 금융거래를 위한 은행에서 다양한 분야로 확대되면서 대기업과 글로벌기업으로 집중되었다. 이 연구를 통해 블록체인기술의 활용과 관련한 신문기사의 주요 토픽과 함께 이러한 토픽들이 어떠한 변화추이를 보이고 있는지에 대해 확인할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.375-384
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• 2021

본 연구는 조현병 관련 기사에 나타난 키워드와 주요 주제의 변화를 파악하는 의미연결망 분석, 계량적 내용분석 연구이다. 연구대상은 강남역 살인사건 전후 5년간 보도된 조현병 관련 신문기사이다. 수집된 자료는 NetMiner 프로그램 4.4.1을 이용하여 네트워크 통계분석을 시행하였다. 2013년부터 2018년까지 8개 중앙지에서 610개의 신문기사가 검색되었다. 출현빈도가 가장 높은 주요 키워드는 강남역 살인사건 이전에는 '치료', 사건 이후에는 '사건'으로 나타났다. 사건 이전에는 '편견으로 치료시기를 놓치면 만성화 됨', '조기 치료하면 치료가 가능함', '약물치료로 정상적인 생활이 가능함', '심신미약 상태에서 살인 혐의로 기소됨'이라는 네 가지 주제가 도출되었다. 반면, 사건 이후 '여성혐오주의자가 아니라 피해망상이 심해져 살인을 저지름', '약물치료 중단으로 충동적인 행동이 유발됨', '범행 후 심신미약으로 인한 감형을 주장함', '흉기 난동에 출동한 경찰을 살해함'이라는 네 가지 주제가 도출되었다. 이러한 결과는 신문기사가 조현병 및 기타 정신질환자에 대한 편견과 낙인을 줄이기 위해 조현병에 대한 정확한 정보를 제공해야 함을 시사한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.345-351
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• 2020

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.