• 한국의류학회지
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• 제45권2호
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• pp.285-304
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• 2021

Today, false news is increasing in volume, and fashion news often circulates uncritically. Therefore, an evaluation framework is needed to determine whether fashion news is accurate or good. In journalism, the judgment of good news is made through the criterion of news value factors. These factors are the criteria for assessing the likelihood of an event being reported in the news. Through the study of news value by various journalistic scholars, this study selected nine news value factors applicable to the value measurement of fashion news as the framework of analysis. Based on this, after analyzing the actual news on online fashion media, new characteristics and content were reconstructed for fashion news. As a result of the study, it was finally selected that the crucial factors were: expertise, social importance, timelessness, conflict, and negativity for measuring the value of fashion news. To assess the news value of fashion accurately, this study found that reconceptualized news values are needed, which are different from the news values of general journalism. The study is meaningful in that it explores elements and content for the development of a theoretical framework for the qualitative evaluation of fashion news.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.8195-8209
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• 2015

본 논문의 연구 목표는 뉴스 가치 평가에 근거한 중요 뉴스 자동 추천 및 개인화 방안을 제시하는 데에 있다. 뉴스 가치 평가는 전통적인 오프라인 신문에서 편집장들이 1면 뉴스를 선정할 때 사용하는 접근법으로 본 논문에서는 이를 시스템적으로 구현하는 방안을 제시한다. 이렇게 함으로써 콘텐츠 주제에 대한 전통적인 개인 선호 성향과는 다르게 뉴스의 사회적 가치에 대한 관심 성향을 기준으로 중요 뉴스를 선별할 수가 있다. 뉴스의 사회적 가치는 지면 신문의 기존 연구에서 제시한 사회적 중요도, 새로운 볼거리, 수용자 관련성, 인간적 흥미 4가지 기준을 준용하였고, 본 연구에서는 이를 시스템적으로 적용하기 위한 절차적, 구조적 방안을 도출하였다. 중요 뉴스의 선별 과정은 뉴스의 가치 평가를 위한 과정과 평가된 결과를 개인화하는 과정으로 구성된다. 실험을 통해 특정 시점에서의 각 온라인 뉴스 서비스들의 중요 뉴스들과 본 논문에서 제시한 기법을 통해 선별된 중요 뉴스들에 대한 사용자 만족도를 비교 평가하여 본 연구에서 제안하는 방법이 더 효과적임을 확인하였다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제16권2호
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• pp.31-42
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• 2024

Today, news avoidance has become an inevitable trend, particularly exacerbated since the outbreak of the COVID-19 pandemic in 2020. To delve deeper into the shifting tendencies of news consumers towards news avoidance and unveil the motivations behind this avoidance, this study recruited 500 Chinese news consumers aged between 20 and 60 years old, employing survey questionnaires as the research method. Through an indepth examination of their news consumption behavior at different stages of the COVID-19 pandemic, we discovered that individuals' risk perceptions and efficacy beliefs significantly influence their patterns of news consumption. Furthermore, we identified negative emotions, information overload, and media distrust as the primary reasons for news avoidance among Chinese news consumers during the COVID-19 crisis. These findings Not only provide crucial insights into understanding the dynamics of news consumption behavior but also offer valuable reference points for the news industry to better fulfill its role and value during crises in the future.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권6호
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• pp.1057-1070
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• 2021

Case-related news filtering is crucial in legal text mining and divides news into case-related and case-unrelated categories. Because case-related news originates from various fields and has different writing styles, it is difficult to establish complete filtering rules or keywords for data collection. In addition, the labeled corpus for case-related news is sparse; therefore, to train a high-performance classification model, it is necessary to annotate the corpus. To address this challenge, we propose topic-enhanced positive-unlabeled learning, which selects positive and negative samples guided by topics. Specifically, a topic model based on a variational autoencoder (VAE) is trained to extract topics from unlabeled samples. By using these topics in the iterative process of positive-unlabeled (PU) learning, the accuracy of identifying case-related news can be improved. From the experimental results, it can be observed that the F1 value of our method on the test set is 1.8% higher than that of the PU learning baseline model. In addition, our method is more robust with low initial samples and high iterations, and compared with advanced PU learning baselines such as nnPU and I-PU, we obtain a 1.1% higher F1 value, which indicates that our method can effectively identify case-related news.

• 한국언론정보학보
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• 제71권
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• pp.194-223
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• 2015

이 연구는 TV 프로그램 시청 선택 행위에 영향을 미치는 가치 단계 요인을 분석(속성, 기능적 혜택, 심리적 혜택, 시청 가치), 시청자의 어떠한 욕구가 시청 행위와 관계를 가지는지 '가치단계도(HVM, Hierarchical Value Map)'를 밝히는 데에 목적이 있다. 이를 위해 '수단-목적 사슬 이론(Means-end chain theory)'를 적용, 개인적 가치와 시청 행위 간의 인과관계를 측정하였다. 특히 다매체 시대에 태어나 다양한 시청권 활용에 비교적 능숙한 우리나라 20대 대학생들의 TV 시청 행위 가치단계도를 조사하여, 미래 미디어 환경에서 TV의 역할을 조망해 보고자 한다. 이를 위해 이 연구는 APT 래더링을 활용한 구조화된 설문지를 통하여 251명의 자료를 분석하여 TV 장르별(뉴스, 드라마, 코미디) 프로그램 선택의 속성, 기능적 혜택, 심리적 혜택, 시청 가치에 이르는 수단-목적 가치 사슬 구조를 파악하였다. 연구결과, TV 뉴스는 시청각 요소를 통해 빠르고 쉽게 정보를 습득하여 실생활에 도움을 얻는 데에 활용되고 있었고, 개인적 사회생활을 원활히 하는 데에 기여하고 있었다. TV 드라마 선택은 '주변인'의 영향이 크게 작용하였으며, 이들과의 상호작용이 중요한 선택 목적이었다. 프로그램의 사회적 명성과 인기가 중요한 요인이었으며, 채널의 신뢰도, 제작사의 브랜드가 드라마 선택의 요인으로 나타났다. 코미디 프로그램에서는 출연진, 제작진과 프로그램 자체의 명성이 선택의 주요 요인이었다. 시청자들의 프로그램 선택 요인에는 프로그램 신뢰감이 선택의 중요 기본 요인이며, 시청 가치는 타인과 우호 관계 증진, 소속감, 활기찬 삶이 심리적인 속성과 상관관계를 가졌다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.49-56
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• 2018

