최근 들어 미디어의 관광에 대한 관심은 점차 증대되고 있으며 이에 따라 미디어에는 관광과 관련된 콘텐츠가 지속적으로 증가하는 추세를 보여주고 있다. 이에 이 연구에서는 관광저널리즘의 현주소를 파악하는 한편 미디어산업과 관광산업의 바람직한 연계를 모색하기 위한 단초를 찾기 위해 주요 신문의 관광보도에 대한 내용분석을 실시하였다. 분석 기간은 2013년 1월 1일부터 12월 31일까지 1년이었으며 순환표집을 실시해 53일치의 신문을 선택하였다. 주요 분석유목은 기사의 유형, 주제, 필자, 홍보성 정보의 포함 정도 등이었으며 신문사별 보도의 차이, 기사유형별 및 주제별 홍보성 정보의 포함 정도의 차이가 분석되었다. 분석결과 신문사별로는 기사의 유형, 주제, 홍보성정보의 포함 정도에서 차이를 보였으며 기사의 유형과 주제에 따라 홍보성정보의 포함 정도가 다른 것으로 밝혀졌다. 분석결과를 토대로 신문의 관광관련 보도의 문제점을 도출하였고 이를 개선하기 위한 방안들을 논의하였다.
본 연구는 인공지능(AI) 기술의 발전이 저널리즘 분야에 가져온 혁신과 변화를 조명하고, 이로 인해 발생하는 주요 윤리적 쟁점들을 검토하여, 저널리즘 분야에서 AI의 활용성을 논의한다. 블룸버그, 가디언, 월스트리트저널(WSJ), 워싱턴포스트(WP), 뉴욕타임즈(NYT) 등 전 세계 언론 및 방송사들은 취재 데이터 분석, 기사문장 생성, 뉴스제작에 이르기까지 다양한 방면에서 AI를 적극 활용 중이다. 이에 본 논문은 국내외 주요 미디어AI 서비스 유형과 특징을 속도와 규모, 다양성, 가치향상, 정확성 측면에서 종합적으로 분석하여 AI 저널리즘의 영향력과 발전 가능성을 평가한다. 나아가 균형 잡힌 시각을 유지하며 AI 도입의 기술적, 경영적, 법적 주요 쟁점들을 파악하고, 알고리즘 편향과 필터버블 등 첨단기술의 발전이 저널리즘 영역에 가져오는 도전을 체계적으로 준비하고자 한다. 마지막으로 AI와 미디어 산업의 상호지향적인 발전 방향을 모색하기 위해 사회적 합의를 통한 전향적 AI리터러시 원칙과 윤리적 가이드라인 개선의 필요성을 제언하며, 저널리즘의 본질적 가치와 임무를 조망한다.
본 연구는 미디어 효과 연구 분야에서 수용자 요인인 인지욕구와 맥락 요인인 주목도가 메시지에 대한 정보습득과 이해에 미치는 영향을 실험을 통해 살펴본 연구이다. 대부분의 미디어 효과에 관한 선행 연구들은 TV나 신문 인터넷 등의 뉴스 콘텐츠가 수용자에게 미치는 영향을 살펴보고 있다. 그러나 이들 미디어의 뉴스 못지않게 다양한 정보를 제공하고 있는 TV 다큐멘터리를 대상으로 한 수용자 효과 연구는 매우 제한적이며, 다큐멘터리 수용자의 인지욕구와 주목도가 수용자에 미치는 영향에 관한 연구는 찾아보기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 메시지 정보를 풍성하게 다루고 있는 텔레비전 시사다큐멘터리 수용자의 인지욕구와 주목도가 메시지의 정보습득과 이해에 어떤 영향을 미치는지 실험을 통해 살펴보았다. 본 연구를 수행하기 위해 수용자 요인인 인지욕구 변인은 집단내 변인으로 설계한 후, 조작이 가능한 주목도 변인의 높고 낮음에 따라 2개의 집단으로 임의로 구분하고, 동일한 시사다큐멘터리 영상물을 시청하게 한 후 설문조사를 실시하여 피험자들의 인지욕구, 정보습득과 이해 정도 등을 측정하였다. 모두 135명으로 구성된 피험자들의 설문 조사를 분석한 결과 인지욕구가 높은 피험자들은 메시지에 대한 정보습득과 이해도가 높게 나타났으나, 수용자의 주목도는 메시지에 대한 정보습득과 이해도에 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 소셜미디어 콘텐츠를 소프트웨어 시스템을 이용하거나 정성적으로 분석함으로써 L-글루타민산나트륨에 대한 소비자 인식도를 조사하고자 하였다. 첫 번째로, 1년 (2013.7~2014.6)의 기간 동안 네이버와 카페에서 작성된 글들을 수집하였으며, 수집한 문서들을 무료 텍스트 분석 소프트웨어인 TONK를 사용하여 분석하였다. 블로그와 카페에서 작성된 글들은 주로 L-글루타민산나트륨의 사용과 관련된 음식점 후기 및 MSG (L-글루타민산나트륨)-무첨가 제품에 대한 홍보 내용을 담은 글들로 파악되었으며, 기타 L-글루타민산나트륨의 안전성 또는 식품첨가물 제거법에 대한 내용으로 파악되었다. 두 번째로, 네이버 트렌드 검색 서비스를 이용하여 L-글루타민산나트륨에 대한 검색량 증가 구간에 발생한 언론보도 사건을 조사하였다. PC 검색량의 경우 총 5개 증가 구간 중 3개의 구간에서, 모바일 검색량의 총 9개 증가 구간 중 6개의 구간에서 시사 프로그램에서 L-글루타민산나트륨에 대해 보도한 것으로 나타났다. 나머지 구간에서는 일간지나 TV 뉴스로 기사를 보도한 구간들로 나타났다. 세 번째로 식품의약품안전처의 L-글루타민산나트륨의 안전성 발표를 보도한 연합뉴스의 댓글을 분석하였다. 