• International journal of advanced smart convergence
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• 제10권3호
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• pp.131-142
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• 2021

Recently, there has been an active service that provides customized news to news subscribers. In this study, we intend to design a customized news service system through Deep Learning-based Social Network Service (SNS) activity analysis, applying real news and avoiding fake news. In other words, the core of this study is the study of delivery methods and delivery devices to provide customized news services based on analysis of users, SNS activities. First of all, this research method consists of a total of five steps. In the first stage, social network service site access records are received from user terminals, and in the second stage, SNS sites are searched based on SNS site access records received to obtain user profile information and user SNS activity information. In step 3, the user's propensity is analyzed based on user profile information and SNS activity information, and in step 4, user-tailored news is selected through news search based on user propensity analysis results. Finally, in step 5, custom news is sent to the user terminal. This study will be of great help to news service providers to increase the number of news subscribers.

• 디지털융복합연구
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• 제17권5호
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• pp.137-143
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• 2019

가짜 뉴스는 소셜 미디어와 같이 사용자가 상호작용하는 미디어 플랫폼에서 정보가 빠른 속도로 확산되는 이점을 가지는 오류 정보(misinformation)의 한 형태이다. 최근 가짜 뉴스의 증가로 인해 사회적으로 많은 문제가 발생하고 있다. 본 논문에서는 이러한 가짜 뉴스를 탐지하는 방법을 제안한다. 이전의 가짜 뉴스 탐지는 텍스트 분석을 사용한 연구가 주로 수행되었다. 본 연구는 소셜 미디어의 뉴스가 확산되는 네트워크에 초점을 두고, 네트워크 임베딩 방법인 DeepWalk 로 자질을 생성하고 로지스틱 회귀분석을 사용하여 가짜 뉴스를 분류한다. 인터넷에 공개된 뉴스 211개와 120만개의 뉴스 확산 네트워크 데이터를 사용한 가짜 뉴스 탐지에 대한 실험을 수행하였다. 연구 결과 텍스트 분석에 비하여 네트워크 임베딩을 사용한 가짜 뉴스 탐지의 정확도가 최소 1.7%에서 최대 10.6% 더 높게 나타났다. 또한, 텍스트 분석과 네트워크 임베딩을 결합한 가짜 뉴스 탐지는 네트워크 임베딩에 비해 정확도의 상승이 나타나지 않았다. 본 연구의 결과는 기업이나 조직은 온라인 상에서 확산되는 가짜 뉴스 탐지에 효과적으로 활용될 수 있다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제9권1호
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• pp.110-116
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• 2011

The production environment of fast and accurate news video has been continuously changing together with technology advance. Especially, the editing of the news video advanced focusing on the non-linear system by the introduction of digital technology and the recording of news video advanced to 'tapeless' base. In this new news video production environment, the recorded news videos are transmitted, edited and archived through the NPS (Network Production System), which dramatically improves the efficiency of the news video production. However, there are some issues which need to be resolved in the introduction of NPS. The purpose of this research is to identify the necessity of NPS introduction in the changing news video production environment, explore the issues which should be resolved and suggest the proper way to introduce the NPS to broadcasting companies.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권10호
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• pp.4958-4970
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• 2019

As technology advances, the amount of fake news is increasing more and more by various reasons such as political issues and advertisement exaggeration. However, there have been very few research works on fake news detection, especially which uses grammatical transformation on deep neural network. In this paper, we shall present a new Fake News Detection Model, called FAGON(Fake news detection model using Grammatical transformation On deep Neural network) which determines efficiently if the proposition is true or not for the given article by learning grammatical transformation on neural network. Especially, our model focuses the Korean language. It consists of two modules: sentence generator and classification. The former generates multiple sentences which have the same meaning as the proposition, but with different grammar by training the grammatical transformation. The latter classifies the proposition as true or false by training with vectors generated from each sentence of the article and the multiple sentences obtained from the former model respectively. We shall show that our model is designed to detect fake news effectively by exploiting various grammatical transformation and proper classification structure.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.274-276
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• 2002

With the proliferation of internet, it is increasingly needed to realize personalized news filtering service reflecting user's interest. In this Paper, we implement a filtering agent for Personalized news service. In the proposed system, Kohonen network for an unsupervised learning is used to train keywords provided by users and the personalization is achieved by using the trained neural network. After we trained and tested our filtering agent we could provide users news groups considering their interests.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.278-291
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• 2016

이 연구는 2006년부터 2015년까지 최근 10년간 뉴스 보도를 다룬 국내 학술 논문의 주제어에 대한 연결망을 통해 연구의 흐름과 경향을 살펴보았다. 총 1,108편의 논문에 제시된 4,410건의 주제어 연결망 분석을 실시한 결과, 국내 언론 보도를 다룬 연구에서 프레임, 의제설정, 제삼자효과, 선택적노출, 이용과충족 등이 주요 이론으로 다뤄진 것으로 나타났다. 이중 프레임에 대한 연구가 압도적으로 많았다. 연구영역으로는 정치, 경제, 과학보도, 국제뉴스 및 관광 등을 다루었으나, 문화, 스포츠 및 생활뉴스 등의 분야에 대한 연구는 나타나지 않았다. 매체별로는 전통매체와 새로운 매체에 대한 연구가 모두 활발하게 이뤄졌다. 특히 방송뉴스와 온라인뉴스 및 소셜미디어에 대한 연구가 빈번하게 나타났다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권5호
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• pp.1119-1130
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• 2019

