• 한국IT서비스학회지
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• 제16권4호
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• pp.177-195
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• 2017

Traditionally, news was consumed only through printed newspapers and broadcasting media, such as radio and television. However, the Internet has enabled people to consume news content online. Since most of online news content has been provided for free, it is not easy for news providers to charge the fixed subscription fee for online news content. Therefore, as an alternative strategy, some online news providers have tried to adopt the Pay-What-You-Want (PWYW) pricing model, which allows users (readers) to pay as much as they want after consuming news content. As this pricing model shows some possibility to grow and replace the unsuccessful monetization strategy of online news content, we therefore examined the comparative importance of seven heuristic attributes (i.e., article evaluation, article share, article comment, article information design, article length, writer SNS, and writer information) affecting readers' voluntary payment behavior through a conjoint analysis with 379 news articles collected from online news Website (i.e., Ohmynews.com) where the PWYW model has been working successfully. This study found that article share and article length are the most important factors which affect online news content users' voluntary payment. Finally, two major and eight minor propositions are suggested based on the findings of the study. This study would suggest guidelines for how to create online news content which induces much more voluntary payment.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제9권3호
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• pp.352-359
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• 2021

The purpose of this study is to design and build fake news discrimination systems and methods using fact-checking guidelines. In other words, the main content of this study is the system for identifying fake news using Artificial Intelligence -based Fact-checking guidelines. Specifically planned guidelines are needed to determine fake news that is prevalent these days, and the purpose of these guidelines is fact-checking. Identifying fake news immediately after seeing a huge amount of news is inefficient in handling and ineffective in handling. For this reason, we would like to design a fake news identification system using the fact-checking guidelines to create guidelines based on pattern analysis against fake news and real news data. The model will monitor the fact-checking guideline model modeled to determine the Fact-checking target within the news article and news articles shared on social networking service sites. Through this, the model is reflected in the fact-checking guideline model by analyzing news monitoring devices that select suspicious news articles based on their user responses. The core of this research model is a fake news identification device that determines the authenticity of this suspected news article. So, we propose news article identification methods with fact-checking guideline on Artificial Intelligence & Bigdata. This study will help news subscribers determine news that is unclear in its authenticity.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제9권3호
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• pp.345-351
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• 2021

This study is designed to determine how to identify misleading news articles based on natural language processing on Artificial Intelligence & Bigdata. A misleading news discrimination system and method on natural language processing is initiated according to an embodiment of this study. The natural language processing-based misleading news identification system, which monitors the misleading vocabulary database, Internet news articles, collects misleading news articles, extracts them from the titles of the collected misleading news articles, and stores them in the misleading vocabulary database. Therefore, the use of the misleading news article identification system and methods in this study does not take much time to judge because only relatively short news titles are morphed analyzed, and the use of a misleading vocabulary database provides an effect on identifying misleading articles that attract readers with exaggerated or suggestive phrases. For the aim of our study, we propose news article identification methods in natural language processing on Artificial Intelligence & Bigdata.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.75-100
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• 2018

최근 웹툰, 음원, 동영상, 게임, 교육, 앱 등 많은 콘텐츠 기업에서 콘텐츠 유료화 정책을 추진하고 있으나, 무료 콘텐츠에 익숙한 독자들의 문화적 관성이 온라인 콘텐츠의 유료화 전환에 많은 어려움을 주고 있다. 특히 온라인 뉴스 콘텐츠는 포털 사이트를 통해 무료로 배포되고 있어 유료화에 대한 독자들의 거부감이 다른 온라인 콘텐츠 보다 더욱 심한 실정이다. 이러한 문제 해결을 위해 학계 및 산업계에서 온라인 콘텐츠의 유료화 방안에 대한 연구가 다양한 차원에서 진행되었다. 최근에는 일부 온라인 뉴스 매체를 중심으로 독자들이 자발적으로 마음에 드는 뉴스 콘텐츠에 대해 원하는 만큼의 구독료를 지불하게 하는 Pay-What-You-Want (PWYW) 지불모델을 적용하는 시도가 이뤄지고 있다. 이에 본 연구는 PWYW 모델의 성공적인 정착을 위한 선결요인으로 독자의 자발적 독자구독료 지불행위에 영향을 미치는 온라인 뉴스 콘텐츠의 체계적 속성을 도출하고, 각 속성 및 하위 속성의 상대적 중요도를 비교 분석하였다. 좀 더 구체적으로, 선행연구 분석을 통해 기사제목 유형, 기사 이미지 자극성, 기사 가독성, 기사 유형, 기사 지배적 정서, 기사 내용-이미지 유사성 등 총 여섯 가지의 온라인 뉴스 콘텐츠의 체계적 속성을 도출하였으며, 내용분석(content analysis)을 통해 각 기사의 속성값을 측정하고 이를 기반으로 컨조인트 분석(conjoint analysis)을 실시하여 속성 간 상대적 중요도를 계산 및 검증하였다. PWYW 모델이 적용된 온라인 뉴스 콘텐츠 379개에 대한 컨조인트 분석 결과, 기사 가독성, 기사 내용-이미지 유사성, 기사제목 유형 등의 순으로 자발적 독자구독료에 큰 영향을 주는 것으로 분석된 반면, 기사 유형, 기사 지배적 정서, 기사 이미지 자극성 등은 상대적으로 낮은 중요도를 보이는 것으로 조사되었다. 본 연구는 내용분석과 컨조인트 분석을 동시에 실시하여 온라인 뉴스 콘텐츠에 대한 자발적 지불의도에 영향을 미치는 체계적 요인을 도출하고, 그 상대적 중요도까지 살펴보았다는 점에서 학술적 의의가 있으며, 온라인 뉴스 콘텐츠 제작자 및 사이트 운영자들로 하여금 독자들의 자발적 지불을 유도할 수 있는 가이드라인을 제시하였다는 점에서 그 실무적 의의가 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.2087-2095
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• 2012

