• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권6호
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• pp.691-696
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• 2005

모바일 디바이스와 같이 작은 필기의 화면을 갖는 기기에서는 긴 문장의 내용을 한눈에 파악하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 신문기사와 그 헤드라인으로부터 추출한 정보로부터 문장을 자동으로 축약할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 축약된 문장은 문장 내의 필수적이지 않은 요소들을 제거함으로써 그 기본 의미는 그대로 전달하되 문장의 길이를 축소시킨 것이다. 신문기사의 헤드라인으로부터 문장 축약 방법을 학습하였기 때문에 매우 간결한 형태로 문장을 축약할 수 있다 예비 실험을 통해 본 논문에서 제안하고 있는 시스템이 생성해 내는 축약문장이 유용함을 보이고자 한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권2호
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• pp.229-237
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• 2021

Our modern 'information-hungry' age demands delivery of information at unprecedented fast rates. Timely delivery of noteworthy information about recent events can help people from different segments of life in number of ways. As world has become global village, the flow of news in terms of volume and speed demands involvement of machines to help humans to handle the enormous data. News are presented to public in forms of video, audio, image and text. News text available on internet is a source of knowledge for billions of internet users. Urdu language is spoken and understood by millions of people from Indian subcontinent. Availability of online Urdu news enable this branch of humanity to improve their understandings of the world and make their decisions. This paper uses available online Urdu news data to train machines to automatically categorize provided news. Various machine learning algorithms were used on news headline for training purpose and the results demonstrate that Bernoulli Naïve Bayes (Bernoulli NB) and Multinomial Naïve Bayes (Multinomial NB) algorithm outperformed other algorithms in terms of all performance parameters. The maximum level of accuracy achieved for the dataset was 94.278% by multinomial NB classifier followed by Bernoulli NB classifier with accuracy of 94.274% when Urdu stop words were removed from dataset. The results suggest that short text of headlines of news can be used as an input for text categorization process.

• 디지털융복합연구
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• 제9권1호
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• pp.89-106
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• 2011

With the development of the Internet, the media market is experiencing rapid change. The traditional form of offline newspaper markets, which has created the mainstream news delivery market, have been losing large amounts of power due to the emergence of online media. On the other hand, online media armed with its ability to post breaking news almost as it occurs has increased its influence and popularity at a rapid speed. However, since the exposure time and readership of online newspapers are less than their offline counterparts online media has a high dependence on sensational titles and somewhat exaggerating headlines rather than the objective and recapitulative headlines which are preferred. This paper will examine the function and significance of headlines, and conduct a comparative analysis on contents and forms of the headlines in offline newspaper and online newspaper in order to identify the characteristics of each newspaper. Through comparisons, it examines the types of headlines and the transference of headlines. In addition, it examines the differences in recognition of copy editors according to media in determining the headline, and it illuminates which type of headlines is preferred in order to instigate readers to read online newspapers. The analysis results of title-transferring cases in offline newspaper and online newspapers are that offline newspapers try to convey the contents accurately by making use of an information-transferring headline, while attention-attracting headline or subject-hiding headlines tend to be used for attracting the eye of readers. In addition, analysis results of headlines that are put on the top with a click counts in online newspapers are that attention-attracting headlines are the majority, while subject-hiding headlines that are hardly used in offline newspapers, are well-used in online newspapers. In an interview with copy editors, they responded that offline editors focus on the fact-transference in determining the title, while online editors put the weight on immediacy in the delivery of news and the function of guiding readers.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.169-176
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• 2000

본 논문은 NIE교육을 위하여 웹에서 분산된 교육적인 신문 정보들을 수집하여 교사와 학습자에게 제공하기 위한 ENIG Agent에 관한 연구이다. ENIG Agent는 교육적인 신문 정보를 학습자에게 실시간으로 제공하기 위하여 해당 교육 신문 사이트 기사의 표제들을 취득한다. 최적화된 표제의 추출은 교육용 신문 사이트의 전처리 과정과 잡음 제거 작업 및 패턴 매칭을 통하여 이루어진다. 얻어진 교육용 신문 표제 정보는 NIE를 위하여 학습자에게 웹브라우저를 통해 제시된다. 얻어진 자료의 활용도를 높이기 위해 지능적인 학습 기능과 시각적인 분류 기술을 이용한다. 실험을 통하여 본 연구에서 설계 구현된 ENIG 에이전트의 효율성을 살펴보았다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권3호
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• pp.515-525
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• 2024

다크패턴은 온라인상에서 서비스 제공자가 은밀한 속임수를 통해 필요 정보를 숨겨 사용자가 원하는 행동을 못하게 하거나, 의도하지 않은 행동을 유도하는 사용자 경험 디자인이다. 본 연구에서는 세계 상위 200개 뉴스 웹사이트를 대상으로 배너, 기사형, 팝업, 영상 광고와 같은 다크패턴의 사용 양상과 사용자에게 미치는 영향을 분석했다. 연구 결과, 배너 광고와 사용자 이탈률 및 순방문자 수 사이에는 유의미한 관련성이 없다는 결과가 나왔다. 지역별 분석 결과, 최초 화면 이동배너와 헤드라인 뉴스 화면 이동배너는 남아메리카에서, 헤드라인 뉴스 화면 고정배너는 아시아에서 가장 많이 관측되었다. 나머지 모든 분류는 유럽에서 가장 많이 관측되어 유럽 웹사이트가 가장 많은 수와 많은 종류의 다크패턴을 가지고 있다.

