• 한국언론정보학보
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• 제79권
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• pp.70-103
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• 2016

뉴스 미디어 산업이 위기를 겪으면서 새로운 기술이 구원이 될 수 있다는 전망이 많이 나오고 있다. 하지만, 그 기술이 어떤 원리로 작동하는지, 그것이 가진 한계는 무엇인지, 어떤 방향으로의 발전이 필요한지에 대해서는 논의가 제대로 이루어지지 않고 있다. 이 글은 현재 주목받고 있는 새로운 기술인 뉴스 챗봇의 의미와 작동 방식, 그리고 전망에 대해 미디어 관점에서 시론적으로 분석했다. 쿼츠, 포브스, CNN 챗봇 등의 사례를 분석한 결과, 현재 챗봇은 초기 인공지능이 적용된 뉴스 추천 서비스 수준이라고 할 수 있었다. 뉴스 챗봇은 대화라는 의인화된 행위를 통해 뉴스를 전달할 뿐, 능동적 수행 측면에서는 완전하다고 할 수 없었다. 인공지능의 발전에 따라 챗봇도 지속해서 진화가 이루어질 것은 분명하지만, 어떠한 방향을 갖고 가느냐에 따라 결과가 심하게 달라질 수 있다. 이에 따라 규범론적 접근, 하향식 접근, 상향식 접근 등 세 가지 방식을 어떠한 방향을 갖고 가야 할지에 대한 논의를 위한 출발점으로 제시했다.

• 디자인융복합연구
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• 제13권5호
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• pp.341-354
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• 2014

테크놀로지의 발달로 수많은 정보를 단 하나의 기기에 담을 수 있는 새로운 디바이스가 발명되면서 뉴스 콘텐츠 시장에서 절대적인 우위를 점하고 있던 종이 신문의 입지는 점점 좁아지기 시작했다. 더욱이 이러한 디지털 디바이스는 날이 갈수록 가벼워지고, 신문에서는 볼 수 없었던 다양한 멀티미디어 요소를 활용할 뿐만 아니라, 정보에 접근 가능한 속도도 빨라지고 있어 인쇄 신문을 대체할 뉴스 콘텐츠 유통 플랫폼으로 떠오르고 있다. 그러나 현재 스마트 디바이스용 뉴스 애플리케이션은 초기 개발 단계이기 때문에, 효과적인 정보 전달을 위한 레이아웃 디자인 방법과 콘텐츠 포맷에 대한 연구는 미미한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 스마트 디바이스용 뉴스 애플리케이션의 레이아웃과 구성 요소를 분석함으로써 독자가 효율적으로 정보를 받아들일 수 있는 뉴스 애플리케이션 디자인 방법에 관해 고찰해본다. 또한, 국내외 뉴스 애플리케이션 가운데 20개의 사례를 선정해 레이아웃과 구성 요소를 중심으로 살펴보고, 사용자 관찰 조사를 통해 인지, 이해, 회상, 상호작용의 측면에서 어떤 형태의 애플리케이션이 정보를 더 효과적으로 전달할 수 있을지 알아보았다.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권3호
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• pp.83-97
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• 2023

본 연구는 시멘틱 네트워크 분석을 통해 방대한 뉴스 기사를 분석하여 창업 트렌드를 파악하고자 하였다. 한국언론진흥재단에서 제공하는 빅카인즈 기사 분석 서비스를 이용해 2013년 1월부터 2022년 12월까지 19개 신문사의 뉴스 기사 330,628건을 종합적으로 분석하였다. 이 연구는 사회적 환경과 글로벌 경제 트렌드가 창업에 미치는 영향을 고려하여 최근 10년 동안 주요 이슈의 변화를 탐구하는 데 중점을 두었다. 또한 코로나-19 팬데믹 전후의 뉴스 기사 수와 이슈 변화를 비교하여 빈도 분석, 관계 분석, 연관어 분석을 통해 창업 트렌드를 시각화 하여 제시하였다. 연구 결과, 창업 연관어의 상위 키워드는 창업의 활성화, 사업화 등이고, 코로나-19와 창업 키워드 간의 상관관계는 선형적인 의미에서 거의 무시할 수 있는 수준이었으나, 팬데믹 기간동안 뉴스 기사 수는 감소하여 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 가장 많이 언급된 키워드는 중소벤처기업부, 장소는 미국, 인물은 한정화. 기관은 중소벤처기업부로 나타났으며 창업분야는 어떤 분야보다 사회적 이슈에 다각적인 영향을 받고,시기적 접근 빈도가 증가하는 중요한 특징이 나타났다. 본 연구결과는 창업 관련 이슈 및 사건에 대한 이해와 탐구에 필수적인 기초자료를 제공하여 향후 해당 분야 연구주제를 제안할 연구로서의 의미가 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.139-146
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• 2022

