본 논문에서는 웹 데이터 마이닝을 통하여 웹 사이트를 방문한 사용자의 컨텐츠 유형에 따른 정보를 조사하고, 필터링 과정을 통해 분류화하고, 이러한 과정을 통해 얻은 정보를 이용하여 뉴스레터를 발송하며, 발송된 뉴스레터로부터의 컨텐츠 유형에 따른 CTR(Click Through Rate)과 사용자 반응을 추적하여 이러한 정보를 분석하고 사용자 프로파일 및 웹 사이트로부터 분류화된 정보, 그리고 추적된 정보와 함께 뉴스레터 컨텐츠를 재구성하는 개인화된 자동화 뉴스레터 시스템을 설계하고 구현한다.
본 연구는 재미 한인 이민자들의 교육수준, 체류기간, 영어실력 변인들이 전통 뉴스매체(텔레비전, 신문, 라디오, 시사잡지)와 뉴스 웹 이용에 어떻게 영향을 주고, 전통뉴스매체와 웹 이용은 그들의 정치지식, 정치관심, 정치활동 참여 증진에 유의미한 영향을 미치는 지를 고찰했다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 교육, 체류기간, 영어실력 변인들은 주류사회의 전통 뉴스매체의 매개적 역할을 거쳐 한인 이민자들의 정치지식, 정치관심, 정치활동참여를 증진시키는 것으로 나타났다. 둘째, 한인 이민자들에 의한 미국 뉴스 웹 이용은 주류정치에 대한 관심을 증진시키는 것으로 나타났다. 셋째, 한국어 전통 뉴스매체 이용 역시 주류정치에 대한 관심을 증진시키는 것으로 나타났다. 넷째, 한국어 뉴스 웹사이트 이용은 정치사회화에 유의미한 역할을 하지 못하는 것으로 나타났다. 결론적으로 이민자들의 주류 정치사회화 과정에서는 인터넷 웹사이트가 제공하는 뉴스보다는 전통매체 특히, 주류사회의 전통뉴스매체의 역할이 매우 중요한 것으로 밝혀졌다.
웹을 통해 제공되는 뉴스 페이지의 경우 필요한 정보 뿐 아니라 많은 불필요한 정보를 담고 있다. 이러한 불필요한 정보는 뉴스를 처리하는 시스템의 성능 저하와 비효율성을 가져온다. 이 연구에서는 웹 페이지로부터 뉴스 콘텐츠를 추출하기 위해 문장과 블록에 기반한 뉴스 기사 추출 방법을 제시하였다. 또한 이들을 결합하여 최적의 성능을 가져올 수 있는 방안을 모색하였다. 실험 결과, 웹 페이지에 대해 하이퍼링크 텍스트를 제거한 후 문장을 이용한 추출 방법을 적용하였을 때 효과적이었으며, 여기에 블록을 이용한 추출 방법과 결합하였을 때 더 좋은 결과를 가져왔다. 문장을 이용한 추출 방법은 추출 재현율을 높여주는 효과가 있는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 시맨틱 웹 기술을 이용해 뉴스의 동향을 분석하는 서비스를 제안한다. 뉴스 동향 분석 서비스는 뉴스들 간의 시간흐름 또는 관계들을 분석해 줄 수 있기 때문에 현재의 일반적인 뉴스검색 엔진보다 지능적인 검색 결과를 보여줄 수 있다. 이러한 서비스를 제공하기 위해서는 시간 정보에 대한 추론 기능이 필요하지만 OWL과 같은 시맨틱 웹 언어는 이를 지원하지 못하기 때문에 시간 기반 추론을 지원하기 위해 본 연구에서는 OWL을 확장한 TL-OWL(Temporal Web Ontology Language)을 제안한다.
무선 단말기의 보급과 네트워크 기술의 발전은 무선 단말기를 이용한 인터넷 접속을 증가시키고 있다. 그러나 대부분의 웹 페이지들이 데스크탑에 최적화 되어 있어 무선 단말기를 이용하여 사용자가 원하는 부분에 접근하기까지 반복적인 스크롤링을 해야하는 불편한 점이있다. 기존의 대부분 연구들이 웹페이지를 요약하는 기법을 제안하였지만, 대부분의 웹 페이지들은 한 페이지에 세분화된 섹션과 많은 내용을 담고 있기 때문에 제한된 화면과 입력장치를 가진 무선단말기에 대한 최적화된 해결책이라고 할 수 없다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 웹의 뉴스 페이지내의 뉴스의 섹션을 추출하고. 무선 환경에 적합하도록 VoiceXML형태로 변환해 주는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 기법을 통해 사용자는 무선 단말기의 각종 단점을 극복함과 동시에 뉴스에서 선호하는 섹션의 맞춤형 뉴스 서비스를 제공받을 수 있다.
