As deep learning technologies becoming developed, realistic fake videos synthesized by deep learning models called "Deepfake" videos became even more difficult to distinguish from original videos. As fake news or Deepfake blackmailing are causing confusion and serious problems, this paper suggests a novel model detecting Deepfake videos. We chose Residual Convolutional Neural Network (Resnet50) as an extraction model and Long Short-Term Memory (LSTM) which is a form of Recurrent Neural Network (RNN) as a classification model. We adopted cosine similarity with hinge loss to train our extraction model in embedding the features of Deepfake and original video. The result in this paper demonstrates that temporal features in the videos are essential for detecting Deepfake videos.
본 연구는 인지적, 정서적, 환경적 측면을 포함한 통합적 관점에서 방송콘텐츠 창작자들이 방송기획과정에서 정보를 이용하는 과정을 분석하여 정보활동모형을 개발하였다. 방송콘텐츠 창작자들은 공통된 인지적 프로세스 단계를 통해 정보의 교환과 통합을 이루며, 대중과의 정서적 공감을 위하여 최근의 뉴스와 인간 및 일상생활전반에 대한 정보를 끊임없이 탐색한다. 또한 정보의 시대성과 시의성, 방송사회내의 규범과 문화적 맥락도 중요한 정보원이며 정보에 대한 판단은 주관적이며 경험적으로 이루어지고 있음을 밝혀내었다.
본 연구에서는 지상파 UHD 부가 데이터를 활용한 재난방송을 가상으로 구현해 보았다. ATSC 3.0 표준을 참조하여 9가지 기능(경보알람, 위치기반정보, 다국어, 속보타이틀 다시보기, 대피요령 동영상, 부가정보 1(CCTV 등), 부가정보2(클립동영상 등), TV 자동 켜짐, 자동채널전환)을 살펴보았다. 그리고 제안하는 재난방송 서비스가 실제 현장에 적용되었을 시에 생길 수 있는 이점과 문제점에 대해 알아보았다. 지상파 UHD 재난방송의 시연 및 설명 후에 전문가 인터뷰를 실시하였다. 수신 측에서 발생할 수 있는 문제점은 이용의 어려움, 프로그램 시청 방해 등이 있는 것으로 나타났다. 발령 및 전송기관 측에서 발생할 수 있는 문제점은 콘텐츠 생성 문제, 광고사와의 문제 등이 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 지상파 UHD 기반 재난방송의 구현을 기반으로 한 연구가 부족한 상황에서 해당 기술을 가시적으로 보여줌으로써 기술에 대한 이해를 도왔고, 이를 통해 기술의 이점 및 문제점을 구체화할 수 있었다.
방송환경은 서버와 클라이언트간 대역폭이 서버에서 클라이언트 쪽으로는 크고 클라이언트에서 서버 쪽으로의 대역폭은 상대적으로 많이 작은 비대칭적(asymmetric) 특수한 환경이다. 또한 대부분의 방송 환경 응용 시스템들은 클라이언트 측에서 발생한 주식 데이타, 교통 정보와 새로운 뉴스와 같은 여러 가지 다양한 정보를 검색하는 주로 읽기전용 즉 질의 거래들을 허락한다. 그러나, 기존의 여러 가지 동시성 제어 기법들은 이러한 특수성을 고려하지 않음으로써 방송 환경에 적용될 때 거래들의 불필요한 철회를 일으킨다. 이 논문에서는 방송환경에서 타임스탬프 구간에 기반을 둔 낙관적 동시성 제어 기법을 제안한다. 이 기법은 서버에 외해 관리 유지되고 클라이언트에 의해 읽혀지는 데이타의 상호 일관성 데이타의 현재성을 만족시키기에 적절한 정확성 검증 기준인 약한 일관성(weak consistency)을 채택하였다. 또한, 그것을 효율적으로 실행할 수 있는 타임스탬프 구간 기법을 적용하였다. 그 결과, 전역적 직렬화를 적용할 때 발생되는 질의 거래의 불필요한 철회 및 재시작의 횟수를 줄임으로써 성능향상을 도모하였다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제6권4호
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pp.266-274
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2018
Securing field screens through LTE broadcasting is a very valuable technology in news production because of its locality and concurrency. TV has the advantage of being able to deliver news faster than newspapers and make live coverage on the scene of events and events. To maximize this, not only middle-end broadcasters but also existing broadcasting stations are taking an active role in broadcasting using LTE. However LTE broadcasting has yet to secure any conflicting values of broadcasting stability and securing high-definition. The key to solving this difficulty is the transmission rate of Bit Rate. This paper compares the Bit Rate transmission method, which is variable and fixed, to provide more on-site screens through LTE, and presents the Bit Rate adjustment method as a method of screen stabilization through experiment. Consequently, the most stable broadcast screen can be obtained when transmitting and connecting it to broadcasting in a variable 5M method.
