• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.171-172
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• 2020

본 연구는 오늘날 특수교육의 가장 핵심적인 방법론인 '통합교육'을 다룬 중앙일간지 뉴스 기사의 변화과정을 분석하였다. 신문자료는 오늘날 빅데이터 시대의 하나의 가치 있는 분석대상으로 부각되고 있다. 또 언론사 뉴스 분석방법론은 관련 학문 연구자의 언어가 아닌 일반 시민들의 인식수준을 확인하는 데 도움을 준다. 본 연구의 결과는 2000년 이후 20년간의 시간대를 10년 단위로 분할하여, '통합교육'의 모습이 어떻게 전파되었는 지를 확인하였다. 본 연구는 분석대상 자료를 기초로 하여, 객관적인 연구방법론을 추가하여 보완해 나갈 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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• pp.99-100
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• 2020

본 연구는 최근 우리나라 국민들의 주요 관심 교육정책인 '고교학점제' 관련 언론기사들을 한국언론재단의 빅카인즈(BIGKinds) 시스템을 활용하여 분석하였다. 본 연구에서는 2018년 1월 1일부터 2019년 11월 30일까지 기간을 설정한 후, 총 54개 언론사의 '고교학점제' 관련기사들을 추출하였다. 그 다음, 추출된 '고교학점제' 관련 기사들을 대상으로 뉴스트렌드 분석, 네트워크 지도 구현, 핵심어 추출 및 워드클라우드 제시 등의 연구과정을 거쳤다. 본 연구결과는 '고교학점제'의 정책 진행 과정성의 과제 및 쟁점들을 해결하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.451-454
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• 2020

딥러닝 기술을 이용한 정치적 성향의 편향성 분류를 위하여 신문 뉴스 기사를 수집하고, 머신러닝을 위한 학습 데이터를 구축하였다. 학습 데이터의 구축은 보수 성향과 진보 성향을 대표하는 6개 언론사의 뉴스에서 정치적 성향을 이진 분류 데이터로 구축하였다. 뉴스 기사의 수집 방법으로 최근 이슈들 중에서 정치적 성향과 밀접하게 관련이 있는 키워드 15개를 선정하고 이에 관한 뉴스 기사들을 수집하였다. 그 결과로 11,584개의 학습 및 실험용 데이터를 구축하였으며, 정치적 편향성 분류를 위한 머신러닝 모델을 설계하였다. 머신러닝 기법으로 학습 및 실험을 위해 형태소 단위의 임베딩을 이용하여 문장 및 문서 임베딩으로 확장하였으며, SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 정치적 편향성 분류 실험을 수행한 결과로 75%의 정확도를 달성하였다.

• 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.

• 정보관리학회지
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• 제35권3호
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• pp.41-75
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• 2018

이 연구에서는 1999년 1월부터 2018년 6월 현재까지 약 20년 간의 기록관리를 주제로 한 뉴스 빅데이터 4,680 건을 '빅카인즈'에서 추출하여, 이를 대상으로 우리나라 언론의 기록관리 주제에 대해 시계열 기반으로 보도 특성을 분석하고자 하였다. 먼저, 기록관리에 대한 언론 보도량의 차이를 살펴보기 위해 시기별, 주제별, 언론사 유형별 보도량을 분석하였다. 또한 기록관리 주제에 대한 언론 보도 내용의 차이에 대한 특성을 분석하기 위해 단어빈도 기반 내용 분석과 언어 네트워크 분석을 수행하여 언론 보도 내용의 시기별, 주제별, 언론사 유형별 차이를 분석하였다. 분석 결과, 기록관리 분야 뉴스 보도는 보도량과 보도 내용에 있어 시기별, 주제별, 언론사별로 차이가 있는 것으로 나타났다. 뉴스 보도량은 2007년 대통령기록물관리법이 제정된 이후부터 증가하기 시작하여 2013년에 가장 많은 뉴스가 보도된 것으로 나타났으며, 정치와 사회 주제를 중심으로 중앙지와 경제지가 가장 많은 양의 뉴스를 보도한 것으로 나타났다. 또한 뉴스 보도 내용의 분석결과, 기록관리가 도입된 처음 10년 동안은 기록관리의 현장 적용과 확산 과정에서 발생하는 이슈들을 중심으로 뉴스 주제가 형성되다가, 대통령기록물관리법 제정 이후로 기록관리가 정치적, 사회적 이슈의 주요 요인이 되면서 정치, 사회분야의 뉴스가 많이 보도된 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.167-173
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• 2020

