• 제목/요약/키워드: News Education

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시니어 인지 반응 측정 데이터 기반 뉴스 형태 추천 시스템 설계 (A Cognitive-Based News Recommender System for Seniors)

  • 황태선;이설화;허윤아;소아람;임희석
    • 한국컴퓨터교육학회 학술대회
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    • 한국컴퓨터교육학회 2018년도 하계학술대회
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    • pp.139-141
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    • 2018
  • 국제사회의 평균 연령이 높아짐과 동시에 시니어의 인터넷 이용률이 증가하면서 시니어 세대를 위한 서비스 및 맞춤형 콘텐츠 제공이 필요한 실정이다. 시니어의 경우 신체 및 인지 능력 감소로 글을 읽는 능력이 저하되고, 이로 인해 온라인으로 제공되는 뉴스 콘텐츠를 정확히 이해하지 못하는 현상이 발생한다. 따라서 본 연구에서는 뉴스의 형태를 구성하는 요소를 정의하여, 시니어의 인지 반응 측정 데이터를 기반으로 한 개인 맞춤형 뉴스 형태 추천 시스템을 제안한다.

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Relative Difficulty of Various English Writings by Fuzzy Reasoning and Its Application to Selecting Teaching Materials

  • Ban, Hiromi;Dederick, Toby;Nambo, Hidetaka;Oyabu, Takashi
    • Industrial Engineering and Management Systems
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    • 제3권1호
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    • pp.85-91
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    • 2004
  • The writing styles of TIME and Newsweek are analyzed using a specially developed linguistic program. These two news magazines were chosen because of their wide popularity. As for the results, it became obvious that both the frequency curve of words and that of characters have not changed for the past 60 years. Also, we have found that the frequency curves have some inflection points and that the genre of English writings can be identified by these points. After counting the percentage of required vocabulary for junior high school students and high school students in English writings, we can derive the relative difficulties of them using fuzzy reasoning. Fuzzy rules are constructed using features of the characteristic curves. We feel it would be a good guide index when selecting textbooks or supplementary readers.

딥러닝 기법을 이용한 가짜뉴스 탐지 (Fake news detection using deep learning)

  • 이동호;이정훈;김유리;김형준;박승면;양유준;신웅비
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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    • pp.384-387
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    • 2018
  • SNS가 급속도로 확산되며 거짓 정보를 언론으로 위장한 형태인 가짜뉴스는 큰 사회적 문제가 되었다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 한글 가짜뉴스 탐지를 위한 딥러닝 모델을 제시한다. 기존 연구들은 영어에 적합한 모델들을 제시하고 있으나, 한글은 같은 의미라도 더 짧은 문장으로 표현 가능해 딥러닝을 하기 위한 특징수가 부족하여 깊은 신경망을 운용하기 어렵다는 점과, 형태소 중의성으로 인한 의미 분석의 어려움으로 인해 기존 오델들을 적용하기에는 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 얕은 CNN 모델과 음절 단위로 학습된 단어 임베딩 모델인 'Fasttext'를 활용하여 시스템을 구현하고, 이를 학습시켜 검증하였다.

단어 연관성 가중치를 적용한 연관 문서 추천 방법 (A Method on Associated Document Recommendation with Word Correlation Weights)

  • 김선미;나인섭;신주현
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제22권2호
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    • pp.250-259
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    • 2019
  • Big data processing technology and artificial intelligence (AI) are increasingly attracting attention. Natural language processing is an important research area of artificial intelligence. In this paper, we use Korean news articles to extract topic distributions in documents and word distribution vectors in topics through LDA-based Topic Modeling. Then, we use Word2vec to vector words, and generate a weight matrix to derive the relevance SCORE considering the semantic relationship between the words. We propose a way to recommend documents in order of high score.

Breaking Bad News: Patient Preferences and the Role of Family Members when Delivering a Cancer Diagnosis

