• 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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.161-162
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• 2024

언젠가 한 번쯤 "뉴스에서 발생하는 소식들은 주가변동에 어떤 영향을 줄까?" 하고 궁금해 본 적이 있을 것이다. 본 논문에서는 이러한 궁금증을 해소하기 위해 뉴스기사에 따른 주식시장의 변동을 연구분석한 내용을 소개한다. 이를 위해 뉴스기사를 크롤링하고 자연어 처리 기술을 통해 긍정적 기사와 부정적 기사를 분류하고 해당 날짜의 주가변동 그래프를 분석하여 뉴스에서의 긍정적 요소와 부정적 요소가 주식시장에 얼마나 영향을 주는지 머신러닝 알고리즘을 통해 알아보았다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.599-602
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• 2016

실시간으로 뉴스 기사를 제공하는 온라인 뉴스 시스템이 널리 사용되면서, 사람들은 매 순간 속보와 새로운 뉴스 등 대량의 뉴스 기사에 노출되어 있다. 하지만 방대한 뉴스들로부터 사용자가 원하는 뉴스를 찾는 것은 매우 어려운 일이다. 따라서 개인 관심사에 따라 뉴스를 추천해주는 개인 맞춤형 뉴스 추천 시스템의 필요성이 증가되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 관심사를 분석하여, 사용자의 관심사에 따라 관련된 뉴스를 자동으로 추천해주는 뉴스 추천 시스템을 설계 및 개발한다. 제안 시스템은 각 사용자가 북마크한 뉴스 기사와 읽은 뉴스 기사를 클러스터링하여 사용자별 프로파일을 생성한다. 또한 전체 뉴스 기사들을 클러스터링하여 주제 별로 분류한다. 사용자에게 뉴스를 추천하기 위해, 제안 시스템은 해당 사용자 프로파일에 포함된 각 클러스터에 대해 전체 뉴스 기사에 대한 클러스터들 중 가장 가까운 클러스터를 찾아 해당 클러스터 내의 뉴스 기사들을 거리 순으로 추천한다. 실제 구현된 시스템을 통해, 제안한 뉴스 추천 시스템이 각 개인에게 뉴스를 효과적으로 추천함을 보인다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(하)
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• pp.727-730
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• 2003

인터넷의 빠른 보급으로 많은 양의 정보가 유통되기 시작했다. 그러나 사용자들은 필요한 정보들을 취사 선택하기엔 정보들은 양이 너무 방대하다. 각종 사이트에 있는 뉴스들을 실시간으로 사용자들에게 필요한 정보를 제공할 수 있는 뉴스 클리핑은 이러한 사용자들의 요구를 충족할수 있다 하지만 기존의 뉴스 클리핑 시스템은 각 사이트에 접근 후, 수동적인 분석을 통해 뉴스 정보 및 뉴스 기사의 위치를 파악하고 이를 추출하도록 하는 시스템들이다. 본 논문에서 제안하고자 하는 시스템은 사이트의 구조를 파악하고, 뉴스 기사들을 동적으로 추출함으로써 기존 시스템의 단점을 극복하고, 내용 기반의 뉴스기사 검색이 가능하도록 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.556-578
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• 2020

실시간으로 발생하는 뉴스 기사로부터 이슈를 분석하기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 하지만 범주에 따라 계층적으로 이슈를 분석하는 연구는 많이 진행되지 않았고, 계층적 이슈 분석을 위한 기존의 연구에서 제안하는 방식 또한 뉴스 기사 증가에 따라 군집화 속도가 느려지는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 준 실시간으로 뉴스 기사의 이슈를 분석하는 계층적·점증적 군집화 방식을 제안한다. 제안하는 군집화 방식은 샴 신경망을 이용한 가중 코사인 유사도 측정 모델 기반의 k-평균 알고리즘을 이용한 단어 군집 기반 문서 표현 방식을 통해 뉴스 기사를 문서 벡터로 표현한다. 그리고 문서 벡터로부터 초기 이슈 군집 트리를 생성하고, 새로 발생한 뉴스 기사를 해당 이슈 군집 트리에 추가하는 점증적 군집화 방식을 제안함으로써 뉴스 기사의 계층적 이슈를 준 실시간으로 분석한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안하는 방식과 기존 방식들과의 성능평가를 통해 제안하는 군집화 방식이 정확도 측면에서 기존 방식 대비 NMI 지표 기준 0.26 정도 성능이 향상되었고, 속도 측면에서 약 10배 이상의 성능이 향상됨을 입증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.53-57
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• 2010

현재 많은 포털 사이트에서는 인기가 있거나 중요도가 높은 키워드에 대해 정보를 제공해주는 태그 클라우드나 연관 검색어 등의 기능이 제공되고 있다. 하지만 대부분의 뉴스기사 페이지들은 날짜와 분야별로 기사들이 나열되어 있으며 사용자는 카테고리별로 나누어진 기사를 읽을 수만 있을 뿐 그 기사와 연관된 다른 기사의 정보에 대해서 한눈에 알아 볼 수 있는 방법은 미흡한 실정이다. 또한 연관 검색어 서비스도 사용자가 검색한 입력 내용을 기반으로 연관성 정도를 분석하여 객관성을 보장하지 못하고 있다. 본 논문에서는 기존의 태그 클라우드 방식에서 좀 더 나아가 축적된 뉴스 기사로 부터 검색 키워드와 밀접히 연관된 키워드를 추출하여 제공하는 기사 검색 시스템을 소개한다. 이 시스템은 사용자가 기사 검색을 하였을 때, 키워드와 가장 밀접한 기사를 검색해 주는 것뿐만 아니라 검색어와 관련된 연관 키워드들을 보여주고 연관된 키워드간의 관계성을 보여줌으로써 뉴스 기사들 속에 숨겨진 연관정보의 탐색을 가능하게 한다.

