• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권8호
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• pp.14-32
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• 2022

이 연구는 유튜브 콘텐츠 이용자들을 대상으로 허위정보와 딥페이크 영상에 노출된 경험여부에 따른 허위정보 또는 딥페이크에 대한 인식에 대해 살펴 보고자 한다. 이를 위해 2018년 실시된 한국언론진흥재단의 "유튜브 동영상 이용 및 허위정보 유출경험' 온라인 설문조사자료를 활용하였다. 허위정보에 대한 인식의 차이를 보기 위해서 대응일치분석을 사용하였다. 분석 결과, 첫째 허위정보에 노출경험이 있는 남성이 한국에서의 유튜브 허위정보로 인한 문제점에 대해 가장 심각하게 인식하고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 딥페이크 영상에 대한 규제의 필요성에 대해서는 딥페이크 영상 노출경험이 있는 여성들이 동의하는 경향이 컸으며, 남성보다는 여성이 딥페이크 영상에 대한 피해로 인한 규제의 필요성에 대한 인식이 강한 것으로 나타났다. 전반적으로 유튜브 이용자들이 규제가 필요하다는 데 동의가 높은 가운데, 유튜브 이용자들에게 주로 사용되는 허위 정보와 딥페이크의 유형을 교육할 필요가 있다. 특히 정보 생산자와 유통자가 스스로 규율할 수 있도록 환경을 조성하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.193-215
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• 2016

최근 다양한 소셜 네트워크 서비스의 증가로 인해 사용자들은 각자의 목적 및 취향에 따라 여러 매체를 동시에 이용하는 경향을 보이고 있다. 또한 특정 주제에 대한 정보를 수집할 때에도 소셜 네트워크 서비스, 인터넷 뉴스, 블로그 등 여러 매체를 동시에 활용하는 것이 일반적이다. 하지만 다양한 매체를 통해 유통되는 문서들은 서로 유사한 주제, 심지어는 동일한 내용을 다루더라도 각 매체 별 정책 및 기준에 따라 각기 다른 카테고리로 관리되고 있으며, 이는 이종 매체를 아우르는 범위에서 특정 카테고리에 대한 탐색을 수행하고자 하는 시도에 걸림돌로 작용하고 있다. 이러한 제약을 극복하기 위해, 본 연구에서는 기존 매체 고유의 카테고리 체계는 그대로 유지하면서 이종 매체 간 카테고리 매핑을 수행하는 방법을 제시한다. 즉, 개별 문서를 다양한 매체의 관점에서 재분류하고 이러한 결과를 문서에 2차원 레이블로 저장함으로써, 이종 매체에 속한 다양한 문서들을 마치한 매체에 속한 것과 같이 동일한 카테고리 기준으로 탐색할 수 있는 논리적 장치를 제안한다. 본 논문에서는 국내 인터넷 뉴스 포털 사이트 두 곳의 뉴스 기사 6,000건에 대해 제안 방법론을 적용한 실험을 통해 각 기사에 매체와 카테고리 정보로 구성된 2차원 레이블을 부여하였으며, 매체 간, 지도 학습과 준지도 학습 간, 동질 학습 데이터와 이질학습 데이터 간의 정확도 비교 실험을 수행하였다. 특히 매우 흥미롭게도, 일부 카테고리에서 이질 학습 데이터를 사용한 준지도 학습의 분류 정확도가 지도 학습 및 동질 학습 데이터를 사용한 준지도 학습의 분류 정확도보다 높게 나타나는 현상을 발견하였다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.211-227
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• 2020

본 연구의 목적은 인기 캐릭터 '펭수'의 성장기를 통해 주목할 만한 문화 현상을 형성 중인 EBS의 유튜브 채널 <자이언트 펭TV>의 스토리텔링 전략을 분석하고 트랜스미디어 스토리텔링으로의 이행 가능성을 검토하는 데 있다. 독보적인 캐릭터 '펭수'를 중심으로 한 <자이언트 펭TV>의 유관 텍스트들을 대상으로 비판적 담론분석(CDA)의 텍스트 및 담론 수행 차원의 분석을 위해 헨리 젠킨스의 트랜스미디어 스토리텔링의 7대 원칙 10요소에의 부합 여부를 검토한 결과, '다양성'을 제외한 모든 요소들을 비교적 만족스럽게 충족시키고 있음이 확인되었다. 특히 성공적인 트랜스미디어 스토리텔링으로 이행하기 위해필수적인 '확산성', '몰입성', '세계관 구축', '연속성', '탐구성', '사용자 참여성'의 주요 항목에서의 우수성이 두드러졌다. 또한 CDA의 사회문화적 수행 차원의 분석을 위해 관련 뉴스 키워드를 검토한 결과 전 연령층의 사용자들을 단기간에 매료시킨 <자이언트 펭TV>의 스토리텔링은 '사회 통합과 소통·공감', '권위 타파', '자존감과 합리적 개인주의', '성 중립성' 및 '생태주의 감수성'의 맥락에서 브랜딩 및 유통 극대화에 매우 유리한 연계성이 확인되었다. 본 연구의 시사점은 <자이언트 펭TV>의 트랜스미디어 스토리텔링으로서의 이행 가능성 및 스토리텔링 전략상의 강점을 학술적으로 검증했다는데 있다. 전 세대를 아우르며 장수하는 콘텐츠가 그리 많지 않은 국내에서 단비처럼 찾아온 <자이언트펭TV>가 건강한 브랜드 파워를 유지할 수 있도록 그 스토리텔링의 진화에 대한 다양한 논의와 고민을 이어갈 필요가 있다.

