• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1189-1192
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• 2013

신문기사 분석을 통한 연관어 비주얼라이저는 신문 기사의 단어를 추출하여 단어 간 연관도를 분석하여 다양한 그래프로 표현하는 시스템이다. 인터넷 신문사의 뉴스 기사들을 수집하고 형태소 분석을 통해 기사별로 단어의 출현 횟수를 데이터베이스에 저장하고 단어와 단어 간의 연관성을 분석한다. 단어 간 연관성을 측정하기 위한 기준으로 두 단어 간 동일기사에 존재여부, 동일날짜에 존재여부를 이용한다. 이 값을 바탕으로 웹 페이지 상에서 다양한 그래프로 상위 연관성을 가진 단어들을 표현한다. 표현 되는 그래프는 다양한 형태의 그래프로 단어와 단어사이에 연관성을 보다 쉽게 파악 할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.114-117
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• 2009

신조어 조사용 프로그램은 웹에 실시간으로 등록되는 언론 기사를 수집하는 웹 에이전트를 개발하여 텍스트를 추출하고, 간단한 어휘 분석을 통하여 국어사전에 등록된 표제어와 이미 연구자가 발견한 기존의 신조어를 제외하고 새롭게 생성된 신조어를 추출하는 작업을 하는 도구이다. 인터넷의 언론 사이트에서 규칙적인 URL 패턴을 발견하고 뉴스 기사를 수집한다. HTML 소스 분석을 통하여 언론 기사만을 추출하고 이 기사에서 사전의 표제어와 기존에 조사된 신어를 제외하여 국어 전공자가 신어를 찾아내는 작업을 하는데 사용하는 시스템을 설계하고 구현하였다.

• 디지털콘텐츠
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• 3호통권46호
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• pp.80-83
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• 1997

디지털사의 알타비스타는 현재 인터넷상에서 가장 빠른 검색 서비스를 제공하는 검색엔진이라 할 수 있다. 25만여 서버와 3천만개 이상의 웹페이지 인덱스를 보유하고 있는 동시에 1만4천개 이상의 뉴스그룹에서 300만개 이상의 기사를 검색할 수 있다. 매일 알타비스타를 사용하는 건수도 1,200만건에 이르고 있는 알타비스타(URL : www.altavista.digital.com)에 대해 살펴봤다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
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• pp.163-166
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• 2002

본 논문에서는 ETRI 방송 뉴스 자막 처리 시스템의 성능 향상을 도모하기 위해 개발된 미등록어 검출기에 대해 기술한다. 음성 인식 성능 하락에 큰 영향을 미치는 요인들 중 하나로 꼽히는 미등록어 문제를 해결하기 위해 ETRI 방송 뉴스 자막 처리 시스템에서는 오프라인으로 동작하는 미등록어 검출기를 채택하였다. 이 미등록어 검출기는 방송 뉴스 자막 처리 시스템 가동 전에 미리 인터넷을 통해 최신 신문 기사와 방송 뉴스를 수집해와 이를 토대로 두 단계에 걸쳐 미등록어를 사전에 추출하여 인식 어휘 사전에 포함시킴으로써 미등록어로 인한 방송 뉴스의 인식 성능 저하 문제를 해결하도록 하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권7호
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• pp.785-792
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• 2004

최근 인터넷과 멀티미디어 관련 기술의 발달로, 멀티미디어 정보에 대한 사용자들의 요구가 다양해지고 있으며, 특히 한 종류의 멀티미디어 뿐만이 아니라, 다른 종류의 멀티미디어 컨텐츠와 의미 관계를 기반으로 관련 멀티미디어 정보를 검색할 필요성이 대두하고 있다. 그러나 일반 데이터와는 달리 멀티미디어 컨텐츠와 의미 관계는 암시적으로 데이터 내에 내포되어 있기 때문에, 관련 멀티미디어 정보를 제공하는 것이 어렵다. 따라서, 대표적인 응용 프로그램인 멀티미디어 뉴스 관리 시스템의 경우, 대부분의 뉴스 서비스들이 텍스트 기사에 대한 관련 기사를 제공하고 있으며, 비디오 혹은 이미지와 같은 멀티미디어 뉴스에 대한 검색은 독립적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 XML을 기반으로 관련 멀티미디어 뉴스를 통합, 검색 및 전송할 수 있는 멀티미디어 뉴스 관리 시스템을 개발하였다. 미디어 객체, 관계 객체, 뷰 객체로 구성된 데이터 모델을 제안하여 다양한 종류의 멀티미디어 뉴스 컨텐츠를 표현하고 의미 관계를 포착하였으며, 뷰 메커니즘을 개발하여, 생성된 뷰 객체의 가공을 통하여 사용자에게 멀티미디어 뉴스를 효율적으로 제공하도록 하였다

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 춘계종합학술대회
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• pp.481-484
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• 2002

