• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.53 no.2
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• pp.159-178
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• 2019

The purpose of the study is to examine the trend in the change of relation between countries (Czech and Korea) through analysis of portal new articles. In order to achieve the purpose, we analyzed news articles about Czech from 1990 to March 31st, 2019. We divided it into 6 periods by every 5 years, reviewed 200 news articles for each period totaling 1,200 news articles, and categorized them into 4 categories by subject (politics, economy, society and culture, and educations). The result of the study showed the subject of society and culture represented the largest proportion of all news articles. We also found that the range of changes in the sub-categories of society and culture occurred most extensively. We concluded the paper with several suggestions that could promote cooperation between Korea and Czech.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.21 no.9
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• pp.806-816
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• 2021

This study aims to describe the reporting patterns of articles on the Emergency Grant for all citizens(EGAC) and compare the reporting attitudes by newspaper companies. The main results are as follows: First, conservative newspapers reported more than four times as much coverage of EGAC as liberal newspapers. Newspaper articles reported during the week of the National Assembly Election Day accounted for about a quarter of the total, and 79.1% of the articles were reported in the political realm of newspapers, and only 2.8% in the social realm. Second, a conservative newspaper reported a critical attitude toward EGAC at 52.6% and favorable articles at 5.3%. On the other hand, in a liberal newspaper, critical articles were 17.1% and favorable articles were 37.1%. The inefficiency of selectivism was reported as the basis for the argument in favor, and concerns about the burden of deterioration in the financial soundness of the opponents were reported the most. Politicians are the most cited sources of information in articles. Finally, in prior to policymaking, the proportion of the media in favor of and against the news was similar, and the proportion of articles with a neutral attitude accounted for more than half. And in the specific method discussion stage, the articles in favor of the article exceeded the proportion of articles on the opposite side.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.170-172
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• 2000

고유명사를 추출하고 그 범주를 파악할 수 있다면, 이는 정보 추출이나 정보 검색, 문서 요약과 같은 분야에 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 고유명사를 추출하고 그 범주를 찾는 방법을 제시한다. 고유명사가 태깅된 코퍼스로부터, 고유명사의 내부와 주변에 반복적으로 나타나는 실마리들을 규칙 기반으로 학습한다. 이를 통하여 고유명사를 찾고 그 범주를 정한다. 구현한 시스템은 경제기사 코퍼스에서 4가지 범주로 고유명사를 추출하고 분류함에 있어 79.8%의 재현율과 92.9%의 정확률, 그리고 F 평가치에서 85.8의 성능을 보인다.

• 건축구조
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• v.17 no.3
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• pp.41-47
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• 2010

현대산업사회에서는 혁신적인 디자인, 초대형, 장스팬 등 구조엔지니어링이 필요한 다양한 건축물들이 시공되고 있으며, 포스트텐션 공법은 이러한 기술적 요구를 수용하는데 있어 좋은 해결방법의 하나로 적용이 늘어나고 있는 공법이다. 이에 본지에서는 지난호(3월)의 "포스트텐션 공법의 소개"에 이어 경제성을 비교분석하여 포스트텐션 공법적용의 장점을 소개하고자 한다. 경제성 비교에서는 공법에 사용되는 인건비와 재료비 등의 직접비용을 제외한 공기, 유지관리, 해제 등 다양한 요소들이 고려되며, 각 건물의 특성에 따라 달라지므로 명확한 경제성 분석을 하기는 힘들다. 그러므로 본 기사에서는 포스트텐션 공법의 경제성에 영향을 주는 요소들을 분석하고, 각 구조 공법의 상대비용을 비교하여 포스트텐션 공법 적용을 위한 가이드라인을 제공하고자 한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.13 no.5
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• pp.209-216
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• 2024

Real estate market prices are determined by various factors, including macroeconomic variables, as well as the influence of a variety of unstructured text data such as news articles and social media. News articles are a crucial factor in predicting real estate transaction prices as they reflect the economic sentiment of the public. This study utilizes sentiment analysis on news articles to generate a News Sentiment Index score, which is then seamlessly integrated into a real estate price prediction model. To calculate the sentiment index, the content of the articles is first summarized. Then, using AI, the summaries are categorized into positive, negative, and neutral sentiments, and a total score is calculated. This score is then applied to the real estate price prediction model. The models used for real estate price prediction include the Multi-head attention LSTM model and the Vector Auto Regression model. The LSTM prediction model, without applying the News Sentiment Index (NSI), showed Root Mean Square Error (RMSE) values of 0.60, 0.872, and 1.117 for the 1-month, 2-month, and 3-month forecasts, respectively. With the NSI applied, the RMSE values were reduced to 0.40, 0.724, and 1.03 for the same forecast periods. Similarly, the VAR prediction model without the NSI showed RMSE values of 1.6484, 0.6254, and 0.9220 for the 1-month, 2-month, and 3-month forecasts, respectively, while applying the NSI led to RMSE values of 1.1315, 0.3413, and 1.6227 for these periods. These results demonstrate the effectiveness of the proposed model in predicting apartment transaction price index and its ability to forecast real estate market price fluctuations that reflect socio-economic trends.