• 한국식생활문화학회지
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• 제22권4호
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• pp.492-497
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• 2007

본 연구는 2000에서 2004년까지 5년 동안 방송 3사와 신문 3사에서 비브리오에 관한 보도기사를 내용분석 하여 언론의 비브리오 관련 보도에 대한 실태를 파악하고, 이를 통해서 사회적 관심을 높이고자 하였다. 기존 비브리오에 관련된 연구는 생물학적 관점에서 균의 특성이나 방지 시스템 또는 예방에 관한 것이 대부분이므로 비브리오에 관한 언론의 보도를 좀 더 객관적ㆍ체계적으로 조명하고 이러한 보도에 따른 부정적 영향을 줄이기 위한 방안에 초점을 맞추는 것이 연구의 목적이라 할 수 있다. 본 연구의 주요 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 비브리오 관련보도기사는 방송이 신문보다 많았고, 여름철 5월에서 9월 사이에 집중적으로 보도되었다. 기사유형은 뉴스가 압도적으로 많았고, 지면은 사회면이 가장 많았다. 대부분의 기사는 40줄 이하로 짧았고, 전체기사 중에 23.6%는 유사보도였다. 유사보도를 긍정적인 면에서 해석을 한다면 비브리오에 국한된 보도 보다는 다양한 장르에서 폭넓은 정보를 전해 준다고 볼 수 있다. 기사제목에 비브리오라는 단어가 대부분 포함 되어 있고 주의보 발령, 감염자 입원치료, 감염자 사망 등을 집중적으로 부각하고 있다. 반면에 퇴치노력이나 예방조치 사항은 상대적으로 적게 다루고 있다. 따라서 비브리오는 혐오스러운 전염병으로 인식이 되어 외식업에는 상당히 부정적으로 작용하고 있다. 내용의 강도에서는 저강도와 고강도가 비슷했고, 방향은 대체적으로 부정적이었다. 정보원은 지자체 보건당국, 국립보건원과 감염자의 진료병원 등의 비중이 컸다. 보도의 중심은 상대적으로 생산과 유통 및 외식관련업계의 입장을 고려하는 보도기사가 미흡했다. 기사의 표현방식은 사실적이고, 자극적인 기사가 많았고, 전문적이고, 분석적이며, 심층적인 기사가 상대적으로 매우 적었다. 기사의 성격은 사실기사가 압도적으로 많은 반면에 기획이나 분석기사는 적었다. 감염자의 연령은 40대에서 60세 사이의 중장년층이 가장 많았고, 감염자의 성별은 남녀가 비슷했다. 그러나 성별을 구별할 수 없는 기사의 비중이 많았다. 매체별 기사의 특성분석 결과는 다음과 같다. 매체별 기사강도는 전반적으로 방송보도가 신문기사 보다 고강도로 나타났으며, 기사의 방향에 있어서도 방송이 신문보다 부정적인 면이 높게 분석되었다. 매체별 기사의 중심은 생산자의 입장에서는 방송보다 신문이 높게 나타났으며, 소비자의 입장에서는 방송이 신문보다 훨씬 높았다. 방송과 신문 모두 지자체 보건당국과 국립보건원, 감염자를 진료한 병원에서 정보를 얻는 것으로 분석되었다. 기사의 표현방식은 방송이 신문보다 더 자극적이고 혐오적인 표현이 많은 것으로 분석되었다. 기사의 성격에서는 신문과 방송 모두 사실기사가 91.5%로서 대부분을 차지했다. 유사보도에 있어서는 방송이 23.0%이고, 신문은 77.0%로서 신문이 훨씬 많았다. 유사보도를 긍정적인 측면에서 보았을 때 보다 폭넓은 정보를 제공해준다는 면이 있고, 방송보다는 신문이 더 많이 다루고 있음을 알 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.1-18
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• 2016

