• 과학과기술
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• 제31권3호통권346호
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• pp.24-25
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• 1998

우리나라 신문사중에서 가장 먼저 과학부가 독립부서로 설치된 곳은 한국일보사로 1958년 3월1일 이었다. 그때 견습기자로 한국일보에 입사한 필자는 과학기술기사 발굴에 심혈을 기울였지만 과학기술기사를 독자가 알기 쉽고 재미있게 쓴다는 것은 쉬운일이 아니었다. 기사를 서서 편집부에 넘기면 기사가 재미없다거나 내용이 신통치 않다고 칼질하기가 일쑤였다. 아인슈타인은 전문용어를 쓰지않고도 쉽게 설명했다는데 우리도 과학기술기사를 쉽고 재미있게 쓰는 지혜가 아쉽다.

• 한국언론정보학보
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• 제66권
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• pp.133-158
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• 2014

이 연구는 중앙일보, 조선일보, 한겨레, 경향신문 등 국내 주요 일간지들이 광고주 기업의 뉴스를 얼마나, 어떤 관점에서, 어떻게 보도하는지를 계량적으로 살펴보았다. 특히 이 연구는 광고주 순위와 기사빈도 간에 관계가 있는지, 광고주 관련 보도가 긍정적으로 다뤄지는지, 이런 경향이 신문의 기업관과 이념성향에 따라 차이가 있는지에 대해 내용분석을 실시했다. 또한 같은 방법으로 '삼성그룹 X파일 사건'이라는 특정사건 기간 중 4개 신문의 삼성관련 보도태도를 분석했다. 분석결과는 다음과 같다. 먼저, 전반적으로 광고수주액이 많은 기업일수록 관련기사 수가 많았다. 또한 광고주 관련 기사는 해당기업에 대해 부정적이기보다는 긍정적인 경우가 많았다. 특히, 광고주 관련 기사의 우호적인 성향(친기업성향)은 기사의 제목보다는 본문의 논조에서, 본문 논조보다는 보도 프레임에서 더욱 두드러지게 나타나는 구조적인 특징을 보였다. 이러한 보도태도는 기업에 우호적인 신문을 외부로 표방하는 중앙일보는 물론, 기업에 비교적 중립적인 입장을 취하는 것으로 알려진 조선일보, 그리고 기업에 비판적 태도를 보이는 한겨레, 경향신문 등 진보신문들도 비슷한 성향을 보였다. 광고주에 우호적인 4개 신문의 이런 보도성향은 삼성X파일 사건기간 중에서도 유사하게 나타났다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.533-538
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• 2023

문서에서 저자의 의도와 주제, 그 안에 포함된 감성을 분석하는 것은 자연어 연구의 핵심적인 주제이다. 이와 유사하게 특정 글에 포함된 정치적 문화적 편향을 분석하는 것 역시 매우 의미 있는 연구주제이다. 우리는 최근 발생한 한 사건에 대하여 여러 신문사와 해당 신문사에서 생산한 기사를 중심으로 해당 글의 정치적 편향을 정량화 하는 방법을 제시한다. 그 방법은 선택된 주제어들의 문장 공간에서의 거리를 중심으로 그래프를 생성하고, 생성된 그래프의 기계학습을 통하여 편향과 특징을 분석하였다. 그리고 그 그래프들의 시간적 변화를 추적하여 특정 신문사에서 특정 사건에 대한 입장이 시간적으로 어떻게 변화하였는지를 동적으로 보여주는 그래프 애니메이션 시스템을 개발하였다. 실험을 위하여 최근 이슈에 대하여 12개의 신문사에서 약 2000여 개의 기사를 수집하였다. 그 결과, 약 82%의 정확도로 일반적으로 알려진 정치적 편향을 예측할 수 있었다. 또한, 학습 데이터에 쓰이지 않은 신문기사를 활용하여도 같은 정도의 정확도를 보임을 알 수 있었다. 우리는 이를 통하여 신문기사에서의 정치적 편향은 작성자나 신문사의 특성이 아니라 주제어들의 문장 공간에서의 거리 관계로 특성화할 수 있음을 보였다. 할 수 있다.

• 정보화사회
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• 통권174호
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• pp.26-29
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• 2005

최근 신문기사를 보면 예전과 달리 심심치 않게 대만에 관한 소식을 접할 수 있다. 물론 중국과의 대립에 관한 기사가 대부분이지만 그 중에는 한국이 세계 1위를 차지하고 있는 LCD 분야에서의 대만의 성장에 관한 기사를 찾을 수 있다. LCD에 관한한 세계 최고의 자리를 얻기 위해 정부까지 발벗고 나선 대만, 그 곳에서 열린 전시회를 스케치하고 IT업체를 지원하기 위해 만든 사이언스 파크를 찾아가 봤다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.229-231
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• 2004

추천 시스템은 양질의 정보를 추천하기 위해서 사용자의 관심도를 반영해야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 강화학습과 관련 정보, 비관련 정보를 모두 이용하는 피드백 방법을 결합하였다. 사용자의 문서에 대한 평가를 평가 값으로 사용하여 사용자가 선호하는 용어와 선호하지 않는 용어를 추출하고, 이를 이용해 사용자 프로파일을 강화학습으로 학습하게 된다. 제안된 방법으로 신문기사 추천시스템에 적용하여 실험한 결과, 관련 정보와 비관련 정보를 함께 사용한 방범이 기존의 관련 정보안물 사용한 방법보다 더 나은 성능을 보였다.

