• 한국언론정보학보
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• 제81권
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• pp.299-328
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• 2017

본 연구는 소셜미디어에서의 뉴스 정보 수용을 기존의 전통적인 신문기사 형식의 뉴스 읽기와 비교 분석했다. 전통적인 신문기사 읽기 조건과 비교할 때 소셜미디어를 통한 뉴스 전달은 대화저널리즘 양식으로 이뤄진다고 보았으며 이러한 양식의 차이가 뉴스 정보의 기억과 구성에 어떤 차이를 만들어내는지를 유사실험을 통해 관찰했다. 실험에서는 동일한 내용의 가상의 기사를 전통적인 신문기사 형식과 소셜미디어의 대화체 이야기 정보 방식으로 제작해 신문기사 조건과 소셜미디어 조건에 활용했다. 뉴스의 이해 정도를 정보 기억(전체 내용 기억, 주요 내용 기억, 내용을 틀리게 기억한 정도, 부가적인 정보의 기억, 사실 정보 획득)과 구성(인과관계 기억)의 두 가지 측면에서 관찰했다. 분석결과, 신문기사 조건은 소셜미디어 조건보다 정보 기억에서 더 뛰어났다. 전체 내용의 기억 정도, 주요 내용을 기억한 정도, 부가적인 정보를 기억한 정도, 사실 정보 획득 등에서 신문기사 조건이 우세했으며, 내용을 틀리게 기억한 정도는 소셜미디어 조건이 더 높은 것으로 나타났다. 인과관계 기억의 경우, 일반적 인과관계를 기억하는 정도는 소셜미디어 조건이 더 뛰어났지만 해당 기사에 특정한 인과관계를 기억하는 정도는 신문기사 조건이 소셜미디어 조건보다 유의미하게 더 높은 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 전통적인 신문기사 형식이 뉴스 내용을 이해하는 데 도움이 됨을 시사하고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.64-67
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• 2021

가짜뉴스는 뉴스 기사 형식을 갖는 날조된 정보를 의미하며, 최근 모바일 인터넷 장치의 보급과 소셜 네트워크 서비스의 대중화로 온라인 확산이 가속화되고 있다. 기존 연구는 가짜뉴스의 탐지를 위해 뉴스의 주제목, 부제목, 리드, 본문 등 뉴스 기사를 이루는 구성요소를 비롯하여 언론사, 기자, 날짜, 확산 경로 등의 메타 데이터를 대상으로 분석하였다. 그러나 뉴스의 제목과 본문 및 메타 데이터 등은 내용 수정이 쉬워, 다량의 데이터를 학습한 모델이라 하더라도 높은 정확도를 장기간 유지하기 어려울 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문은 합성곱 신경망을 이용해 문맥 정보를 분석하고 장단기 메모리 기반의 감성분석을 추가로 수행한다. 문맥 정보와 가짜뉴스 유포자가 쉽게 수정할 수 없는 감성 변화 패턴을 활용하여 성능이 개선된 가짜뉴스 탐지 모델을 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.150-152
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• 2018

본 논문에서는 포털 사이트에 게재된 뉴스 기사 집합에서 이슈가 된 키워드들을 자동으로 추출하는 시스템을 소개한다. 포털 사이트에서 사용하는 기존의 키워드 추출 시스템은 검색 횟수를 기반으로 하고 있으며, 뉴스 기사에서 단어 간의 상대적 중요성을 반영하지 못하고, 외부로부터 영향을 받아 순위 조작과 같은 문제점을 수반할 수 있다. 제안하는 시스템에선 TF-IDF 모델을 사용하여 단어 간의 상대적인 중요성에 기반하고, 추출된 키워드들의 시각적 변화를 반영하여 이슈 키워드를 추출한다. 제안한 시스템의 효용성 확인을 위해 58,996 개의 정치 뉴스 기사를 수집하였으며, TF-IDF 기반의 제안 방식과 TF 기반의 기존 방식을 비교하였다. 제안한 시스템이 기존 방식보다 시간에 따른 정치 뉴스의 이슈 변화를 분석하는 데 효과적인 것을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권3호
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• pp.1-12
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• 2020

