• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제11권3호
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• pp.29-42
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• 2023

This study explored issues related to the library in the COVID-19 era in YouTube videos in Korea. This study performed social network analysis and topic modeling analysis by collecting 479 YouTube videos, 20,545 words, and 8,379 channels related to COVID-19 and the library from 2019 to 2020. The study results confirmed that YouTube, a social media platform, was used as an important medium to connect users and physical libraries and provide/promote online library services. In the study, major topics and keywords such as quarantine, vlog, and library identity during the COVID-19 pandemic, library services and functions, and introductions and user guides of libraries were derived. Additionally, it was identified that videos about COVID-19 and the library are being produced by various actors (news and media channels, libraries, government agencies, librarians, and individual users). However, the study also identified that the actor network is fragmented through the channel network, showing a low density or weak linkage, and that the centrality of the library in the actor network is weak.

• 정보교육학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.543-552
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• 2022

본 연구에서는 빅데이터 분석기법을 활용하여 통합교육에 대한 언론보도의 사회적 인식을 분석하고자 하였다. 특수교육 발전 5개년 정책 시기에 따라 관련 뉴스 기사를 수집하여, 뉴스 빅데이터를 분석하였다. 그 결과 1차년도 1998년부터 5차년도 2022년까지 특수교육 발전 5개년 정책기간의 언론보도 빈도는 꾸준히 증가한 것으로 나타났다. 이 시기 동안 언론보도의 상위 주제어는 단순한 정의를 개념화하는 단어들로부터 장애 당사자의 실질적교육권에 대한 적극적 의지를 드러내는 단어로 변화가 나타났다. 또한 통합교육 뉴스 기사의 전체적인 키워드 감성 분석 결과 긍정적인 단어 비율이 높은 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 특수교육 정책 변화에 따라 통합교육에대한 언론보도의 관심이 양적으로 증가하고 통합교육의 요구가 장애 당사자의 실질적인 교육권을 보장하는 방향으로 구체화되고 있음을 알 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권3호
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• pp.1022-1034
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• 2023

Various aspects of artificial intelligence (AI) have become of significant interest to academia and industry in recent times. To satisfy these academic and industrial interests, it is necessary to comprehensively investigate trends in AI-related changes of diverse areas. In this study, we identified and predicted emerging convergences with the help of AI-associated research abstracts collected from the SCOPUS database. The bidirectional encoder representations obtained via the transformers-based topic discovery technique were subsequently deployed to identify emerging topics related to AI. The topics discovered concern edge computing, biomedical algorithms, predictive defect maintenance, medical applications, fake news detection with block chain, explainable AI and COVID-19 applications. Their convergences were further analyzed based on the shortest path between topics to predict emerging convergences. Our findings indicated emerging AI convergences towards healthcare, manufacturing, legal applications, and marketing. These findings are expected to have policy implications for facilitating the convergences in diverse industries. Potentially, this study could contribute to the exploitation and adoption of AI-enabled convergences from a practical perspective.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.28-37
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• 2020

본 연구는 '수돗물 유충' 사태의 뉴스 빅데이터를 분석함으로써, '수돗물 유충'과 관련된 주요 키워드와 토픽을 파악하여, 환경문제에 대한 위기 대응력 제고방안을 제안하기 위해 수행되었다. 2020년 7월 13일부터 8월 31일까지 보도된 1,975건의 '수돗물 유충' 뉴스를 토픽 모델링 기법으로 분석하였다. 그 결과 언론에서 나타난 '수돗물 유충' 사태가 발생기, 확산기, 수습기로 구분되며, 각 5개의 토픽을 선정하여, 환경문제의 발생과 추진 과정을 확인할 수 있었다. 분석 결과를 바탕으로 환경문제에 대한 위기 대응 방안을 다음과 같이 제언하였다. 첫째, '수돗물 유충' 사건을 중심으로 얽혀있는 다양한 맥락을 탐구하고 통합적인 안목을 형성하는 교육으로 환경문제에 대한 대응력을 기를 수 있도록 해야 한다. 둘째, 인터넷 커뮤니티를 활용한 시민참여의 환경정보 공유와 환경감시 역할 부여가 필요하다. 셋째, 신속하고 정확한 환경정보 제공과 소통을 담당하는 환경 커뮤니케이터의 양성 및 배치가 필요하다. 본 연구는 '수돗물 유충' 관련 뉴스 빅데이터를 기반으로 국내에서 처음으로 토픽 모델링 분석기법을 활용하여 분석한 연구로서, 비정형 데이터로 나타나는 환경 관련 이슈를 실증적이고 체계적으로 분석했다는 학술적 의의와 환경교육 및 커뮤니케이션 개선 방안을 제시했다는 정책적 의의를 지닌다.

