In the past few years, the printing industry has witness a trend that has become ever more defined: due to the advent of digital technology, the production of short print runs has continued to gain in importance. An important initiative for the support of digital work flow in the manufacturing of printed products is CIP4 consortium. CIP4 stands for "International Cooperation for Integration of Prepress, Press and Post-press, it is an association of around forty international companies, mostly manufacturers of prepress, press and post-press, as well as suppliers and users. In this paper, we studied on the acting application of CIP4 work flow.
There is a more urgent call for educational methods of machine learning in medical education, and therefore, new approaches of teaching and researching machine learning in medicine are needed. This paper presents a case using machine learning through text analysis. Topic modeling of news articles with the keyword 'asbestos' were examined. Two hypotheses were tested using this method, and the process of machine learning of texts is illustrated through this example. Using an automated text analysis method, all the news articles published from January 1, 1990 to November 15, 2016 in South Korea which included 'asbestos' in the title and the body were collected by web scraping. Differences in topics were analyzed by structured topic modelling (STM) and compared by press companies and periods. More articles were found in liberal media outlets. Differences were found in the number and types of topics in the articles according to the partisanship and period. STM showed that the conservative press views asbestos as a personal problem, while the progressive press views asbestos as a social problem. A divergence in the perspective for emphasizing the issues of asbestos between the conservative press and progressive press was also found. Social perspective influences the main topics of news stories. Thus, the patients' uneasiness and pain are not presented by both sources of media. In addition, topics differ between news media sources based on partisanship, and therefore cause divergence in readers' framing. The method of text analysis and its strengths and weaknesses are explained, and an application for the teaching and researching of machine learning in medical education using the methodology of text analysis is considered. An educational method of machine learning in medical education is urgent for future generations.
지역신문이 처한 복합적 위기 상황에 대해 지역신문발전지원특별법에 의한 공적 지원이 시행되었다. 이 법안의 제정 목적은 지역신문의 발전기반을 조성하는 것에 그치지 않고 궁극적으로 여론 다양성을 보장하여 민주주의를 실현함에 있다. 이 연구에서는 공공재로서의 성격을 가지는 지역신문에 투입된 공적 지원이 제도적 평가와 함께 지역민, 즉 수용자의 여론 다양성 보장에 영향을 미치고 있는지, 또 이러한 공적 지원으로 인해 지역신문의 공익적 가치가 증대되고 있는지 고찰하고자 한다. 이를 위해 이 연구에서는 지역신문의 정기구독자 중 시민단체의 모니터 활동 참여자를 대상으로 심층인터뷰를 진행했다. 지난 3년 동안의 기금 지원에 대한 효과는 기사를 통한 지면의 개선이 가장 컸고 신문사 사원들과 독자들에게서도 인식의 변화가 있었다는 것이다. 기사의 다양성도 증가되었으나 취재비지원에 대해서는 긍정적 평가와 부정적 평가가 공존했고, 대체로 장기적 효과에 대해서는 회의적이었다. 결국 지역의 신문 수용자는 지역신문이 질적인 개선과 함께 여론 다양성 보장을 위해 기금 지원은 필요하나 수용자적 입장에서의 여론 다양성을 보장하는가에 대한 평가를 고려하고 기금 지원의 효율성을 높일 수 있는 방안이 마련돼야 한다는 입장이라 할 수 있다. 지역신문법에 대한 수용자 관점의 평가를 알아보는 것은 매우 중요한 의미를 지니는데, 한국사회에서 언론의 역할, 특히 지역 언론의 역할과 기능에 대한 책임을 지역 수용자가 요구할 수 있다는 것은 민주주의를 성장시킬 수 있는 동력이 되기 때문이다.
본 연구의 목적은 빅데이터를 활용한 한국 특수경비에 관련에 대한 언론보도 분석을 통한 학문적 발전과 특수경비산업의 도약을 위한 발전방안의 제시하는 데 주된 목적을 두고 있다. 연구방법은 빅카인즈 프로그램을 활용한 '특수경비', '특수경비원'에 대한 연관어 분석 및 키워드 트랜드 분석을 실시하였다. 특수경비산업의 시대적 구분에 따라 성장기(양적), 성장기(질적)으로 구별하여 분석한 결과 총기휴대, 국가중요시설, 정규직에 관련된 언론의 보도와 노출이 많았던 것으로 나타났다. 이는 일반경비원과 달리 특수경비원은 국가중요시설에서 총기를 휴대하거나 사용할 수 있도록 법률이 개정됨에 따라 언론보도가 높게 나타났다. 또한 오남용에 대한 부작용을 우려하는 언론의 관심이 많았던 것으로 보여진다. 질적 성장기에는 특수경비원의 열악한 처우 개선 및 저임금, 불안정한 신분제도의 개선을 위한 정규직 전환에 관한 언론보도가 높게 나타났다. 따라서 특수경비업무의 지속적인 발전과 전문성 및 업무효율성을 향상시킬 필요성이 강조된다.
