• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.73-81
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• 2017

In this paper, we propose an analysis framework to capture the trends of information security incidents and evaluate the security policy based on the incident analysis. We build a big data from news media collecting security incidents news and policy news, identify key trends in information security from this, and present an analytical method for evaluating policies from the point of view of incidents. In more specific, we propose a network-based analysis model that allows us to easily identify the trends of information security incidents and policy at a glance, and a cosine similarity measure to find important events from incidents and policy announcements.

• 디지털융복합연구
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• 제16권3호
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• pp.439-449
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• 2018

본 연구는 VR뉴스 속성이 이용자 효과 측면에서 VR뉴스에 대한 기억과 이해도, 즐거움, 눈의 피로도, 그리고 재이용의도에 미치는 영향을 실험연구를 통해 살펴보았다. 이를 위해 SPSS 21.0 프로그램과 AMOS 21.0 프로그램을 활용하여 탐색적 요인분석, 확인적 요인분석, 신뢰도분석, 상관관계분석, 그리고 경로분석을 통해 주요 결과를 도출하였다. 그 결과를 제시하면 다음과 같다. 첫째, VR뉴스 속성 중 실재감과 몰입감은 이용자들의 VR뉴스에 대한 기억에 통계적으로 유의한 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 실재감과 상호작용, 몰입감 모두가 이용자의 VR뉴스 이해도에 통계적으로 유의한 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 실재감과 상호작용, 몰입감 모두 즐거움에 통계적으로 유의한 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 실재감이 눈의 피로도에 통계적으로 유의한 부적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다섯째, 실재감과 몰입감이 재이용의도에 통계적으로 유의한 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 VR뉴스의 속성과 이용자 효과를 이해하는데 있어 중요한 시사점을 제공해줄 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제13권3호
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• pp.221-233
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• 2014

Because people's interest of the stock market has been increased with the development of economy, a lot of studies have been going to predict fluctuation of stock prices. Latterly many studies have been made using scientific and technological method among the various forecasting method, and also data using for study are becoming diverse. So, in this paper we propose stock prices prediction models using sentiment analysis and machine learning based on news articles and SNS data to improve the accuracy of prediction of stock prices. Stock prices prediction models that we propose are generated through the four-step process that contain data collection, sentiment dictionary construction, sentiment analysis, and machine learning. The data have been collected to target newspapers related to economy in the case of news article and to target twitter in the case of SNS data. Sentiment dictionary was built using news articles among the collected data, and we utilize it to process sentiment analysis. In machine learning phase, we generate prediction models using various techniques of classification and the data that was made through sentiment analysis. After generating prediction models, we conducted 10-fold cross-validation to measure the performance of they. The experimental result showed that accuracy is over 80% in a number of ways and F1 score is closer to 0.8. The result can be seen as significantly enhanced result compared with conventional researches utilizing opinion mining or data mining techniques.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제9권2호
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• pp.18-32
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• 2021

Social media has become a popular source of information around the world. Previous studies explored different trends of social media news consumption. However, no studies have focused on Bangladesh to date, where social media penetration is very high in recent years. To fill this gap, this research aimed to understand its popularity trends during the period. For that reason, this work analyzes 97.67 million page likes and 3.48 billion interaction data collected from nine Bangladeshi news media's Facebook pages between December 2016 to November 2020. The analysis shows that the growth rates of page likes and interaction rates declined during this period. It suggests that the media's Facebook pages are gradually losing their popularity among Facebook users, which may have two more interpretations: Facebook's aggregate appeal as a news source is decreasing to users, or Bangladeshi media's appeal is eroding to Facebook users. These findings challenge the previous results, i.e., Facebook's demand as a news source is increasing with time. We offer four explanations of the decreased popularity of Facebook's news: information overload, exposure to incidental news, users' selective exposure and different aims of using Facebook, and conflict between media agendas and users' interests. Some theoretical and practical significance of the results has been discussed as well.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.23-28
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• 2022

최근 스마트폰 또는 타블렛 PC와 같은 스마트기기가 정보의 창구 역할을 하게 되면서 다수의 사용자가 웹포털을 통해 웹 뉴스를 소비하는 것이 더욱 중요해졌다. 하지만 인터넷 상에 생성되는 뉴스의 양을 사용자들이 따라가기 힘들며 중복되고 반복되는 폭발하는 뉴스 기사에 오히려 혼란을 야기 시킬 수도 있다. 본 논문에서는 뉴스 포털에서 사용자의 질의로부터 검색된 뉴스후보들 중 KoBART 기반의 문서요약 기술을 활용한 뉴스 추천 시스템을 제안한다. 실험을 통해서 새롭게 수집된 뉴스 데이터를 기반으로 학습한 KoBART의 성능이 사전훈련보다 더욱 우수한 결과를 보여주었으며 KoBART로부터 생성된 요약문을 환용하여 사용자에게 효과적으로 뉴스를 추천하였다.