최근 몇 년간 빅데이터·AI를 활용하여 산업·사회문제를 해결하고 새로운 가치를 창출하는 것이 국가의 주요 정책목표로 논의되고 있다. 새 정부 또한 빅데이터·AI를 기반으로 국민·기업·정부가 사회문제 해결과 새로운 가치 창출하는 디지털플랫폼정부를 주요 국정과제로 설정하였다. 아직까지 그간의 논의를 정리하고 향후의 정책 방향을 논의한 연구는 많이 전개되지 못한 상황이다. 이에 본 연구는 지난 5년간의 논의의 진단을 통하여 우리의 현황과 과제를 살펴보고자 한다. 이를 위하여 앞서 통용되고 있던 개념인 4차산업혁명을 키워드로 하여, 신문사설을 수집하여 분석하였다. 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 2017년부터 2022년까지 뉴스사설을 수집한 후 9개의 주요의제를 발견하였으며, 이를 기반으로 디지털플랫폼정부 기반의 미래사회에 대응을 위한 준비과제에 대한 시사점을 제공하였다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.19-36
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• 2023

정보통신기술의 발전으로 인해 누구나 쉽게 정보를 생산, 유포할 수 있게 되면서, 이를 악용하여 의도적으로 유포하는 거짓 정보인 가짜뉴스가 새로운 문제로 대두되기 시작하였다. 초기에 텍스트 방식으로 주로 전파되던 가짜뉴스는 점차 진화하여 이제는 멀티미디어 형식으로 퍼지고 있다. 유튜브는 2005년에 설립된 이후 세계 최고의 동영상 플랫폼으로 성장하면서 전 세계 사람들이 대부분 이용하고 있다. 하지만 유튜브는 가짜뉴스가 퍼지는 주요 창구가 되며 사회적인 문제를 일으키고 있다. 유튜브의 가짜뉴스를 탐지하기 위하여 다양한 학자들이 연구를 진행해 왔다. 가짜뉴스 탐지 연구에는 콘텐츠 기반의 접근과 배경정보 기반의 접근이 존재하는데 기존 가짜뉴스 연구와 유튜브의 가짜뉴스 탐지 연구를 살펴보면 콘텐츠 기반의 접근이 다수를 차지하고 있다. 본 연구에서는 콘텐츠 기반의 가짜뉴스 탐지가 아닌 배경정보 기반의 가짜뉴스 탐지기법을 제안하는데, 그 중에서도 유튜브에서 제공하는 관련 동영상 정보를 활용하여 가짜뉴스를 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 구체적으로 관련 동영상에서 얻은 정보와 원본 동영상에서 얻은 정보를 임베딩 기술인 Doc2vec을 이용하여 벡터화 한 후, 딥러닝 네트워크인 합성곱 신경망(CNN)을 통하여 가짜뉴스를 판별하고자 하였다. 실증분석 결과 제안 기법은 기존의 콘텐츠 기반으로 유튜브 가짜뉴스를 탐지하는 접근에 비해 보다 우수한 예측 성능을 보임을 확인하였다. 이러한 본 연구의 제안 기법은 파급력이 높은 유튜브 상에서 유포되는 가짜뉴스의 전파를 사전에 예방함으로써, 우리사회를 보다 안전하고 신뢰할 수 있도록 만드는데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권3호
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• pp.243-250
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• 2016

글로벌 시장에서 플랫폼비즈니스의 중요성이 높아지고 있지만 국내에서는 글로벌 경쟁력을 갖춘 플랫폼비즈니스가 출현하지 않고 있다. 이에 따라 본 연구는 국내 플랫폼비즈니스와 글로벌 플랫폼비즈니스의 6가지 성공요소에 대한 경쟁력을 비교 분석하였다. 이를 위해 국내 ICT 분야 종사자 104명을 대상으로 SNS서비스(카카오톡 페이스북), 모바일결제 시스템(삼성페이 애플페이), 디지털 콘텐트(네이버 유투브), 직접구매(G마켓 아마존), 교육(K-MOOC MOOC) 등의 경쟁력을 설문 조사했다. 그 결과 국내 플랫폼비즈니스는 미국의 비즈니스에 비해 창조역량과 새로운 가치 창출, 비용 절감과 네트워크 효과, 새로운 생태계를 조성, 끊임없이 변화하고 진화하는 역량이 열세인 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.78-79
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• 2018

