• 한국전자거래학회지
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• 제21권1호
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• pp.15-32
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• 2016

공개된 데이터인 온라인 뉴스 기사 중 상당수는 도시와 같은 특정 장소에서 발생하는 이벤트에 관련된 사실과 의견을 담고 있어 독자의 의사 결정에 영향을 끼친다. 따라서 대량의 인터넷 뉴스 기사를 분석하면 향후 사람들이 특정 이벤트에 대하여 어떠한 선택을 할지 예상할 수 있을 것이다. 이에 본 연구는 온라인 뉴스 기사 제목을 형태소 분석하여 특정 장소에서 이루어질 이벤트의 성과를 사전에 예측하는 방법을 제안하고자 한다. 기사 제목은 기사의 가장 핵심적인 내용을 담고 있어 본문보다 사실과 의견이 더 정확하게 발현될 뿐 아니라, 모바일 환경에서는 기사 본문보다 더 큰 영향력을 가지기 때문에 이벤트의 성과 예측에 효과적인 자료이다. 이에 인터넷 뉴스 기사의 제목을 수집하여 학습 데이터와 평가 데이터로 구분하고, 학습 데이터에서 유의한 극성을 보이는 형태소를 추출하여 전체 기사의 제목을 감성 분석하였다. 여기에 뉴스 기사가 갖는 특성이 반영될 수 있도록 기사 검색량과 기사 산출량 정보를 변인에 추가하여 이벤트 성과를 예측하는 알고리즘을 수립하였다. 그 결과 70.6%의 성공률로 성과를 예측하여 다른 비교 대상 분석 방법과 분명한 차이를 보였다. 도출된 이벤트 성과 예측 정보는 이벤트를 준비하는 기관 및 업체에서 예상 수요량을 결정할 때 도움을 줄 수 있을 것이다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제50권4호
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• pp.381-403
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• 2019

신문기사를 주제 분야별로 나누고, 분야 내에서 각각의 범주들은 기본 패싯과 결합하는 패싯 택소노미 모형을 개발하였으며 구축 방안을 제시하고 패싯 택소노미를 구축하는 연구를 수행하였다. 패싯 택소노미는 신문기사를 주제 분야(정치, 경제 분야 등)로 나누고 범주(정치 분야의 경우, 정치일반, 행정, 사법 등) 및 하위 범주를 기본 패싯과 각각 결합한다. 하위 범주는 더욱 하위 구분할 수 있다. 택소노미는 범주 간의 계층 관계를 가질 수 있으며, 범주-패싯은 예를 들어, "예술"에 대해 '사람', '행위', '행사', '시간', '장소' 등과 결합한다. 그리고 예술의 하위 범주인 '미술', '음악', '무용' 등은 '예술'과 계층 관계를 이루어 추론과 브라우징에 활용할 수 있도록 구성하였다. 또한, 범주-패싯 결합은 기본 패싯순으로 계층 구조를 갖는다. 한편, 시험용 어휘 구축은 '예술 분야'를 대상으로 용어 145어를 본 연구에서 다루는 모든 구성요소를 포함하는 패싯 택소노미를 구축하고, 디스플레이를 예시하였다.

• 대한간호학회지
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• 제53권1호
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• pp.55-68
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• 2023

Purpose: The purpose of this study was to identify the main keywords, network properties, and main topics of news articles related to artificial intelligence technology in the field of nursing. Methods: After collecting artificial intelligence-and nursing-related news articles published between January 1, 1991, and July 24, 2022, keywords were extracted via preprocessing. A total of 3,267 articles were searched, and 2,996 were used for the final analysis. Text network analysis and topic modeling were performed using NetMiner 4.4. Results: As a result of analyzing the frequency of appearance, the keywords used most frequently were education, medical robot, telecom, dementia, and the older adults living alone. Keyword network analysis revealed the following results: a density of 0.002, an average degree of 8.79, and an average distance of 2.43; the central keywords identified were 'education,' 'medical robot,' and 'fourth industry.' Five topics were derived from news articles related to artificial intelligence and nursing: 'Artificial intelligence nursing research and development in the health and medical field,' 'Education using artificial intelligence for children and youth care,' 'Nursing robot for older adults care,' 'Community care policy and artificial intelligence,' and 'Smart care technology in an aging society.' Conclusion: The use of artificial intelligence may be helpful among the local community, older adult, children, and adolescents. In particular, health management using artificial intelligence is indispensable now that we are facing a super-aging society. In the future, studies on nursing intervention and development of nursing programs using artificial intelligence should be conducted.

