• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.160-169
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• 2012

국내 유일의 과학전문채널인 'YTN사이언스 TV'는 과학 대중화라는 그간의 성과와 의의에도 불구하고 시청률 저조와 채널 접근의 한계로 여전히 어려움을 겪고 있어 이에 대한 개선방안이 시급하다. 본 연구는 과학전문채널의 활성화를 위해 재정적 관점에서 해외 유사채널과 비교함으로써 바람직한 대안과 발전과제를 모색하고자 한다. 공익성 구현과 상업성을 동시에 추구하며 성공적인 해외 채널 진출과 자국민에 대한 과학교육에 이바지하고 있는 BBC Knowledge의 운영 사례를 검토함으로써 국내 과학전문채널의 활성화에 유의미한 시사점을 제공하자 한다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1998년도 국제 컨퍼런스: 국가경쟁력 향상을 위한 디지틀도서관 구축방안
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• pp.83-98
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• 1998

Who needs Media Asset Management？ ◆ Publishers ◆ Any company publishing newspapers, magazines, catalogs or web sites. ◆ Content Creators ◆ Companies who create content for use in their business ◆ Broadcasters, Advertising Agencies, Studios, Sports Houses (NBA, NFL), Corporate Training Depts, Retailers ◆ Content Distributors ◆ Cable Operators, Telecoms, Internet Service Providers, Online Service Providers Who needs Media Asset Management？ ◆ There's a LOT of money being spent on this kind of technology, and not just by 'media' companies ◆ Retailers, for catalogs, web sites, call centers ◆ Chems/Pharms, for drug. discovery, knowledge management ◆ Legal, for document and knowledge management ◆ Federal, for video surveillance and knowledge management ◆ Manufacturing, for integration of CAD, text and business-to-business applications ◆ Anyone with a Web/Content Management challenge(omitted)

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제20권2호
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• pp.113-124
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• 2022

News in the form of web data generates increasingly large amounts of information as unstructured text. The capability of understanding the meaning of news is limited to humans; thus, it causes information overload. This hinders the effective use of embedded knowledge in such texts. Therefore, Automatic Knowledge Extraction (AKE) has now become an integral part of Semantic web and Natural Language Processing (NLP). Although recent literature shows that AKE has progressed, the results are still behind the expectations. This study proposes a method to auto-extract surface knowledge from English news into a machine-interpretable semantic format (triple). The proposed technique was designed using the grammatical structure of the sentence, and 11 original rules were discovered. The initial experiment extracted triples from the Sri Lankan news corpus, of which 83.5% were meaningful. The experiment was extended to the British Broadcasting Corporation (BBC) news dataset to prove its generic nature. This demonstrated a higher meaningful triple extraction rate of 92.6%. These results were validated using the inter-rater agreement method, which guaranteed the high reliability.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.103-112
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• 2012

본 연구는 과학대중화에 있어 중요한 역할을 수행하고 있는 국내 과학전문채널인 'YTN 사이언스'가 시청률, 콘텐츠, 제작비의 부족을 드러내고 있다는 문제인식 하에, 우선 현행 국내 과학전문채널의 프로그램 편성과 운영현황, 홍보 전략을 탐색적으로 확인하였다. 다음으로 미국(디스커버리 채널, 내셔널지오그래픽 채널), 영국(BBC Knowledge), 일본(사이언스채널), 중국(CCTV 10) 등 해외 각국의 과학방송채널 특히, 중요 프로그램들을 분석하여 향후 국내 과학전문채널에 활용 및 접목시킬 수 있는 가능성을 모색하였다. 이러한 현실진단과 해외사례분석을 통해 다양한 시사점을 확인하였으며, 이를 통해 제시될 수 있는 콘텐츠 개발 및 홍보전략은 다음과 같다. 우선 콘텐츠가치 제고를 위한 편성전략의 수정이 필요한 바, 타깃 시청집단과 시청자 라이프스타일을 고려한 편성 재조정, 줄띠편성(Stripping)을 통한 시청습관화 전략, 프라임타임(prime time)대의 전략 프로그램 배치가 필요할 것이다. 다음으로 콘텐츠제작 및 활용전략 측면에서는 콘텐츠 제작의 이중적 전략(지식전달, 흥미전달의 두 분야로의 구분), 프로그램의 대표 캐릭터의 기획과 활용, 한국적 과학기술소재의 선택, SNS와의 전략적 연계, 소재의 다변화와 심층화, OSMU 활성화 전략이 요구될 것이다. 마지막으로 홍보전략 차원에서는 과학관련 행사 개최와 중계방송을 통한 채널 인지도 제고, 잡지 및 단행본 발간 등 인쇄매체로의 확장을 통한 홍보전략 수행, 온라인/모바일 홍보 전략의 강화 등을 제시할 수 있겠다.

• Nutrition Research and Practice
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• 제15권sup1호
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• pp.110-121
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• 2021

BACKGROUND/OBJECTIVES: Coronavirus disease 2019 (COVID-19) cases were first reported in December 2019, in China, and an increasing number of cases have since been detected all over the world. The purpose of this study was to collect significant news media reports on food services during the COVID-19 crisis and identify public communication and significant concerns regarding COVID-19 for suggesting future directions for the food industry and services. SUBJECTS/METHODS: News articles pertaining to food services were extracted from the home pages of major news media websites such as BBC, CNN, and Fox News between March 2020 and February 2021. The retrieved data was sorted and analyzed using Python software. RESULTS: The results of text analytics were presented in the format of the topic label and category for individual topics. The food and health category presented the effects of the COVID-19 pandemic on food and health, such as an increase in delivery services. The policy category was indicative of a change in government policy. The lifestyle change category addressed topics such as an increase in social media usage. CONCLUSIONS: This study is the first to analyze major news media (i.e., BBC, CNN, and Fox News) data related to food services in the context of the COVID-19 pandemic. Text analytics research on the food services domain revealed different categories such as food and health, policy, and lifestyle change. Therefore, this study contributes to the body of knowledge on food services research, through the use of text analytics to elicit findings from media sources.