• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 1998년도 춘계학술발표논문집
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• pp.71.1-75
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• 1998

NOD 데이터는 VOD 데이터에 비해서 life cycle이 짧다. 그리고 사용자의 접근성이 높으며, 접근패턴도 시간에 따라 달라질 수 있다. VOD 데이터와 같이 NOD 뉴스기사의 경우 특정 기사들에 집중적으로 접근된다. 그리고 이러한 인기 있는 기사들은 시간대에 따라 변할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 인기도의 변화를 예측하기 위해서 시계열분석방법중의 하나인 지수평활법(exponenital smoothing method)을 사용한다. 시간대별 타임윈도우로 나누고 이전의 윈도우들의 접근패턴을 분석하여 다음 접근을 예측한다. 그리고 이 예측값을 이용해서 캐시정책을 새운다. 즉 예측값이 높은 기사순으로 캐시에 배치하는 것이다. 실시간 멀티미디어데이터의 경우 데이터의 방대함으로 연산의 오버헤드가 크다. 따라서 정적인 캐싱전략을 사용하는데, 하나의 윈도우동안 재배치하는 한번으로 한다는 것이다. 전통적인 block 단위 캐싱은 멀티미디어데이터에 적합하지 않다. 따라서 기사단위의 캐시구조를 제안한다. 사용자는 기사단위로 요청을 하기 때문에 재사용을 위해서는 기사단위로 캐시되야 한다.

• 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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.169-170
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• 2020

본 연구는 코로나19 상황에서 대한민국 긴급재난지원금의 모습을 주요 신문사 뉴스 기사들을 통해 분석하고 그 결과를 제시하고자 한다. 분석대상은 2020년 3월 22일부터(긴급재난지원금 첫 보도) 5월 31일까지, 중앙일간지(11개 신문사)의 '긴급재난지원금' 관련 신문기사들이다. 신문기사 분석방법론은 관련 연구주제가 선행연구가 축적되지 않는 상황에서 나름 가치 있는 연구접근법이다. 본 연구에서는 뉴스기사 빅데이터 분석 서비스인 빅카인즈를 활용하여, 관련기사의 뉴스 트렌드, 연관어, 관계도 등을 분석하여 제시하였다. 본 연구는 향후 해당 분석대상을 가지고, 보다 밀도 있고 깊이 있는 언어네트워크(의미망) 분석으로 확장해 나갈 계획이다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권44호
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• pp.85-116
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• 2016

본 연구는 애니메이션 분야의 유일한 전문잡지인 "애니메이툰"에 대한 심층적 연구로서 'Animatoon Report' 항목의 기사를 분석했다. 전문잡지가 내부에서 설정한 항목을 통해서 어떤 성격의 기사에 관심을 가지고 있는지를 도출하고, 통사적 흐름 속에서 관점의 변화를 살펴보고자 했다. 'Animatoon Report'는 "애니메이툰"의 항목 중 기사의 성격이 명칭에 나타나지 않지만, 기사의 건수가 많은 항목이기 때문에 분석 대상으로 선정되었다. 기사의 구성적 측면에서 나타난 결과로는 첫째, 초기 10년(1995-2005년)에 기사의 면수와 이미지 게재 수가 많은 것으로 나타났다. 기사 하나하나에 대한 집중도가 높고 기사 내용의 충실도를 높이려는 것으로 볼 수 있다. 둘째, 기사 작성자 분석을 통해서 나타난 것은 기자의 역할이 상대적으로 데스크보다 낮다는 점이다. 셋째는 기사의 건당 면수가 적고 주로 앞쪽에 배치됨으로써, 다양한 이슈에 초점을 맞춘다는 점과 이 항목이 "애니메이툰" 내에서 중요하게 고려된다는 점을 알 수 있다. 넷째로는 초기에는 기사 내용을 요약 형식으로 소개하는 것이 주된 방식이었으나, 후기로 갈수록 기사 구성의 완성도를 높이는 모습을 보여주었다. 마지막으로 기사의 대상 분야와 국가는 애니메이션과 한국에 집중하는 모습을 보였다. 한편 유형 분석을 통해서 드러난 결과는 다음과 같다. 6가지 유형 중에서 정책/산업 유형의 기사가 가장 많았고, 정책에 대한 기사와 산업에 대한 기사가 비슷한 수치로 제시되었다. 두 번째로는 행사 유형의 기사가 두 번째로 많다는 점이다. 세 번째로는 기타 유형이 의외로 높게 나타났는데, 이는 잡지 초기에 역사와 기술/기법에 대한 기사가 집중적으로 게재되었기 때문이다. 네 번째 시기적 변화를 살펴볼 때, 인물과 작품 유형은 전체시기에 걸쳐 꾸준한 관심을 드러내면서, 기관/기업/단체 및 정책/산업에 대한 관심과 행사에 대한 관심이 계속 증가했음을 알 수 있다. 즉, 'Animatoon Report' 항목의 기사들은 어느 정도 다양성을 가지고 있기는 하지만 정책과 산업에 대한 기사들에 집중됨으로써 "애니메이툰"은 이 항목을 통해 정책과 산업을 주로 다루고 싶어 했다는 점을 알 수 있다. 둘째, 전체적으로 볼 때 'Animatoon Report' 항목내의 유형들은 기사가 집중되는 시기가 각각 다른 편이었고, 정책/산업은 1995-2000년을 제외한 나머지 시기(2001-2015년)에 꾸준히 제시되었다는 것을 알 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1313-1315
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• 2015

