• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.114-117
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• 2009

신조어 조사용 프로그램은 웹에 실시간으로 등록되는 언론 기사를 수집하는 웹 에이전트를 개발하여 텍스트를 추출하고, 간단한 어휘 분석을 통하여 국어사전에 등록된 표제어와 이미 연구자가 발견한 기존의 신조어를 제외하고 새롭게 생성된 신조어를 추출하는 작업을 하는 도구이다. 인터넷의 언론 사이트에서 규칙적인 URL 패턴을 발견하고 뉴스 기사를 수집한다. HTML 소스 분석을 통하여 언론 기사만을 추출하고 이 기사에서 사전의 표제어와 기존에 조사된 신어를 제외하여 국어 전공자가 신어를 찾아내는 작업을 하는데 사용하는 시스템을 설계하고 구현하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1622-1624
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• 2015

세계적으로 자동기사 작성 시스템을 적용한 사례가 증가하는 가운데 미국의 LA 타임스가 2013년에 지진 속보 기사를 완성하면서 주목 받기도 했으며 국내에서도 비슷한 사례들의 개발이 지속적으로 진행되고 있다. 본 논문에서는 로봇저널리즘 시대에 맞춰 빅데이터 기반의 자동기사작성 로봇 개발방법을 제안하고, 데이터를 수집해 기사를 추출해내는 빅데이터 기반의 자동기사작성 로봇을 객관적인 데이터를 수집할 수 있는 스포츠분야에 적용하여 개발하였다. 본 기술로 인해 객관적인 내용을 표현할 수 있는 기사를 실시간으로 작성 및 온라인으로 배포 할 수 있으며, 확장을 통해 온라인 시청자들에게 다양한 실시간 정보제공이 가능할 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.1073-1076
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• 2013

오늘날 소비자들은 어떤 물건을 구매할 때 인터넷을 통하여 제품에 관한 많은 정보를 얻고 있다. 회사의 신제품이 출시되면 수많은 인터넷 기사들이 올라오며 이러한 기사들은 소비자들에게 신제품의 많은 정보를 제공한다. 소비자들의 관심사가 높은 제품이면 더욱 많은 기사가 올라온다. 그뿐만 아니라 신제품의 기사가 많이 올라와서 소비자들의 관심이 높아지는 일도 있다. 이 논문에서는 국내의 휴대폰 사용자들이 새로 구매한 휴대폰 브랜드의 시장 점유율과 휴대폰 브랜드에 관한 인터넷 기사량을 비교하여 실제 소비자들의 소비가 인터넷 기사의 비율과 유사함을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.421-431
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• 2018

본 연구는 우리나라에서 '전통' 용어의 트렌드를 분석하기 위해 과거 신문기사를 수집하여 텍스트 마이닝 기법과 소셜네트워크분석 기법을 수행하였다. 이러한 문헌을 분석하는데 있어서 과거의 해석적 연구 방법을 사용하지 않고 비정형 텍스트 자료에 근거한 정량적 분석을 통해 '전통' 논의들이 신문기사에서는 어떻게 보도되어 왔는지를 분석해봄으로써 우리사회 '전통' 용어의 동향을 파악하였다. 분석 대상은 1920년대부터 2017년까지 미디어에 등장한 '전통' 관련 신문기사 2,481,143건을 수집하였다. 다음으로 시대별 신문기사에 대한 빈도분석을 통해 '전통' 관련 어떤 키워드들이 자주 나타나고 있는지에 대해 파악하였다. 또한 '전통' 관련 키워드들간 연관어 분석을 통해 '전통' 키워드의 연결 맥락을 파악하였다. 마지막으로 소셜네트 워크분석을 통해 키워드들간에 유기적인 관계를 분석하고 군집화하였다. 이러한 텍스트 마이닝 기법을 적용함으로써 객관적이고 가치 중립적인 입장으로 '전통' 관련 사회문화현상에 대한 의미를 포착하고 시대별 '전통'이 담고 있는 사회적 상징성을 파악할 수 있다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제53권2호
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• pp.159-178
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• 2019

