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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.1
- 수록면
- 203 - 213 (11page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2024.22.1.203
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최근 한국에서는 뉴스 복잡성으로 인해 뉴스에 대한 무관심과 이해도의 부족이 46개국 평균보다 더 높게 나타나고 있다. 현대 뉴스는 다양한 관점과 복잡한 사회적 문맥을 포함하고 있어서 독자들은 이러한 복잡성 내에서 사건과 주체 간의 흐름을 이해하는 데 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 뉴스 동향을 마인드맵 형태로 시각화하고 주체 간의 관계를 나타내는 시각화 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 다양한 기사를 KPF-BERT 기반 개체명 인식 기법으로 주체를 추출하고, 클러스터별 주요 주체의 감성 분석을 통해 사건의 흐름을 시각화로 나타나도록 하였다. 시뮬레이션 결과, 제안한 시스템을 통한 뉴스의 접근성 향상과 미디어 리터러시의 증진을 기대할 수 있다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안 모델
Ⅳ. 웹 기반 시각화 구현 결과
V. 결론 및 향후 과제
References
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