• 디지털융복합연구
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• 제15권2호
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• pp.309-318
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• 2017

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.

• 스마트미디어저널
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• 제8권2호
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• pp.58-65
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• 2019

문서 자동 요약은 주어진 문서로부터 주요 내용을 추출하거나 생성하는 방식으로 축약하는 작업을 말한다. 최근 연구에서는 대량의 문서를 딥러닝 기법을 적용하여 요약문 자체를 생성하는 방식으로 발전하고 있다. 생성 요약은 미리 생성된 위드 임베딩 정보를 사용하는데, 전문 용어와 같이 저빈도 핵심 어휘는 입베딩 된 사전에 없는 문제가 발생한다. 인코딩-디코딩 신경망 모델의 문서 자동 요약에서 미등록 어휘의 출현은 요약 성능 저하의 요인이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 요약 대상 문서에서 새로 출현한 단어를 복사하여 요약문을 생성하는 방법을 사용한다. 기존의 연구와는 달리 정확한 포인팅 정보와 선택적 복사 지시 정보를 명시적으로 제공하는 방법으로 제안하였다. 학습 데이터는 논문의 초록과 제목을 대상 문서와 정답 요약으로 사용하였다. 제안한 인코딩-디코딩 기반 모델을 통해서 자동 생성 요약을 수행한 결과 단어 제현 기반의 ROUGE-1이 47.01로 나타났으며, 또한 어순 기반의 ROUGE-L이 29.55로 향상되었다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.21-44
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• 2018

최근 인터넷 기술의 발전과 함께 스마트 기기가 대중화됨에 따라 방대한 양의 텍스트 데이터가 쏟아져 나오고 있으며, 이러한 텍스트 데이터는 뉴스, 블로그, 소셜미디어 등 다양한 미디어 매체를 통해 생산 및 유통되고 있다. 이처럼 손쉽게 방대한 양의 정보를 획득할 수 있게 됨에 따라 보다 효율적으로 문서를 관리하기 위한 문서 분류의 필요성이 급증하였다. 문서 분류는 텍스트 문서를 둘 이상의 카테고리 혹은 클래스로 정의하여 분류하는 것을 의미하며, K-근접 이웃(K-Nearest Neighbor), 나이브 베이지안 알고리즘(Naïve Bayes Algorithm), SVM(Support Vector Machine), 의사결정나무(Decision Tree), 인공신경망(Artificial Neural Network) 등 다양한 기술들이 문서 분류에 활용되고 있다. 특히, 문서 분류는 문맥에 사용된 단어 및 문서 분류를 위해 추출된 형질에 따라 분류 모델의 성능이 달라질 뿐만 아니라, 문서 분류기 구축에 사용된 학습데이터의 질에 따라 문서 분류의 성능이 크게 좌우된다. 하지만 현실세계에서 사용되는 대부분의 데이터는 많은 노이즈(Noise)를 포함하고 있으며, 이러한 데이터의 학습을 통해 생성된 분류 모형은 노이즈의 정도에 따라 정확도 측면의 성능이 영향을 받게 된다. 이에 본 연구에서는 노이즈를 인위적으로 삽입하여 문서 분류기의 견고성을 강화하고 이를 통해 분류의 정확도를 향상시킬 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 즉, 분류의 대상이 되는 원 문서와 전혀 다른 특징을 갖는 이질적인 데이터소스로부터 추출한 형질을 원 문서에 일종의 노이즈의 형태로 삽입하여 이질성 학습을 수행하고, 도출된 분류 규칙 중 문서 분류기의 정확도 향상에 기여하는 분류 규칙만을 추출하여 적용하는 방식의 규칙 선별 기반의 앙상블 준지도학습을 제안함으로써 문서 분류의 성능을 향상시키고자 한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제7권3호
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• pp.67-76
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• 2007