베이즈 분류기(Bayesian classifier)를 이용하여 특정 신문기사가 어떤 정치적 성향을 가지는지 분류한다. 이를 위하여 보수 및 진보 성향으로 알려진 언론사의 보도기사를 수집하여 베이즈 분류기를 학습하였다. 즉, 보수 및 진보적 성향을 갖는 기사에서 출현 빈도가 높은 단어의 빈도수를 확인하여 분류기를 구현하였다. 학습에 사용하지 않은 보수 및 진보적 성향의 기사를 사용하여 분류기의 성능을 검증하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권9호
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• pp.253-262
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• 2012

기업의 많은 이슈들은 뉴스가치를 부여 받으며 인터넷에 기사화되고 있다. 이러한 관점에서 웹 콘텐츠 내에 게재된 기사의 맥락과 배너광고의 노출 그리고 뉴스의 형태에 따라 광고태도와 기업이미지에는 어떠한 차이가 있는지 확인하고자 하였다. 연구결과 다음과 같다. 첫째, 인터넷의 사회공헌활동 기사 맥락과 뉴스형태에 따른 광고태도는 상호작용효과가 확인되었으며, 인터넷 기사의 맥락이 부정적일 때는 사진과 기사를 함께 제공한 뉴스형태에서 광고태도가 더 효과적인 것으로 확인되었다. 이러한 결과는 인터넷의 사회공헌활동 기사 게재 시 사진과 기사가 함께 제공되어 혼잡도가 더 높아짐에 따라 인터넷 기사의 부정적 맥락이 상쇄되는 것으로 유추된다. 둘째, 사회공헌활동 기사의 뉴스형태와 광고종류에 따른 광고태도는 상호작용효과가 확인되었으며, 인터넷 뉴스기사 게재 시 기사와 사진을 함께 제공하는 뉴스형태에서는 기업광고가 제품광고보다 광고태도가 더 효과적인 것으로 확인되었다. 셋째, 사회공헌활동의 뉴스형태와 광고종류에 따른 기업이미지는 상호작용효과가 있는 것으로 확인되었다. 인터넷 기사 게재 시 기사와 사진을 함께 게재한 뉴스형태에서는 기업광고 보다 제품광고를 게재할 경우 기업이미지에 더 효과적인 것으로 확인되었다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권3호
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• pp.177-185
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• 2021

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.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.145-150
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• 2009

이 논문은 한글 뉴스 기사의 댓글에 대한 감정 분류 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기계학습을 이용하는데 본 논문에서는 자질의 가중치를 재조정하는 좀 색다른 방법을 제안한다. 일반적으로 댓글은 독자들이 특정 기사에 대해서 어떠한 감정을 가지고 있는지를 파악하는 중요한 단서가 된다. 그런데 독자들의 감정은 가사에 어떤 분야에 속하느냐에 영향을 받는다. 예를 들면 정치 기사는 부정적인 댓글은 많이 포함하고 있으며 인물 기사는 긍정적인 기사를 많이 포함한다. 이 논문은 이와 같은 댓글의 속성을 이용해서 기사의 원문과 기사의 분야 정보를 이용하여 가중치를 조정한다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해 신문 기사와 댓글을 수집하여 감정 말뭉치를 구축하였으며 감정자질을 추출하기 위해 감정 사전을 구축하였다. 제안된 시스템의 $F_1$ 척도는 92.2%였으며 원문의 감정 단어와 분야 정보가 댓글의 감정을 분류하는데 중요한 자질임을 알 수 있었다.

• 한국언론정보학보
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• 제50권
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• pp.143-163
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• 2010

이 연구는 지난 12년간 (1998년에서 2009년) 국내 뉴스 미디어의 사회면 기사의 변화 추세와 뉴스 미디어 간의 차이를 분석하는 것을 목적으로 했다. 연구목적 달성을 위해 이 연구는 지난 12년간(1998년 1월에서 2009년 8월)의 사회면 기사 전체의 헤드라인을(n=53,765) 비교하여, 뉴스기사를 통해 드러나는 현실이 시간의 흐름에 따라 변화가 있는지를 조사했다. 그리고 신문과 방송이라는 매체적 특성 그리고 뉴스 미디어의 이념적 성향에 따른 차이를 비교해 보기 위해 국내 지상파 방송 3사에서 보도된 기사와 주요 7개 전국지에 게재된 기사의 헤드라인을 매체와 개별 뉴스 미디어의 두 수준에 걸쳐 비교했다. 분석 결과, 뉴스 미디어의 사회면 기사는 현실과 정권이라고 하는 요인에 의해 영향을 받으며 이 두 요인의 공통성으로 인해 뉴스 미디어간 다소의 유사성을 지니게 된다는 결론에 도달했다. 그러나 동일한 대상(현실과 정권)을 받아들이는 방향과 정도의 차이 때문에 뉴스 미디어 간에 차별화가 이뤄지며 이러한 차이는 사회면 기사의 주제 선택에 영향을 미치게 됨을 알 수 있었다.