본 연구에 이용된 편집요인은 뉴스 카테고리, 사진기사, 굵은 활자체의 기사제목, 신문제호, 기사제목의 내용 등으로 구성되었다. 이 같은 요인 중 사진기사, 굵은 활자체의 기사제목, 기사제목의 내용 등 3개 요인만이 뉴스 이용자들의 기사선택에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이들 요인을 포털뉴스 이용시간의 차이에 따른 분석에서는 뉴스 카테고리, 굵은 활자체의 기사제목, 신문제호 등 3개 요인만이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 뉴스 장르가 뉴스 이용자들의 기사선택에 미치는 영향에 대한 분석에서는 정치, 경제, 사회, 스포츠, 문화/연예, 국제, IT/과학 장르 중 사회, 문화/연예, 국제 등 3개 요인만이 이용자들의 기사선택에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이들 요인에 대한 남녀집단 간의 분석에서는 경제, 스포츠, 문화/연예, IT/과학 등 4개 장르에서 기사선택에 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 오프라인 신문에 비해 다양한 방식으로 기사를 노출시키는 온라인 매체에서 전통적인 신문편집의 요소가 기사선택에 어떠한 영향을 미치는가를 파악하여 온 오프라인 신문 간 편집요소의 역할에 대한 차이와 온라인 매체에서의 효과적인 편집방안을 수립하는데 기초적인 단서를 제공할 목적으로 수행되었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제7권5호
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• pp.416-428
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• 2001

뉴스 아카이브 시스템을 구축하기 위하여서는 먼저 뉴스 비디오 스트림을 기사 단위로 인덱싱하고, 사용자가 기사 비디오를 모두 시청하지 않아도 그 내용을 이해할 수 있도록 하는 추상화 방법이 필요하다. 본 논문에서는 뉴스 비디오 스트림에 대하여 샷 타입을 이용하여 기사 단위로 인덱싱할 수 있는 새로운 기사 경계 검출 방법 및 기사 추상화 방법을 제안하다. 제안한 인덱싱 방법에서는 뉴스 비디오의 샷들을 앵커 샷, 인터뷰 샷, 연설 샷, 보도 샷, 그래픽 자료 샷 등으로 나눈다. 모든 기사는 앵커 샷으로 시작하고, 앵커 샷은 다른 샷에 비하여 길이가 길고 특별한 화면 구조를 가지고 있기 때문에 이를 이용하여 기사 단위의 인덱싱을 수행한다. 또한 각 기사에 대한 효과적인 추상화를 위하여 앵커 샷의 오른쪽 위에 있는 그래픽 데이타와 기사를 이루는 다른 샷들의 키 프레임들을 이용한 기사 포스터를 구성하는 방법을 제안하였다. 여러 종류의 뉴스 비디오 스트림에 대한 실험 결과에 의하면 본 논문에서 제안한 기사 경계 검출 알고리즘의 검출율(recall) 및 정확도 (precision)값이 각각 0.92 및 0.96 이상 됨을 알 수 있다. 또한 본 논문에서는 WWW상에서 수행되는 뉴스 아카이브 시스템의 프로토타입 시스템의 설계 및 구현에 대하여서도 설명한다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권9호
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• pp.253-262
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• 2012

기업의 많은 이슈들은 뉴스가치를 부여 받으며 인터넷에 기사화되고 있다. 이러한 관점에서 웹 콘텐츠 내에 게재된 기사의 맥락과 배너광고의 노출 그리고 뉴스의 형태에 따라 광고태도와 기업이미지에는 어떠한 차이가 있는지 확인하고자 하였다. 연구결과 다음과 같다. 첫째, 인터넷의 사회공헌활동 기사 맥락과 뉴스형태에 따른 광고태도는 상호작용효과가 확인되었으며, 인터넷 기사의 맥락이 부정적일 때는 사진과 기사를 함께 제공한 뉴스형태에서 광고태도가 더 효과적인 것으로 확인되었다. 이러한 결과는 인터넷의 사회공헌활동 기사 게재 시 사진과 기사가 함께 제공되어 혼잡도가 더 높아짐에 따라 인터넷 기사의 부정적 맥락이 상쇄되는 것으로 유추된다. 둘째, 사회공헌활동 기사의 뉴스형태와 광고종류에 따른 광고태도는 상호작용효과가 확인되었으며, 인터넷 뉴스기사 게재 시 기사와 사진을 함께 제공하는 뉴스형태에서는 기업광고가 제품광고보다 광고태도가 더 효과적인 것으로 확인되었다. 셋째, 사회공헌활동의 뉴스형태와 광고종류에 따른 기업이미지는 상호작용효과가 있는 것으로 확인되었다. 인터넷 기사 게재 시 기사와 사진을 함께 게재한 뉴스형태에서는 기업광고 보다 제품광고를 게재할 경우 기업이미지에 더 효과적인 것으로 확인되었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권12호
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• pp.569-578
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• 2021