• 한국농촌간호학회지
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• 제18권2호
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• pp.113-124
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• 2023

Purpose: The number of households vulnerable to isolation increases rapidly as social ties decrease, raising concerns about the associated increase in lonely deaths. This study aimed to identify issues related to lonely deaths by analyzing South Korean news articles; and to provide evidence for their use in preventing and managing lonely deaths via community nursing. Methods: This exploratory study analyzed the structure and trends of meaning of lonely deaths by identifying the association between keywords in news articles and lonely deaths. In this study, we searched for all news articles on lonely deaths, covering the period from January 1, 2010, to May 31, 2023. Data preprocessing and purification were conducted, followed by top-keyword extraction, keyword network analysis and topic modeling. The retrieved articles were analyzed using R and Python software. Results: Four main topics were identified: "discovering and responding to lonely death cases", "lonely deaths ending in lonely funerals", "supportive policies to prevent lonely deaths among of older adults", and "local government activities to prevent lonely deaths and support vulnerable populations." Conclusion: Based on these findings, it can be concluded that lonely death is a complex social phenomenon that can be prevented if society shows concern and care. Education related to lonely deaths should be included in nursing curricula for concrete action plans and professional development.

• International Journal of Contents
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• 제11권3호
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• pp.54-62
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• 2015

In this paper, we investigate the impacts of the following four influential factors on flow in digital reading: contents, platforms, motivations, and places. The contents factor was subdivided into "news articles" and "journal papers"; platforms is comprised of "mobile phones," "tablets," and "laptops"; motivations consists of "pleasure" and "assignments"; and "home," "on the go," and "out of home" are the subdivisions of the places factor. We conducted a questionnaire survey with the study's participants and the following results are shown: 1) The flow during the reading of news articles is influenced by motivations, whereas the flow during the reading of journal papers is influenced by platforms. 2) Regarding mobile phones, motivations significantly affected the flow, whereas content types significantly affected the flow for tablets; also, laptops provided the best flow and articles can be read on the platform regardless of motivations. 3) Reading for pleasure rather than for assignments positively influenced the flow for all of the platforms. 4) With respect to news articles, the places providing flow are different across platforms. However, for journal papers, the places out of home provided good flow. For tablets, the places for flow significantly depended on the content type, which is not the case for laptops.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.683-693
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• 2014

본 연구는 항공위기와 관련하여 언론을 통해 어떠한 위기 스토리텔링이 형성되는지 신문기사를 분석하여 살펴보고 이러한 스토리텔링이 고객들의 기업에 대한 평가에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 고찰하고자 하였다. 이를 위하여 질적인 방법인 내용분석을 통해 스토리텔링 구조를 파악한 뒤 설문조사를 실시하여 실제 공중들의 평가는 어떠한지 살펴보았다. 그 결과 대상 기사의 10% 정도가 승무원들의 영웅적인 활약상에 대해 긍정적으로 보도하고 있었으며, 메시지는 '눈물, 침착, 영웅, 민첩한 대처, 헌신, 유감, 기타'로 유형화되었고, 승무원들의 영웅적인 활약상에 대한 기사들은 영웅신화의 분리, 입문, 회귀의 이야기구조를 형성하고 있는 것으로 나타났다. 그리고 위기 상황에서 승무원들의 헌신적인 활동은 기업의 위기대처 능력의 평가와 기업이미지에 긍정적인 영향을 주는 것으로 조사되었다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권11호
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• pp.185-199
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• 2018