인터넷 서비스 중 다른 곳으로부터 구할 수 없는 전문 지식을 취득할 수 있는 중요한 정보 획득 수단으로서 최신 전문가 그룹과 보조를 맞출 수 있는 유일한 방법은 뉴스 서비스이다. 이러한 목적 때문에 많은 국가에서 뉴스 서비스를 제공하고 있으며 국내에서는 3대 주요 뉴스서버가 해외의 뉴스서버들과 연동하여 대량의 뉴스 기사를 입수하여 국내에 배포하고 있으며 기업, 연구소, 대학교 등 많은 기관에서 국내외의 뉴스 기사를 서비스하고 있는 현실이다［1］. 그러나 그 중요성에 비해 뉴스 서비스의 사용자수는 감소하고 있어 현재는 비영리 목적으로 국가 차원에서의 지원과 운영이 요구되고 있으며 기술적 차원의 지원도 미비하여, 특히 보안 기능의 적용은 부분적으로 이루어지고 있어 매우 취약한 상태이며, 서비스 제공자가 필요로 하는 다양한 요구사항을 만족시키지 못하고 있는 상태이다. 본 논문에서는 기존 뉴스 서비스에서 제공해야 될 다양한 보안기능 중 인증에 대한 문제점을 기술하고 뉴스 서비스에서의 안전한 인증방법을 제시하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.193-193
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• 2021

전 세계적으로 기후변화가 지속되면서 그에 따른 자연재난의 강도와 발생 빈도가 증가하고 있다. 자연재난의 발생 유형 중 집중호우와 태풍으로 인한 수문학적 재난이 대부분을 차지하고 있으며, 홍수피해는 지역적 수문학적 특성에 따라 피해의 규모와 범위가 달라지는 경향을 보인다. 이러한 이질적인 피해를 관리하기 위해서는 많은 홍수피해 정보를 수집하는 것이 필연적이다. 정보화 시대인 요즘 방대한 양의 데이터가 발생하면서 '빅데이터', '머신러닝', '인공지능'과 같은 말들이 다양한 분야에서 주목을 받고 있다. 홍수피해 정보에 대해서도 과거 국가에서 발간하는 정보외에 인터넷에는 뉴스기사나 SNS 등 미디어를 통하여 수많은 정보들이 생성되고 있다. 이러한 방대한 규모의 데이터는 미래 경쟁력의 우위를 좌우하는 중요한 자원이 될 것이며, 홍수대비책으로 활용될 소중한 정보가 될 수 있다. 본 연구는 인터넷기반으로 한 홍수피해 현상 조사를 통해 홍수피해 규모에 따라 발생하는 홍수피해 현상을 파악하고자 하였다. 이를 위해 과거에 발생한 홍수피해 사례를 조사하여 강우량, 홍수피해 현상 등 홍수피해 관련 정보를 조사하였다. 홍수피해 현상은 뉴스기사나 보고서 등 미디어 정보를 활용하여 수집하였으며, 수집된 비정형 형태의 텍스트 데이터를 '텍스트 마이닝(Text Mining)' 기법을 이용하여 데이터를 정형화 및 주요 홍수피해 현상 키워드를 추출하여 데이터를 수치화하여 표현하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권9호
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• pp.47-54
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• 2019

본 연구는 빅데이터 분석 방법인 오피니언 마이닝을 사용하여 아파트 가격 관련 뉴스 기사의 극성을 확인하는 연구로 자료는 2012년, 2018년 2년간 네이버에 게시된 인터넷 뉴스 기사를 사용하였다. 감성분석 모형을 모델링하고 주제 지향형 감성사전 구축 방법을 제안하였다. 제안한 감성분석 모형을 통해 분석한 결과, 아파트 가격이 상승하는 시기에는 사회적 이슈 선정에 있어서 언론사의 성향에 따라 차이가 있는 것을 확인하였고 정부와 동일한 성향의 언론사에서 긍정 기사가 많은 것을 확인하였다. 부동산 분야에서 사용할 수 있는 감성분석 모형을 제시하고 부동산 관련 비정형 데이터의 극성을 분석하였다는 것에 의의가 있다. 향후 다양한 분야에 접목하기 위해서는 주제별 감성사전을 구축해야 하며 다양한 비정형 데이터를 수집하고 수집 기간을 확장하는 것이 필요하다.

• 정보화정책
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• 제19권3호
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• pp.19-35
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• 2012

인터넷 이용자들이 포털을 활용해 뉴스 콘텐츠를 소비하는 경우가 늘어나면서 포털이 뉴스의 연성화를 촉진해 여론형성에 문제가 있다는 비판을 받고 있다. 이러한 비판에 대응하기 위해 일부 포털은 기존의 뉴스배치모델과 달리 언론사로 직접 연결되는 뉴스캐스트 서비스를 실시하고 있다. 본 연구는 뉴스 배치모델과 뉴스캐스트 모델이 뉴스의 연성화와 의제설정에 차이를 보일 수 있는지 포털들 간의 비교를 통해 그 차이를 규명하고자 시도하고 있다. 구체적으로 '네이버', '다음', '네이트'의 3대 포털을 대상으로 특정 기간 동안 서비스되는 뉴스를 내용분석(Content Analysis)하였다. 이를 통해 포털의 뉴스 공급 모델이 가지는 특성과 연성화 정도를 평가하고 그 함의를 도출하고 있다. 연구결과 뉴스캐스트 모델의 실시 이후에도 포털의 연성화와 선정성은 크게 개선되지 못하고 있음이 밝혀졌다. 따라서 포털이 단순히 기사를 재매개하는 관점에서 벗어나 건전하고 질 좋은 뉴스 콘텐츠를 유통하는 방향으로 포털 저널리즘이 재정비되어야 할 것이다.