최근 가용한 텍스트 데이터 자원이 증가함에 따라 방대한 텍스트 분석을 통해 새로운 가치를 창출하고자 하는 수요가 증가하고 있다. 특히 뉴스, 민원, 블로그, SNS 등을 통해 유통되는 글로부터 다양한 이슈를 발굴해내고 이들 이슈의 추이를 분석하는 이슈 트래킹에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 전통적인 이슈 트래킹은 토픽 모델링을 통해 오랜 기간에 걸쳐 지속된 주요 이슈를 발굴한 후, 각 이슈를 구성하는 문서 수의 세부 기간별 분포를 분석하는 방식으로 이루어진다. 하지만 전통적 이슈 트래킹은 각 이슈를 구성하는 내용이 전체 기간에 걸쳐 변화 없이 유지된다는 가정 하에 수행되기 때문에, 다양한 세부 이슈가 서로 영향을 주며 생성, 병합, 분화, 소멸하는 이슈의 동적 변이과정을 나타내지 못한다. 또한 전체 기간에 걸쳐 지속적으로 출현한 키워드만이 이슈 키워드로 도출되기 때문에, 핵실험, 이산가족 등 세부 기간의 분석에서는 매우 상이한 맥락으로 파악되는 구체적인 이슈가 오랜 기간의 분석에서는 북한이라는 큰 이슈에 함몰되어 가려지는 현상이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 각 세부 기간의 문서에 대한 독립적인 분석을 통해 세부 기간별 주요 이슈를 도출한 후, 각 이슈의 유사도에 기반하여 이슈 흐름도를 도출하고자 한다. 또한 각 문서의 카테고리 정보를 활용하여 카테고리간의 이슈 전이 패턴을 분석하고자 한다. 본 논문에서는 총 53,739건의 신문 기사에 제안 방법론을 적용한 실험을 수행하였으며, 이를 통해 전통적인 이슈 트래킹을 통해 발굴한 주요 이슈의 세부 기간별 구성 내용을 살펴볼 수 있을 뿐 아니라, 특정 이슈의 선행 이슈와 후행 이슈를 파악할 수 있음을 확인하였다. 또한 카테고리간 분석을 통해 단방향 전이와 양방향 전이의 흥미로운 패턴을 발견하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.21-44
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• 2018

최근 인터넷 기술의 발전과 함께 스마트 기기가 대중화됨에 따라 방대한 양의 텍스트 데이터가 쏟아져 나오고 있으며, 이러한 텍스트 데이터는 뉴스, 블로그, 소셜미디어 등 다양한 미디어 매체를 통해 생산 및 유통되고 있다. 이처럼 손쉽게 방대한 양의 정보를 획득할 수 있게 됨에 따라 보다 효율적으로 문서를 관리하기 위한 문서 분류의 필요성이 급증하였다. 문서 분류는 텍스트 문서를 둘 이상의 카테고리 혹은 클래스로 정의하여 분류하는 것을 의미하며, K-근접 이웃(K-Nearest Neighbor), 나이브 베이지안 알고리즘(Naïve Bayes Algorithm), SVM(Support Vector Machine), 의사결정나무(Decision Tree), 인공신경망(Artificial Neural Network) 등 다양한 기술들이 문서 분류에 활용되고 있다. 특히, 문서 분류는 문맥에 사용된 단어 및 문서 분류를 위해 추출된 형질에 따라 분류 모델의 성능이 달라질 뿐만 아니라, 문서 분류기 구축에 사용된 학습데이터의 질에 따라 문서 분류의 성능이 크게 좌우된다. 하지만 현실세계에서 사용되는 대부분의 데이터는 많은 노이즈(Noise)를 포함하고 있으며, 이러한 데이터의 학습을 통해 생성된 분류 모형은 노이즈의 정도에 따라 정확도 측면의 성능이 영향을 받게 된다. 이에 본 연구에서는 노이즈를 인위적으로 삽입하여 문서 분류기의 견고성을 강화하고 이를 통해 분류의 정확도를 향상시킬 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 즉, 분류의 대상이 되는 원 문서와 전혀 다른 특징을 갖는 이질적인 데이터소스로부터 추출한 형질을 원 문서에 일종의 노이즈의 형태로 삽입하여 이질성 학습을 수행하고, 도출된 분류 규칙 중 문서 분류기의 정확도 향상에 기여하는 분류 규칙만을 추출하여 적용하는 방식의 규칙 선별 기반의 앙상블 준지도학습을 제안함으로써 문서 분류의 성능을 향상시키고자 한다.