• 대한토목학회논문집
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• 제43권6호
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• pp.811-819
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• 2023

해외건설사업 시, 현지 상황을 정확하고 빠르게 파악하는 것은 프로젝트 성공을 위해 매우 중요한 요소이다. 이는 토픽모델링을 활용한 뉴스 기사 분석을 통해 실현될 수 있다. 본 연구는 Latent Dirichlet Allocation(LDA)과 BERTopic 두 토픽모델링 기법을 활용하여 뉴스 기사를 분석하고, 최적의 기법을 찾고자 하였다. 모델링 결과로 자동생성된 토픽과 실제 문서 주제와의 일치 여부를 확인하기 위해 BBC 뉴스 기사 6,273건 을 수집하여 ground truth를 생성하고, 이를 모델링된 토픽과 비교하였다. 그 결과 LDA의 F1 score는 0.011, BERTopic은 0.244로 나타났다. 이를 통해 BERTopic이 실제 뉴스 기사의 주제를 잘 파악하며, 해외건설시장의 주요 이슈를 자동으로 이해하는 데 더욱 용이하다는 것을 확인할 수 있었다

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.19-36
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• 2023

정보통신기술의 발전으로 인해 누구나 쉽게 정보를 생산, 유포할 수 있게 되면서, 이를 악용하여 의도적으로 유포하는 거짓 정보인 가짜뉴스가 새로운 문제로 대두되기 시작하였다. 초기에 텍스트 방식으로 주로 전파되던 가짜뉴스는 점차 진화하여 이제는 멀티미디어 형식으로 퍼지고 있다. 유튜브는 2005년에 설립된 이후 세계 최고의 동영상 플랫폼으로 성장하면서 전 세계 사람들이 대부분 이용하고 있다. 하지만 유튜브는 가짜뉴스가 퍼지는 주요 창구가 되며 사회적인 문제를 일으키고 있다. 유튜브의 가짜뉴스를 탐지하기 위하여 다양한 학자들이 연구를 진행해 왔다. 가짜뉴스 탐지 연구에는 콘텐츠 기반의 접근과 배경정보 기반의 접근이 존재하는데 기존 가짜뉴스 연구와 유튜브의 가짜뉴스 탐지 연구를 살펴보면 콘텐츠 기반의 접근이 다수를 차지하고 있다. 본 연구에서는 콘텐츠 기반의 가짜뉴스 탐지가 아닌 배경정보 기반의 가짜뉴스 탐지기법을 제안하는데, 그 중에서도 유튜브에서 제공하는 관련 동영상 정보를 활용하여 가짜뉴스를 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 구체적으로 관련 동영상에서 얻은 정보와 원본 동영상에서 얻은 정보를 임베딩 기술인 Doc2vec을 이용하여 벡터화 한 후, 딥러닝 네트워크인 합성곱 신경망(CNN)을 통하여 가짜뉴스를 판별하고자 하였다. 실증분석 결과 제안 기법은 기존의 콘텐츠 기반으로 유튜브 가짜뉴스를 탐지하는 접근에 비해 보다 우수한 예측 성능을 보임을 확인하였다. 이러한 본 연구의 제안 기법은 파급력이 높은 유튜브 상에서 유포되는 가짜뉴스의 전파를 사전에 예방함으로써, 우리사회를 보다 안전하고 신뢰할 수 있도록 만드는데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제38권2호
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• pp.203-217
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• 2018

본 연구의 목적은 기후변화 관련 사회적 논쟁 활동에서 신문기사 읽기에 따른 고등학생들의 소집단 의사결정 과정의 양상을 분석하는 것이다. 과학과 관련된 사회적 논쟁(SSI) 관련 수업 맥락에서 학생들이 접하는 정보는 절대적으로 신문이나 TV 등의 미디어 텍스트라는 점에서 텍스트와 의사결정 과정간의 관계를 밝히는 것은 중요한 문제라 할 수 있다. 연구에는 경기도 소재 고등학교에 재학 중인 1, 2학년 학생 22명이 참여하였다. 학생들에게는 유엔 기후변화협약 당사국 총회에 대해 보도한 두 편의 신문기사가 제공되었으며, 파리기후변화 협정에 우리나라가 가입하는 것에 동의하는지에 대한 개인 및 소집단 의사결정을 요구하였다. 신문기사는 비판적 담화분석에 근거해 분석하였으며, 소집단 의사결정 과정은 문제인식과 대안 평가 및 선택에서 드러나는 특징에 주목했다. 신문기사 분석을 통해 기후변화협정은 각국의 경제적 이권과 패권의 추구라는 복잡한 이데올로기가 자리잡고 있음을 확인할 수 있었다. 한편 소집단의 문제인식 단계에서 기후변화협정에 대해 학생들이 지니는 상이한 프레임과 신문기사가 전경화한 주요 담론은 소집단이 논쟁점을 인식하는 데 주요한 변인이 됨을 알 수 있었다. 대안평가 및 선택 단계에서는 공정성과 공평성이 소집단 토의의 주요한 준거로 작용했는데, 이 역시 신문기사에서 강조된 담론과 일치하는 것이었다. 본 연구는 SSI 맥락에서 타당하고 합리적인 판단을 위해 텍스트를 비판적으로 읽을 수 있는 능력을 길러 줄 과학적 소양 교육의 필요성을 함의한다.

