보사부가 지난 3월13일 $\ulcorner$의료법 시행규칙 개정령 $\cdot$을 공포하고 의원에 종사하고 있는 무자격자 단속에 나선 처사에 대해 서울시 의사회 의무이사로 있는 최명삼 씨는 간호원에 대한 일방적이고 부당한 소론을 보건신보 6월26일자에 공개했다. 이에 대해 본회에서는 분개한 나머지 합법적이고 구체적인 내용으로 그 반박문을 보건신보 7월6일자에 발표, 그의 부당한 논리를 시정한 바 있다. 여기 최명삼씨의 $\ulcorner$무자격간호원 정비문제$\lrcorner$라는 제목의 기사와 본회 신수복 총무의 반박문을 그대로 전, 독자들의 올바른 자세와 인식을 촉구하는 바이다.
일본에서는 계란내 콜레스테롤에 대한 잘못된 인식을 바로잡고 계란 소비를 높이기 위해 지난 2005년부터 매년 저명한 인사를 초청하여 전국을 순회하면서 포럼을 실시하고 있다. 이러한 행사는 생산자(일본계란생산자협회)들이 직접 나서 적극 추진하고 있는데 올해로 6번째를 맞이하였다. 일본의 1인당 계란소비량은 345개로 전 세계에서 가장 많이 섭취하는 나라 중의 하나이다. 따라서 일본에서 계란소비를 높이기 위해 노력하고 있는 현장을 담아 기사내용을 발췌, 번역하여 소개코자 한다. 우리나라도 산란계자조금이 시작되고 있기 때문에 언젠가는 이러한 포럼을 통해 채란업 발전을 기대해 볼 수 있었으면 한다.
호황기에 정기선업계가 미처 생각하지 못했던 북미 서안항만의 혼란은 어디에서 비롯된 것일까? 로스엔젤리스(LA)·롱비치(LB)항의 피크(peak)시 80척 이상의 체선현상도 12월 중순에는 거의 해소됐다. 그러나 항만 노동력의 부족, 환경 문제, LA·LB 양 항만으로의 과도한 집중, 대체항의 부족 등의 많은 문제들이 가로놓여 있는 상태이다. 일본해사신문 편집부 기자가 LA·LB 등 미 서안지역을 직접 방문하여 혼란스런 미국의 관문(gateway)을 둘러보았다. 다음은 일본해사신문이 5회에 걸쳐 게재한 기사내용을 정리한 것이다.(편집자 주)
본 논문에서는 대학의 교양 및 전공 수업에서 4차 산업혁명의 시사적 내용을 이해하기 위하여 최신 ICT 기술, 서비스, 산업 등과 관련된 뉴스 및 신문 기사를 활용한 교육 모델을 제시한다. 교육 모델에서는 다양한 뉴스 신문 기사를 서로 비교하면서 보기 위하여 e-NIE(electronic news in education)와 전 세계 교육용 SNS인 Edmodo 콘텐츠 활용 방법을 소개한다. 수강생들을 실험집단으로 설정하여 수강 전과 후의 정성적 효과를 분석한 결과, 대학에서의 뉴스 신문 활용 강좌의 필요성에 대하여 크게 동감하였다(5점 척도의 점수가 14.9% 향상).
신문의 선거 보도행태는 구조화되고 있다. 이러한 관행적 보도행태는 신문이 자신들의 이념과 동일한 정당의 선거 운동을 대리전 양상으로 치러내는 양태를 나타내고 있다. 신문의 19대 총선 보도에서도 경마식 보도, 게임 방식의 대결구도 조장, 정책 중심 선거 배제, 높은 비중의 해설기사, 부정적 이슈 중심 보도 등의 전형적인 보도관행은 그대로 유지되면서, 세대 간의 갈등이 부각되고 이슈 중심인물로 기사가 집중하는 현상이 새롭게 나타나고 있다. 사진이미지는 해설기사와 정치공방 기사에서 주로 활용되고 있으며, 사진이미지 활용은 이슈를 정서적인 측면에서 강화하고 있다. 그러나 기사 내용과는 다른 맥락의 사진을 게재하는 관행에 대해서는 문제의식이 필요하다.
신문(新聞)은 정보원(情報源)으로서 이용도(利用度)가 높다. 각 신문사의 CTS의 도입으로 인하여 신문기사 데이터베이스화(化)가 촉진되어 상용(商用)으로 제공 서비스되는 신문기사의 데이터베이스도 많아졌다. 일본(日本)에서 이용되는 일본과 외국의 주된 신문기사 데이터베이스에 관하여 다음 사항(事項)을 해설하였다. 1) 수록기간, 갱신빈도, 타임 래그, 수록내용, 검색어, 출력 가능한 정보 등 데이터베이스의 특징, 2) 이용시(利用時)의 유의사항, 3) 기업조사, 업계 동향조사 등 조사 목적별의 이용 패턴 등이다. 이러한 데이터베이스는 전자정보의 형태로 이용이 가능하며, 장래에는 사내(社內)의 LAN과 결합하여 이용되리라고 예측된다.