본 연구의 목적은 텍스트 마이닝을 활용하여 특허와 뉴스 기사 분석을 통해 블록체인 기술 동향을 탐색하고 사회적 관심을 파악하여 블록체인 정책의제를 제안하는 것이다. 이를 위해 국내 블록체인 특허 요약문 327건과 온라인 뉴스기사 전문 5,941건을 수집하고 전처리 과정을 거쳐 LDA 토픽모델링 방법을 사용하여 특허 토픽 12개와 뉴스 토픽 19개를 추출하였다. 특허 분석을 통해 인증과 거래 관련 토픽이 높은 비중을 차지하였다. 뉴스 기사 분석 결과, 사회적 관심은 암호화폐에 치중되어 있는 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과와 의제설정이론에 근거하여 블록체인 관련 정책의제를 도출하였다. 본 연구는 대용량 텍스트 문서 분석의 자동화된 기법을 활용하여 분석을 효율적·객관적으로 수행하였으며, 블록체인 기술 동향과 사회적 관심도를 파악한 실증된 기초 분석 자료를 기반으로 정책의제를 제안하였다. 본 연구에서 제시된 정책의제는 향후 정책 결정과정에의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권11호
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• pp.575-583
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• 2021

이 연구는 토픽모델링을 적용하여 뉴스기사에 따른 태권도 동향을 연도별로 분석하는 것에 목적이 있다. 언론보도를 통한 태권도 동향을 살펴보기 위해 한국언론재단의 빅카인즈를 통해 뉴스기사와 태권도 전문 언론에 대한 기사를 수집하였다. 검색기간은 2000년 이전, 2001년~2010년, 2011년~2020년 3개의 구간으로 구분하여 검색하여 총 12,124개를 연구자료로 선정하였다. 토픽분석을 위해 전처리 과정을 거쳤으며, LDA 알고리즘을 활용하여 토픽분석을 수행하였다. 이때 모든분석은 python 3을 적용하였다. 그 결과 첫째, 연도별에 따른 언론기사 주제를 분석한 결과 2000년이전 1위는 '세계'. 2위는 '남북', 3위는 '올림픽'으로 나타났으며, 2001년~2010년 1위는 '세계', 2위는 '협회', 3위는 '세계태권도연맹'으로 조사되었다. 2011년~2020년 1위는 '세계', 2위는 '시범', 3위는 '국기원'으로 나타났다. 둘째, 2000년이전 뉴스기사를 토픽모델링으로 분석한 결과 토픽은 2가지로 구분되었다. 구체적으로 Topic 1은 '남·북 체육교류', Topic 2는 '올림픽 시범종목 채택'으로 선정되었다. 셋째, 2001년~2010년 뉴스기사를 토픽모델링으로 분석한 결과 토픽은 3가지로 선정되었다. Topic 1은 '태권도 시범공연 및 비리', Topic 2는 '무주태권도공원 조성', Topic 3은 '세계태권도축제'로 선정되었다. 넷째, 2011년~2020년 뉴스기사를 토픽모델링으로 분석한 결과 토픽은 3가지로 선정되었다. Topic 1은 '2018 평창동계올림픽 성공 개최', Topic 2는 '남북 태권도 합동시범공연 ', Topic 3은 '2017 무주세계태권도선수권대회'로 선정되었다.

• 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.

• 정보관리연구
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• 제43권4호
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• pp.119-142
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• 2012