• 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.

• 오리마을
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• 통권70호
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• pp.50-51
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• 2009

The duck meat market has grown significantly in recent years and is likely to continue with genetic and husbandry advances, making duck increasingly competitive to other poultry and meat products. Duck meat currently represents less than 10% of total poultry meat production and is largely concentrated in China and southern Asia.

• 한국언론정보학보
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• 제44권
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• pp.108-143
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• 2008

후보자 이미지는 다양한 차원의 속성들로 구성되는 후보자에 대한 총체적 인상이다. 본 연구는 온 오프라인 뉴스미디어, 정치광고, 텔레비전 토론회, 후보자 웹사이트 등의 캠페인 미디어, 그리고 대인 간 정치 대화가 후보자의 개인적 품성과 직무수행 및 정책능력에 대한 이미지에 어떠한 영향력을 행사하는지를 분석하고, 더 나아가 정치적 의사결정 과정에서 이미지가 담당하는 역할을 탐색했다. 분석은 2007년 12월 실시된 17대 대통령 선거에서 50% 가까운 득표를 통해 당선된 이명박 후보를 중심으로 수행되었다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 신문 뉴스 열독은 개인 품성 이미지에 긍정적 효과를 보였으나, 인터넷신문 이용은 직무수행과 정책능력 이미지에 부정적 영향력을 행사했다. 둘째, 캠페인 미디어 중 특히 텔레비전 정치광고와 후보자 웹사이트는 다양한 차원에서 긍정적인 이미지 형성에 매우 높은 효과를 나타냈지만 투표 행위에 대해서는 직접적인 효과를 보이지 않음으로써, 주로 간접적 경로로 정치적 선택에 영향력을 행사했음을 알 수 있었다. 텔레비전 후보 토론회의 경우, 1, 2, 3차 토론회가 각각 상이한 방식으로 이미지 형성과 정치적 행위에 영향을 미친 것으로 관찰되었다. 셋째, 정치 대화의 빈도와 규모는 각각 개인적 품성과 경제정책능력에 대한 평가에 부정적인 효과를 보였으나, 대화 규모는 이명박 투표에 긍정적인 효과를 나타났다. 넷째, 다양한 차원의 후보자 이미지는 투표 행위에 매우 높은 설명력을 보였는데, 특히 이명박 후보의 도덕성, 정직성, 신뢰성, 서민성 등 개인적 품성에 대한 이미지가 그에 대한 투표 행위에 가장 중요한 예측 요인이었던 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.1-19
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• 2018

주가 예측은 학문적으로나 실용적으로나 중요한 문제이기에, 주가 예측에 관련된 연구가 활발히 진행되었다. 빅 데이터 시대에 도입하면서, 빅 데이터를 결합한 주가 예측 연구도 활발히 진행되고 있다. 다수의 데이터를 기반으로 기계 학습을 이용한 연구가 주를 이룬다. 특히 언론의 효과를 접목한 연구 방법들이 주목을 받고 있는데, 그중 온라인 뉴스를 분석하여 주가 예측에 활용하는 연구가 주를 이루고 있다. 기존 연구들은 온라인 뉴스가 개별 회사에 대한 미치는 영향을 주로 살펴보았다. 또한, 관련성이 높은 기업끼리 서로 영향을 주는 것을 고려하는 방법도 최근에 연구되고 있다. 이는 동질성을 가지는 산업군에 대한 효과를 살펴본 것인데, 기존 연구에서 동질성을 가지는 산업군은 국제 산업 분류 표준에 따른다. 즉, 기존 연구들은 국제 산업 분류 표준으로 나뉜 산업군이 동질성을 가진다는 가정하에서 분석을 시행하였다. 하지만 기존 연구들은 영향력을 가지는 회사를 고려하지 못한 채 예측하였거나 산업군 내에서 이질성이 존재하는 점을 반영하지 못했다는 한계점을 가진다. 본 연구는 산업군 내에 이질성이 존재함을 밝히고, 이질성을 반영하지 못한 기존 연구의 한계점을 K-평균 군집 분석을 적용하여, 주가에 영향을 미치는 산업군의 동질적인 효과를 반영할 수 있는 방법론을 제안하였다. 방법론이 적합하다는 것을 증명하기 위해 3년간의 온라인 뉴스와 주가를 통해 실험한 결과, 다수의 경우에서 본 논문에서 제시한 방법이 좋은 결과를 나타냄을 확인할 수 있었으며, 국제 산업 분류 표준 산업군 내에서 이질성이 클수록 본 논문에서 제시한 방법이 좋은 효과를 보인다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 국제 산업 분류 표준으로 나누어진 기업들이 높은 동질성을 가지지 않는 다는것을 밝히고 이를 반영한 예측 모형의 효율성을 입증하였다는 점에서 의의를 가진다.