본 연구의 목적은 포털 뉴스를 통해 보도된 특정 국가(체코)에 대한 기사 내용을 기간별로 분석해봄으로써 우리나라와 체코와의 분야별 관계 변화 추이를 고찰해 보기 위함이다. 이를 위해, 국내 포털 사이트 중 하나인 네이버 뉴스 검색을 통해 1990년부터 2019년 3월 31일 현재까지 체코에 관하여 보도된 뉴스 기사를 분석하였다. 1990년부터 5년 단위로 6개의 기간을 설정하여 각 기간별로 200개씩의 체코에 관한 뉴스 기사 총 1,200건을 4개 분야(정치, 경제, 사회 및 문화, 교육)로 나누어 분석하였다. 분석결과, 사회 및 문화 분야 기사 건수의 비중이 가장 큰 것으로 나타났으며 세부 주제의 변화 범위 또한 가장 광범위하게 이루어 졌음을 알 수 있었다. 결론에서는 양국 간의 보다 긴밀한 관계 구축을 위한 분야별 협력 증진 방안을 제시하였다.

• 한국언론정보학보
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• 제61권
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• pp.5-27
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• 2013

유명인의 자살이 잇달아 발생하고 그 원인으로 우울증이 지목되면서 언론보도 전반에서 우울증에 대한 보도량이 늘고 있다. 그러나 선행연구의 부족으로 이러한 보도들이 질적인 측면에서 우울증을 건강행동이 필요한 질병으로 심층적으로 다루고 있는지는 불분명하다. 본 연구는 이를 알아보기 위해 2007년부터 약 5년간 온라인 전문 뉴스 미디어의 우울증 보도를 살펴보았다. 정신질환에 대한 선행연구들이 신문과 텔레비전 같은 전통적인 미디어에 초점을 맞춘데 반해, 본 연구는 최근 이용 빈도와 사회적 영향력 측면에서 중요한 온라인 보도를 분석했다. 연구 결과, 우울증 보도에 가장 많이 등장하는 정보원은 연예인, 스포츠스타, 정/재계 인사를 비롯한 유명인 환자였고, 일반인 환자와 비교해 4배 정도 많이 나타났다. 심지어 환자가 아닌 유명인도 일반인 환자보다 2배 이상 많이 등장했고, 의사를 비롯한 전문가도 유명인 환자의 절반 수준 밖에 등장하지 않았다. 또한 분석대상 기사의 약 3분의 1이 우울증의 원인에 대해 전혀 언급하지 않았고, 불우한 환경이나 소심한 성격 등 사회 심리 환경적 원인을 언급한 기사가 전체의 절반이 넘었으며 소수의 기사만이 뇌신경 손상, 호르몬 변화와 같은 신경생물학적 원인을 언급했다. 우울증의 치료방식 역시 분석 대상 기사의 절반 이상에서 전혀 언급되지 않았고, 의사 상담과 약물치료 같은 적극적 치료방식을 제시한 기사가 식이요법, 운동 및 주변 사람들과의 대화와 같은 소극적 치료방식을 제시한 기사에 비해 2배 이상 많았다. 전반적으로 우울증의 원인과 치료방식에 관해 언급하는 정도는 유명인 환자 중심의 기사에서 보다 일반인 환자 중심의 기사에서 높게 나타났다. 원인과 치료방식이 제시되는 정도 간 관계를 분석한 결과, 기사 내에서 우울증의 원인으로 신경생물학적 원인이 많이 제시될수록 적극적 치료방식과 소극적 치료방식 모두 제시되는 정도가 높게 나타났다. 한편 우울증 보도에 가장 많이 나타난 뉴스 프레임은 개인이 겪은 일화를 소개하는 인간적 흥미 프레임이었고, 사건, 사고, 분쟁을 다룬 갈등 프레임과 홍보 및 프로모션을 목적으로 한 상업적 프레임이 그 뒤를 따랐다. 또한 우울증 관련 보도에 한때 우울증을 겪었던 사람들이 회복한 후 이룬 긍정적인 업적이나 성취와 같은 내용이 나타나는 경우는 매우 적었다.

