• 한국IT서비스학회지
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• 제18권1호
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• pp.187-200
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• 2019

Bankruptcy prediction model is an issue that has consistently interested in various fields. Recently, as technology for dealing with unstructured data has been developed, researches applied to business model prediction through text mining have been activated, and studies using this method are also increasing in bankruptcy prediction. Especially, it is actively trying to improve bankruptcy prediction by analyzing news data dealing with the external environment of the corporation. However, there has been a lack of study on which news is effective in bankruptcy prediction in real-time mass-produced news. The purpose of this study was to evaluate the high impact news on bankruptcy prediction. Therefore, we classify news according to type, collection period, and analyzed the impact on bankruptcy prediction based on sentiment analysis. As a result, artificial neural network was most effective among the algorithms used, and commentary news type was most effective in bankruptcy prediction. Column and straight type news were also significant, but photo type news was not significant. In the news by collection period, news for 4 months before the bankruptcy was most effective in bankruptcy prediction. In this study, we propose a news classification methods for sentiment analysis that is effective for bankruptcy prediction model.

• International Journal of Contents
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• 제12권2호
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• pp.31-36
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• 2016

The purpose of this research is to realize interactive art based on user's motions information using real time internet search terms. For this purpose, real-time search terms and related news information were extracted from three domestic and foreign portal sites, and the extracted information was used to generate content for interaction with the user. For interaction between the generated content and the user, a motion-based interactive technology that optimizes the intentions and experiences of the user was developed. A motion-based interactive system can be used to develop an immersive interface that induces user interest.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.143-156
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• 2012

누구나 뉴스와 주가 사이에는 밀접한 관계를 있을 것이라 생각한다. 그래서 뉴스를 통해 투자기회를 찾고, 투자이익을 얻을 수 있을 것으로 기대한다. 그렇지만 너무나 많은 뉴스들이 실시간으로 생성 전파되며, 정작 어떤 뉴스가 중요한지, 뉴스가 주가에 미치는 영향은 얼마나 되는지를 알아내기는 쉽지 않다. 본 연구는 이러한 뉴스들을 수집 분석하여 주가와 어떠한 관련이 있는지 분석하였다. 뉴스는 그 속성상 특정한 양식을 갖지 않는 비정형 텍스트로 구성되어있다. 이러한 뉴스 컨텐츠를 분석하기 위해 오피니언 마이닝이라는 빅데이터 감성분석 기법을 적용하였고, 이를 통해 주가지수의 등락을 예측하는 지능형 투자의사결정 모형을 제시하였다. 그리고, 모형의 유효성을 검증하기 위하여 마이닝 결과와 주가지수 등락 간의 관계를 통계 분석하였다. 그 결과 뉴스 컨텐츠의 감성분석 결과값과 주가지수 등락과는 유의한 관계를 가지고 있었으며, 좀 더 세부적으로는 주식시장 개장 전 뉴스들과 주가지수의 등락과의 관계 또한 통계적으로 유의하여, 뉴스의 감성분석 결과를 이용해 주가지수의 변동성 예측이 가능할 것으로 판단되었다. 이렇게 도출된 투자의사결정 모형은 여러 유형의 뉴스 중에서 시황 전망 해외 뉴스가 주가지수 변동을 가장 잘 예측하는 것으로 나타났고 로지스틱 회귀분석결과 분류정확도는 주가하락 시 70.0%, 주가상승 시 78.8%이며 전체평균은 74.6%로 나타났다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권9호
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• pp.47-54
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• 2019

본 연구는 빅데이터 분석 방법인 오피니언 마이닝을 사용하여 아파트 가격 관련 뉴스 기사의 극성을 확인하는 연구로 자료는 2012년, 2018년 2년간 네이버에 게시된 인터넷 뉴스 기사를 사용하였다. 감성분석 모형을 모델링하고 주제 지향형 감성사전 구축 방법을 제안하였다. 제안한 감성분석 모형을 통해 분석한 결과, 아파트 가격이 상승하는 시기에는 사회적 이슈 선정에 있어서 언론사의 성향에 따라 차이가 있는 것을 확인하였고 정부와 동일한 성향의 언론사에서 긍정 기사가 많은 것을 확인하였다. 부동산 분야에서 사용할 수 있는 감성분석 모형을 제시하고 부동산 관련 비정형 데이터의 극성을 분석하였다는 것에 의의가 있다. 향후 다양한 분야에 접목하기 위해서는 주제별 감성사전을 구축해야 하며 다양한 비정형 데이터를 수집하고 수집 기간을 확장하는 것이 필요하다.