• 한국언론정보학보
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• 제32권
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• pp.75-111
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• 2006

이 연구의 목적은 우리나라 언론 보도에서 정부 소스의 의제 속성에 의존하는 현상이 일어나고 있는가를 살펴본 다음, 정부의 중요정의자 기능과 관련하여 영향요인으로 거론되는 보도부정성, 보도이데올로기, 보도시기 등의 변수들이 가지는 영향력에 대해서 조사해 보는 것이다. 이러한 연구목적에 답하기 위해서 사회적인 논란을 불러왔던 행정수도 이전 관련 논의를 분석 케이스로 선택했으며, 이슈를 둘러싼 정부브리핑과 언론보도를 연구 텍스트로 선정하였다. 연구결과, 정부는 언론보도의 중요정의자 역할을 수행하는 것으로 나타났으며, 언론보도가 정부가 설정하는 이슈 속성의 테두리를 벗어나기 힘들다는 것을 보여주었다. 또한 언론의 부정성에도 불구하고 정부는 사안의 속성을 제한하는 중요정의자의 역할을 담당하고 있지만, 보도이데올로기나 사안의 갈등 시기 등의 영향권에서 자유롭지는 못하다는 것을 보여주고 있다.

• 정보관리학회지
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• 제25권4호
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• pp.227-243
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• 2008

이 연구에서는 사건중심 뉴스기사 요약문을 자동생성하기 위해 뉴스기사들을 SVM 분류기를 이용하여 사건 주제범주로 먼저 분류한 후, 각 주제범주 내에서 싱글패스 클러스터링 알고리즘을 통해 특정한 사건 관련 기사들을 탐지하는 기법을 제안하였다. 사건탐지 성능을 높이기 위해 고유명사에 가중치를 부여하고, 뉴스의 발생시간을 고려한 시간벌점함수를 제안하였다. 또한 일정 규모 이상의 클러스터를 분할하여 적절한 크기의 사건 클러스터를 생성하도록 수정된 싱글패스 알고리즘을 사용하였다. 이 연구에서 제안한 사건탐지 기법의 성능은 단순 싱글패스 클러스터링 기법에 비해 정확률, 재현율, F-척도에서 각각 37.1%, 0.1%, 35.4%의 성능 향상률을 보였고, 오보율과 탐지비용에서는 각각 74.7%, 11.3%의 향상률을 나타냈다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.197-216
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• 2022