• 한국가정관리학회:학술대회논문집
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• 한국가정관리학회 2010년도 제48차 추계학술대회
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• pp.229-229
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• 2010

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.378-378
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• 2022

상수도시스템의 과정 중 최종 단계인 급수단계에서 지역전반에 수질문제가 발생할 경우, 직간접적인 피해의 해결은 장기간 지속될 수 있다. 본 연구에서는 실시간 비정형정보의 빅데이터 분석을 통해 상수도시스템에서 수질사고 문제의 파급력과 2차 피해 등의 연결 관계 변화 추적을 위한 기초적 분석을 수행하였다. 과거 대규모 수질사고가 발생된 바 있는 인천광역시 유충발생 사고를 대상으로 뉴스 기사 웹크롤링 절차를 정립하고, 그 결과를 분석하였다. '인천 유충'이 최초 보도되었던 2020년 7월 13일 부터 이후 1년을 대상으로 네이버 통합검색에 의해 표출되는 뉴스기사를 웹크롤링하였으며, 프로그래밍을 통한 불용어 제거 및 관련성 검토를 통해 총 920건의 기사를 분석하였다. 수질사고의 전개양상에 따라 사고발생, 확산, 수습, 그리고 보상의 4단계로 임의 구분하여 분석하였다. 의미분석을 위한 토픽모델링 기법은 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation, LDA) 방법을 적용하였으며, 긍부정 감정분석은 KNU 한국어 감성사전(KNU sentiment lexicon)을 활용하여 수행하였다. 토픽 모델링 결과, 사고 발생에서부터 확산, 수습, 보상의 단계에 맞춰 적절한 주제어의 조합에 따른 기사들이 도출되었으며, 단계별 긍부정 기사 비율역시 사고의 전개단계에 따라 적절히 나타남을 확인하였다. 제시된 수질사고 관련 비정형정보 분석 방법론과 결과는 과거 사고 사례 분석을 통한 검색 및 긍부정 키워드 확정, 키워드 발생 비율 변동(사고전과 후)에 따른 상황판단 기준설정 등에 활용이 가능하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.363-375
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• 2009

본 연구는 웹콘텐츠의 맥락효과로 인한 배너광고효과를 검증하고자 대표적인 웹콘텐츠인 인터넷 기사와 광고의 관련성, 기사에 대한 감정과 감정, 관여도, 기사난이도에 따른 배너광고의 효과를 분석하였다. 분석 결과 맥락효과로 인해 배너광고의 효과가 높아지는 경우로는 콘텐츠와 광고의 관련성이 높고, 기사로 인해 긍정적인 감정이 형성된 경우, 기사의 난이도가 낮은 경우, 관여도가 높은 경우로 나타났다. 또한 광고에 대한 부정적인 감정이 형성되거나 광고의 난이도가 높아지는 경우, 관여도가 낮아지는 경우에도 기사와 광고간의 관련성이 높으면 광고효과가 향상되는 것을 통해 광고의 맥락효과를 검증하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.281-286
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• 2021

뉴스 헤드라인에 제3자의 발언을 직접 인용해 전언하는 이른바 '따옴표 저널리즘'이 언론 보도의 객관주의 원칙을 해치는지는 언론학 및 뉴스 구독자에게 중요한 문제이다. 이 연구는 온라인 포털사이트를 통해 실시간 유통되는 한국어 기사의 정확성을 판별하기 위한 기계학습(Machine Learning) 모델을 제안한다. 이 연구에서 제안하는 모델은 Edit Distance와 FastText 기법을 활용해 기사 제목과 본문 내 인용구의 유사성을 측정하고, XGBoost 모델을 활용해 최종 분류한다. 아울러 이 모델을 통해 229만 건의 뉴스 헤드라인에 대해 직접 인용구가 포함된 기사가 취재원의 발언을 주관적인 윤색없이 독자들에게 전하고 있는지를 판별했다. 이뿐만 아니라 딥러닝 기반의 KoELECTRA 모델을 활용해 기사의 제목 내 인용구에 대한 감성 분석을 진행했다. 분석 결과, 윤색이 가미되지 않은 직접 인용형 기사의 비율이 지난 20년 동안 10% 이상 증가했으며, 기사 제목의 인용구에 나타나는 감정은 부정 감성이 긍정 감성의 2.8배 정도로 우세했다. 이러한 시도는 앞으로 계산사회과학 방법론과 빅데이터에 기반한 언론 보도의 평가 및 개선에 도움을 주리라 기대한다.