본 연구는 코로나19의 세계적 대유행(Pandemic)으로 인하여 세계경제가 다양한 문제에 직면하는 상황에서 항공사와 종사원에대한 기사들은 코로나19이전과 이후에 어떤 변화를 나타내고 있는지 시기적인 분석을 통한 언론사뉴스 기사건수와 트렌드를 분석해보고자 하는 것이다. 이를 위해 한국 언론진흥재단(Korea Press Foundation) 빅카인즈(Bigkinds) 뉴스 분석 서비스를 이용하여 코로나19 이전과 이후 항공사와 종사원에 관련된 기사건수와 트렌드를 분석하여 시각화하였다. 이를 위해 2019년 1월1일에서 5월 31일까지 그리고 2020년 1월 1일에서 5월 31일까지 빅카인즈 서비스 시스템을 통해 추출하였다. 분석 결과 코로나19 이전 과 이후에 기사건수는 항공관련이벤트가 발생한 경우 폭발적으로 증가하였다. 그리고 구조조정관련 뉴스로 트렌드의 변화가 일어나고 있음을 확인할 수 있었다. 코로나19의 영향에 따른 항공 산업의 위기 극복을 위해 정부 및 항공사의 적극적인 노력이 필요할 것이다. 본 연구 결과는 코로나19 이전과 이후 뉴스기사와 관련된 건수와 트렌드를 분석하여 향후 항공사 및 종사원에게 닥칠 수 있는 영향에 대한 전략 수립에 필요한 실무적 시사점을 제시하였다는 점에서 의의를 갖는다.

• 문화기술의 융합
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• 제5권2호
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• pp.117-122
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• 2019

본 논문은 북한과 러시아의 정상회담이 열렸던 4월 25일을 중심으로 동아일보와 한겨레신문의 기사 제목과 사설 내용을 분석하였다. 북러 정상회담은 향후 한반도의 평화와 국제 평화에 대한 향후 방향성을 제시할 수 있다는 점에서 한국, 미국, 중국, 일본의 관심을 받았다. 이러한 상황에서 본 논문은 이념적으로 차이를 보이는 한국의 대표 언론지인 동아일보와 한겨레신문을 대상으로 신문 사설과 기사 제목을 분석하였다. 객관성과 공정성을 기하기 위해, 마틴과 화이트(2005)의 평가어 체계를 근간으로 회담 기간 동안 동일한 사안에 대한 평가어들을 비교 분석하였다. 분석결과 사설에서 동아일보는 북한과 러시아의 정상회담에 대해 부정적 견해를 감정 평가에 의존하여 기술하고 있고, 특히 한국에 대해서도 부정적 입장을 유지한 반면, 한겨레는 북한과 러시아의 정상회담에 대한 긍정적 견해를 감정 평가를 통해 전달하고 있음을 알 수 있다. 이 같은 평가는 기사 제목에서도 일관적으로 유지되고 있음을 알 수 있다. 즉, 각 언론사는 사설과 일반기사 제목에서도 동일한 입장을 대변하고 있다는 점에서 각 언론사를 뉴스소비자들에게 각각이 지향하는 이념적 성향을 분명하게 보여준다 하겠다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.165-179
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• 2021