• Venture DIGEST
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• s.88
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• pp.16-17
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• 2005

1000억원대 매출을 올리는 기업 수가 70여 개에 이를 정도로 벤처기업은 우리 경제발전을 추동하는 핵심동력으로 자리매김했다. 그럼에도 지난 10년간 벤처기업이 걸어온 길은 거칠다. 신문 지면에 고스란히 남아있는 벤처기업 격동의 세월, 그리고 여전히 힘차게 뛰고 있는 벤처인의 맥박소리를 느껴보자.

• the Consultant
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• s.21
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• pp.138-141
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• 2004

한국경제신문에서 매주 1회 발행하는 비즈니스 전문지“한경비지니스”에서는 2004년 9월 20일자(제459호) “피플:프로의 세계”코너를 통해 차상란 경영지도사 프로필을 특집으로 소개했다.차상란 지도사는 본회 대외협력분과위원과 APEC CBC 평가위원으로 활동하면서 여성지도사회 부회장과 개인지도사 사무소“아트경영자문”도 운영하고 있다. 한경비지니스 459호에 게재된 차상란지도사 특집기사 전문은 다음과 같다.

• Journal of Industrial Convergence
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• v.18 no.1
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• pp.73-78
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• 2020

To analyze the main topics related to the use of blockchain technology, the Topic Modeling Technique was applied to the 'Blockchain Technology Utilization' big data shown in newspaper articles. To this end, from 2013 to 2019, when newspaper articles on the use of blockchain technology first appeared, the topics were extracted from 21 newspapers and analyzed by time to 15,537 articles. As a result of the analysis, articles related to the utilization of blockchain technology have increased exponentially since 2015 and focused on IT_science and economics. Key words related to cryptocurrency, bitcoin and virtual currency were weighted high, although they differed depending on time. Blockchain technology, which had focused on financial transactions, gradually expanded to big data, Internet of Things and artificial intelligence. As a result, changes in corporate topics were also made together to expand into various fields at banks for financial transactions, focusing on large and global companies. The study showed how these topics were changing, along with the main topics in newspaper articles related to the use of blockchain technology.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.18 no.12
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• pp.421-431
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• 2018

The purpose of this study is to analyze the trends of 'traditional' terminology in Korea. We focus on an empirical investigation of how media reports are conveying 'tradition' terminology in our society by applying text mining and social network analysis techniques. The analysis covered 2,481,143 news articles related to 'tradition' terminology that appeared in the media since the 1920's. In this research, frequency analysis, association analysis and social network analysis were used on articles related to 'tradition' terminology from 1920 to 2017 by decade. By applying these data science techniques, we can grasp the meaning of social culture phenomenon related 'tradition' with objective and value-neutral position and understand the social symbolism which contains the tradition of the times.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.431-431
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• 2021

4차 산업혁명의 도래로 사회기반시설물의 계획 및 운영관리에 있어 데이터 분석을 통한 가치추출에 대한 관심은 매우 높은 상황이다. 데이터의 가용성과 접근성, 정부 지원 등을 평가하는 공공데이터 개방지수에서 한국은 1점 만점에 0.93점을 획득하여 경제협력개발기구 회원국 중 1위(2019년 기준)를 할 정도로 매우 높은 수준(평균 0.60점)이다. 그러나 공식적으로 발표 및 배포되는 사회기반시설물 관련 정보와 심도 있는 연구 분석이 필요한 정보는 접근이 여전히 제한적이라 할 수 있다. 특히 대표적인 사회기반시설물인 상수도시스템은 대부분 국가중요시설로 지정되어 있어 다양한 정보를 획득하고 분석하는데 제약이 존재하며, 관련 국가통계인 상수도통계에서는 누수사고 등과 같은 비정상적 상황에 대한 사고지점, 원인 등과 같은 세부정보는 제공하고 있지 않다. 본 연구에서는 웹크롤링 및 빅데이터 분석기술을 활용하여 과거 일정기간 발생한 지자체의 상수도 누수사고 관련 뉴스를 전수조사하고 도출된 사고건수를 국가 공인 정보인 상수도통계자료와 비교·분석하였다. 독립적인 누수사고 기사를 추출하기 위해서 중복기사의 제거, 누수 관련 키워드 정립, 상수도분야 이외의 관련기사 제거 등의 절차가 필요하며, 이와 같은 기법은 R프로그래밍을 통해 구현되었다. 추가적으로 뉴스기사의 자연어 처리기반 정보추출기법을 통해 누수사고 건수 뿐만 아니라 사고발생일, 위치, 원인, 피해정도, 그리고 대상 관로의 크기 등을 획득하여 상수도 통계에서 제시하고 있는 정보보다 많은 가치를 추출하여 연계할 수 있는 방안을 제시하였다. 제시된 방법론을 국내 A광역시에 적용하여 누수사고 건수를 비교한 결과 상수도통계에서 제시하고 있는 누수발생건수와 유사한 규모의 사고건수를 뉴스기사분석을 통해 도출할 수 있었다. 제안된 방법론은 추가적인 정보의 추출이 가능하다는 점에서 향후 활용성이 높을 것으로 기대된다.