인터넷 및 모바일 기술의 발달과 소셜미디어의 확산으로 인해 다량의 정보들이 온라인 상에서 생성, 유통되고 있다. 이중에는 대중에게 도움이 되는 유익한 정보들도 있지만, 역기능을 하는 이른바 가짜뉴스들도 함께 유통되고 있다. 지난 2020년 코로나19의 전세계적인 확산 이후, 온라인 상에는 이와 관련한 수많은 가짜뉴스들이 유통되었다. 다른 가짜뉴스들과 달리 코로나19와 관련된 가짜뉴스는 사람들의 건강, 나아가 생명까지 위협할 수 있다는 점에서 그 심각성이 매우 크다고 할 수 있다. 때문에 코로나19와 관련한 가짜뉴스를 자동으로 탐지하고, 이를 예방하는 지능형 기술은 사회적 건강도를 제고하는데 매우 의미 있는 연구주제라 할 수 있다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 코로나19 관련 가짜뉴스 탐지를 효과적으로 수행하기 위해 그래프 임베딩 방법 중 하나인 Graph2vec을 활용한 방법을 제안한다. 가짜뉴스 탐지에 대한 주류 방법은 뉴스 콘텐츠 기반 즉, 텍스트에 대한 특징 분석으로 진행되었으나 본 연구에서는 사회적 참여 네트워크 내에서의 정보 전달 관계를 추가로 활용함으로써 보다 효과적으로 코로나19와 관련된 가짜뉴스를 탐지할 수 있었으며 성능 측면에서 정확도 향상을 확인할 수 있었다.

• 한국조경학회지
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• 제49권5호
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• pp.46-58
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• 2021

국내에 근대식 공원이 도입된 이후, 공원은 우리에게 필수적인 존재가 되었다. 민선시기 이후, 공원조성 등 공원을 둘러싼 이슈가 생산되고 언론을 통해 확산되어 담론을 형성하는 과정을 거쳤다. 이에 본 연구는 민선시장 체제인 1995년 이후의 '공원' 관련 이슈를 다룬 국내 중앙지의 보도기사를 수집하여 토픽분석과 의미연결망 분석을 통해 공원에 대한 시계열적 담론 변화 추이를 분석하였다. LDA 토픽모델링 분석결과, 5개의 토픽-도시공원확충(토픽1), 역사문화공원(토픽2), 이용프로그램(토픽3), 동물원 사건사고(토픽4), 공원조성과정갈등(토픽5)-으로 분류되었다. 언론에서 다룬 주요 공원담론은 다음과 같다. 첫째, 공원의 양적 확장에 대한 조성과정과 갈등이 주요 담론으로 다뤄지고 있다. 둘째, 신규 공원 조성시마다 공원명이 신규 단어로 출현하고 이후 지속적으로 언급되면서 담론형성에 한 축을 담당하고 있다. 셋째, 민선시대 공원 관련 언론에서 '주민'은 주요 주체로 '도시', '환경'과 함께 언급되며, 공원의 공공성에 대한 담론을 형성하고 있다. 본 연구는 공원이 언론을 통해 어떻게 해석되는지 담론변화를 살펴보았다는 점에서 의의를 가진다. 추후 본 연구에서 다룬 중앙지 외에 지역지, 전문지 등 다른 매체에 대한 연구를 통해 공원에 대한 다양한 관점의 담론이 다뤄지길 기대한다.

• ETRI Journal
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• 제34권2호
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• pp.292-295
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• 2012

Beyond the simple keyword matching methods in contextual advertising, we propose a rich contextual matching (CM) model adopting a classification method for topic targeting and a query expansion method for semantic ad matching. This letter reports on an investigation into the empirical effects of the CM model by comparing the click-through rates (CTRs) of two practical online news advertising systems. Based on the evaluation results from over 100 million impressions, we prove that the average CTR of our proposed model outperforms that of a traditional model.

• 전자통신동향분석
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• 제36권2호
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• pp.93-101
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• 2021

The controversy over Artificial Intelligence (AI) chatbot "Iruda," which suspended its service 20 days after its launch, can be seen as the first case to inform the public of AI ethics issues. Based on this context, this study examines the controversy and social semantic formation of "Iruda" service cases using news topic modeling techniques. 963-news articles were used for the analysis, and the event's duration was analyzed based on major events, such as service start, controversy, and suspension, to understand the progress. From the analyses results, we obtain major keywords and a total of 16 topics (5, 4, 7) from the period. Finally, the implications for the development and utilization of AI services obtained through this controversy were discussed based on the analysis results.