공감수 100개 이상인 댓글의 내용을 분석한 결과, L-글루타민산나트륨의 안전성, 질 낮은 재료의 사용 지적, MSG (L-글루타민산나트륨) 과다사용에 대한 우려, 정부 불신을 표현하는 댓글들이 파악되었다. 시판 제품들의 표시사항을 분석한 결과, 일일섭취허용량을 설정할 필요가 없을 정도로 안전한 식품첨가물임에도 불구하고 L-글루타민산나트륨을 첨가하지 않은 제품들은 L-글루타민산나트륨 무첨가라는 표시를 강조하고 있는 것으로 조사되었다. 이는 국가기관, 교육청과 지방자치단체에서 MSG 미사용을 원칙으로 제도를 운용하고 있어 이러한 정책이 산업계와 소비자 인식에 영향을 미쳤을 가능성도 고려해볼 수 있다. 본 연구 결과 소비자들은 대체로 소셜 미디어를 이용하여 검색하거나 관련 제품을 구매하고자 할 때 L-글루타민산나트륨을 사용하지 않는 것이 좋다는 인식을 하게 될 가능성이 있는 것으로 파악되며, L-글루타민산나트륨의 과다 사용에 관심이 있는 것으로 나타났다. TV 시사 프로그램에서 방송하거나 일간지 또는 TV 뉴스에서 기사를 보도할 경우 네이버 검색량이 증가하였으며, 검색량 증가구간은 PC 환경에서보다는 모바일 환경에서 더욱 증가하는 것으로 나타났다. 따라서 L-글루타민산나트륨과 관련한 커뮤니케이션 수단으로 소비자들이 관심있어 하는 방송프로그램, 뉴스 프로그램 등 언론을 활용하고, PC보다는 모바일을 통하여 소비자에게 접근한다면 효과적으로 소비자에게 정보를 전달할 수 있을 것이다.
'Instagrammable' is a new term which means a photo or a series of pictures are worth posting on Instagram. Since Instagram is an image-oriented social media platform, it is important to give users proper awareness through images in order to be an instagrammable post. In this study, we explored the proper delivery method of messages within instagrammable posts through the use of hashtags(#). Specifically, we paid attention to the use of 'Card News', which involves a series of images that form a short narrative. Hashtags play an important role that they often describe sharing intention of the post, and we found analyzing the use of hashtags in Card News posts is a good indicator of users' Instagram activities. Currently, there are more than 580k posts are found with the search keyword Card News, and the number is increasing. In this study, we collected and analyzed more than 50k hashtags on Instagram to explore how news stories are posted from both the general users and news media accounts. Furthermore, we conducted interviews with journalists to analyze how news media are making use of Instagram as a legitimate place to share news stories with impact.
본 논문은 가상스튜디오(TV)에서 인터랙티브 가상 바닥을 위한 시스템 및 그 어플리케이션을 제안한다. 우리는 가상스튜디오에서 연기자와 바닥 그래픽간의 단순한 키(Keying) 합성 이질감을 줄이고자, 연기자를 추적하여 발 위치에 다이나믹한 발자취 표현이 가능한'인터랙티브 가상바닥' 어플리케이션을 구현하였다. 이것을 위해 마커 없이 연기자의 위치를 추적하도록 키넥트와 같은 모션인식 카메라를 사용하여 간편한 연기자 발 추적 시스템을 개발하였으며, 이것을 이용하여 연기자와 바닥간의 ' 가상 발 터치(Virtual Foot Touch)' 방법 및 일기예보용 인터랙티브 가상바닥(Interactive Virtual Floor) 어플리케이션을 개발하여, 연기자의 발이 바닥을 터치하는 위치마다 계절별 다이나믹한 발자취를 구현하였다. 그 결과 인터랙티브 가상 바닥의 합성결과가 기존의 가상스튜디오에서의 단순 합성보다 더 사실감 있고 자연스러운 합성결과를 보여준다. 우리는 본 시스템과 어플리케이션을 정규 뉴스 프로그램의 일기예보 방송에 적용하였다.