  • Rao, Abha;Sunil, Bhuvana;Ekstrand, Maria;Heylen, Elsa;Raju, Girish;Shet, Arun
    • Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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    • 제17권4호
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    • pp.1779-1784
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    • 2016
  • Background: Western physicians tend to favour complete disclosure of a cancer diagnosis to the patient, while non-Western physicians tend to limit disclosure and include families in the process; the latter approach is prevalent in clinical oncology practice in India. Few studies, however, have examined patient preferences with respect to disclosure or the role of family members in the process. Materials and Methods: Structured interviews were conducted with patients (N=127) in the medical oncology clinic of a tertiary referral hospital in Bangalore, India. Results: Patients ranged in age from 18-88 (M=52) and were mostly male (59%). Most patients (72%) wanted disclosure of the diagnosis cancer, a preference significantly associated with higher education and English proficiency. A majority wanted their families to be involved in the process. Patients who had wanted and not wanted disclosure differed with respect to their preferences regarding the particulars of disclosure (timing, approach, individuals involved, role of family members). Almost all patients wanted more information concerning their condition, about immediate medical issues such as treatments or side effects, rather than long-term or non-medical issues. Conclusions: While most cancer patients wanted disclosure of their disease, a smaller group wished that their cancer diagnosis had not been disclosed to them. Regardless of this difference in desire for disclosure, both groups sought similar specific information regarding their cancer and largely favoured involvement of close family in decision making. Additional studies evaluating the influence of factors such as disease stage or family relationships could help guide physicians when breaking bad news.

토픽 모델링과 네트워크 분석을 활용한 사물주소 도입에 대한 언론보도 분석 (An Analysis of the Media's Report on the Adoption of the Address of Things using Topic Modeling and Network Analysis)

  • 모성훈;임철현;김현재;이정우
    • 스마트미디어저널
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    • 제10권2호
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    • pp.38-47
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    • 2021
  • 본 연구는 주소를 둘러싼 국내외 환경변화 속에서 관계 법령 개정 및 시범사업 등에 의해 본격적으로 도입이 이루어지고 있는 사물주소에 대한 언론보도를 분석하였다. 네이버 뉴스 플랫폼에서 2018년 4월부터 2020년 9월까지 기간동안 '사물주소'라고 검색하여 수집된 언론보도기사의 제목과 원문을 수집하여 토픽 모델링 및 네트워크 분석을 실시하였다. 분석 결과, 보도주제는 4가지 유형으로 '사물주소체계 추진', '사물주소 부여대상 실증', '도로명주소 사용 개선', '주소 활성화를 위한 교육·홍보'로 나타났으며, 해당 기간동안 '사물주소 부여 실증' 주제가 주요 의제였음을 확인하였다. 분석 결과를 행정안전부의 「제3차 주소정책 기본계획(2018-2022)」과 비교하여 정책적 시사점을 제시하였다.

A Trend Analysis on E-sports using Social Big Data

  • Kyoung Ah YEO;Min Soo KIM
    • Journal of Sport and Applied Science
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    • 제8권1호
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    • pp.11-17
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    • 2024
  • Purpose: The purpose of the study was to understand a trend of esports in terms of gamers' and fans' perceptions toward esports using social big data. Research design, data, and methodology: In this study, researchers first selected keywords related to esports. Then a total of 10,138 buzz data created at twitter, Facebook, news media, blogs, café and community between November 10, 2022 and November 19, 2023 were collected and analyzed with 'Textom', a big data solution. Results: The results of this study were as follows. Firstly, the news data's main articles were about competitions hosted by local governments and policies to revitalize the gaming industry. Secondly, As a result of esports analysis using Textom, there was a lot of interest in the adoption of the Hangzhou Asian Games as an official event and various esports competitions. As a result of the sentiment analysis, the positive content was related to the development potential of the esports industry, and the negative content was a discussion about the fundamental problem of whether esports is truly a sport. Thirdly, As a result of analyzing social big data on esports and the Olympics, there was hope that it would be adopted as an official event in the Olympics due to its adoption as an official event in the Hangzhou Asian Games. Conclusions: There was a positive opinion that the adoption of esports as an official Olympic event had positive content that could improve the quality of the game, and a negative opinion that games with actions that violate the Olympic spirit, such as murder and assault, should not be adopted as an official Olympic event. Further implications were discussed.

정보이용능력교육과 학교수업방법에 관한 연구 : 정보조직력 향상을 위한 정보처리 학습모형의 사용을 중심으로 (Enhancement of Information Power and Remodeling of Classroom Teaching : for Use of Information Processing Model Focusing on Organization of Information)

