• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권2호
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• pp.191-210
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• 2014

As mobile devices that can be connected to the Internet have spread and networking has become possible whenever/wherever, the Internet has become central in the dissemination and consumption of news. Accordingly, the ways news is gathered, disseminated, and consumed have changed greatly. In the traditional news media such as magazines and newspapers, expert editors determined what events were worthy of deploying their staffs or freelancers to cover and what stories from newswires or other sources would be printed. Furthermore, they determined how these stories would be displayed in their publications in terms of page placement, space allocation, type sizes, photographs, and other graphic elements. In turn, readers-news consumers-judged the importance of news not only by its subject and content, but also through subsidiary information such as its location and how it was displayed. Their judgments reflected their acceptance of an assumption that these expert editors had the knowledge and ability not only to serve as gatekeepers in determining what news was valuable and important but also how to rank its value and importance. As such, news assembled, dispensed, and consumed in this manner can be said to be expert-based recommended news. However, in the era of Internet news, the role of expert editors as gatekeepers has been greatly diminished. Many Internet news sites offer a huge volume of news on diverse topics from many media companies, thereby eliminating in many cases the gatekeeper role of expert editors. One result has been to turn news users from passive receptacles into activists who search for news that reflects their interests or tastes. To solve the problem of an overload of information and enhance the efficiency of news users' searches, Internet news sites have introduced numerous recommendation techniques. Recommendations based on popularity constitute one of the most frequently used of these techniques. This popularity-based approach shows a list of those news items that have been read and shared by many people, based on users' behavior such as clicks, evaluations, and sharing. "most-viewed list," "most-replied list," and "real-time issue" found on news sites belong to this system. Given that collective intelligence serves as the premise of these popularity-based recommendations, popularity-based news recommendations would be considered highly important because stories that have been read and shared by many people are presumably more likely to be better than those preferred by only a few people. However, these recommendations may reflect a popularity bias because stories judged likely to be more popular have been placed where they will be most noticeable. As a result, such stories are more likely to be continuously exposed and included in popularity-based recommended news lists. Popular news stories cannot be said to be necessarily those that are most important to readers. Given that many people use popularity-based recommended news and that the popularity-based recommendation approach greatly affects patterns of news use, a review of whether popularity-based news recommendations actually reflect important news can be said to be an indispensable procedure. Therefore, in this study, popularity-based news recommendations of an Internet news portal was compared with top placements of news in printed newspapers, and news users' judgments of which stories were personally and socially important were analyzed. The study was conducted in two stages. In the first stage, content analyses were used to compare the content of the popularity-based news recommendations of an Internet news site with those of the expert-based news recommendations of printed newspapers. Five days of news stories were collected. "most-viewed list" of the Naver portal site were used as the popularity-based recommendations; the expert-based recommendations were represented by the top pieces of news from five major daily newspapers-the Chosun Ilbo, the JoongAng Ilbo, the Dong-A Daily News, the Hankyoreh Shinmun, and the Kyunghyang Shinmun. In the second stage, along with the news stories collected in the first stage, some Internet news stories and some news stories from printed newspapers that the Internet and the newspapers did not have in common were randomly extracted and used in online questionnaire surveys that asked the importance of these selected news stories. According to our analysis, only 10.81% of the popularity-based news recommendations were similar in content with the expert-based news judgments. Therefore, the content of popularity-based news recommendations appears to be quite different from the content of expert-based recommendations. The differences in importance between these two groups of news stories were analyzed, and the results indicated that whereas the two groups did not differ significantly in their recommendations of stories of personal importance, the expert-based recommendations ranked higher in social importance. This study has importance for theory in its examination of popularity-based news recommendations from the two theoretical viewpoints of collective intelligence and popularity bias and by its use of both qualitative (content analysis) and quantitative methods (questionnaires). It also sheds light on the differences in the role of media channels that fulfill an agenda-setting function and Internet news sites that treat news from the viewpoint of markets.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제51호
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• pp.99-115
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• 2004

In this parer, we propose LM adaptation for broadcast news recognition. We collect information of recent articles from the internet on real time, make a recent small size LM, and then interpolate recent LM with a existing LM composed of existing large broadcast news corpus. We performed interpolation experiments to get the best type of articles from recent corpus because collected recent corpus is composed of articles which are related with test set, and which are unrelated. When we made an adapted LM using recent LM with similar articles to test set through Tf-Idf method and existing LM, we got the best result that ERR of pseudo-morpheme based recognition performance has 17.2 % improvement and the number of OOV has reduction from 70 to 27.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.329-340
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• 2010