최근 가짜뉴스가 무분별하게 확산되면서 가짜뉴스로 인한 경제적, 사회적 비용이 커지고 있다. 하루에 발생하는 가짜뉴스는 방대하며, 실제 뉴스기사를 악의적으로 재생산 또는 언론사를 사칭하는 방식으로 유포되고 있다. 이를 구분하기 위한 연구가 많으나, 공인된 뉴스 기사인지에 대한 신뢰성 입증과 관련된 연구 논문은 매우 적은 상황이다. 본 논문에서는 가짜뉴스 문제를 해결하기 위해 뉴스 플랫폼에 블록체인을 적용, 공인된 뉴스 제공자가 기사 내용에 대한 Fingerprint를 블록체인에 기록하여 공인된 기사 내용에 대한 신뢰성을 검증하는 방안에 대해 제안한다.

• International Journal of Contents
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• 제11권3호
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• pp.54-62
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• 2015

In this paper, we investigate the impacts of the following four influential factors on flow in digital reading: contents, platforms, motivations, and places. The contents factor was subdivided into "news articles" and "journal papers"; platforms is comprised of "mobile phones," "tablets," and "laptops"; motivations consists of "pleasure" and "assignments"; and "home," "on the go," and "out of home" are the subdivisions of the places factor. We conducted a questionnaire survey with the study's participants and the following results are shown: 1) The flow during the reading of news articles is influenced by motivations, whereas the flow during the reading of journal papers is influenced by platforms. 2) Regarding mobile phones, motivations significantly affected the flow, whereas content types significantly affected the flow for tablets; also, laptops provided the best flow and articles can be read on the platform regardless of motivations. 3) Reading for pleasure rather than for assignments positively influenced the flow for all of the platforms. 4) With respect to news articles, the places providing flow are different across platforms. However, for journal papers, the places out of home provided good flow. For tablets, the places for flow significantly depended on the content type, which is not the case for laptops.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권2호
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• pp.113-123
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• 2024

Stock market news sentiment analysis (SA) aims to identify the attitudes of the news of the stock on the official platforms toward companies' stocks. It supports making the right decision in investing or analysts' evaluation. However, the research on Arabic SA is limited compared to that on English SA due to the complexity and limited corpora of the Arabic language. This paper develops a model of sentiment classification to predict the polarity of Arabic stock news in microblogs. Also, it aims to extract the reasons which lead to polarity categorization as the main economic causes or aspects based on semantic unity. Therefore, this paper presents an Arabic SA approach based on the logistic regression model and the Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) model. The proposed model is used to classify articles as positive, negative, or neutral. It was trained on the basis of data collected from an official Saudi stock market article platform that was later preprocessed and labeled. Moreover, the economic reasons for the articles based on semantic unit, divided into seven economic aspects to highlight the polarity of the articles, were investigated. The supervised BERT model obtained 88% article classification accuracy based on SA, and the unsupervised mean Word2Vec encoder obtained 80% economic-aspect clustering accuracy. Predicting polarity classification on the Arabic stock market news and their economic reasons would provide valuable benefits to the stock SA field.

• 디지털융복합연구
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• 제19권7호
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• pp.79-85
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• 2021

코로나19 이후 배달 플랫폼에 참여하는 개인이 증가하고 있다. 이러한 현상은 좀 더 나은 미래 설계를 위하여 한 개 이상의 소득원을 확보한다는 엔(n)잡러 세태와 맞물려, 더욱 관심이 고조되고 있다. 그러나 아직 해당 현상에 관한 학술적 논의는 매우 부족하다. 이에, 본 연구는 코로나 19가 시작된 2019년 1월부터 현시점까지의 기간을 연구대상으로, 관련 뉴스 데이터에 대한 텍스트 마이닝을 통한 사회적 논의주제를 발굴하고자 하였다. 결과는 현상에 대한 소개, 참여자 속성에 대한 논의, 그들의 수익에 관한 관심, 좋은 일자리인지에 대한 담론, 그리고 그들을 둘러싼 우려라는 주제로 함축·제시하였다. 본 연구는 배달 플랫폼 비즈니스와 관련된 논의의 관점을 개인 참여자로 확대하여 현상을 체계적으로 조망하였다는데 의의가 존재한다. 본 연구를 기반으로, 향후 감성분석 결합을 통하여 특정 주제에 관한 긍정·부정 감성조망 등 해당 현상을 둘러싼 더욱 세밀한 사회적 담론 분석이 형성되길 기대한다.