This paper presents an experimental study on the detection and location of nonlinear scattering source due to the presence of fatigue crack in a laboratory specimen. The proposed technique is based on a combination of nonlinear elastic wave spectroscopy(NEWS) and time reversal(TR) focusing approach. In order to focus on the nonlinear scattering position due to the fatigue crack, we employed only one transmitting transducer and one receiving transducer, taking advantage of long duration of reception signal that includes multiple linear scattering such as mode conversion and boundary reflections. NEWS technique was then used as a pre-treatment of TR for spatial focusing of reemitted second harmonic signal. The robustness of this approach was demonstrated on a cracked specimen and the nonlinear TR focusing behavior is observed on the crack interface from which the second harmonic signal was originated.
Although data on the internet can be used in various fields such as source of data of IR(Information Retrieval), Data mining and knowledge information servece, and contains a lot of unnecessary information. The removal of the unnecessary data is a problem to be solved prior to the study of the knowledge-based information service that is based on the data of the web page, in this paper, we solve the problem through the implementation of XTractor(XPath Extractor). Since XPath is used to navigate the attribute data and the data elements in the XML document, the XPath analysis to be carried out through the XTractor. XTractor Extracts main text by html parsing, XPath grouping and detecting the XPath contains the main data. The result, the recognition and precision rate are showed in 97.9%, 93.9%, except for a few cases in a large amount of experimental data and it was confirmed that it is possible to properly extract the main text of the news.
한국데이타베이스학회 1997년도 International Conference MULTIMEDIA DATABASES on INTERNET
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pp.354-357
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1997
1980년 FINSBURY DATA는 수많은 source로 부터 뉴스를 모을수 있는 시스템을 개발하여 이것을 공문서(archive)로 보관로 하여 이것을 HP dumb terminal과 모뎀을 이용하여 search가 능하게 만들었다. 많은 source 확보하였고 사용자가 늘자 다른 상품으로 개발하였다. 휘스버리가 개발한 한 상품은 Finsbury stand-alone 터미널을 통하여 12개월 주기의 데이터 베이스의 한종류를 제공하였고 이는 회사의 구체적인 뉴스를 검색할 수 있게 하였다. 이 상품은 회사별로 검색할수 있게 하였는데 이를 COMPANY NEWS YEAR 이라 불렀다. 이 상품은 현재도 계속 유지되고 있었으나 1991년 6월부로 사용할 수 없으며 이는 IDN에 연결된 게이트 웨이를 이용하여 로이터 터미널을 통하여 접속할 수 있다.(중략)