  • 유소영
    • 한국문헌정보학회지
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    • 제38권1호
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    • pp.247-261
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    • 2004
  • 우리나라 중등교육에서 크게 대두되는 사교육비 증가, 교육의 질 저하, 교실붕괴와 같은 문제를 보도한 신문기사와 이에 대해 연구한 논문들을 검토, 종합한 결과 문제는 평준화자체라기보다 평준화로 달라진 교육상황에 합당하게 교육방법을 바꾸지 않는데서 결과한 표면의 현상으로 분석되었다. 평준화로 인해 두드러지게 달라진 상황이란 평준화 이전에 비하여 학력수준이 천차만별인 학생들을 한 교실에서 가르치게 된 점이다. 본 연구는 수업방법을 정보처리학습모형과 같이 학생을 개별로 대응하도록 짜여졌으면서 사고력 창의성 함양에 도움이 되는 학습모형을 사용하여 집단적 강의식 교육방법을 탈피할 것을 촉구하고, 6 단계정보처리 학습모형에서 우리나라 학생들에게 어려움이 많은 정보조직 즉 종합(Synthesis)의 단계를 원리와 방법의 제시로 설파하여 교과담당교사나 사서교사들이 수업에서 참고하도록 하였다.

A Comparative Analysis of Research Trends in the Information and Communication Technology Field of South and North Korea Using Data Mining

  • Jiwan Kim;Hyunkyoo Choi;Jeonghoon Mo
    • Journal of Information Science Theory and Practice
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    • 제11권1호
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    • pp.14-30
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    • 2023
  • The purpose of this study is to compare research trends in the information and communication technology (ICT) field between North and South Korea and analyze the differences by using data mining. Frequency analysis, clustering, and network analysis were performed using keywords from seven South Korean and two North Korean ICT academic journals published for five years (2015-2019). In the case of South Korea (S. Korea), the frequency of research on image processing and wireless communication was high at 16.7% and 16.3%, respectively. North Korea (N. Korea) had a high frequency of research, in the order of 18.2% for image processing, 16.9% for computer/Internet applications/security, and 16.4% for industrial technology. N. Korea's natural language processing (NLP) sector was 11.9%, far higher than S. Korea's 0.7 percent. Student education is a unique subject that is not clustered in S. Korea. In order to promote exchanges between the two Koreas in the ICT field, the following specific policies are proposed. Joint research will be easily possible in the image processing sector, with the highest research rate in both Koreas. Technical cooperation of medical images is required. If S. Korea's high-quality image source is provided free of charge to N. Korea, research materials can be enriched. In the field of NLP, it calls for proposing exchanges such as holding a Korean language information conference, developing a Korean computer operating system. The field of student education encourages support for remote education contents and management know-how, as well as joint research on student remote evaluation.

임종돌봄에 대한 교육의 필요성: 2개 대학병원의 인턴을 대상으로 예비 분석 (The Necessity for End-of-Life Care Education: A Preliminary Analysis with Interns at Two University Hospitals)

  • 김도연;김경지;신성준;권복규;남은미;허대석;이순남
    • Journal of Hospice and Palliative Care
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    • 제20권2호
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    • pp.111-121
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    • 2017
  • 목적: 본 연구는 2개 대학병원의 인턴을 대상으로 임종돌봄에 대한 교육 현황을 파악하고자 하였다. 방법: 2개 대학병원의 64명의 인턴들에게 구조화된 설문지를 배포하여 임종돌봄 교과과정의 강의습득 경험과 임상견학 경험 여부를 확인하였다. 또한 임종돌봄 관련 교육이나 진료에 대한 태도를 평가할 수 있는 7개의 자가평가질문을 파악하였다. 결과: 임종돌봄 교과과정 강의 습득과 임상실습 견학 개수의 평균은 각각 5개(총 영역 개수: 9)와 2개(총 영역 개수: 7)였다. 가장 많이 교육받은 항목은 나쁜 소식 전하기(96.9%)였고 임상실습 동안 가장 많이 견학한 항목은 신체증상 조절(56.5%)였다. 그러나 사전연명의료의향서를 포함한 의사소통 영역에 대한 경험은 20% 미만이었다. 임종돌봄 단독 교과목 교육군은 그렇지 않은 군과 비교하여 임종돌봄 교과과정에 대한 만족도, 관심도, 준비됨의 7가지 항목에서 모두 유의하게 긍정적인 답변을 하였다. 결론: 본 연구는 임종돌봄이 필요한 환자를 진료해야 하는 인턴들이 임종돌봄에 대한 교과과정 습득과 임상경험이 매우 부족함을 관찰하였다. 추후 국내 임종돌봄 교육에 대한 의과대학교육의 전체적인 상황을 파악하여 관련된 적절한 지식과 기술을 연마하는 교육체계를 세울 필요가 있다.