• 디지털융복합연구
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• 제11권9호
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• pp.21-27
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• 2013

디지털 미디어 환경이 도래하면서 정보의 유통방식이 변화되었고, 이에 따라 인터넷을 통해 유통되는 개인정보를 보호하기 위해 '잊혀질 권리'를 법제화할 필요성이 점점 커지고 있다. 하지만 개인정보 보호를 지나치게 강조할 경우 인터넷산업의 발전이 저해되고, 언론자유나 알권리를 비롯한 헌법적 권리를 침해할 우려가 있다. 따라서 잊혀질 권리의 적용 범위를 보다 명확하게 규정할 필요가 있다. 첫째, 개인정보에 대한 권리는 개인정보자기결정권과 사회적 인격상에 관한 자기결정권으로 구분된다. 전자의 경우에는 잊혀질 권리가 적용되지만 후자의 경우에는 개인정보의 보호가치와 활용가치를 비교해서 판단해야 한다. 둘째, 디지털 미디어 환경에서는 과거의 언론보도가 인터넷을 통해 반복적으로 유통되면서 새로운 피해를 낳고 있다. 하지만 과거의 언론보도는 일정한 시간이 지나면 일종의 역사적 기록물이 되기 때문에 잊혀질 권리를 그대로 적용할 수는 없다. 따라서 디지털 미디어 환경에 적합한 새로운 방안을 모색해야 한다.

• 정보화정책
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• 제29권2호
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• pp.66-90
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• 2022

급격한 디지털 전환과 코로나19 대유행에 따른 비대면 디지털 경제의 발전은 시장참여자들 간의 이해 충돌, 관련 법·제도의 지체 등 다양한 문제의 해결 필요성을 높이고 있다. 본 연구에서는 비대면 디지털 경제의 정의와 특징을 이론적 고찰을 통해 명확히 하고, 이의 발전을 위해 개선이 필요한 규제쟁점과 개선방안을 뉴스 기사 분석과 전문가 인터뷰를 통해 도출하였다. 이론적 고찰에서는 비대면 디지털 경제가 기존의 디지털 경제가 비대면·비접촉 활동 중심으로 전환되는 과정이며, 초지능화, 초연결화, 초융합화, 초개인화, 초자동화, 초정밀화, 초격차 및 초신뢰라는 여덟 가지 초(超)혁신(8 hypers)의 특성을 지니는 것을 확인하였다. 한편, 뉴스 기사분석과 전문가 인터뷰를 통해 비대면 디지털 경제로의 전환에 따른 기존·신규 사업자의 충돌, 기본권이나 법적 권리 침해, 사회적 가치나 윤리관과의 대립, 시장참여자 간의 갈등, 제도·규제의 부재, 시장 지배력 남용 등과 같은 규제 문제를 확인하고, 이의 해소를 위한 다양한 개선방안을 도출하였다.

• 한국프랜차이즈경영연구
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• 제13권4호
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• pp.1-12
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• 2022

Purpose: In 2020, the franchise industry accomplished a significant growth compared to the previous year, as the number of franchise companies increased by 9.0% while the number of franchise brands increased by 12.5%. Despite growth in size, the Korean franchise industry underwent many negative incidents, such as franchise ownership sales to private equity funds, that led to deterioration of businesses. From this point of view, this study aims to make various proposals to help policy makers develop franchise industry policies by analyzing trends of the current and previous presidential administrations' franchise policies and regulations using newspaper articles. Research design, data and methodology: A total of 7,439 articles registered in Naver API from February 25, 2013 to November 29, 2021 were extracted. Among them, 34 unrelated video articles were deleted, and a total of 7,405 articles from both administrations were used for analysis. The R package was used for word frequency analysis, word clouding, word correlation analysis, and LDA (Latent Dirichlet Allocation) topic modeling. Results: The keyword frequency analysis shows that the most frequently mentioned keywords during the previous administration include 'no-brand', 'major company', 'bill', 'business field', and 'SMEs', and those mentioned during the current administration include 'industry' and 'policy'. As a result of LDA topic modeling, 9 topics such as 'global startups' and 'job creation' from the previous administration, and 10 topics such as 'franchise business' and 'distribution industry' from the current administration were derived. The results of LDAvis showed that the previous administration operated a policy based on mutual growth of large and small businesses rather than hostile regulations in the franchise business, whereas the current administration extended the regulation related to franchise business to the employment sector. Conclusions: The analysis of past two administrations' franchise policy, it can be suggested that franchisors and franchisees may complement each other in developing the Fair Transactions in Franchise Business Act and achieving balanced growth. Moreover, political support is needed for sound development of franchisors. Limitations and future research suggestions are presented at the end of this study.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.665-678
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• 2018