• 한국언론정보학보
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• 제74권
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• pp.197-224
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• 2015

이 글은 뉴스콘텐츠 업계, 특히 '큐레이션'이라는 뉴스의 제작보다는 가공과 편집을 통해 콘텐츠를 서비스하는 최근 온라인 뉴스콘텐츠 플랫폼 문화를 비판적으로 고찰한다. 근본적으로 이 글은 풍요로운 인간 창작의 근원이 현실 세계의 모사(알리아스)와 창조적 변형의 모방(미메시스)이 합쳐진 복제문화에서 온다는 사실을 확인한다. 그럼에도 불구하고, 콘텐츠 복제문화의 과도한 상업주의적이고 퇴행적 흐름을 제어할 필요가 있다고 본다. 특히 뉴스 큐레이션 기업들은 기존 저작물의 리믹스와 매시업 과정을 확대하면서 더욱더 대담하게 복제하고 '훔치고' 혼성화하고 있지만 이를 이용자 대중의 문화 공유지로 귀속시키는데 무심하다고 본다. 이 글은 구체적으로 모바일 기반형 뉴스콘텐츠 큐레이션 업체의 사례를 들어 이의 복제문화적 위상을 비판적으로 살핀다. 본 연구는 오늘날 뉴스 큐레이션 자체가 누리꾼들의 정보 공유지로부터의 무단 퍼나르기적 속성이 강해질수록 큐레이션 업체들은 이에 대한 호혜주의에 입각한 사회 보상책을 고민해야 한다고 강조한다. 본 연구는 궁극적으로 큐레이션 문화를 이용자 대중이 함께 향유하고 문화 권리화 할 수 있는 덜 약탈적인 대안을 구상하려 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권3호
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• pp.1-12
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• 2020

본 연구의 목적은 텍스트 마이닝을 활용하여 특허와 뉴스 기사 분석을 통해 블록체인 기술 동향을 탐색하고 사회적 관심을 파악하여 블록체인 정책의제를 제안하는 것이다. 이를 위해 국내 블록체인 특허 요약문 327건과 온라인 뉴스기사 전문 5,941건을 수집하고 전처리 과정을 거쳐 LDA 토픽모델링 방법을 사용하여 특허 토픽 12개와 뉴스 토픽 19개를 추출하였다. 특허 분석을 통해 인증과 거래 관련 토픽이 높은 비중을 차지하였다. 뉴스 기사 분석 결과, 사회적 관심은 암호화폐에 치중되어 있는 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과와 의제설정이론에 근거하여 블록체인 관련 정책의제를 도출하였다. 본 연구는 대용량 텍스트 문서 분석의 자동화된 기법을 활용하여 분석을 효율적·객관적으로 수행하였으며, 블록체인 기술 동향과 사회적 관심도를 파악한 실증된 기초 분석 자료를 기반으로 정책의제를 제안하였다. 본 연구에서 제시된 정책의제는 향후 정책 결정과정에의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국언론정보학보
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• 제55권
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• pp.164-183
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• 2011

디지털 컨버전스의 기술 혁신은 언론 부문에서 핵심적인 노동이라고 할 수 있는 기자노동에도 막대한 영향을 주고 있다. 노동과정론에 따르면, 자본주의적 생산양식에서 기술혁신으로 인해 노동자들은 노동에 대한 통제력을 상실해가면서 탈숙련화의 과정을 겪어 왔고, 경영진들은 억압적인 노동조건을 은폐하고 노동자들을 더욱 효율적으로 통제하기 위해 이데올로기적, 정치적 장치들을 도입해 왔다. 이러한 문제의식 위에서 본 연구는 뉴스룸 통합의 기술혁신이 기자노동의 숙련도에 어떠한 영향을 주는지, 또 경영진들이 기자들을 통제하기 위해 사용하는 전략이 무엇인지를 CBS 통합뉴스룸의 사례를 통해 실증적으로 분석하였다. 분석 결과, 통합뉴스룸 도입으로 인해 기자들은 숙련노동에 대한 통제력을 상실해가면서 탈숙련화되고 있었다. 또한, 경영진들은 새로운 뉴스생산관행, 가족주의 노사문화에 대한 노동자들의 동의를 획득해 나갔으며, 내부노동시장 분절화를 통해 기업권력의 강화와 노동사회의 고립화 전략을 취하고 있었다.