• 디지털산업정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.139-151
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• 2023

This study aims to gain insights into ChatGPT, which has recently received significant attention. The study utilized a mixed method involving case studies and news big data analysis. ChatGPT can be described as an optimized language model for dialogue. The question arises whether ChatGPT will replace Google search services, posing a potential threat to Google. It could hurt Google's advertising business, which is the foundation of its profits. With AI-based chatbots like ChatGPT likely to disrupt the web search industry, Google is establishing a new AI strategy. The study used the BIG KINDS service and analyzed 2,136 articles over six months, from August 23, 2022, to February 22, 2023. Thirty of these articles were written in 2022, while 2,106 have been reported recently as of February 22, 2023. Also, the study examined the contents of ChatGPT by utilizing literature research, news big data analysis, and use cases. Despite limitations such as the potential for false information, analyzing news big data and use cases suggests that ChatGPT is worth using.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.55-70
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• 2024

This study aims to compare the differences in the carbon neutral agendas of the two countries based on the differing interest positions of the media in the two countries, as well as to analyze the carbon neutral media coverage in South Korea and China. It also seeks to identify the major topics emphasized in the carbon neutral news agenda setting process in the two countries. A total of 49,227 news articles from South Korea and 105,680 news articles from China, covering the period from the declaration of carbon neutrality in both countries in 2020 to May 9, 2022, were collected. CONCOR and topic modeling analyses were performed on these texts. The results found that South Korean media showed a preference for covering carbon neutrality from the perspective of its inhabitants, whereas Chinese media demonstrated a preference for covering carbon neutrality from the viewpoint of the nation. The discourses on coverages largely focus on areas such as energy strategy, business strategy, industrial growth, and international cooperation, with an obvious lack of discourse on the environment. The findings of this study expect to serve as a primary reference in establishing a news coverage strategy which is environmentally sustainable for the media.

• 한국치위생학회지
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• 제9권1호
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• pp.59-71
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• 2009

Objectives : The purpose of this study is to devise a way of the dental hygienist to explore the articles of dental hygienist that were presented in the newspaper during the recent 3 years of Korea. Methods : This study is to examine dental hygienist articles with content analysis in the KINDS(Korean Integrated News Database System) of the Korean Press Foundation. Data were gathered from the printed newspaper of Korea over a period of 3 years - 1 March, 2005 to 30 March 2008. News reports, comments and letters to the editor were analysed, which revealed an image of dental hygienist that we would like to explore and debate. The obtained data from the frequency, percentage, chi-squared test between categories after inter-coder reliability test (reliability 0.96). Results : The articles of dental hygienist according to type of newspaper, 'local newspaper' showed higher frequency than 'metropolitan newspaper'. It mix '치과위생사'(42.3%), '치위생사'(49.4%), and '위생사'(3.9%) in use of name. The article pattern, 'news' 40.0%, 'information commentary' 18.3%, 'interview man' 15.8%, 'special news' 14.2% in metropolitan newspaper, then, 'news' 72.6%, 'information commentary' 23.2% in local newspaper (p<0.05). Most plenty of subject is 'administration system', and then 'celebration', 'publicity'. It showed 'seoul' was 'information commentary', 'country' was 'administration system', 'whole' was 'legal duty', 'unrelated area' was 'social living' in the topic of article according to newsbeat(p<0.05). Conclusions : These results suggest that it is necessary to publicity name, duty of dental hygienist in metropolitan newspaper officially.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제34권6호
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• pp.871-879
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• 2010

본 논문은 뉴스 기사의 댓글에 대한 사용자의 감정을 분류하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 댓글의 문서 분류 시스템으로 기계학습에 기반을 두고 있다. 댓글은 일반적인 문서와 달리 본문을 가지고 있으며 본문의 내용이 독자의 감정에 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 댓글의 특성과 여러 가지 자원을 이용하여 감정 분류를 위한 자질을 제안하고 이들의 가중치 설정 방법을 제안한다. 실험을 통해 이러한 가중치 설정 방법이 한글 뉴스의 댓글에 대한 감정을 분류하는데 효과적임을 알 수 있었다. 또한 댓글과 같이 많은 오류를 포함하는 문서에 대해서 문자 단위의 2음절과 3음절 자질도 충분히 이용 가치가 있음을 확인할 수 있었다. 향후에 뉴스 기사의 댓글뿐 아니라 상품 댓글 등 일반적인 감정 분석에 적용할 계획이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권2호
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• pp.419-427
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• 2015

기후변화와 식품 관련 정보가 유기적인 관련이 있음에도 불구하고, 사실상 현실에서는 사용자들이 직접 그 관련성에 대한 관심을 가지고, 해당 정보에 대한 접근이 용이하다고 말하기는 어렵다.본 연구는 실제 사용자들이 직접적으로 노출되는 인터넷 포털 사이트의 뉴스 기사에 대한 빈도분석 및 연관관계 분석을 통해 기후변화 및 식품 관련 정보가 어느 정도의 연관성을 가지고 얼마나 자주 나타나고 있는지에 대해 파악하였다. 또한 추출된 기후변화 및 식품 관련 뉴스를 대상으로 기후변화 용어 사전과 식품 관련 용어 사전을 활용하여 기후변화 관련 용어와 식품 관련 용어의 총 59개의 연관관계 규칙을 도출함으로써, 특정 기후변화 관련 용어가 어떠한 식품 관련 용어와 연관관계를 갖는지 파악하여, 추후 두 용어를 패키징해 제공할 수 있는 발판을 마련하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제6권1호
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• pp.47-53
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• 2017