이 연구의 목적은 가상현실(VR)의 핵심기술을 특허 분석을 통해서 도출하고 VR에 대한 사회와 대중의 관심을 뉴스 분석을 통해서 탐색하는 것이다. 연구1에서는 특허 텍스트의 단어 출현 빈도를 이용하여 핵심 키워드를 도출하고 업체별, 연도별, 기술 분류별 비교를 하였으며, 네트워크 분석 프로그램인 넷마이너를 사용하여 특허의 IPC 코드를 분석하였다. 연구2에서는 뉴스 기사의 텍스트를 내용분석 도구인 T-LAB 프로그램을 사용하여 분석하였다. 키워드 선정을 위해 TF-IDF를 사용하였고, 카이제곱과 연관지수(Association index) 알고리즘을 사용하여 VR과 관련성이 높은 단어를 추출하였다. 이 연구를 통해 VR 기술이 광학과 머리착용디스플레이(HMD), 데이터 분석, 전기, 전자 기술을 포함하는 융합기술임을 확인하였고, 광학기술이 중심적 기술임을 발견하였다. 뉴스 기사를 통해서는 대중은 VR 공급업체와 시장의 형성과 성장에 관심을 가지며 VR은 사용자 경험에 기초해서 개발되어야 함을 도출하였다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제31권3호
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• pp.131-152
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• 2022

Purpose The purpose of this study was to investigate the intention of using a news media platform using block chain through media company workers in a situation where various platform services using block chain are being newly released in the media industry. Therefore, in this paper, we intend to explore the development direction of the news media platform service using the block chain in the future by deriving implications through the characteristics of the block chain, user characteristics, and self-determination factors. Design/methodology/approach This study conducted a survey on the main characteristics of blockchain, user characteristics, self-determination, resistance to innovation, etc., and designed a research model by integrating factors on the continuity of intention to use the news media platform. Findings According to the empirical analysis result, in this study, it was confirmed that the intention to use the blockchain news media platform is significantly related to decentralization, which is a characteristic variable of the blockchain, perceived risk, which is a user characteristic variable, and competence and relationship, which is a self-determination variable. In addition, it was confirmed that it affects the perceived ease of use with respect to the intention to use. In addition, in this study, news writers write more careful articles as they cannot edit articles once written, which can contribute to improving the quality of news content.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.385-387
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• 2022

With the tremendous rise in popularity of the Internet and technological advancements, many news keeps generating every day from multiple sources. As a result, the information (News) on the network has been highly increasing. The critical problem is that the volume of articles or news content can be overloaded for the readers. Therefore, the people interested in reading news might find it difficult to decide which content they should choose. Recommendation systems have been known as filtering systems that assist people and give a list of suggestions based on their preferences. This paper studies a personalized news recommendation system to help users find the right, relevant content and suggest news that readers might be interested in. The proposed system aims to build a hybrid system that combines collaborative filtering with content-based filtering to make a system more effective and solve a cold-start problem. Twitter social media data will analyze and build a user's profile. Based on users' tweets, we can know users' interests and recommend personalized news articles that users would share on Twitter.

• 대기
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• 제30권3호
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• pp.237-248
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• 2020

In order to effectively prepare for damage caused by weather events, it is important to proactively identify the possible impacts of weather phenomena on the domestic society and economy. Text mining and Network analysis are used in this paper to build a database of damage types and levels caused by heat wave. We collect news articles about heat wave from the SBS news website and determine the primary and secondary effects of that through network analysis. In addition to that, based on the frequency with which each impact keyword is mentioned, we estimate how much influence each factor has. As a result, the types of impacts caused by heat wave are efficiently derived. Among these types of impacts, we find that people in South Korea are mainly interested in algae and heat-related illness. Since this technique of analysis can be applied not only to news articles but also to social media contents, such as Twitter and Facebook, it is expected to be used as a useful tool for building weather impact databases.