이 연구는 온라인 사회자본 형성이라는 개념을 이용하여 지역 언론사의 웹사이트와 소셜미디어 이용을 분석하였다. 언론사의 온라인 사회자본을 웹1.0으로서 홈페이지와 웹2.0으로서 소셜미디어로 나누어 대응 분석을 통해 시각화하였다. 즉 홈페이지에 나타난 웹 피쳐를 분석하고, 소셜미디어의 소셜피쳐와 대표성을 갖는 트위터 이용의 네트워크 구조를 검토하는 것이 목적이다. 온라인 사회자본으로서 웹사이트는 커뮤니케이션, 정보제공, 비즈니스의 측면에서 역할을 하였다. 영남지역 언론사들의 웹페이지 메인에 소셜미디어를 이용해 각각 다른 형태로 웹 피쳐를 통해 네트워크를 확장하려고 하였다. 또한 중앙언론사가 모든 플랫폼을 균형 있게 이용한 반면, 영남언론사는 트위터에 치중되어 있었으며 트위터, 유튜브, 페이스북 순서로 소셜피쳐를 활용하였다.
Incheon International Airport is total number of passengers using that increased by 8.3 percent year-on-year, with the highest level of user ratings since the opening of the previous year. Thus, After analyzing the positive image of Incheon International Airport and analyzing future corporate image development, the company conducted a study on improving the image of Incheon International Airport. Based on the SERVQUAL method, the study classified the five types of SERVQUAL. The difference in the distinctions of the media coverage varied, and the differences in the credibility of the media show that the differences between the press and the credibility of the media are not reflected in the characteristics of the media. These findings will provide data for the managerial control of corporate images based on positive or negative reporting on the Incheon International Airport, and based on the analysis of the findings, it is believed that it will benefit from being the most high-profile airport.
This study has analyzed applicable characteristics on big data of the meteorology and climate depending on press releases in the media. As a result, more than half of them were conducted by governmental departments and institutions (26.9%) and meteorological administration (25.0%). Most articles were written by journalists, especially the highest portion stems from straight articles focusing on delivering simple information. For each field, the number of cases had listed in order of rank to be exposed to the media; information service, business management, farming, livestock, and fishing industries, and disaster management, but others did rank far behind; insurance, construction, hydrology and energy. Application of big data about meteorology and climate differed depending on the seasonal change, it was directly related to temperature information during spring, to weather phenomenon such as monsoon and heat wave during summer, to meteorology and climate information during fall, and to weather phenomenon such as cold wave and heavy snow during winter.
In traditional studies on North Korea, conservative media in South Korea generally report and have an attitude toward anti-North Korea. It is a similar context as South Korea's conservatives view the U.S. and Japan more closely and positively than North Korea. This study is about how the reporting frames and information sources on North Korean science and technology in South Korea's conservative and progressive media differ and show trends. As a result of analyzing the reporting frame on North Korean science and technology by conservative and progressive media, progressive media showed similar trends or slightly positive responses to North Korean science and technology. But the reanalyzed result after dividing it into conservative and progressive governments, the opposite result came out. In the conservative government, the progressive media dealt with very positive aspects of North Korea's science and technology, and in the progressive government, there was a clear tendency to report negative rather than positive. What can be inferred from this is that the progressive media of South Korea had at least quite different directions of the progressive government in dealing with North Korean science and technology, but rather close to anti-North Korea. It is difficult to reach a hasty conclusion because this study has not dealt with all the press and only 10 years after the Kim Jong-Un regime. Nevertheless, this study may provide implications in that it is the first study to analyze how South Korean conservative and progressive media frame North Korean science and technology.
한국 언론의 공정성 논란은 사회정치적 측면에서 커다란 이슈로 자리 잡았다. 기존 연구는 언론의 공정성을 판단하기 위한 선험적 원리와 기준을 제시하고 구성방식과 실천에 관한 매체와 송신자 중심의 연구가 주류를 이루었다. 본 연구는 언론의 공정성을 일반인의 시각에서 접근하기 위한 시도로 언론의 일반 소비자가 자신이 취하는 사회 갈등적 이슈의 기존 태도에 의해서, 그리고 미디어 내용의 편향을 지각하는 방향에 의해서 공정성 판단에 영향을 미칠 것이라는 공정성에 대한 수용자 지각을 실험연구를 통해 고찰하였다. 개인이 가지고 있는 사물이나 사건에 대한 긍정적이거나 부정적인 태도와 정보원에 대한 인식은 대상을 판정하는 데 일종의 편향성을 제공한다는 사회적 판단이론의 이론적 메커니즘을 뉴스의 공정성 판단에 적용하였다. '체벌법제화'와 '전시작전통제권'의 두 가지 이슈를 통하여 일방형, 양방형, 무판단양방형의 세 가지 종류의 메시지를 작성하여 실험한 결과, 개인이 가지고 있는 기존의 태도와 일치하는 메시지를 받았을 경우 일치하지 않는 경우보다 더욱 보도가 공정하다고 느꼈으며, 이러한 결과는 양면적 메시지 조건에서도 입증되었다. 자신의 입장과 동일한 메시지를 더욱 공정하게 느끼는 동화현상과 자신의 태도에 반대되는 메시지 를 더욱 불공하다고 느끼는 대조를 통해 적대적 매체지각이 발생하였다. 균형된 메시지의 경우 중립집단은 공정하다고 느끼는 반면, 강한 태도를 가진 집단은 덜 공정한 것으로 판단하는 대조편향을 발견하였다. 이외에도 기존의 공정성 판단의 제한적 성격과 타당성이 논의되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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