게임기의 성능은 나날이 발전하여, 최근에는 이를 이용해서 인터넷에 접속하는 등의 서비스가 가능하게 되었다. 따라서 게임기에 문자를 입력하는 방법에 대한 요구가 증가하는데, 본 논문에서는 게임기의 입력 장치인 게임패드를 이용해서 알파벳 문자 및 여러 가지 기호를 입력하는 방법을 제시한다. 이 방법에서는 지금까지 제시된 여러 방법들과 같이 사용자가 게임패드를 조작하여 화면상의 사용자 인터페이스를 통해서 문자를 입력하는데, 사용자 인터페이스로 휴대폰의 키패드와 유사한 화면 키패드를 제공한다. 이는 사용자들이 평소에 익숙하게 사용하는 문자 입력 도구에 대한 사용 경험이 비슷한 인터페이스를 가진 다른 문자 입력 도구에도 전이될 수 있다는 점을 이용한 것으로, 상하좌우의 방향 입력과 여러 개의 발사 버튼을 가진 게임패드의 특성상 복잡한 화면 키보드 형태의 사용자 인터페이스보다는 $4{\times}3$ 구조를 가진 단순한 키패드 형태의 인터페이스가 더 조작하기 쉽기 때문이다. 이러한 가정은 실험 결과를 통해서도 충분히 입증되는데, 본 논문에서 10명의 피실험자를 선발해서 2차에 걸친 실험을 진행해본 결과, 피실험자들은 평균 13 WPM 수준의 문자 입력이 가능하게 되었으며, 이는 기존의 화면 키보드 형태의 문자 입력 도구보다 훨씬 빠르고 정확하게 문자를 입력할 수 있게 되었다는 점을 입증한다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권1호
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• pp.51-59
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• 2020

인터넷의 발달과 스마트폰의 보급으로 인하여 그에 따른 소셜 미디어 문화가 형성됨에 따라 PC통신부터 지금까지 소셜 미디어 신조어가 그 문화로 자리 잡아가고 있다. 소셜 미디어의 등장과 사람들의 가교역할을 해주는 스마트폰의 보급화로 신조어가 생기고 빈번하게 사용되고 있는 추세이다. 신조어의 사용은 다양한 문자 제한 메신저의 문제점을 해결하고 짧은 문장을 사용하여 데이터를 줄이는 등 많은 장점을 가지고 있다. 그러나 신조어에는 사전적인 의미가 없으므로 데이터 마이닝 기술이나 빅데이터와 같은 연구에서 사용되는 알고리즘의 성능 저하와 연구에 제약사항이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 웹 크롤링을 통해 텍스트 데이터를 추출하고, 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝을 통해 의미부여 및 단어들에 대한 감정적 분류를 통한 문장의 오피니언 파악을 진행하고자 한다. 실험은 다음과 같이 3단계로 진행하였다. 첫째, 소셜 미디어에서 새로운 단어를 수집하여 수집된 단어는 긍정적이고 부정적인 학습을 받게 하였다. 둘째, 표준 문서를 사용하여 감정적 가치를 도출하고 검증하기 위해 TF-IDF를 사용하여 데이터의 감정적 가치를 측정하기 위해 명사 빈도수를 측정한다. 신조어와 마찬가지로 분류된 감정적 가치가 적용되어 감정이 표준 언어 문서로 분류되는지 확인하였다. 마지막으로, 새로 합성된 단어와 표준 감정적 가치의 조합을 사용하여 장비 기술의 비교분석을 수행하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권6호
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• pp.1017-1024
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• 2017

기술의 발달은 콘텐츠 미디어의 변화를 가져왔다. 구술 시대의 음성, 소리 미디어에서 시작하여 텍스트, 페인팅을 거쳐, 사실성의 사진 미디어, 이미지에 사운드를 더한 영상 미디어의 발달로 이어져 왔다. 여기서 생각해보아야 할 것은 기술의 발달로 인한 미디어의 변화라는 일방적 영향만이 아니라, 어떤 세대가 어떤 미디어를 접하느냐에 따라 정보의 이해도 및 집중력, 몰입도 등이 달라진다는 것이다. 이에 디지털을 주미디어로 활용하고 있는 디지털 네이티브 세대에 주목하게 된다. 디지털 네이티브 세대의 특징으로는 시각정보를 빠르게 처리하며, 멀티태스킹이 가능하고, 분할주의 능력을 지니고 있는 세대로 연구된 바 있다. 이에 본 논문에서는 디지털 네이티브 세대를 위하여 움직이는 픽토그램을 제안, 픽토그램 중에서도 한계성을 보이고 있는 비상구 픽토그램을 움직이는 픽토그램으로 제안하였으며, 설문지를 통하여 근거를 마련하였다. 디지털 네이티브 세대 특성에 맞춘 새로운 동적 픽토그램, 더 나아가 인터랙티브 동적 픽토그램은 생각하고 연구되어야 하는 분야로 본 논문은 첫 발을 내딛는 연구라고 볼 수 있다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제25권1호
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• pp.19-32
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• 2018