• 스마트미디어저널
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• 제7권1호
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• pp.45-51
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• 2018

조류인플루엔자는 전염 속도가 매우 빠르고 양계농장을 중심으로 생산자들과 소비자들에게 심각한 영향을 끼친다. 그중에서도 2016년 말에 전국적으로 발생한 조류인플루엔자는 좁은 공간에 밀집시켜 사육하는 산란계 농장에 큰 피해를 주었다. 이에 따라 달걀과 달걀을 재료로 하는 가공식품의 가격이 급등하였고 언론은 많은 속보성 뉴스기사를 게재하였다. 본 연구는 사회이슈를 반영한 온라인 뉴스기사의 키워드 변화와 달걀가격 변동과의 상관관계를 알아보고자 하였다. 이를 위하여 2016년 11월부터 14주 동안 한국에서 발생한 조류인플루엔자 관련 온라인 뉴스기사 682건과 같은 기간의 달걀가격 변화를 분석하였다. 본 연구의 결과는 사회이슈를 반영하는 뉴스기사의 키워드와 실물가격과의 관계를 이해하는 데 기여할 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1770-1772
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• 2012

현재 인터넷 공간은 사람들의 관심사나 사회적인 이슈들을 반영하고 있다. 사회적으로 어떤 사건이 발생하면 그 사건에 관한 뉴스 기사나 관련된 다양한 콘텐츠들이 생성되어 여러 사람들에게 소비되고 공유된다. 뿐만 아니라 이와는 반대로 인터넷 공간에서 사람들에게 많은 관심을 받거나 이슈가 된 사건이 사회적인 관심거리가 되기도 한다. 최근에는 인터넷 공간에서 발생하는 정보 검색이나 콘텐츠 생성 패턴을 분석하여 실제 사회에서의 이슈나 트렌드를 예측하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 논문에서는 인터넷을 기반으로 분석한 자료와 전문 기관에서 분석한 자료의 상관관계를 분석하고자 한다. 그 중 최근 뉴스나 콘텐츠가 많이 생산되는 2012년 대통령 선거 후보에 관한 인터넷 뉴스 기사량과 전문조사 기관에서 발표한 각 후보의 지지율을 보이고 두 자료 간의 상관관계를 분석한다. 그리고 실험 결과로 대선 후보들의 기사 점유율과 발표된 지지율에 높은 상관관계가 있음을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.1628-1633
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• 2014

본 연구는 스마트폰환경에서 사용자의 관심주제와 읽기습관을 분석하여 읽기 습관을 분석하여 관심 있는 뉴스기사를 추천 시스템을 제안하였다. 사용자가 직접 관심영역의 가중치를 정함으로서 관심주제의 기사를 우선적으로 보여 주어 사용자가 쉽게 관심기사를 읽을 수 있도록 하였다. 또한 사용자가 사회적으로 이슈가 되는 기사에 관심을 갖는 경우 이를 반영하기 위해서 단순히 기사를 클릭하고 읽지 않은 경우는 가중치를 낮게 설정하였으며, 기사를 끝까지 스크롤을 하고 기사를 끝까지 읽은 경우는 가중치를 높게 설정하였다. 특정 분야의 기사를 자주 읽은 경우는 XML의 구조정보를 사용하여 관심주제영역의 가중치를 높게 설정함으로써 관련분야의 기사를 우선적으로 볼 수 있도록 하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.190-193
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• 2016

본 연구는 사행산업의 분야인 복권, 체육진흥투표권, 경마, 카지노에 대해 언론에서는 어떻게 다루어지고 있는지를 1990년부터 2015년까지의 뉴스데이터를 빅데이터 분석 방법 중 테스트의 의미연결망 분석을 통해 밝혀보고자 하는 연구이다. 이 논문은 의미망 분석을 통해 기사의 빈도와 연결성을 프레이밍과 시민관심 정도로 재조명 하여 기사에 대한 언론보도자의 의도와 시민의 인식차이를 밝혔고, 이를 통해 정책적 특성과 개혁과제를 탐색하였다. 분석결과 복권의 경우 당첨번호, 당첨금, 조작의혹 등 당첨에 대한 부분이 주제인 '사회문제' 형태였으며, 체육진흥투표권의 경우에는 사업입찰, 불법사이트, 발매대상 등 주로 사업추진과 불법사이트에 대한 '의무정보' 종류였고, 경마의 경우 사업장, 홍보, 기사 등으로 사업홍보나 광고 관련 뉴스이었고, 마지막으로 카지노의 경우에는 불법, 도박장, 외국인 등 '주요정보'에 해당하는 논문이었다. 시대에 따라 1990년대에는 카지노, 2000년대에는 복권, 2010년대에는 경마에 대한 기사보도가 많아졌으며, 이에 대한 시민의 반응도 사업비리, 당첨, 시민운동 등의 차이가 있었다. 마지막으로 기사의 빈도와 연결성이 나타내는 프레이밍 정도와 시민의 관심은 '1. 홍보광고, 2. 의무정보, 3. 사회이슈, 4. 주요정보' 네 가지로 구분되었으며 이 중 사고, 비리 등 주요기사로 구분되는 사회문제가 주요 공공의제로 형성되는 것을 확인할 수 있었다.