오늘날 웹의 발전으로 우리는 각종 언론 매체를 통해 온라인 기사를 쉽게 접하게 된다. 온라인 기사를 쉽게 접할 수 있게 된 만큼 거짓 정보를 진실로 위장한 가짜뉴스 또한 빈번하게 찾아볼 수 있다. 가짜뉴스가 전 세계적으로 대두되면서 국내에서도 가짜뉴스를 탐지하기 위한 팩트 체크 서비스가 제공되고 있으나, 이는 전문가 기반의 수동 탐지 방법을 기반으로 하며 가짜뉴스 탐지를 자동화하는 기술에 대한 연구가 계속해서 활발하게 이루어지고 있다. 기존 연구는 기사 작성에 사용된 문맥의 특성이나, 기사 제목과 기사 본문의 내용 비교를 통한 탐지 방법이 가장 많이 사용되고 있으나, 이러한 시도는 조작의 정밀도가 높아졌을 때 탐지가 어려워질 수 있다는 한계를 가진다. 따라서 본 논문에서는 기사 조작의 발달에 따른 영향을 받지 않기 위하여 기사의 진위 여부를 판단할 수 있는 검증기사를 함께 사용하는 방법을 제안한다. 또한 가짜뉴스 탐지 정확도를 개선시킬 수 있도록 실험에 사용되는 기사와 검증기사를 문서 요약 모델을 통해 요약하는 과정을 추가했다. 본 논문에서는 제안 알고리즘을 검증하기 위해 문서 요약 기법 검증, 검증기사 검색 기법 검증, 그리고 최종적인 제안 알고리즘의 가짜뉴스 탐지 정확도 검증을 진행하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 다양한 언론 매체에 적용하여 기사가 온라인으로 확산되기 이전에 진위 여부를 판단하는 방법으로 유용하게 사용될 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권8호
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• pp.1015-1021
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• 2020

모바일 뉴스를 접하는 사용자 관점에서는 광고 표출이 없는 순수한 뉴스 기사를 원하지만, 뉴스 제공 회사 관점에서는 광고 수익을 위해 여러 가지 유형으로 광고를 표출하기를 원한다. 본 논문에서는 모바일 뉴스 기사에 표출되는 광고의 유형을 기사의 일부 영역에 고정 배치되는 기사 고정형, 모바일 단말기 화면상에 고정 배치되는 화면 고정형 그리고 이들이 섞여있는 혼합형으로 구분하고서 각 방식의 장단점을 비교하였다. 그리고 뉴스 제공 회사에서 모바일 뉴스 기사를 읽는 독자에게 거부감을 주지 않는 범위에서 효율적으로 광고를 배치하는 중첩 기반의 스마트 솔루션을 제안하였다. 제안하는 방식은 기사 고정형의 일종으로서 뉴스 기사에 부가적으로 제공되는 사진 혹은 가상의 영역에 광고를 중첩하는 기술이다. 성능 평가 결과 제안하는 방식은 광고의 개수나 크기에 따라 광고 이미지의 일부가 중첩되어 가려질 수도 있지만 기존의 광고 표출 방식보다 더 효율적으로 뉴스 기사를 위한 공간을 제공함을 알 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권8호
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• pp.999-1005
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• 2020

오늘날의 검색 포털은 뉴스의 창구로서는 가장 큰 비율을 차지하지만, 중립성에 대해서는 의문이 제기되고 있다. 이는 포털 뉴스가 편향된 정보의 소비를 유도할 수 있기 때문이다. 본 논문은 뉴스 기사의 정치적 편향도를 딥러닝을 이용하여 측정하는 방법에 대하여 소개한다. 이는 기사를 비판적으로 바라보는 시각을 뉴스 독자에게 제공할 것이다. 구체적으로, 국회 회의록에서 추출한 키워드에 편향도를 부여하고, 이를 기반으로 기사의 편향도를 분석하여 머신러닝용 데이터를 구축하였다. 최종적으로 순환 신경망과 합성곱 신경망을 융합한 딥러닝을 통해 기사의 편향도를 계산하는 것을 목표로 하였다. 학습한 모델의 정확도를 분석한 결과 문장별 편향의 좌/우편향 판정은 95.6%의 정확도를 보였으나, 신문기사 전체에서는 46.0%의 정확도를 보였다. 이는 기존의 여러 편향성 연구와 다르게 특정 주제에 한정되지 않고 기사의 보수-진보 편향성을 분석할 수 있도록 한다.