현대사회에는 수많은 영상미디어의 홍수 속에서 영상미디어는 급속도로 발전하고 있다. 송신자와 수신자 사이의 효과적인 커뮤니케이션 수단으로 영상표현 기법의 한 분야인 모션그래픽이 대두되고 있는 실정이다. 모션그래픽은 수신자에게 정보를 보다 쉽고 정확하게 전달하기 위해 시각정보의 명확성을 부여하고 이미지의 전달과 정보전달의 효과를 높이기 위하여 커뮤니케이션 과정의 효과를 증대한다. 본 연구에서 논자는 사례를 통하여 최근 관심이 커지고 있는 모션그래픽의 한 분야인 타이틀 디자인이라는 짧지만 함축적인 정보의 전달로 강력한 시각전달로 모션그래픽의 표현방법상의 연구와 구조를 분석하여 실무제작에 있어 보다 낳은 방향으로 커뮤니케이션의 편리성과 효율성을 향상시키기 위한 모션그래픽의 제작방법을 조명해보고자 한다.
육지에서 멀리 떨어진 해상의 선박 또는 항공기는 위성통신을 이용하여 웹 서비스를 이용해야 한다. 그러나 위성통신은 많은 비용이 들며 사용자가 만족할 만한 수준의 응답 속도를 제공하지 못하고 있다. 선박의 웹 서비스 사용자들이 인터넷 뉴스의 기사 한편을 볼 때 불필요한 이미지와 광고들로 인하여 많은 양의 데이터를 전송 받게 된다. 따라서 사용자들이 불필요한 데이터 사용 요금을 많이 지불하게 되는 것이다. 본 논문에서는 이러한 위성통신을 통한 웹 서비스 사용의 문제점인 비용, 속도의 문제를 해결하기 위해 설계된 프록시 모델을 제시한다. 본 논문에서 제안한 프록시는 이미지 차단, 광고 차단, 캐싱, 이미지 재요청 기능으로 위성망을 통한 데이터 전송량을 최대한 줄인다. 개발한 프록시의 성능을 위성통신을 이용한 데이터량 측정을 통해 증명하였다.
최근 ATSC, DVB, DMB 및 인터넷 등에서 경제적으로 고속 정보전송이 가능해 짐에 따라 교통정보 서비스 프로토콜인 TPEG이 XML형태로 개발되어 시험 서비스 되고 있다. 기존의 RTM, PTI 응용프로토콜에 대한 XML 버전을 참고하여, 현재 시험 서비스 중인 News, POI 응용 프로토콜에 대한 XML 버전을 제안한다. 교통정보제공자로부터 공급된 원 뉴스정보 및 위치기반 정보를 XML 파일로 인코딩하여 송신하고, 수신측에서 xsl 파일을 제작하여 수신된 XML 파일을 디코딩한 후, 교통정보를 출력하여 보임으로서 그 기능을 검증한다. 테이블 및 속성들에 대한 언어독립적인 ENTITY 와 DTD를 설계하여, 원 정보로부터 제작된 XML 파일에 대한 적합성을 검증할 수 있도록 하였고, 수신된 XML파일을 단말형태에 적합하게 표현하기 위해 xsl 파일을 제작하여 수신된 파일의 표현성 및 확장성이 용이하도록 설계하였다.
In this paper, we propose a method of predicting the next-day stock price fluctuations of 10 KOSDAQ-listed companies in 5G, autonomous driving, and electricity sectors by training SVM, XGBoost, and LightGBM models from macroeconomic·financial market indicators, technical indicators, social interest indicators, and daily positive indices extracted from online news. In the three experiments to find out the usefulness of social interest indicators and daily positive indices, the average accuracy improved when each indicator and index was added to the models. In addition, when feature selection was performed to analyze the superiority of the extracted features, the average importance ranking of the social interest indicator and daily positive index was 5.45 and 1.08, respectively, it showed higher importance than the macroeconomic financial market indicators and technical indicators. With the results of these experiments, we confirmed the effectiveness of the social interest indicators as alternative data and the daily positive index for predicting stock price fluctuation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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