웹 뉴스 기사는 태풍과 같은 재해 발생상황에 대한 신속하고 정확한 정보를 포함하고 있다. 예를 들어, 태풍의 발생시점, 이동·예측경로, 피해·사고 현황 등 유용한 정보를 텍스트, 이미지, 동영상의 형태로 관련 상황정보를 전달한다. 그러나 대부분의 재해재난 관련 뉴스 기사는 특정 시점의 정보만을 웹페이지 형태로 제공하므로, 시계열 측면의 연결성을 지니는 기사들에 대한 정보를 전달하기 어렵다. 또한 시간적 변화에 따라 기사 내용에 포함된 장소, 지역, 건물 등의 지명에 대한 공간적 정보를 지도와 연계하여 정보를 전달하는데 한계가 있어, 시공간적 변화에 따른 특정 재해재난 상황정보에 대한 전체적인 현황파악이 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 데이터 시각화 측면에서 이러한 한계를 극복하기 위해, 1) 웹크롤링을 통해 구축된 뉴스 빅데이터를 자연어 처리를 통해 태풍과 관련된 뉴스 기사들을 추출하였고, 2) 시공간적 관련 정보를 지식그래프로 구축하였고, 이를 통해 최근 발생한 태풍 사건들과 관련된 뉴스 정보를 시계열 특성을 고려하여 3) 인터렉티브 지도 기반의 태풍 상황정보를 시각화하는 방안을 연구하였다.
본 연구는 미디어 프레임과 개인 프레임이 신문 기사에 대한 독자의 태도와 공정성 지각에 미치는 영향에 대해 알아보고자 했다. 연구 1에서는 한국의 2008년 촛불시위 기사 그리고 연구 2에서는 한국 정부의 4대강 사업 기사에 대한 프레임 효과를 알아보기 위해, 대학생을 대상으로 각 이슈에 대하여 3(미디어 프레임: 호의적 vs. 비호의적 vs. 중립적 헤드라인) × 3(개인 프레임: 호의적 vs. 비호의적 vs. 중립적 신문사) 집단 간 실험 연구를 하였다. 그 결과, 두 연구에서 각 이슈에 대한 언론사의 지각된 태도에 미디어 프레임과 개인 프레임의 유의미한 효과가 있었지만 상호작용은 유의미하지 않았다. 기사의 지각된 공정성에서는 개인 프레임이 부분적으로 유의미한 효과를 보인 반면, 미디어 프레임의 효과나 두 프레임의 상호작용은 없었다. 이러한 결과는 기사에 대한 개인의 태도와 공정성 지각이 기사 내용 뿐 아니라 기사의 출처에도 영향을 받을 수 있음을 보여준 것이다. 또한 텍스트 이외에도 헤드라인으로 조작한 미디어 프레임의 효과 역시 재확인하였다.
본 연구는 네이버 뉴스스탠드의 9개 방송사 홈페이지 뉴스기사에 대한 분석을 통해 온라인 방송의 뉴스기사 유형은 어떻게 구성되고 있는가를 파악하기 위해 실시되었다. 분석을 위해 1개 방송 당 30일 분량으로 9개 방송을 대상으로 총 270일간의 샘플을 선정하였다. 분석방법은 방송사 간 차이검정을 위해 일원분산분석(One-way ANOVA) 기법을 이용하였다. 분석은 언어구성에 의한 뉴스기사 유형, 기사내용에 따른 장르 유형 등을 중심으로 이루어졌다. 분석결과 오프라인 방송에서는 모든 프로그램이 비디오기사 유형으로 제작·송신되고 있는 것에 반해 온라인 방송에서는 약 50% 정도가 사진기사와 텍스트기사로 구성되었다. 온라인 신문에서 비디오기사나 컴퓨터 그래픽을 이용한 동영상 중심의 새로운 기사 유형을 제작·공급하고 있으나 온라인 방송에서는 신문의 주요 기사유형인 사진과 텍스트기사를 적극적으로 활용하고 있었다. 이 같은 결과를 통해 온라인 미디어 환경에서의 미디어 간 경계가 더욱 불분명해지고 있으며, 방송기사 유형의 올드화 현상을 파악할 수 있었다.
텍스트 마이닝(Text Mining)이란 텍스트형태의 문서들의 패턴 또는 관계를 추출하여 사용자가 원하는 새로운 정보를 가공하거나 기존의 정보를 변형하는 과정을 말한다. 텍스트 마이닝의 기능에는 문서 범주화(Document Categorization), 문서 군집화(Document Clustering), 그리고 문서 요약(Document Summarization)이 이에 해당된다. 문서 범주화란 문서에게 사전에 정의한 범주를 부여하는 과정을 말하고, 문서 군집화란 문서들을 계층적 구조로 형성하는 과정을 말하고, 문서 요약이란 문서의 전체 내용을 대표할 수 있는 내용의 일부만을 추출하는 과정을 말한다. 이 논문에서는 문서 범주화만을 다룰 것이며 그 대상으로는 신문기사로 설정하였다. 그의 범주는 4가지로 정치, 경제, 스포츠, 그리고 정보통신으로 설정하였다. 문서 범주화는 문서 분류(Document Classification)라고도 하며 문서에 범주를 자동으로 부여하여 기존에 인위적으로 부여함으로써 소요되는 시간과 비용을 절감하는 것이 목적이다. 문서 범주화에 대하여 k-NN(k-Nearest Neighbor)와 신경망을 이용하였으며, 신경망을 이용한 경우가 k-NN을 이용한 경우보다 성능이 우수하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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