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DB뱅크 - 자동차ㆍ제약분야의 유럽최대 정보은행

  • 김휘출
    • 디지털콘텐츠
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    • 8호통권51호
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    • pp.46-50
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    • 1997
  • 데이터스타는 현재 비즈니스 뉴스를 비롯해 자동차 공학, 제약분야 등의 정보를 약 300여개 수록해 온라인을 통해 서비스하고 있는 유럽 최대의 데이터뱅크다. 1981년 유럽지역에서 처음으로 상업 온라인 서비스를 시작한 데이터스타를 살펴봤다.

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특허뉴스

  • 한국발명진흥회
    • 발명특허
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    • 제30권12호통권354호
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    • pp.40-42
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    • 2005
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산업군별 온라인 뉴스에 기초한 감성 예측변수를 포함하는 심층 신경망모형에 의한 주가 예측 (Prediction of stock prices using deep neural network models including an emotional predictor based on online news by industrial groups)

  • 임준형;손영숙
    • 응용통계연구
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    • 제33권4호
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    • pp.483-497
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    • 2020
  • 본 연구에서는 심층 신경망모형을 사용하여 KOSPI 100의 개별 종목인 기아차 및 신세계의 주가를 예측하였다. 예측변수로는 흔히 사용되었던 기술적 변수들과 함께 온라인 뉴스로부터 도출된 감성변수를 사용하였다. 특히 소셜 네트워크 분석을 활용하여 분류된 산업군에 특화된 감성사전을 구축한 후, 감성분석을 통하여 산업군에 속하는 각 기업들의 감성점수의 평균을 산업군 감성변수로 생성하였다. 여러 예측변수들의 조합으로 이루어진 모형들 중에서 기술적 변수와 산업군의 온라인 뉴스에 기초한 감성변수를 함께 사용하였을 때 우수한 예측력과 수익률을 보여주었다.

온라인 과학기술 뉴스의 설득효과 탐구 (Exploring Persuasion Effects of Online Science Technology News)

  • 이재신
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제17권4호
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    • pp.135-143
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    • 2016
  • 인터넷은 과학기술 정보를 포함한 다양한 정보의 유통 채널로 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서는 정보원 공신력에 따라 과학 관련 온라인 뉴스의 설득효과가 어떠한 차이를 보이는가를 대학생들을 대상으로 실험을 통해 살펴보았다. 구체적으로, 온라인 과학기술 뉴스에 등장하는 정보원의 신분(교수, 학생)과 집단구분(내집단, 외집단)을 달리한 실험조건에서 과학기술 메시지를 전달하고 이후 피험자의 과학기술에 대한 유용성 지각과 태도에 미치는 영향을 살펴보았다. 연구결과, 과학기술에 대한 유용성 지각은 정보원 공신력과 내집단 외집단 구분과의 상호작용에 의해 영향을 받는 것으로 나타났다.

개체명 및 사용자 재확산 정보를 이용한 한국어 COVID-19 가짜 뉴스 검출 (COVID-19 Korean Fake News Detection using Named Entity and User Reproliferation Information)

  • 박채원;강지원;이다은;이문영;한진영
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.85-90
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    • 2021
  • 코로나바이러스감염증-19로 인한 팬데믹 상황이 지속되면서 감염증 정보의 불확실성으로 인해 코로나 관련 루머가 온라인상에서 빠르게 전파되고 있다. 이러한 코로나 관련 가짜 뉴스를 사전에 탐지하기 위해, 본 연구에서는 한국어 코로나 가짜 뉴스 데이터셋을 구축하고, 개체명과 사용자 재확산 정보를 이용한 한국어 가짜 뉴스 탐지 모델을 제안한다. 가짜 뉴스 팩트체킹 언론인 서울대팩트체크센터에서 코로나 관련 루머 및 가짜 뉴스에 대한 검증 기사를 수집한 후, 기사로부터 개체명 추출 모델을 통해 주제 키워드를 추출하고, 이를 이용해 유튜브 상의 사용자 재확산 정보를 수집하여 데이터셋을 구성하였다. BERT 기반의 제안 모델을 다양한 비교군과 비교하였고, 특성 조합에 따른 실험을 통해 각 특성 정보(기사 텍스트, 개체명 데이터, 유튜브 데이터)가 가짜 뉴스 탐지 성능에 미치는 영향을 알아보았다.

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합성곱신경망과 감성분석 기반의 가짜뉴스 탐지 (Fake News Detection based on Convolutional Neural Network and Sentiment Analysis)

  • 이태원;양영욱;박지수;손진곤
    • 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.