본 연구의 목적은 소셜미디어와 언론매체에서 나타나고 있는 계모에 대한 사회적 인식을 조사하기 위해, 트위터와 뉴스기사에 나타난 내용을 분석해보았다. 이를 위해 트위터와 뉴스기사에서 '계모'로 검색된 텍스트를 분석하였고, 주된 연구결과는 다음과 같다. 'R'을 이용한 분석 결과 계모에 대한 부정적인 이미지는 어린 시절 접하게 되는 동화의 키워드와 연관되어 있음을 확인할 수 있었다. 트위터와 뉴스 기사를 분석한 결과 대중의 인식은 '계모'에 대한 부정적인 고정적 이미지 강화, 대안적 메시지 제공의 두 유형으로 구분되었다. 부정적 이미지는 동화처럼 계자녀를 구박하는 부정적 계모의 이미지와 함께 재혼가정에 대한 부정적 인식이 고정관념으로 강조되어 드러난 것을 확인할 수 있었다. 긍정적인 대안적 메시지로는 재결합 가족에 대한 부정적 인식이 생겨나는 것에 대해 우려가 형성되고 있었다. 이러한 연구결과를 바탕으로 계모에 대한 고정관념에서 벗어나기 위한 대안 등을 논의하였다.

• 대한예방한의학회지
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• 제15권2호
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• pp.131-143
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• 2011

Objective : The aims of this study are to investigate the trend of internet journalism about the toxicity and safety of the herbal medicine, and to suggest the regulatory solution of the issue. Method : In this study, we had searched the internet news article published from 2001 to 2011 in the five major portal sites-NAVER, DAUM, Nate, Google Korean, and Yahoo Korean. The search terms were 'herbal medicine', 'adverse event', 'toxicity'. If the articles described the same event in the same form and tone, the articles were considered overlapping. The overlapped articles were excluded. The articles were categorized by the form and tone. The form categories were straight news, interpretative story, editorial, interview, and the tone categories are the positive, the negative, and the neutral. The regulations were searched about the negative issue. Result : Total 56 articles were reviewed. There were 19 positive articles, 29 negative articles, 8 neutral articles. Most negative issues have the proper regulations, but insufficient measures for the adverse event reporting system. Conclusion : The herbal medicine specified adverse event reporting system is essential.

• 한국IT서비스학회지
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• 제13권3호
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• pp.221-233
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• 2014

Because people's interest of the stock market has been increased with the development of economy, a lot of studies have been going to predict fluctuation of stock prices. Latterly many studies have been made using scientific and technological method among the various forecasting method, and also data using for study are becoming diverse. So, in this paper we propose stock prices prediction models using sentiment analysis and machine learning based on news articles and SNS data to improve the accuracy of prediction of stock prices. Stock prices prediction models that we propose are generated through the four-step process that contain data collection, sentiment dictionary construction, sentiment analysis, and machine learning. The data have been collected to target newspapers related to economy in the case of news article and to target twitter in the case of SNS data. Sentiment dictionary was built using news articles among the collected data, and we utilize it to process sentiment analysis. In machine learning phase, we generate prediction models using various techniques of classification and the data that was made through sentiment analysis. After generating prediction models, we conducted 10-fold cross-validation to measure the performance of they. The experimental result showed that accuracy is over 80% in a number of ways and F1 score is closer to 0.8. The result can be seen as significantly enhanced result compared with conventional researches utilizing opinion mining or data mining techniques.