사회적 이슈는 정책의 방향을 결정하는 중요한 요인이며, 신문은 사회적 이슈를 반영하는 중요한 채널이다. 신문기사의 텍스트를 분석하는 것은 사회적 이슈를 이해하는 데 기여할 수 있지만, 대규모의 비정형 데이터인 뉴스를 수작업으로 분석하는 것은 매우 어렵다. 따라서 본 연구는 텍스트 분석기법과 연관분석 기법을 활용해 비정형 신문기사 내용을 정형화하여 사회적 이슈의 이해관계자들 간 관점 차이를 시스템적으로 분석하는 것을 목적으로 한다. 본 연구 수행을 위해 각 지역을 대표하는 신문사(조선일보, 중앙일보, 동아일보, 매일신문, 부산일보)를 선정한 후 기사 115건과 댓글 6,772건을 2주간 수집하여 분석하였다. 연구 결과 전국 일간지들은 해당 지역과 정치적인 관계에 초점을 맞춘 반면에, 지역 일간지들은 속해 있는 지자체를 대변하는 논조로 기사가 작성된 측면이 강하게 나타났다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.85-101
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• 2021

This study aims to gain insight through understanding the Metaverse, which has recently become a hot topic. The study utilizes the methods of case study and News Bigdata Analysis Services. The Metaverse can be defined as a world with no separation between the virtual and real worlds. Currently, the Metaverse is dominated mainly by the MZ generation, but just like smartphones have quickly entered our lives, the Metaverse will soon, too, become a part of our lives. To follow up on this change, all companies, including global companies, are going after the Metaverse. Today, the Metaverse is successfully being used in all types of fields, including gaming, performing arts, business, etc., and its essential technologies include VR/AR/MR/XR and AI. This study intends to help understand the Metaverse through a case analysis of Zepeto, which has 200 million users worldwide. On Zepeto, users can decorate their own avatars, hang out with friends, go to art galleries and performances, and create and sell items. Of these users, 90% are from outside of South Korea, and 80% are teenagers. With most of the users being underage, many legal and social problems also follow. Nevertheless, who will be the first to conquer the new world of the Metaverse will continue to be a big issue. This study also analyzes domestic news articles about the Metaverse by utilizing the BigKinds system. Starting in 1996, the number of articles about the Metaverse each year remains single digit, until in 2020 when the number sharply rises to 86 news. As of June 2021, there are 1,663 articles on the Metaverse. This study suggests that the Metaverse should now be carefully examined and closely followed.

• 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.

• 정보관리학회지
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• 제41권1호
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• pp.107-132
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• 2024

이 연구에서는 한국언론진흥재단의 빅카인즈에서 제공하는 1990년부터 2022년까지 약 30년간의 5·18 관련 뉴스데이터를 빈도분석과 네트워크 분석하였다. 구체적으로 시기별과 지역별 기사량을 분석하여 양적 변화 추이를 살펴보았으며 동시 출현 키워드를 활용한 정부별 네트워크 분석을 통해 정부별 주요 키워드 간의 연결 구조를 탐색하였다. 분석 결과, 시기적으로는 사회적 이슈가 많았던 2019년의 보도량이 가장 많은 것으로 나타났으며 지역적으로는 전라권의 보도량이 가장 많은 것으로 나타났다. 그리고 네트워크 분석 결과, 정권이 5·18을 바라보는 인식과 정책에 따라 뉴스데이터 내 5·18과 관련된 단어에 차이가 있었다. 5·18 뉴스데이터 분석을 종합한 결과, 5·18이 지역과 상관없이 시간이 지남에 따라 민주화운동으로 자리매김해 나가고 있었으나 동시에 5·18에 대한 왜곡이 해소되지 못하고 있음을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권9호
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• pp.365-374
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• 2018

본 연구는 네이버 뉴스스탠드의 10개 종합일간지 홈페이지에 대한 분석을 통해 온라인 신문의 지면구성 요소와 각 신문의 지면구성은 어떻게 차별화되고 있는가를 파악하기 위해 실시되었다. 자료 수집은 두 차례에 걸쳐 실시되었으며, 분석 방법은 일원분산분석(One-Way ANOVA) 기법을 이용하였다. 분석 내용은 시각적 이미지 유형, 사진기사와 제목기사 수, 메인기사 이미지의 크기다. 분석결과 종이신문과 차별화되는 오디오, 동영상, 카드, 슬라이드 형식의 뉴스기사 비율이 매우 낮았으며, 그래픽 소스를 이용한 뉴스기사도 극소수에 불과했다. 그러나 전체적인 면에서 네이버 뉴스스탠드의 신문들은 다양한 편집기법을 이용하여 지면의 차별화를 꾀하고 있었다. 본 연구의 의의는 신문의 뉴스소비 촉진을 위한 편집방향에 기초적인 단서를 제공할 수 있을 것이다. 뉴미디어 기술에 의한 미디어 생태계가 빠르게 재형성되고 있는 가운데 신문지면은 어떻게 변화되는가에 대한 지속적인 연구가 필요할 것이다.