• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제37권3호
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• pp.127-136
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• 2010

정보 통신기술이 발전함에 따라 멀티미디어 데이터를 포함하는 디지털 기록물의 양은 기하급수적으로 증가하고 있다. 특히 뉴스 비디오는 시대상을 반영하는 풍부한 정보를 내포하고 있으므로, 이를 효과적으로 관리하고 분석하기 위한 뉴스 비디오 데이터베이스 및 뉴스 비디오 마이닝은 광범위하게 연구되어왔다. 그러나 현재까지의 뉴스 비디오 관련 연구들은 뉴스 기사에 대한 브라우징, 검색, 요약에 치중되어 있으며, 뉴스 비디오에 내재되어 있는 풍부한 잠재적 지식을 탐사하는 고수준의 의미 분석 단계에는 이르지 못하고 있다. 본 논문에서는 뉴스 비디오 클립과 스크립트를 동시에 이용하는, 멀티모달 방법론과 텍스트 마이닝 기반의 뉴스 비디오 마이닝 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 텍스트 마이닝의 군집분석을 통해 뉴스 기사들을 자동 분류하고, 분류 결과에 대해 기간별 군집 추이그래프, 군집성장도 분석 및 네트워크 분석을 수행함으로써, 뉴스 비디오의 기사별 주제와 관련한 다각적 분석을 수행한다. 제안된 시스템의 타당성 검증을 위하여 "2007년 제2차 남북 정상회담" 관련 뉴스 비디오를 대상으로 뉴스 비디오 분석을 수행하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.249-258
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• 2019

미디어 기술의 진화는 지상파방송뉴스프로그램도 다양한 매체 및 플랫폼의 뉴스콘텐츠와 경쟁해야 할 상황에 노출시키고 있다. 변화하는 미디어 환경은 지상파뉴스 프로그램의 질적 향상과 시청률 제고를 위한 새로운 전략적 돌파구 마련을 요구하고 있다. 이 연구에서는 지상파방송뉴스가 사회의 공론장으로 기능하기 위해 요구되는 두 가지 요건, 즉 뉴스의 품질과 시청자의 선택의 상관관계를 살펴보았다. 지상파 종합뉴스의 기사에 대한 내용분석을 통해 질적 수준을 측정하고 개별 기사 단위의 시청률 데이터를 수집하여 양 자의 상관관계 분석을 실시하였다. 분석결과를 토대로 뉴스 프로그램의 공정성과 심층성의 하위 요인과 시청률의 관계성도 검토하였다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제30권4호
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• pp.719-740
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• 2020

The stock market changes continuously as new information emerges, affecting the judgments of investors. Online news articles are valued as a traditional window to inform investors about various information that affects the stock market. This paper proposed new ways to utilize online news articles with technical indicators. The suggested hybrid model consists of three models. First, a self-attention-based convolutional neural network (CNN) model, considered to be better in interpreting the semantics of long texts, uses news content as inputs. Second, a self-attention-based, bi-long short-term memory (bi-LSTM) neural network model for short texts utilizes news titles as inputs. Third, a bi-LSTM model, considered to be better in analyzing context information and time-series models, uses 19 technical indicators as inputs. We used news articles from the previous day and technical indicators from the past seven days to predict the share price of the next day. An experiment was performed with Korean stock market data and news articles from 33 top companies over three years. Through this experiment, our proposed model showed better performance than previous approaches, which have mainly focused on news titles. This paper demonstrated that news titles and content should be treated in different ways for superior stock price prediction.