본 연구는 포털사이트와 언론사닷컴 뉴스기사 본문의 하이퍼링크에 대한 분석을 통해 온라인 저널리즘의 뉴스서비스에 대한 특징을 파악하기 위해 실시되었다. 분석결과 뉴스기사 본문에 하이퍼링크 서비스가 제공된 뉴스기사 수는 언론사닷컴에 비해 포털사이트가 더 많았다. 그러나 하이퍼링크 서비스가 제공된 뉴스기사에서의 하이퍼링크 수는 포털사이트에 비해 언론사닷컴이 더 많았다. 포털사이트인 다음과 야후의 비교에서는 다음이 야후에 비해 하이퍼링크 서비스가 제공된 뉴스기사의 수와 1건의 기사에 제공된 하이퍼링크 수도 더 많았다. 하지만 하이퍼링크 서비스가 제공된 뉴스기사에서의 하이퍼링크 수는 야후가 더 많았다. 온라인 저널리즘의 뉴스기사 본문에 하이퍼링크 된 콘텐츠는 정보유형과 광고유형으로 구성되었다. 포털사이트 뉴스기사 본문에 하이퍼링크 된 모든 콘텐츠는 정보유형이었다. 반변 언론사닷컴 뉴스기사 본문에 하이퍼링크 된 콘텐츠는 약 92%가 광고유형이었다. 정보유형 콘텐츠는 뉴스기사에 사용된 용어의 의미와 관련된 것이지만, 광고유형의 콘텐츠는 뉴스기사의 내용과 관련이 없는 것들로 구성되었다.

• 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.

• 디자인융복합연구
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• 제13권5호
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• pp.341-354
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• 2014

테크놀로지의 발달로 수많은 정보를 단 하나의 기기에 담을 수 있는 새로운 디바이스가 발명되면서 뉴스 콘텐츠 시장에서 절대적인 우위를 점하고 있던 종이 신문의 입지는 점점 좁아지기 시작했다. 더욱이 이러한 디지털 디바이스는 날이 갈수록 가벼워지고, 신문에서는 볼 수 없었던 다양한 멀티미디어 요소를 활용할 뿐만 아니라, 정보에 접근 가능한 속도도 빨라지고 있어 인쇄 신문을 대체할 뉴스 콘텐츠 유통 플랫폼으로 떠오르고 있다. 그러나 현재 스마트 디바이스용 뉴스 애플리케이션은 초기 개발 단계이기 때문에, 효과적인 정보 전달을 위한 레이아웃 디자인 방법과 콘텐츠 포맷에 대한 연구는 미미한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 스마트 디바이스용 뉴스 애플리케이션의 레이아웃과 구성 요소를 분석함으로써 독자가 효율적으로 정보를 받아들일 수 있는 뉴스 애플리케이션 디자인 방법에 관해 고찰해본다. 또한, 국내외 뉴스 애플리케이션 가운데 20개의 사례를 선정해 레이아웃과 구성 요소를 중심으로 살펴보고, 사용자 관찰 조사를 통해 인지, 이해, 회상, 상호작용의 측면에서 어떤 형태의 애플리케이션이 정보를 더 효과적으로 전달할 수 있을지 알아보았다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제8권3호
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• pp.61-72
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• 2020

The fear of crime, discussed in the early 1960s in the United States, is a psychological response, such as anxiety or concern about crime, the potential victim of a crime. These anxiety factors lead to the burden of the individual in securing the psychological stability and indirect costs of the crime against the society. Fear of crime is not a good thing, and it is a part that needs to be adjusted so that it cannot be exaggerated and distorted by the policy together with the crime coping and resolution. This is because fear of crime has as much harm as damage caused by criminal act. Eric Pawson has argued that the popular impression of violent crime is not formed because of media reports, but by official statistics. Therefore, the police should watch and analyze news related to fear of crime to reduce the social cost of fear of crime and prepare a preemptive response policy before the people have 'fear of crime'. In this paper, we propose a deep - based news classification system that helps police cope with crimes related to crimes reported in the media efficiently and quickly and precisely. The goal is to establish a system that can quickly identify changes in security issues that are rapidly increasing by categorizing news related to crime among news articles. To construct the system, crime data was learned so that news could be classified according to the type of crime. Deep learning was applied by using Google tensor flow. In the future, it is necessary to continue research on the importance of keyword according to early detection of issues that are rapidly increasing by crime type and the power of the press, and it is also necessary to constantly supplement crime related corpus.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권9호
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• pp.2524-2532
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• 1999

대규모의 실시간 주문형 뉴스 제공 시스템(Real Time News On Demand)에서는 다수의 사용자들이 디스크에 저장된 뉴스 데이터를 실시간으로 동시에 접근하여 최대로 수용할 수 있는 사용자 수는 총 디스크 대역폭의 제한을 받는다. 본 연구에서는 이러한 디스크 대역폭의 한계를 극복하기 위하여 디스크 비용의 일부로 버퍼 캐쉬를 구성하여 실시간 뉴스 데이터에 적합하도록 버퍼를 블록 단위가 아닌 오브젝트 단위로 할당하는 버퍼 캐쉬 정책을 사용하고, 캐슁 대상 뉴스 데이터를 현재의 디스크 대역폭의 사용 정도와 해당 뉴스 데이터의 평균 요청 간격을 고려하여 선별함으로써 재접근 가능서이 낮은 데이터의 경우 캐슁 대상에서 제외시켜 볼 필요한 버퍼의 재 할당에 의한 메모리 오버헤드를 방지하는 실시간 뉴스 데이터에 적합한 캐슁 방법을 제안한다. 이렇게 함으로써 접근 빈도수가 높은 데이터의 경우 디스크의 접근 없이도 데이터의 획득이 가능하게 되어 디스크만으로 저장 시스템을 구성할 때와 비교하여 저 비용으로 저장 시스템을 구성할 수 있다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 성능을 시뮬레이션을 통하여 평가한 결과, 본 논문에서 제안한 캐슁 방법으로 뉴스 데이터에 대한 사용자의 요청을 처리했을 경우, 디스크만으로 저장 서버를 구성하였을 경우보다 30% 이상의 사용자를 지원할 수 있다.