• 스마트미디어저널
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• 제7권1호
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• pp.45-51
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• 2018

조류인플루엔자는 전염 속도가 매우 빠르고 양계농장을 중심으로 생산자들과 소비자들에게 심각한 영향을 끼친다. 그중에서도 2016년 말에 전국적으로 발생한 조류인플루엔자는 좁은 공간에 밀집시켜 사육하는 산란계 농장에 큰 피해를 주었다. 이에 따라 달걀과 달걀을 재료로 하는 가공식품의 가격이 급등하였고 언론은 많은 속보성 뉴스기사를 게재하였다. 본 연구는 사회이슈를 반영한 온라인 뉴스기사의 키워드 변화와 달걀가격 변동과의 상관관계를 알아보고자 하였다. 이를 위하여 2016년 11월부터 14주 동안 한국에서 발생한 조류인플루엔자 관련 온라인 뉴스기사 682건과 같은 기간의 달걀가격 변화를 분석하였다. 본 연구의 결과는 사회이슈를 반영하는 뉴스기사의 키워드와 실물가격과의 관계를 이해하는 데 기여할 것으로 기대한다.

• 한국언론정보학보
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• 제29권
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• pp.7-41
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• 2005

이 연구는 주요 일간지에서 기자 개인의 성별과 조직의 성비라는 두 요인이 여성인물의 보도에 어떤 차이를 유발하는지 검토하였다. 편집국의 기자 여성비를 고려하여 <<문화일보>>, <<조선일보>>, <<한겨레신문>>을 분석대상으로 선정하였다. 분석결과, 남성기자보다 여성기자가 다양한 직업군의 여성인물을 더 심층적이고 긍정적으로 그린다는 사실을 알 수 있었다. 여성인물 보도방식은 신문사 조직 수준의 여성비와도 관련 있었는데, 기자 여성비가 높은 신문에서 상대적으로 더욱 여성 우호적인 보도경향을 관찰할 수 있었다. 아울러, 편집국의 여성비 증가가 여성기자보다 남성기자의 보도방식에 더 큰 변화를 가져온다는 사실도 확인하였다. 여성의 언론계 진출 증가가 여성보도에 제기하는 함의를 논의하였다.

• 대한간호학회지
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• 제51권4호
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• pp.442-453
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• 2021

Purpose: This study was conducted to assess public awareness and policy challenges faced by practicing nurses. Methods: After collecting nurse-related news articles published before and after 'the Thanks to You Challenge' campaign (between December 31, 2019, and July 15, 2020), keywords were extracted via preprocessing. A three-step method keyword analysis, latent Dirichlet allocation topic modeling, and keyword network analysis was used to examine the text and the structure of the selected news articles. Results: Top 30 keywords with similar occurrences were collected before and after the campaign. The five dominant topics before the campaign were: pandemic, infection of medical staff, local transmission, medical resources, and return of overseas Koreans. After the campaign, the topics 'infection of medical staff' and 'return of overseas Koreans' disappeared, but 'the Thanks to You Challenge' emerged as a dominant topic. A keyword network analysis revealed that the word of nurse was linked with keywords like thanks and campaign, through the word of sacrifice. These words formed interrelated domains of 'the Thanks to You Challenge' topic. Conclusion: The findings of this study can provide useful information for understanding various issues and social perspectives on COVID-19 nursing. The major themes of news reports lagged behind the real problems faced by nurses in COVID-19 crisis. While the press tends to focus on heroism and whole society, issues and policies mutually beneficial to public and nursing need to be further explored and enhanced by nurses.

• 산업융합연구
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• 제21권1호
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• pp.167-173
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• 2023

경제지표를 분석하는 방법으로 회귀 분석이나, 인공지능을 활용하여 미래의 데이터를 예측하는 연구가 발표되었다. 본 연구에서는 토픽모델링을 사용하여 과거 뉴스 기사로부터 얻은 주제 확률 데이터를 이용한 인공지능으로 미래 선물 가격을 예측하는 시스템을 구상하였다. 과거 뉴스 기사로부터 비지도학습을 통한 문서의 주제를 추출할 수 있는 LDA 방법으로 각 뉴스 기사 주제 확률 분포 데이터를 얻을 수 있고, 해당 데이터를 인공지능의 RNN의 파생 구조인 LSTM의 입력 데이터로 활용함으로써 미래 선물 가격을 예측하였다. 본 연구에서 제안한 방법에서는 선물 가격의 추세를 예측할 수 있었고, 이를 활용하여 추후 옵션 상품 등의 파생 상품에 대한 가격 추세도 예측할 수 있을 것으로 보인다. 다만, 일부 데이터에 대해 오차가 발생하는 것이 확인되어 정확도 향상을 위한 추가적인 연구가 필요하다.