• 융합경영연구
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• 제10권3호
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• pp.21-36
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• 2022

Purpose: The purpose of this study is to compare and analyze the enterprise's score index calculated from atypical data and corrected data. Research design, data, and methodology: In this study, news articles which are non-financial information but qualitative data were collected from 2,432 SMEs that has been extracted "square proportional stratification" out of 18,910 enterprises with fixed data and compared/analyzed each enterprise's score index through text mining analysis methodology. Result: The analysis showed that qualitative data can be quantitatively evaluated by region, industry and period by collecting news from SMEs, and that there are concerns that it could be an element of alternative credit evaluation. Conclusion: News data cannot be collected even if one of the small businesses is self-employed or small businesses has little or no news coverage. Data normalization or standardization should be considered to overcome the difference in scores due to the amount of reference. Furthermore, since keyword sentiment analysis may have different results depending on the researcher's point of view, it is also necessary to consider deep learning sentiment analysis, which is conducted by sentence.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.10-22
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• 2021

모바일 뉴스 소비가 증가하고 있지만 지상파 방송사 뉴스 앱의 이용률은 낮다. 이 연구는 지상파 방송사 뉴스 앱의 개선에 필요한 요소를 찾기 위해 20대 이용자를 대상으로 사용성 평가를 수행했다. 모바일 뉴스 앱에서 제공되는 모바일 뉴스 콘텐츠 형식(기존 뉴스 형식, 재가공 형식, 뉴미디어 전용 형식)별로 효율성, 유효성, 만족도를 통해 문제점을 평가했고, 뉴스 주제(경성 뉴스, 연성 뉴스)와 방송사(MBC, SBS)의 차이를 포함해 분석했다. 실험 결과 모바일 뉴스 콘텐츠 형식에 따른 사용성에서는 유사한 문제점이 공통적으로 발견되었고 모바일 뉴스 콘텐츠 형식의 차이는 차별화된 사용성을 제공하지 않는 것으로 나타났다. 그러나 뉴스 주제 차원에서는 경성 뉴스와 연성 뉴스 여부에 따라 각 항목별로 다른 사용성이 드러났다. 이에 따라 이 연구는 뉴스 제작자들이 모바일 뉴스 콘텐츠를 제작할 때 뉴스 콘텐츠 형식보다는 내용 차원의 개선을 할 필요가 있다는 실무적인 함의를 제공한다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제19권6호
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• pp.145-159
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• 2020

Because of the recent development of information and communication technology, companies are exposed to various media such as blogs, social media, and YouTube. In particular, exposed news affects the company's reputation. So, while positive news can improve corporate value, negative news can lead to financial losses for the company. In this study, we redefine corporate reputation as social responsibility, vision and leadership, financial performance, products and services through existing literature, and conducted an AHP survey with a total of four components to calculate the weight of each factor. As a result of the calculation, the proportion of financial performance was the highest at 0.41, and products and services, vision and leadership, and social responsibility were the lowest. In addition, in order to measure the reputation of a company, it is classified as a component that defines online news using the LDA technique. In addition, through sentiment analysis, an index for each corporate reputation factor was derived, and the reputation index was calculated by combining it with the AHP analysis result, and Spearman ranking correlation analysis was performed to secure the validity of the research results. Therefore, the significance of this study is that the definition and importance of the constituent factors can contribute to the future planning and development direction of the company, and also contribute to the derivation of the corporate reputation index. This study is significant in that a new analysis methodology that applied AHP analysis results to sentiment analysis was suggested.

• 정보관리학회지
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• 제41권1호
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• pp.107-132
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• 2024

이 연구에서는 한국언론진흥재단의 빅카인즈에서 제공하는 1990년부터 2022년까지 약 30년간의 5·18 관련 뉴스데이터를 빈도분석과 네트워크 분석하였다. 구체적으로 시기별과 지역별 기사량을 분석하여 양적 변화 추이를 살펴보았으며 동시 출현 키워드를 활용한 정부별 네트워크 분석을 통해 정부별 주요 키워드 간의 연결 구조를 탐색하였다. 분석 결과, 시기적으로는 사회적 이슈가 많았던 2019년의 보도량이 가장 많은 것으로 나타났으며 지역적으로는 전라권의 보도량이 가장 많은 것으로 나타났다. 그리고 네트워크 분석 결과, 정권이 5·18을 바라보는 인식과 정책에 따라 뉴스데이터 내 5·18과 관련된 단어에 차이가 있었다. 5·18 뉴스데이터 분석을 종합한 결과, 5·18이 지역과 상관없이 시간이 지남에 따라 민주화운동으로 자리매김해 나가고 있었으나 동시에 5·18에 대한 왜곡이 해소되지 못하고 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.37-43
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• 2022