본 연구는 조선닷컴과 워싱턴포스트의 섹션별 뉴스기사 본문의 하이퍼링크 서비스와 링크된 단어의 콘텐츠 유형을 분석하였다. 그 결과를 살펴보면 첫째, 국내 외 인터넷신문의 섹션별 뉴스 분포에서 조선닷컴은 라이프 섹션이 32.4%로 가장 많은 비중을 차지하였으며, 워싱턴포스트는 대체적으로 골고루 분포되어 있는 것으로 나타났다. 둘째, 섹션별 하이퍼링크 서비스를 살펴본 결과 조선닷컴은 정치섹션이 가장 많은 하이퍼링크 서비스를 제공하고 있었으며, 이어서 라이프섹션, 국제섹션 등의 순이었다. 워싱턴포스트는 Politics 섹션, Sports 섹션, Opinions 섹션 등의 순으로 하이퍼링크 서비스를 제공하고 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 섹션별 뉴스기사 본문 단어에 하이퍼링크 된 콘텐츠 유형을 분석한 결과 조선닷컴과 워싱턴포스트 모두 정보획득형이 가장 많고, 이어서 탐색형, 트랜잭션형 순으로 나타났다. 이러한 연구결과는 인터넷신문의 특성을 이해하고, 다양한 이용자 요구에 적합한 하이퍼링크 서비스를 제공하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국IT정책경영학회 논문지
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• 제11권6호
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• pp.1503-1507
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• 2019

온라인 연예 뉴스 기사의 연성화와 속보성 기사가 증가함에 따라 많은 사람들이 연예면 기사를 접하며, 연예인에 대한 평가를 내릴 수 있게 됐다. 연예인에 대한 평판은 소속된 연예인 자원을 최대한 활용해야 하는 연예기획사의 사업전략에 핵심적인 요소이나, 실시간적으로 대규모 기사가 올라오는 환경에서 어떤 뉴스 기사가 어떤 연예인에 관한 것인지 체계적으로 분석하는 것은 용이하지 않다. 본 논문은 연예 뉴스 데이터에서 언급되는 연예인의 언급량을 기준으로 해당 기사의 주제가 되는 연예인을 추출하고, 해당 연예인의 연예기획사로 연관짓는 연예 뉴스 키워드 분석 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안된 시스템을 통해 광고사 혹은 연예기획사 측에서 사업을 위한 참고 자료로 해당 연예인의 가치 판단을 할 수 있다. 이와 더불어 증권사나 투자자들에게 연예기획사의 전망을 예측하여, 투자 전략의 토대를 마련해줄 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권6호
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• pp.811-819
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• 2023

해외건설사업 시, 현지 상황을 정확하고 빠르게 파악하는 것은 프로젝트 성공을 위해 매우 중요한 요소이다. 이는 토픽모델링을 활용한 뉴스 기사 분석을 통해 실현될 수 있다. 본 연구는 Latent Dirichlet Allocation(LDA)과 BERTopic 두 토픽모델링 기법을 활용하여 뉴스 기사를 분석하고, 최적의 기법을 찾고자 하였다. 모델링 결과로 자동생성된 토픽과 실제 문서 주제와의 일치 여부를 확인하기 위해 BBC 뉴스 기사 6,273건 을 수집하여 ground truth를 생성하고, 이를 모델링된 토픽과 비교하였다. 그 결과 LDA의 F1 score는 0.011, BERTopic은 0.244로 나타났다. 이를 통해 BERTopic이 실제 뉴스 기사의 주제를 잘 파악하며, 해외건설시장의 주요 이슈를 자동으로 이해하는 데 더욱 용이하다는 것을 확인할 수 있었다

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.519-521
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• 2023

온라인 뉴스 플랫폼의 발전은 에코 챔버(echo chamber) 효과와 정치적 양극화를 심화시키며, 이를 완화하기 위한 선행 연구로 뉴스 기사의 정치적 성향을 판단하는 연구가 필요하다. 기존 연구는 외부 지식 그래프를 활용하여 뉴스 기사의 텍스트 정보를 더욱 풍부하게 표현한다. 그러나, 외부 지식을 임베딩하는 지식 그래프 임베딩(knowledge graph embedding, KGE) 방법은 다양하며, 각 KGE 방법이 정치적 성향 예측 정확도에 미치는 효과에 대해서 충분히 연구되지 않았다. 본 논문에서는 정치적 성향 예측에 외부 지식의 활용을 최대화하기 위한 다양한 KGE 방법들의 효과를 분석한다. 실험 결과, 외부 지식 그래프 내의 개체들 간 복잡한 관계를 간단하고 정확하게 표현 가능한 ModE 방법을 활용하는 것이 정치적 성향 예측에 가장 효과적이라는 것을 확인하였다.