• 비교문화연구
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• 제22권
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• pp.377-401
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• 2011

Major news organizations in Korea are often accused of intentionally conspiring to advance conservative agendas under the disguise of unbiased reporting. Critics suspect that headlines are frequently abused for a certain framing effect. The widespread use of direct quotation is cited as one area of the abuse in headlines. The present study is an attempt to determine whether the criticism is based on facts. We conducted two separate surveys. First, the headlines on three major Korean newspapers were compared with those on The New York Times, Washington Post, and The Times. Then, we collected from Korean and English speakers factivity judgements for the sentences containing a direct quotation. The results confirm previous studies that Korean newspapers engage in a heavy use of direct quotation in headlines. Moreover, the results partially confirm the popular perception that the common use of direct quotation is a recent phenomenon in Korea. Finally, the study finds that both groups of speakers consider direct quotations more truthful than factive sentences.

• 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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.53-64
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• 2018

본 연구는 종편 도입으로 인한 방송 뉴스 콘텐츠의 주제 구성과 다양성의 변화를 살펴보기 위해 종편 도입 초기 4년 간 지상파 3개, 종편 4개 총 7개 채널의 메인 뉴스의 주제를 내용분석 하였다. 분석결과 지상파는 다양한 주제를 폭넓게 다뤘던 반면 종편 뉴스는 정치 뉴스에 집중하며 주제 구성에 있어서 지상파와 차별화를 꾀하였다. 뉴스 구성 순서나 주요 뉴스 포함 여부에 있어서 종편은 정치 뉴스와 북한 뉴스를 적극 활용하며 차별화된 구성을 보였던 반면, 지상파는 경제, 생활 정보 뉴스 등에 대해 주요 뉴스로 처리하며 차이를 나타내었다. 종편 개국 초기 4년간 방송 뉴스 전반의 다양성을 분석한 결과 종편은 지상파와 유사한 뉴스를 제공하는 전략으로 시장에 진입했으나 다양한 뉴스를 제공하는 지상파와 경쟁하기 위해 선택과 집중의 전략을 취하는 방향으로 변화했음을 확인하였다. 종편 개국 초기 방송 뉴스 시장에서 지상파는 다양성 전략을 유지하는 전략을 편 반면, 종편은 집중 전략을 활용했음을 확인할 수 있었다.

• 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.

• 한국언론정보학보
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• 제27권
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• pp.283-316
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• 2004

본 연구는 국책사업인 핵폐기장 유치와 관련해 지역간 경쟁과정에서 나타난 갈등적 이슈들을 해당 지역신문들이 어떻게 다루고 있는지를 뉴스프레임 분석을 통해 고찰했다. 연구대상인 광주일보, 매일신문, 전북일보의 뉴스기사 분석결과, 핵폐기장이라는 같은 사건에 대해 각각의 신문들이 사용하는 주요 프레임이 상이하게 나타났다. 우선 광주일보와 매일신문에서는 대항 프레임이 높게 사용되었으며, 이와 달리 전북일보에서는 지역발전 프레임이 가장 높게 집계되었다. 또한 헤드라인 주제어와 뉴스프레임 구성은 깊은 연관성이 있는 것으로 밝혀졌다. 광주일보와 매일신문의 대항프레임 기사에서는 헤드라인 주제어로 핵폐기장 사용 빈도가 높았으며, 지역발전 프레임의 전북일보기사에서는 헤드라인 주제어로 방사성폐기장이 압도적으로 높게 나타났다. 정부의 '양성자'와 '핵폐기장' 연계정책 발표 이후에도 광주일보와 매일신문에서의 뉴스 프레임은 그 이전과 비교하여 변화가 거의 없었다. 이에 반해 전북일보에서는 연계 정책 발표 이후, 대항 프레임이 현격히 감소한 대신에 정책 프레임은 크게 증가한 것으로 집계되었다. 동시에 전북일보의 헤드라인 주제어 사용에서 핵폐기장은 급격하게 감소하였으며, 방사성폐기장은 급격하게 증가한 것으로 나타났다. 이러한 결과에서 전북일보는 헤드라인 주제어로 방사성폐기장을 즐겨 사용하여 핵폐기장의 부정적 이미지를 최소화하고, 핵폐기장 유치가 곧 지역발전이라는 여론을 조성한 것이라 할 수 있다. 언론이 구성한 세계가 현실 그 자체가 된다는 그간의 프레임 연구 결과들은 당시 전북 부안으로 핵폐기장 유치가 결정된 것은 결코 우연이 아님을 보여주고 있다.