• 한국전자거래학회지
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• 제14권2호
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• pp.41-56
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• 2009

본 연구는 소셜 뉴스 집적 서비스(Social news aggregation service)에서 뉴스의 수명주기 패턴을 카테고리 별로 분석하여 사용자의 관심 변화를 예측할 수 있는 통계적 모델 제시를 목적으로 한다. 인터넷 뉴스는 사용자의 관심이 단시간에 집중되며 시간에 따른 사용자 관심의 쇠퇴가 명확하게 드러나는 웹 자원으로, 사용자 관심 변화에 대한 다양한 연구가 현재 진행 중에 있다. 본 연구는 뉴스의 수명주기를 카테고리 별로 분석하여 사용자 관심의 쇠퇴 정도를 예측할 수 있는 통계적 모델을 도출하였으며 소셜 뉴스 서비스 제공자(Social news aggregator)의 콘텐트 게시 정책이 사용자 관심의 급격한 성장을 발생시키는 주된 외부적 요인임을 분석하였다. 본 연구에서 제안된 인터넷 뉴스의 수명주기 모델은 독자의 관심을 지속시키면서 다양한 콘텐트를 공급하려는 소셜 뉴스 집적 서비스에 유용하게 적용될 수 있다.

• 정보화정책
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• 제19권3호
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• pp.19-35
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• 2012

인터넷 이용자들이 포털을 활용해 뉴스 콘텐츠를 소비하는 경우가 늘어나면서 포털이 뉴스의 연성화를 촉진해 여론형성에 문제가 있다는 비판을 받고 있다. 이러한 비판에 대응하기 위해 일부 포털은 기존의 뉴스배치모델과 달리 언론사로 직접 연결되는 뉴스캐스트 서비스를 실시하고 있다. 본 연구는 뉴스 배치모델과 뉴스캐스트 모델이 뉴스의 연성화와 의제설정에 차이를 보일 수 있는지 포털들 간의 비교를 통해 그 차이를 규명하고자 시도하고 있다. 구체적으로 '네이버', '다음', '네이트'의 3대 포털을 대상으로 특정 기간 동안 서비스되는 뉴스를 내용분석(Content Analysis)하였다. 이를 통해 포털의 뉴스 공급 모델이 가지는 특성과 연성화 정도를 평가하고 그 함의를 도출하고 있다. 연구결과 뉴스캐스트 모델의 실시 이후에도 포털의 연성화와 선정성은 크게 개선되지 못하고 있음이 밝혀졌다. 따라서 포털이 단순히 기사를 재매개하는 관점에서 벗어나 건전하고 질 좋은 뉴스 콘텐츠를 유통하는 방향으로 포털 저널리즘이 재정비되어야 할 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권8호
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• pp.999-1005
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• 2020

오늘날의 검색 포털은 뉴스의 창구로서는 가장 큰 비율을 차지하지만, 중립성에 대해서는 의문이 제기되고 있다. 이는 포털 뉴스가 편향된 정보의 소비를 유도할 수 있기 때문이다. 본 논문은 뉴스 기사의 정치적 편향도를 딥러닝을 이용하여 측정하는 방법에 대하여 소개한다. 이는 기사를 비판적으로 바라보는 시각을 뉴스 독자에게 제공할 것이다. 구체적으로, 국회 회의록에서 추출한 키워드에 편향도를 부여하고, 이를 기반으로 기사의 편향도를 분석하여 머신러닝용 데이터를 구축하였다. 최종적으로 순환 신경망과 합성곱 신경망을 융합한 딥러닝을 통해 기사의 편향도를 계산하는 것을 목표로 하였다. 학습한 모델의 정확도를 분석한 결과 문장별 편향의 좌/우편향 판정은 95.6%의 정확도를 보였으나, 신문기사 전체에서는 46.0%의 정확도를 보였다. 이는 기존의 여러 편향성 연구와 다르게 특정 주제에 한정되지 않고 기사의 보수-진보 편향성을 분석할 수 있도록 한다.

• 중국학논총
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• 제66호
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• pp.45-61
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• 2020

Chinese for Journalism and Communication (CJC) is used not only to communicate, gather, read and understand the news and information in the daily life, but also to work as a professional in journalism. It includes daily CJC and professional CJC. It has similarities and difference with journalism terms. The lexical values of CJC words includes: recognition value, frequency value, composition value, and aggregation value.

• 대한수혈학회지
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• 제29권3호
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• pp.229-239
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• 2018

순환계는 혈액의 흐름이 원활하게 되도록 그 해부학적 구조와 혈류의 물리학적 특성이 연결되어있다. 혈액의 흐름에 영향을 주는 혈액의 물리학적 특성을 혈유변학적 인자(Hemorheologic factors)라 하며, 혈액의 점도(blood viscosity) 및 적혈구 응집도(erythrocyte aggregation)와 같은 혈유변학적 특성은 헤마토크리트(hematocrit; Hct)와 밀접한 관계를 가진다. 헤마토크리트가 높을수록 혈액 점도가 증가하고 적혈구 응집도는 증가하며 순환을 저해하고 조직에 산소 전달 능력을 방해한다. 혈청 페리틴은 과도하게 있을 경우 산화유리기(oxygen free radial)를 통하여 혈관 내피세포(vascular endothelial cell)와 혈구 세포(blood cell)에 산화 손상을 유발하여 심혈관계 손상을 유발한다. 이러한 기전을 근거로 사혈 혹은 헌혈을 심혈관계 질환의 예방 및 치료에 응용하려는 시도가 오랫동안 있었다. 사혈은 의학에 있어 오랜 역사를 가지면서 특히 한방의 치료적 개념으로 최근까지도 사용되고 있으나 그 과학적 근거가 불충분하고 아직까지 논란의 여지도 있어 근거 중심의 의학을 근간으로 하는 의학에서는 도외시되어왔다. 하지만 혈액량이 증가하면 혈유변학적 인자들(hemorheological factors) 역시 악화되면서 대 순환에서 동맥경화의 발생 및 진행에 영향을 주고, 모세순환(microcirculation)을 악화시키는 것으로 알려져 있으며 심뇌혈관 사건에 영향을 주는 것으로 보고되고 있다. 정기적인 헌혈자(regular blood donors)에게 혈유변학적 인자들을 저명하게 호전시키고 과도한 철분의 함량을 줄여서 산화유리기에 의한 혈구 및 내피세포의 산화 손상을 줄임으로써, 순환계내에서 혈액순환을 촉진시킬 수 있다는 증거들이 보고되고 있다. 헌혈의 효과가 심혈관계 질환에 이익이 된다는 확고한 장기적 코호트 연구결과가 도출된다면 절대적으로 헌혈 혈액량이 부족한 현실과 심혈관계 질환의 예후를 호전시킬 수 있다는 측면에서 중요한 역할을 할 수 있다고 생각된다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제11권2호
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• pp.39-48
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• 2017

Main content extraction of web pages is widely used in search engines, web content aggregation and mobile Internet browsing. However, a mass of irrelevant information such as advertisement, irrelevant navigation and trash information is included in web pages. Such irrelevant information reduces the efficiency of web content processing in content-based applications. The purpose of this paper is to propose an automatic main content extraction method of web pages. In this method, we use two indicators to describe characteristics of web pages: text density and hyperlink density. According to continuous distribution of similar content on a page, we use an estimation algorithm to judge if a node is a content node or a noisy node based on characteristics of the node and neighboring nodes. This algorithm enables us to filter advertisement nodes and irrelevant navigation. Experimental results on 10 news websites revealed that our algorithm could achieve a 96.34% average acceptable rate.