본 논문에서는 2019년 12월부터 2020년 7월까지 약 8개월간 유통되었던 코로나19와 관련된 뉴스데이터를 이용하여 일자 및 지역별로 단어에 대한 빈도를 구하고, 결과를 활용하여 코로나19 환자에 대한 현황 데이터와의 상관관계를 시각화하였다. 뉴스데이터는 한국언론진흥재단에서 운영하고 있는 뉴스 빅데이터 시스템 '빅카인즈'에서 수집된 데이터를 활용하였다. 본 논문에서 제안하는 시각화 시스템은 지역과 기간을 선택하면 분석한 결과를 이용하여 전체 지역 대비 선택한 지역의 뉴스 빈도수, 선택한 지역의 주요 키워드, 주요 키워드의 지역별, 일자별 변화 등을 보여 주고 있다. 이러한 시각화를 통하여 이전에 발생하였던 사건에 대해 주요 키워드와 코로나19 확진자 및 감염자 추이를 확인할 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권2호
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• pp.89-98
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• 2007

비디오와 브라우징, 검색, 조작을 위해서 비디오 내용을 기술하는 색인이 요구된다. 지금까지 색인의 구성은 대부분 비디오 내용에 제한된 키워드를 수작업으로 할당하는 전문가에 의해 수행되었는데 이는 비용과 시간을 소비하는 사업이므로 비디오 내용을 자동으로 분류하는 것이 필요하다. 이 연구는 축구, 골프, 야구, 농구, 배구 등 5종의 스포츠 뉴스 비디오의 분석과 요약을 위해서 자동적이고 효율적인 방법을 제안한다. 우선, 스포츠 뉴스 비디오를 앵커 장면과 스포츠 기사 장면으로 분류한다. 장면 분류는 앵커 장면의 영상 전처리와 색상 특정을 기반으로 한다. 그리고 필드의 우세색상과 모션 방향을 특징으로 이용하여 스포츠 장면을 5개의 장르로 분류한다. 241개의 스포츠 뉴스 장면에 대한 실험에서 75%의 정확도를 얻었다. 따라서 제안된 기법은 향후 개별 스포츠 뉴스와 스포츠 하이라이트를 위한 뉴스 비디오를 검색하는데 이용될 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권8호
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• pp.1064-1070
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• 2020

한국의 영상기반 뉴스 미디어는 크게 지상파 방송, 종합편성 방송, 그리고 유튜브 방송과 같은 온라인 미디어로 나뉘어진다. 최근 이들 미디어의 방송 뉴스는 특정 시청자를 목표로 삼아 공정성과 중립성을 기대할 수 없는 주관적, 감정적인 성향의 내용을 송출하는 경향이 있다는 지적을 받고 있다. 이러한 양상은 시청자의 이슈 지각에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 이에 본 연구는 그 결과는 영상기반 미디어 뉴스 유형별로 감정 유형을 드러내는 성향의 차이가 존재하는지, 그리고 만약 차이가 존재한다면, 그 양상은 어떠한지를 살펴보았다. 감정 유형은 '딥러닝' 기법인 Convolutional Neural Network를 사용하여 중립, 행복, 슬픔 그리고 분노와 관련하여 분석하였다. 분석 결과, 전반적으로 뉴스 보도가 감정을 드러내는 성향이 있음을 보여주었다. 본 연구는 방송 뉴스에서 표출되는 감정을 다룬 첫 양적 연구이자 방송 뉴스 감정 분석에서 딥러닝을 사용한 첫 사례이다.