We have developed a single integrated wavelengh selection type - 8channel light source module. This module oscillates in 8 wavelengh at 200GHz(1.6nm) ITU channel intervals within the c-band (1530~1560nm), and can transmit at 1.25Gbps level.
정보통신기술의 발전으로 인해 누구나 쉽게 정보를 생산, 유포할 수 있게 되면서, 이를 악용하여 의도적으로 유포하는 거짓 정보인 가짜뉴스가 새로운 문제로 대두되기 시작하였다. 초기에 텍스트 방식으로 주로 전파되던 가짜뉴스는 점차 진화하여 이제는 멀티미디어 형식으로 퍼지고 있다. 유튜브는 2005년에 설립된 이후 세계 최고의 동영상 플랫폼으로 성장하면서 전 세계 사람들이 대부분 이용하고 있다. 하지만 유튜브는 가짜뉴스가 퍼지는 주요 창구가 되며 사회적인 문제를 일으키고 있다. 유튜브의 가짜뉴스를 탐지하기 위하여 다양한 학자들이 연구를 진행해 왔다. 가짜뉴스 탐지 연구에는 콘텐츠 기반의 접근과 배경정보 기반의 접근이 존재하는데 기존 가짜뉴스 연구와 유튜브의 가짜뉴스 탐지 연구를 살펴보면 콘텐츠 기반의 접근이 다수를 차지하고 있다. 본 연구에서는 콘텐츠 기반의 가짜뉴스 탐지가 아닌 배경정보 기반의 가짜뉴스 탐지기법을 제안하는데, 그 중에서도 유튜브에서 제공하는 관련 동영상 정보를 활용하여 가짜뉴스를 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 구체적으로 관련 동영상에서 얻은 정보와 원본 동영상에서 얻은 정보를 임베딩 기술인 Doc2vec을 이용하여 벡터화 한 후, 딥러닝 네트워크인 합성곱 신경망(CNN)을 통하여 가짜뉴스를 판별하고자 하였다. 실증분석 결과 제안 기법은 기존의 콘텐츠 기반으로 유튜브 가짜뉴스를 탐지하는 접근에 비해 보다 우수한 예측 성능을 보임을 확인하였다. 이러한 본 연구의 제안 기법은 파급력이 높은 유튜브 상에서 유포되는 가짜뉴스의 전파를 사전에 예방함으로써, 우리사회를 보다 안전하고 신뢰할 수 있도록 만드는데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 지난 2016년 2월 국회에서 '국민보호와 공공안전을 위한 테러방지법안' 통과를 저지하기 위해 야당이 진행했던 필리버스터 관련 보도 과정에서 진보와 보수 성향 언론사들이 어떤 보도 프레임과 정보원을 주로 활용했는지, 그리고 어떤 키워드와 주제를 활용해 관련기사를 작성하는지에 대해 비교 분석하였다. 신문사의 이데올로기적 지향점이 보도에 미치는 영향을 비교 분석하기 위해 본 연구는 진보성향 신문사인 <한겨레신문>, <경향신문>, <오마이뉴스>와 보수성향 신문사인 <조선일보>, <동아일보>, <중앙일보>를 연구대상으로 선정했다. 연구결과, 보도 프레임에서 진보와 보수언론사 간에 가장 뚜렷한 차이를 보이는 것으로 나타났는데, 보수언론은 필리버스터를 부정적인 정치행위라고 강조해 보도한 반면, 진보언론은 필리버스터를 긍정적인 정치행위라고 보도해 명확한 차이를 보였다. 보도기사에서 활용한 키워드 역시 보수언론은 '방해'라는 키워드를 많이 사용한 반면, 진보언론은 '독소조항'이라는 키워드를 많이 언급한 것으로 나타났다. 결국, 이 연구를 통해 언론사들이 정치적인 사안을 보도할 때 자사가 가지고 있는 정치적 성향에 의해 영향을 받는다는 사실이 증명되었다.
본 연구는 소셜 미디어 정치 뉴스의 논조와 프레임 유형 및 특성을 분석한 것이다. 소셜 미디어 뉴스는 트위터나 페이스북 등 SNS를 기반으로 자유롭게 정보를 공유하고 누구나 기사를 작성하고 편집할 수 있는 특성으로 인해 기존 미디어가 따라올 수 없을 만큼 의견의 다양성을 실현시키고 있다. 이에 구체적으로 소셜 미디어 뉴스가 어떻게 기존 미디어와 차별적으로 뉴스를 형성하고 있는지, 어떠한 뉴스 프레임으로 여론을 형성하고 있는지 살펴보고자 국내 소셜 뉴스매체인 '위키트리'를 대상으로 '대통령선거' 키워드 검색을 통해 총 419건의 기사를 추출한 후 내용분석을 실시하였다. 그 결과 소셜 미디어 정치 뉴스의 논조와 프레임 유형은 보도인물, 게재유형, 정보원, 주제범주, 현 정권에 대한 태도에 따라 유의미한 차이를 보였는데 심층성이 부족하고 연성화가 뚜렷해져 기존 미디어가 가지는 정치 뉴스의 한계를 여전히 벗어나지 못하고 있는 것으로 해석된다. 소셜 미디어 정치 뉴스의 논조는 개연적, 구체적이기 보다 당위적, 추상적인 것으로 나타났고 주로 감성, 전략, 일화 중심의 프레임을 사용하고 있는 것으로 나타났기 때문이다.