With the wide spread of Social Network Services (SNS), fake news-which is a way of disguising false information as legitimate media-has become a big social issue. This paper proposes a deep learning architecture for detecting fake news that is written in Korean. Previous works proposed appropriate fake news detection models for English, but Korean has two issues that cannot apply existing models: Korean can be expressed in shorter sentences than English even with the same meaning; therefore, it is difficult to operate a deep neural network because of the feature scarcity for deep learning. Difficulty in semantic analysis due to morpheme ambiguity. We worked to resolve these issues by implementing a system using various convolutional neural network-based deep learning architectures and "Fasttext" which is a word-embedding model learned by syllable unit. After training and testing its implementation, we could achieve meaningful accuracy for classification of the body and context discrepancies, but the accuracy was low for classification of the headline and body discrepancies.

• 한국HCI학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.5-12
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• 2014

현재 온라인 뉴스 서비스는 선정적인 연성뉴스 중심으로 제공된다. 이에 따라 저널리즘 가치를 구현한 뉴스 서비스의 필요성이 대두되고 있다. 정보원과 공동 인용 여부에 따라 기사를 클러스터링하고 가중치를 부여해 사실성, 다양성, 심층성, 비판성 등 주요 저널리즘 가치를 구현한 알고리즘은 뉴스정보원연결망분석(news source network analysis)으로 제안된 바 있다. 본 연구는 이를 사용자 친화적으로 시각화한 서비스인 뉴스소스를 제안한다. 뉴스소스는 시간과 정보원에 따라 뉴스를 막대그래프 형식으로 어떤 토픽에 대해 분야별, 소속별로 얼마만큼의 중요도에 따라 논의되는지를 대조적으로 보여준다. 본 연구에서는 뉴스 아카이브인 카인즈의 기사를 활용해 뉴스소스의 베타 버전을 구현했다. (http://147.47.125.161/NSNA/ 에서 베타서비스 중이며, 구글 크롬에 최적화 되어있음)

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.23-33
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• 2021

이번 연구는 일간지, 경제지, 지상파 TV 등 총 11개의 언론 매체들이 보도한 '영끌' 관련 뉴스 기사를 분석하여 각 보도 프레임과 인용문 프레임을 파악하였다. 의미망 분석을 활용하여 매체별 인용문의 프레임, 정보원의 종류별 인용문 프레임 등을 비교, 분석하였고 인용된 정보원의 종류와 빈도, 그리고 각 프레임의 집중도 지수도 측정하였다. 분석 결과, 보도 프레임은 10개의 주제로 구성되었고 인용문의 프레임은 14개의 주제로 구성된 것으로 나타났다. 매체별 인용문과 정보원 종류별 인용문 프레임들 사이 차이는 관찰되었지만 인용 빈도가 높은 정부, 정치권, 비즈니스 정보원 프레임의 집중도가 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 따라서 정보원의 수적 다양성만으로는 보도 프레임의 다양성을 확립하는 것이 제한적일 수 있다는 실증적 근거를 제시하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.103-119
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• 2018

이 연구는 계층모델을 토대로 뉴스생산 환경에 따라 미투 운동 보도의 선정성에 차이가 있는지 규명하기 위해 뉴스에 대한 네트워크 분석과 프레임 분석을 실시했다. 유명인에 대해 지상파보다 종편 뉴스의 선정성이 더 높았다. 지상파는 사건 중심으로 보도를 한 반면 종편은 피해 상황, 피해자의 심경, 가해자가 한 말이나 행동 등 성폭행 상황을 자세하게 묘사하고 안희정 전 지사에 대한 비난, 주변인 인터뷰를 통해 더 선정적으로 보도했다. 미투 운동 보도에서 방송은 가해자 중심으로 보도했다. 사건의 이름과 헤드라인에서 이러한 경향이 두드러졌는데 가해자인 안 전 지사가 '합의에 의한 관계'였다고 언급한 '합의 관계 프레임'이 일관되게 나타났다. 안 지사에 대한 '가해자 비난 프레임'도 있었다. 미투 운동 보도에서 방송은 폭로 저널리즘의 전형을 보여줬으며 미투 운동의 사회적 의미나 권력 관계를 중심으로 사건을 분석하고 해결방안을 제시한 보도는 찾아 볼 수 없었다. 연구를 통해 방송의 선정성 문제는 기자 개인의 문제가 아니라 미디어 관행, 조직적 차원의 문제로 접근해야 한다고 제안했다.