Fake news is defined as the news articles that are intentionally and verifiably false, and could mislead readers. Spread of fake news may provoke anxiety, chaos, fear, or irrational decisions of the public. Thus, detecting fake news and preventing its spread has become very important issue in our society. However, due to the huge amount of fake news produced every day, it is almost impossible to identify it by a human. Under this context, researchers have tried to develop automated fake news detection method using Artificial Intelligence techniques over the past years. But, unfortunately, there have been no prior studies proposed an automated fake news detection method for Korean news. In this study, we aim to detect Korean fake news using text mining and machine learning techniques. Our proposed method consists of two steps. In the first step, the news contents to be analyzed is convert to quantified values using various text mining techniques (Topic Modeling, TF-IDF, and so on). After that, in step 2, classifiers are trained using the values produced in step 1. As the classifiers, machine learning techniques such as multiple discriminant analysis, case based reasoning, artificial neural networks, and support vector machine can be applied. To validate the effectiveness of the proposed method, we collected 200 Korean news from Seoul National University's FactCheck (http://factcheck.snu.ac.kr). which provides with detailed analysis reports from about 20 media outlets and links to source documents for each case. Using this dataset, we will identify which text features are important as well as which classifiers are effective in detecting Korean fake news.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권8호
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• pp.1049-1058
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• 2020

'Instagrammable' is a new term which means a photo or a series of pictures are worth posting on Instagram. Since Instagram is an image-oriented social media platform, it is important to give users proper awareness through images in order to be an instagrammable post. In this study, we explored the proper delivery method of messages within instagrammable posts through the use of hashtags(#). Specifically, we paid attention to the use of 'Card News', which involves a series of images that form a short narrative. Hashtags play an important role that they often describe sharing intention of the post, and we found analyzing the use of hashtags in Card News posts is a good indicator of users' Instagram activities. Currently, there are more than 580k posts are found with the search keyword Card News, and the number is increasing. In this study, we collected and analyzed more than 50k hashtags on Instagram to explore how news stories are posted from both the general users and news media accounts. Furthermore, we conducted interviews with journalists to analyze how news media are making use of Instagram as a legitimate place to share news stories with impact.

• 전자공학회논문지C
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• 제36C권10호
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• pp.75-80
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• 1999

고품질의 서비스를 보장할 수 있는 멀티미디어 응용 소프트웨어를 효과적으로 개발하기 위해서는 연속 미디어의 동기화뿐만 아니라 비연속 미디어를 포함하는 동기화를 표현할 수 있는 멀티미디어 동기화 모델이 요구된다. 본 논문에서는 사용자의 이벤트 발생에 의해서 변화되는 동적 키 매체라는 특별한 객체 제어기를 갖게 된다. 이러한 이벤트는 발생시간과 주기를 예측할 수 없는 미디어가 된다. 이벤트 발생은 오디오뿐만 아니라 텍스트, 이미지도 키 매체로 선택하여 수행하는 역할을 한다 객체 제어기는 다음 전이에 정보를 전달하는 역할을 한다. 제안한 모델은 최대 허용 지터값과 최대 허용 스큐값을 재생시간에 포함하여 재생률을 향상시켰고, 시뮬레이션을 통해 제시한 방법의 타당성을 검증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.113-125
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• 2011

본 논문에서는 미디어 아트 콘텐츠 저작도구인 ECAS(Exhibition Contents Authoring System)와 그 개발 방법을 소개한다. ECAS는 기존의 저작도구가 가진 텍스트 기반의 프로그래밍 방식의 문제점을 개선하기 위해 그래픽 사용자 인터페이스를 기반으로 개발되었으며, 그래픽 사용자 인터페이스의 효율적인 구현을 위해 Eclipse가 제공하는 GMF(Graphical Modeling Framework) 기법을 사용하였다. ECAS의 속도 및 성능 향상을 위해 SWT(Standard Widget Toolkit), JIT(Just-In-Time)와 같은 속도 향상 기법들을 활용하였다. 얼굴 검출 기능, 사운드 효과 기능, 하드웨어 연동 기능 등의 주요 기능들을 중심으로 기존의 저작도구와 작품 구현 비교를 통해 ECAS의 편리성과 효율성을 보였다.