본 연구에서는 웹 뉴스 채널 컨텐츠의 키워드 분석을 이용한 개인화된 모바일 웹 컨텐츠 생성 방법에 대해 제안한다. 기존의 웹 사이트의 뉴스기사 검색에서 제공하는 RSS와 연계된 웹 컨텐츠에서 빠르게 데이터를 획득하고, 키워드 분석을 통한 개인화 기법을 적용하여 컨텐츠를 필터링한다. 제안한 방법을 사용함으로써 수많은 뉴스 채널에서 보다 빠르고 쉽게 모바일용 웹 컨텐츠를 생성할 수 있어 컨텐츠 제작비용을 줄일 수 있다. 또한 키워드 분석을 이용하여 무선 인터넷 사용자들의 보다 세밀한 관심영역에 대응할 수 있으며 컨텐츠 필터링과 컨텐츠 접근에 대한 만족도를 향상시킬 수 있다.
본 논문에서는 웹 문서의 분류 성능을 향상시키기 위해 웹 페이지에서의 자질선택과 그에 따른 웹 문서 분류 방법을 제안한다. 문서 분류에는 문서에 포함된 단어를 분류 자질로 사용하게 되며 이때 한 문서의 모든 단어를 분류 자질로 이용한다고 좋은 성능을 보인다고 보장할 수는 없다. 그러므로 문서에 필요한 단어만을 자동으로 추출하여 문서데이터의 자질을 축소하는 작업이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 모집군 내의 자질벡터의 범위가 큰 것을 적은 수의 주요성분으로 감소시키기 위해 통계적 분석 기법중의 하나인 주성분분석 방법을 이용하여 자질감소와 그에 따른 문서분류의 성능 향상을 실험을 통하여 보인다. 야후 스포츠 뉴스 웹 페이지가 분류를 위해 사용되었으며, 분류기로는 Naive Bayesian 분류 방법을 사용하였다. 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안한 뉴스 웹페이지 분류 방법이 스포츠 뉴스 데이터 군에서 만족할 만한 분류 정확도를 제공한다는 것을 알 수 있다.
DMB를 위한 데이터 방송 애플리케이션을 개발할 때 서비스 될 콘텐츠를 직접 작성해야 하므로 뉴스와 같이 실시간으로 업데이트가 이루어지는 콘텐츠의 경우 지속적인 반영이 어렵다. 이에 본 논문에서는 실시간으로 바뀌는 웹 뉴스 콘텐츠를 가져와 DMB 데이터 방송용 뉴스 어플리케이션을 생성할 수 있는 시스템을 설계하였다. 이 시스템을 통해 웹 콘텐츠의 배급을 위한 XML 기반의 RSS를 이용하여 빠르게 업데이트 되는 뉴스 콘텐츠를 실시간으로 수집하여 데이터 방송용 어플리케이션에 적용 가능한 형대로 변환한 후 DMB 기기에서 실행할 수 있는 MPEG-4 BIFS 프로그램을 저작할 수 있다.
일반적으로 웹 페이지 변조 점검 시스템은 해시 코드를 이용한다. 해시 코드 방법은 웹 페이지의 민감한 변화를 즉시 찾아 낼 수 있는 장점이 있지만, 인터넷 포털이나 뉴스 사이트 등의 동적인 웹 페이지의 경우에 적용하기 어려운 단점이 있다. 본 논문에서는 인터넷 포털이나 뉴스 사이트 등과 같은 웹 페이지의 내용이 계속해서 변화하는 경우에도 적용할 수 있는 N-Gram 색인 기반의 웹 페이지 변조 점검 시스템인 웹 레이더 시스템을 제시한다. 웹 레이더 시스템은 정상적인 웹 페이지의 N-Gram 색인과 점검 시에 생성한 N-Gram 색인을 비교하여 두 인덱스의 동일 N-Gram의 발생 비율 차이를 합한 값을 N-Gram 색인 거리로 정의하고 이 값을 이용하여 웹 페이지 변조를 확인한다 본 논문에서 제시하는 웹 레이더 시스템은 구조화되지 않은 동적 웹 페이지의 변조를 원격에서 점검할 수 있다.
본 연구는 웹 콘텐츠 표현의 기본 4요소라고 할 수 있는 동영상, 오디오 이미지, 텍스트의 서로 다른 활용이 수용자의 정보처리과정에 어떤 영향을 미치는지를 특히 어린이 뉴스 사이트를 중심으로 실험연구를 통해 고찰한 것이다. 이를 위해 다섯 개의 어린이 피험자 그룹별로 똑같은 스토리의 뉴스정보를 각각 "동영상1(화면과 음성정보 중복)", "동영상2(화면과 음성정보 분리)", "오디오", "텍스트", "텍스트+이미지(사진)"의 서로 다른 형태로 제작한 웹사이트를 통해 전달하고 집단간 뉴스정보기억차이를 검증했다. 검증결과 동영상으로 뉴스를 전달하도록 디자인된 사이트는 다른 형식의 사이트에 비해 어린이의 뉴스정보기억과 관련하여 가장 효율적인 것으로 나타났고, 이런 동영상의 장점은 동영상내의 화면과 음성정보가 중복될 때 특히 강화되는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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