본 연구에서는 담배업계가 언론을 통해 담배 및 담배회사를 마케팅하기 위해 어떤 전략을 취해왔는지를 점검하기 위해 담배회사 내부문건을 분석한 일련의 연구들과 담배 및 흡연에 대한 언론보도를 분석한 국내외 문헌들을 점검하였다. 먼저 담배업계 내부 문건을 분석한 연구들을 점검한 결과, 담배회사는 언론을 통해 담배 및 흡연에 우호적인 언론보도를 확보하기 위해, 광고 및 다양한 형태의 협찬을 통해 언론사를 지원함으로써 언론사와 긴밀한 관계를 형성해 왔으며, 언론인을 후원을 하거나 미래 언론인을 양성하는 프로그램을 지원하는 등 언론인과의 유대관계를 형성하는 전략도 취해왔다. 또한, 씽크탱크 집단과 흡연옹호집단을 프론트 그룹으로 내세워 이들이 언론을 통해 담배업계의 입장과 관점을 지지하고 대변하도록 지원해왔으며, 예술 및 문화 활동 후원을 담배회사를 언론에 노출시키기 위한 의사사건으로 활용해왔다. 그리고, 담배 및 흡연에 대한 언론보도에 대한 문헌들을 점검한 결과, 담배 및 흡연 보도에 있어서 언론의 미온적 태도를 볼 수 있었으며, 흡연은 지양해야 하는 것이 아니라 갈등의 여지가 있는 이슈라는 담배업계의 주장과 메시지가 자연스럽게 전달되는 것을 볼 수 있었다. 더불어, 친자본성향 언론과의 우호적인 관계, 씽크탱크 집단 및 프론트 그룹의 활용, 사회공헌활동의 의사사건으로 활용 등 담배회사 내부문건에서 발견되었던 담배업계의 전략이 언론보도에도 반영되고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 담배업계가 담배 및 흡연에 대한 긍정적인 이미지와 호의적인 여론을 형성하기 위해 언론에 어떻게 접근하고, 활용하고 있는지를 제시해줌으로써 담배회사 퍼블리시티 활동에 대한 규제의 근거를 제공해 준다.

• 산업융합연구
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• 제20권12호
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• pp.135-143
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• 2022

본 연구는 포털뉴스와 언론사닷컴 뉴스댓글에 나타난 이용자들의 정치이데올로기 성향이 어떠한지를 살펴보기 위해 실시되었다. 이 같은 분석결과를 통해 포털뉴스와 언론사닷컴뉴스는 물론, 이들 뉴스를 이용하는 유권자들의 정치성향을 파악할 수 있었다. 본 연구에 필요한 자료 수집은 선거일 전 약 90일간 174개의 뉴스기사 댓글을 대상으로 이루어졌다. 분석은 네이버뉴스와 다음뉴스, 더불어민주당과 국민의힘, 언론사닷컴뉴스와 네이버뉴스 간 비교를 위해 t-test 기법으로 실시되었다. 분석결과 네이버뉴스 댓글은 보수정당 후보에 대한 긍정적인 내용의 비율이 더 높은 반면, 다음뉴스 댓글은 진보정당 후보에 대한 긍정적인 내용의 비율이 더 높았다. 따라서 네이버뉴스는 정치적으로 보수성향 이용자들이 더 많이 이용하는 반면, 다음뉴스는 진보성향 이용자들이 더 많이 이용하고 있다는 것을 알 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.95-104
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• 2018

이 연구는 모바일 기기 이용 변화와 관련하여 뉴스 소비자 집단의 뉴스에 대한 인식을 분석하고 실제 수용자들이 원하는 뉴스 콘텐츠는 어떤 것인지를 알아보았다. 모바일 시대 수용자들은 뉴스 제작자들이 수용자들과의 커뮤니케이션을 통해 뉴스콘텐츠를 제작하기 원했으며 수용자들의 수준을 지나치게 낮게 생각하는 것에 대해 부정적인 태도를 취했다. 그리고 모바일 환경에 맞는 새로운 뉴스형식과 서비스를 선호하였다. 그러면서도 표피적이거나 선정적인 뉴스보다 해설기사나 탐사보도 같은 언론 본연의 임무를 수행하는 뉴스콘텐츠를 요구하였다. 따라서 각 언론사는 뉴스 생산과 전달에 있어 수용자의 입장을 고려하고 모바일 매체를 더 적극적으로 활용해야 함을 확인할 수 있었다.