최근 정보 유통의 주요 매체인 인터넷 뉴스와 SNS의 매체 간 특성 차이를 주목한 많은 연구가 있었음에도 불구하고, 양 매체의 차이를 정보의 수요 및 공급 관점에서 파악한 연구는 상대적으로 매우 부족하다. 일반적으로 새로운 정보는 언론사의 뉴스 기사를 통해 대중에게 노출되고, 대중은 이러한 기사에 대한 의견 또는 추가정보를 SNS를 통해 공유함으로써 해당 정보를 수용함과 동시에 확산시킨다. 이러한 측면에서 언론사가 뉴스를 제공하는 행위를 정보의 공급으로 파악할 수 있으며, 대중은 SNS를 통해 이에 대한 관심을 능동적으로 나타냄으로써 해당 정보에 대한 소비 수요를 표출하는 것으로 이해할 수 있다. 이는 상품 및 서비스의 가격이 수요와 공급의 관계에 의해 결정되는 것과 유사한 원리로, 정보의 가치를 정보 수요와 정보 공급의 관계에 기반을 두어 측정할 수 있음을 시사한다. 본 연구에서는 정보 공급의 대표 매체로 인터넷 뉴스 기사를, 정보 수요를 나타내는 대표 매체로 트위터를 선정하고, 특정 이슈에 대한 뉴스의 정보로서의 가치를 이와 관련된 트위터의 양으로 평가하는 뉴스가치지수(NVI, News Value Index)를 고안하여 제시한다. 구체적으로 제안 방법론은 각 이슈별로 NVI를 도출하고 이를 통해 시간의 흐름에 따른 정보 가치의 변화를 시각화하여 나타낸다. 또한 본 연구에서는 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해 인터넷 뉴스 387,018건과 트윗 31,674,795건에 대한 실험을 수행하였다. 그 결과 대부분의 이슈가 전체 정보 시장의 평균 가치에 수렴하는 형태로 변화함을 알 수 있었으며, 꾸준히 평균 이상의 가치를 가지며 정보 시장을 장악하는 등 특이한 양상을 보이는 흥미로운 이슈도 존재함을 파악할 수 있었다.
이 연구는 김선일 씨 피랍사건을 중심으로 한국언론의 테러보도에 나타난 일반적인 경향들을 살펴보고 있다. 이를 위해 KBS, MBC, SBS에 보도된 김선일 씨 피랍관련 386건의 뉴스 내용을 분석했다. 이 같은 과정을 통해 피랍사건에 나타난 주제와 피랍사건을 전달하는 데 있어 사용된 주요 정보원을 조사했다. 또한 김 씨를 납치, 참수한 단체로 알려진 알 타우히드 알 지하드를 언론이 어떻게 묘사하고 있고 테러가 일어난 사회적이고 역사적 맥락을 얼마나 잘 전달하고 있는지 분석했다. 그 결과 방송 3사의 보도에 나타난 가장 지배적인 주제는 피랍의혹과 관련된 조사와 납치과정을 둘러싼 의혹 등을 다룬 것이었다. 하지만 파병반대목소리나 테러리스트의 요구나 주장은 비교적 소홀히 취급됐다. 방송3사가 의존한 뉴스 정보원은 정부 관료가 압도적으로 많았고 알자지라를 비롯한 미디어도 주요 정보원인 것으로 조사됐다. 알 타우히드 알 지하드에 대한 언론 묘사는 다소 부정적이었고 무장단체(조직/세력)란 표현이 가장 많이 발견됐다. 테러가 일어난 사회적이고 역사적인 배경이나 맥락을 전달한 뉴스는 극소수에 그쳐 한국방송의 테러보도는 여전히 일화적임을 보여줬다.
본 연구는 국내 주요 10개 경제연구기관의 보고서를 대상으로 인터넷 뉴스에서의 인용 행태를 분석하고 각 기관의 영향력을 h-지수와 다양한 변형 지수(g-지수, $h_s$-지수, $g_s$-지수)로 제시하였다. 이를 위해 네이버 뉴스에서 기사를 검색하여 총 878건에 대한 기사의 내용 분석을 실시하였다. 먼저, 보고서 인용 기사 수, 뉴스매체, 주제 섹션, 신속성, 정확성, 중심성, 기사 길이 등을 중심으로 인용행태를 분석하였다. 다음으로 인용 건수로 영향력을 산출하여 기관 순위를 비교하였다. 분석 결과 인용 지수 순위가 상위권에 속한 기관들은 지수 간의 순위 차이가 거의 없었고, 전문가가 제시한 순위와도 유사한 반면, 중 하위권의 기관들은 상대적으로 지수에 따라 차이가 나고, 전문가 순위와 다른 양상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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