• Journal of the Korean Data Analysis Society
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• 제20권6호
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• pp.3015-3024
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• 2018

본 연구에서는 2000년 이후의 최근에 들어서 아시아의 대표적 주식시장에서 주식수익률 변동성이 정보의 호 악재에 따라 비대칭적으로 반응하는지의 여부를 실증적으로 분석하였다. 분석대상인 5개국의 아시아 주식시장 모두 주식시장에 호재가 도착할 경우 전기의 예기치 못한 양의 수익률의 제곱이 당기의 변동성에 미치는 영향에 비해, 전기의 예기치 못한 음의 수익률의 제곱이 당기의 변동성에 미치는 영향이 훨씬 더 크다는 분석결과를 보여주었다. 아시아 주요 5개 주식시장의 비대칭성의 상대적 크기를 비교해보면, 대만, 일본, 한국의 주식시장 순으로 더 크다는 결과를 보여주고 있으며, 상대적으로 말레이시아 주식시장은 비대칭성의 정도가 적은 분석결과를 보였다. 글로벌 금융위기 금융위기의 전과 후의 분석결과는 전구간의 분석결과와 동일하게 아시아 주식시장 주식수익률 변동성의 비대칭적 반응에서 모두 유의적인 양의 값을 가진다. 이는 최근 아시아 주요 주식시장에서 주식시장에 도착하는 정보가 주식수익률 변동성에 미치는 반응은 비대칭적이며, 또한 주식수익률 변동성을 예측할 때, 주식시장의 정보의 호재 및 악재 여부를 구분해야 한다는 것이다.

• Nutrition Research and Practice
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• 제15권sup1호
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• pp.110-121
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• 2021

BACKGROUND/OBJECTIVES: Coronavirus disease 2019 (COVID-19) cases were first reported in December 2019, in China, and an increasing number of cases have since been detected all over the world. The purpose of this study was to collect significant news media reports on food services during the COVID-19 crisis and identify public communication and significant concerns regarding COVID-19 for suggesting future directions for the food industry and services. SUBJECTS/METHODS: News articles pertaining to food services were extracted from the home pages of major news media websites such as BBC, CNN, and Fox News between March 2020 and February 2021. The retrieved data was sorted and analyzed using Python software. RESULTS: The results of text analytics were presented in the format of the topic label and category for individual topics. The food and health category presented the effects of the COVID-19 pandemic on food and health, such as an increase in delivery services. The policy category was indicative of a change in government policy. The lifestyle change category addressed topics such as an increase in social media usage. CONCLUSIONS: This study is the first to analyze major news media (i.e., BBC, CNN, and Fox News) data related to food services in the context of the COVID-19 pandemic. Text analytics research on the food services domain revealed different categories such as food and health, policy, and lifestyle change. Therefore, this study contributes to the body of knowledge on food services research, through the use of text analytics to elicit findings from media sources.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.612-617
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• 2008

DMB를 위한 데이터 방송 애플리케이션을 개발할 때 서비스 될 콘텐츠를 직접 작성해야 하므로 뉴스와 같이 실시간으로 업데이트가 이루어지는 콘텐츠의 경우 지속적인 반영이 어렵다. 이에 본 논문에서는 실시간으로 바뀌는 웹 뉴스 콘텐츠를 가져와 DMB 데이터 방송용 뉴스 어플리케이션을 생성할 수 있는 시스템을 설계하였다. 이 시스템을 통해 웹 콘텐츠의 배급을 위한 XML 기반의 RSS를 이용하여 빠르게 업데이트 되는 뉴스 콘텐츠를 실시간으로 수집하여 데이터 방송용 어플리케이션에 적용 가능한 형대로 변환한 후 DMB 기기에서 실행할 수 있는 MPEG-4 BIFS 프로그램을 저작할 수 있다.

• International Journal of Contents
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• 제18권2호
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• pp.18-31
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• 2022

This study explored the effects of the parasocial relationship formed by CCTV (China Central Television) TV news and non-traditional news on users' perceived media credibility and their online and offline political participation. This study conducted a survey with the Chinese CCTV users between April 19 and April 30, 2021, and finally, 701 respondents' data were analyzed using structural equation modeling. The study results showed that both TV news and non-traditional news had positive effects on parasocial relationships and the parasocial relationship positively influenced media credibility, which subsequently facilitated political participation. However, there was no direct effect between media usage and media credibility. This implies the important mediating role of parasocial interactions, which enables CCTV news to gain media credibility and subsequently influence political participation. This study suggests that CCTV needs to improve the parasocial interactions between their audience and media figures by utilizing the interactive mechanism of non-traditional media.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.176-182
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• 2018

본 연구는 건설 안전사고에 대한 트랜드 분석을 위해 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 기반의 토픽모델링(Topic Modeling)을 제시하여 분석하고자 한다. 특히, 건설산업의 안전사고를 예방하기 위해 제시되고 있는 기존의 다양한 정형데이터 분석에서 벗어난 비정형 데이터 분석 기반의 토픽 모델링을 통해 건설 안전사고 주요 핵심 키워드의 흐름에 대해 파악이 가능하다. 본 방법론을 적용하기 위해 540개의 건설 안전사고 관련 뉴스데이터를 수집하였다. 이를 기반으로, 10가지 토픽과 각 토픽 내의 10가지 키워드를 통해 주요 이슈를 도출하였고 각 토픽에 대한 2017년 1월부터 2018년 2월까지의 뉴스 데이터를 월별 시계열 분석을 통해 향후 토픽에 관한 이슈를 예측한다. 본 연구를 바탕으로 향후 건설 안전사고의 다양한 이슈를 선제적으로 예측하고 이를 기반으로 건설 안전사고 정책과 연구에 좋은 방향을 제시할 것으로 판단한다.