Internet news consumption is rapidly growing in Korea, and majority of that is being done through Naver, Korea's primary search engine. Naver is also the go-to search engine for smartphone use. This study analyzed 824 most popular news accessed via mobile gears; the news items were selected from Naver's 'Daily Top 10 Stories,' dating from March 2016 to December 2016. The results indicate that entertainment news were the most viewed, while political and social issue news were the most liked and commented by mobile users. With regard to news value, 'prominence' and 'impact' were the two most important factors that influenced a user's news selection process in a mobile environment. The degree of a news' 'prominence' was the most important factor that determined the number of views, while 'impact' was critical to determining "the most commented-upon" and "the most liked" news. The results also indicate that mobile news consumers prefer more dramatic storylines and events that incite public anger or grief, threaten the safety of citizens, or evoke emotional sympathy rather than 'hard news' about such subjects as politics and economics.

• 한국빅데이터학회지
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• 제1권2호
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• pp.79-89
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• 2016

언론사들은 링크드 데이터(Linked Data) 기술을 활용하여 누적된 지적자산으로부터 새로운 가치를 찾는 노력을 하고 있다. 최근 들어 세계적인 언론 매체인 BBC에서는 링크드 데이터 모형을 이용해 자사의 뉴스 기사 가치를 지속해서 향상시키고 있다. 국내 인터넷 신문사들도 누적된 기사를 재활용하고, 이들로부터 새로운 가치를 찾아 뉴스 기사의 가치를 지속해서 향상시킬 필요성이 있다. 본 논문에서는 보건의료 관련 뉴스를 대상으로 링크드 데이터를 구축하는 연구를 소개한다. 기사문에서 보건의료와 관련된 개체명을 인식하여 데이터베이스화하고, 이를 공개된 다른 정보들과 연결하며, 구조화하여 링크드 데이터 서비스를 제공한다. 연구의 결과는 무분별하게 쌓여있는 뉴스데이터를 체계적으로 정리하고, 공개된 다른 정보들과 연결함으로써 기존에 발견하지 못했던 새로운 인사이트를 찾는 기회를 제공하고, 뉴스 데이터가 재활용될 수 있는데 기여할 수 있다. 마지막으로 SPARQL 질의 언어를 이용하여 뉴스 데이터를 대화식으로 탐색할 수 있는데 기여할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.249-258
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• 2019

미디어 기술의 진화는 지상파방송뉴스프로그램도 다양한 매체 및 플랫폼의 뉴스콘텐츠와 경쟁해야 할 상황에 노출시키고 있다. 변화하는 미디어 환경은 지상파뉴스 프로그램의 질적 향상과 시청률 제고를 위한 새로운 전략적 돌파구 마련을 요구하고 있다. 이 연구에서는 지상파방송뉴스가 사회의 공론장으로 기능하기 위해 요구되는 두 가지 요건, 즉 뉴스의 품질과 시청자의 선택의 상관관계를 살펴보았다. 지상파 종합뉴스의 기사에 대한 내용분석을 통해 질적 수준을 측정하고 개별 기사 단위의 시청률 데이터를 수집하여 양 자의 상관관계 분석을 실시하였다. 분석결과를 토대로 뉴스 프로그램의 공정성과 심층성의 하위 요인과 시청률의 관계성도 검토하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.109-112
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• 2001

This paper proposes an efficient algorithm of extracting anchor blocks for a semantic structure of a news video. We define the FRFD to calculate the frame difference of anchor face position rather than simply uses the general frame difference. Since, The FRFD value is sensitive to existing face in frame, anchor block can be efficiently extracted. In this paper, an algorithm to extract a face position using partial decoded MPEG data is also proposed. In this way a news video can be structured semantically using the extracted anchor blocks.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권3호
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• pp.127-137
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• 2021

Mainland China area has been a long-term, major trade rival and partner of Taiwan, accounting for more than 40% of Taiwan's total annual trade exports, and so Sino-US trade friction is expected to have a significant impact on Taiwan's economy in the future. This study focuses on major bad news of Sino-US trade frictions and how it generates short-term shocks for Taiwan's equity market and fear sentiment. It further explores the mutual interpretation relationship between price changes such as VIX, Taiwan's stock market index, and the VIX ETF to identify which factors have information leadership as leading indicators. The study period covers 750 trading days from 2017/1/3 to 2020/1/31. This study finds that, when a policy news is announced, the stock market index falls significantly, the change in the trading price (net value) of the VIX ETF rises significantly, and the overprice rate significantly drops, but VIX does not, showing that fear sentiment exists in the Taiwan's market. The net value of the VIX ETF shows an information advantage as a leading indicator. This study suggests that, when the world's two largest economies clash over trade, the impact on Taiwan's equity market is inevitable, and that short-term fear effects will arise.