• 농촌계획
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• 제21권2호
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• pp.189-199
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• 2015

This study made use of 9 types of utilizing idle farmland deducted from existing research in order to examine cases by type of idle farmland, and selected representative cases by type after analyzing contents of 165 available newspaper articles. Selected Cases were assorted into agricultural use and nonagricultural use, and agricultural use are as followed. (1)Community Service/Farming type is the case of Gimhae city reported on 'Busan Ilbo', (2)High Income/Farming type is the case of cooperative unit of Geumjeong crude drug in Yeongam appeared in 'Newsis', and the case of Omija industry in Mungyeong reported on 'Hankyoreh', (3)Tourism/Landscape/Farming type is the case of rape flowers and buckwheat flowers in Gupo village reported on 'Asia News Agency', (4)Stock Raising/Farming type is the case of growing foraging crops published in 'The Daejeon Ilbo', (5)Weekend farm type is the case of utilizing idle farmlands and creating weekend farm reported on 'Mediawatch', (6)High income/Forest type is creating Mulberry cultivation areas in Hamyang-Gun published in 'Yonhap News', (7)Ecology/Landscape/Forest type is forestation project of idle land reported on 'Newsis', (8)Agricultural Experience Study type is the case of managing agricultural experience study center in Dosun elementary center published in 'Sisajeju' and the case of non-agricultural application case, (9)Ecological Environment type is the case of wetland restoration of idle farmland in Gochang. This study investigated and arranged detailed contents by the literature search and interview investigation according to investigating items such as utilizing area, main agent, purpose, utilizing item, utilizing content, etc. by case. With that, it deducted implications as well as case characteristics, and finally suggested political proposals through the case analysis.

• 한국언론정보학보
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• 제19권
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• pp.95-123
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• 2002

본 연구에서는 정권의 대북한 정책에 따라 변화된 뉴스 프레임이 구체적으로 수용자의 북한 및 통일에 대한 인식에 어떻게 영향을 미칠 것인가를 실증적 연구 방법을 통해 파악해보고자 하였다. 연구방법으로는 뉴스 프레임의 노출에 따른 수용자의 반응을 실험 연구를 통해 직접 확인함으로써 뉴스 프레임의 영향력을 검증하였다. <연구문제 1$gt;은 북한의 이미지에 대한 뉴스 프레임의 영향력을 검증하는 것인데, 이 검증 결과 뉴스 실험 처치를 하지 않았던 통제 집단과 실험 처치가 되었던 두 집단 간에는 북한의 이미지에 대한 유의미한 인식의 차이를 발견 할 수 있었다. <연구문제 2>는 북한 및 통일관련 뉴스의 프레임이 통일에 대한 인식에 미치는 영향력을 알아보기 위한 것이었다. 연구 결과 적대적 뉴스 처치집단의 경우는 인식을 부정적으로 강화시켰으며, 우호적 뉴스 처치집단의 경우도 당초 예상과는 달리 역시 부정적인 인식을 강화시켰다. 이러한 연구결과는 TV 뉴스 수용자의 인식에 이치는 뉴스 프레임의 영향력을 다시 한번 확인한 것이라고 할 수 있다. 앞으로 연구결과를 바탕으로 추후 우리나라 방송의 바람직한 북한 및 통일 관련 뉴스 보도 방향을 모색해볼 수 있을 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.1345-1354
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• 2014

본 연구는 인터넷신문의 뉴스기사 본문 페이지 구성과 뉴스기사 본문 주변 공간의 콘텐츠 유형을 비교 분석하였다. 분석결과 네이버 뉴스기사 본문 페이지의 포맷은 다음, 네이트, 야후의 뉴스기사 본문 페이지보다 더 복잡하게 구성되었다. 또한 네이버는 다른 세 포털에 비해 광고 수, 광고 유형, 오락 콘텐츠, 다양한 유형의 콘텐츠가 더 높게 게재되었다. 특히 연예인 관련 뉴스기사의 게재 비율이 다른 포털사이트에 비해 높았다. 뉴스기사 본문 페이지에 뉴스기사를 가장 많이 게재한 포털사이트는 다음이었으며, 광고를 가장 적게 게재한 포털사이트는 야후였다. 그러나 전체적으로 볼 때, 이들 세 포털사이트의 뉴스기사 페이지의 포맷과 콘텐츠는 매우 유사하게 구성되었다. 결론적으로 독자들의 광고회피와 뉴스기사의 다양성 측면에서의 뉴스기사 이용의 편리성은 포털사이트의 뉴스서비스가 언론사닷컴의 뉴스서비스 보다 더 높은 것으로 평가할 수 있다.