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초록·키워드
뉴스 산업의 발달 및 뉴스 소비 방법에 많은 변화가 생겼으나, 여전히 온라인에서 텍스트 기반의 뉴스 기사에 대한 소비는 꾸준히 이루어지고 있다. 하지만 뉴스 기사의 단편화 및 너무 많은 뉴스 기사의 수와 같은 문제점들은 디지털로 뉴스 기사를 읽는 독자들에게 불편함을 주고, 사건의 주요 내용과 이슈의 변화를 알아내기 어렵게 한다. 이러한 문제를 완화하고자 우리는 "뉴스 스냅샷" 시스템을 제안한다. 뉴스 스냅샷은 동일한 사건을 다루는 뉴스 기사들의 문장을 클러스터링하고 이를 바탕으로 뉴스 기사의 서브 토픽을 선정하여 제공한다. 지속되는 이슈에 대한 뉴스의 경우, 타임라인에 따라 주요 내용을 시각화하여 독자의 맥락 이해를 돕는다. 22 명의 참여자를 대상으로 수행한 사용자 평가를 통해 이 시스템의 효과 및 사용성을 검증하였다. 이와 같은 결과는, 뉴스 인터페이스 및 뉴스관련 콘텐츠를 연구하는 후속 연구에서 유용하게 활용될 수 있을 것으로 보인다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-151-24-02-089380365