• 한국언론정보학보
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• 제35권
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• pp.211-249
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• 2006

이 연구는 독자가 어떤 기사를 얼마나 읽는지를 구체적으로 탐색했다. 설문 응답 형태로 열독 의식이나 태도를 조사한 과거 연구와 달리, 이 연구는 독자에게 신문을 보여주면서 각 기사에 대한 열독 여부와 열독 정도 등 '행태'를 측정했다. 최근 국내 신문사들이 독자 중심의 제작을 표방하는 것과 대조적으로 독자의 구체적인 열독행태는 제대로 알려지지 않았다는 것이 이 연구의 문제의식이었다. 신문 종합섹션 전체 기사의 절반 이상을 열독하는 독자는 6.2%였으며 경제섹션의 이 비율은 4.1%였다. 종합섹션에서 단 1개의 기사도 열독하지 않는 독자는 1.1%였으며 경제섹션의 이 비율은 26.5%였다. 종합1, $3{\sim}5$면, 사회 $1{\sim}2$면, 여론 $2{\sim}3$면의 열독률은 상대적으로 높은 반면 문화1면, 국제 2면, 경제섹션 4면, 스포츠 2면, 피플 1면의 열독률은 낮았다. 또 사회면 4개의 머리기사 열독률은 종합면 6개의 열독률보다 높았고, 특히 사회 2면 머리기사 열독률은 종합1면 머리기사 열독률보다 높았다. $20{\sim}30$대 젊은 독자는 40대 이상의 장년층 독자보다 종합 $1{\sim}4$면과 사설면의 머리기사를 현저히 덜 읽는 것으로 밝혀졌다.

• 파렛트 뉴스
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• 통권50호
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• pp.21-23
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• 2008

본 기사는 일본의 일간목재신문 6월5일자 / 6월12일자에 기재된 내용으로 일본파렛트협회에서 2008년 통상총회 개최 내용과 2008년도 사업계획 발표 내용을 담고 있다. 본 기사를 통하여 일본의 파렛트 업계 동향을 살펴보자.

• 디지털융복합연구
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• 제19권3호
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• pp.177-185
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• 2021

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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.14-33
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• 2018

본 연구는 경향신문, 국민일보, 한겨레, 한국일보 총 4개의 신문기사에서 정보화 및 도서관과 관련해서 1998년부터 2017년까지 20년간의 객관적인 신문 데이터를 통해 한국의 정보화 트렌드를 분석해 보고자 수행되었다. 이에 본 연구는 뉴스 빅데이터 시스템인 빅카인즈(BigKinds)를 활용하여 메타데이터 및 연관어(공기어) 분석 결과를 바탕으로, 키워드 '정보', '정보화'와 '도서관'의 시대별, 분야별로 단순빈도 분석과 군집 및 분류 등의 결과를 분석하여 제시하였고, 이를 바탕으로 정부기관의 발행물인 '정보화백서'와 문헌정보학 분야의 '학술지'의 연구 주제와 비교를 통해 언론과 연구에서 나타나는 정보화의 경향을 비교, 분석해 보았다. 본 연구는 언론을 바탕으로 형성된 국내 정보화의 트렌드를 해석하고자 시도했으며, 장기시계열적 데이터인 신문기사의 빅데이터를 활용하여 분석하였다는데 그 의의가 있다. 연구결과를 바탕으로 국내의 정보화와 함께한 도서관의 성장과 발전의 함의와 시사점을 제시하였다. 또한 향후 지속적인 연구를 통해 정보화와 도서관정보화정책 발전방향의 기본적인 틀을 만들 수 있을 것이라 기대한다.

• 정보관리학회지
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• 제23권1호
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• pp.83-98
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• 2006

이 연구에서는 복수의 신문기사를 자동으로 요약하기 위해 문장의 의미범주를 활용한 템플리트 기반 요약 기법을 제시하였다. 먼저 학습과정에서 사건/사고 관련 신문기사의 요약문에 포함할 핵심 정보의 의미범주를 식별한 다음 템플리트를 구성하는 각 슬롯의 단서어를 선정한다. 자동요약 과정에서는 입력되는 복수의 뉴스기사들을 사건/사고 별로 범주화한 후 각 기사로부터 주요 문장을 추출하여 템플리트의 각 슬롯을 채운다. 마지막으로 문장을 단문으로 분리하여 템플리트의 내용을 수정한 후 이로부터 요약문을 작성한다. 자동 생성된 요약문을 평가한 결과 요약 정확률과 요약 재현율은 각각 0.541과 0.581로 나타났고, 요약문장 중복률은 0.116으로 나타났다.