• 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.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제15권2호
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• pp.196-201
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• 2023

In recent years, virtual reality (VR) technology has been widely used in many industrial fields, especially in the fields of medical treatment, games, film and television, to improve the interaction between medical teaching and practical treatment. On the gaming side, the production of virtual reality gaming screens and scenes became increasingly popular, greatly expanding the form of the visual experience. But VR is no longer confined to the health care, education and entertainment industries. During this time, the news media industry has also begun to integrate virtual reality into interviews and user interactions. This study aims to analyze the development of VR technology from the perspectives of immersive VR news experience, real reporting, and prospects, and analyze and think about the interactive participation of media users, the transformation of traditional media, and the upgrading of practitioners' roles.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.1313-1323
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• 2019

With the development of the Internet and the increase of smart phones, various services considering user convenience are increasing, so that users can check news in real time anytime and anywhere. However, online news is categorized by media and category, and it provides only a few related search terms, making it difficult to find related news related to keywords. In order to solve this problem, we propose a method to recommend related documents more accurately by applying Doc2Vec similarity to the specific keywords of news articles and weighting the title and contents of news articles. We collect news articles from Naver politics category by web crawling in Java environment, preprocess them, extract topics using LDA modeling, and find similarities using Doc2Vec. To supplement Doc2Vec, we apply TF-IDF to obtain TC(Title Contents) weights for the title and contents of news articles. Then we combine Doc2Vec similarity and TC weight to generate TC weight-similarity and evaluate the similarity between words using PMI technique to confirm the keyword association.

• 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.

• 한국언론정보학보
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• 제30권
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• pp.143-174
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• 2005

매체 기술의 발달에 따라 뉴스전달의 흐름이 일방향에서 쌍방향으로, 뉴스 수용자가 적극적인 이용자로 새로이 자리매김 해가는 추세다. 이러한 상황 인식을 바탕으로 본 연구는 온라인 뉴스 제공자로서의 포털 뉴스 사이트와 뉴스 소비자로서의 네티즌이 상호 어떤 인식을 갖고 있는지 탐구하는 데에 그 목적을 두었다. 이를 위해 포털 뉴스의 매체적인 특성을 쌍방향상으로 인한 적극적 이용자 부상, 뉴스 제공자와 시민기자로의 확장, 선택권의 확대(이용자 특성), 컨텐츠 업데이트, 컨텐츠 분량의 무제한성, 하이퍼텍스트성, 컨텐츠 보존성, 멀티미디어 컨텐츠 제공(컨텐츠 특성) 등 8가지를 추출하고 그에 대한 이용자와 사용자간 상호인식을 채피와 맥리오드의 상호지향성 모형을 적용해 알아보았다. 연구결과 이용자 특성에 관한 문항은 부분 일치로, 서로 일치하는 인식에 대해 이용자들이 오해를 하고 있었던 반면, 컨텐츠 특성 항목에서는 대부분의 문항에서 제공자가 더 긍정적인 인식을 갖고 있는 것으로 나타났다. 이는 포털을 통한 뉴스전달방식에 대해 제공자와 이용자가 아직 상호 지향되지 않고 있으며, 이는 새로운 매체실험에 따른 역동성의 결과로서 향후 상호지향을 위한 커뮤니케이션의 증대를 시사한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.95-101
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• 2013

소셜 미디어 정보는 실시간으로 가장 최신의 정보의 획득을 가능하게 하며, 확산 속도가 빠르고 형태의 제약 없이 유연하게 생산 및 유통할 수 있다는 강점이 있으며, 최근 경제변수들의 예측에 있어서 소셜 미디어 정보를 이용한 예측의 활용 방안에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 실업률을 예측함에 있어 소셜 미디어 정보 유형 중 하나인 Google Index 정보를 이용하여 시계열 모형 중 하나인 ARIMAX 모형과 ECM 모형을 적합하였고, 모형의 예측력을 비교하기 위해 기존의 ARIMA 모형과의 비교를 수행하였다. 또한, 소셜 미디어 정보 이용에 있어 Google Index 뿐만 아니라 국내 소셜 미디어 정보인 News Index와의 결합을 통해 예측력의 제고 가능성을 확인하였다. 본 연구에서 다루어진 분석 절차와 통계적 모형의 적합과정은 실업률 외의 주요 사회, 경제지표에도 적용될 수 있다.