뉴스 미디어는 대통령 후보들의 공약을 보도하면서 주관적 논평을 하며, 이는 정치 커뮤니케이션에서 중요한 의미를 가진다. 본 연구의 목적은 언론의 대통령 후보 공약에 대한 보도 특성과 신문 간 차이를 살펴보고 그 함의를 논의하는 것이다. 보수적 신문과 진보적 신문, 즉 조선일보와 경향신문에 보도된 2주간의 뉴스 기사를 표집하여, 체계화된 코딩유목에 따라 내용분석을 실시하였다. 수집된 기사에 대해 빈도분석과 신문 간 보도 논조의 차이를 검증하기 위해 교차분석을 수행하였고, 분석도구로는 SPSS 통계패키지를 이용하였다. 분석 결과, 기사 제목에서의 논조 차이는 발견되지 않았으나, 기사의 내용적 차원에서는 신문 간 논조 차이가 통계적으로 유의미하게 나타나 연구가설이 검증되었다. 이 같은 연구결과는 보수와 진보적 성격의 신문간 보도 차이로 인한 언론의 프레이밍 효과를 시사한다. 후속 연구로 지난 선거 후보들의 공약 보도와의 비교, 기사 논조의 차이에 대한 언어 사용의 심층적 분석을 위한 네트워크분석, 공약의 신문보도와 방송보도의 비교분석이 제안된다.
이 글은 케이블 지역채널에 대한 해설 논평 금지의 문제점을 검토하고 그 대안을 제시했다. 특히 방송법상의 저널리즘 원리에 입각해, 특정 사안에 대한 지역채널의 해설과 논평을 금지한 방송통신위원회 규칙이 방송 저널리즘의 책무와 상충한다고 논했다. 지역채널의 해설 논평 기능을 금지한 현행 규제는 오히려 지역여론이 지역의 기득권 혹은 기존 질서에 순응하는 방향으로 흐르게 하는 부작용을 야기한다. 지자체 정책홍보 프로그램의 의무편성과 맞물려, 지역채널을 지자체 정부의 홍보도구로 전락시킬 위험도 안고 있다. 이에 따라 법제 개정을 통해 지역채널의 해설 논평 기능을 허용하되, 케이블 SO에게 지역 저널리즘 기관으로서의 책무와 조건을 부과하고 이를 충족하도록 촉진 지원하는 보완책을 병행하는 게 바람직하다고 제안했다.
객관보도의 한계를 극복하고자 출발한 방송의 팩트체크 뉴스가 공정성을 담보하고 있는지를 비교하기 위해 20대 대선과 지방선거전이 치러진 2022년 1월1일부터 2022년 5월31일까지 KBS와 MBC SBS, TV조선과 JTBC MBN, YTN의 메인뉴스에 방영된 팩트체크 뉴스 227건을 비교 분석했다. 분석결과 방송사에 따라 팩트체크 검증대상과 서술방식에 뚜렷한 차이를 보였다. 대체로 MBC와 JTBC YTN이 민주당 등 진보 진영에 우호적인 서술이 많았던 반면 TV조선은 국민의 힘 등 보수 진영에 우호적인 서술이 많았다. MBN은 비교적 중립적인 서술태도를 보인 것으로 나타났다. KBS는 외견상 중립을 지키려는 흔적이 역력했다. SBS와 TV 조선이 팩트체크에 가장 적극적이었으나 이슈를 폭넓게 다루면서 사실여부를 명확하게 가리기보다는 시청자들이 궁금해 하는 이슈를 대상으로 맥락 설명에 치우친 것이 특징이다. 팩트체크 서술에서 방송사별로 이념적 편향성이 투영되는 것은 극복해야할 과제이다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.70-73
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1998
본 논문에서는 한국어 방송 뉴스 인식 시스템에 관하여 기술한다. 인식 실험 과정에서는 실제로 방송된 음성을 인식하였으나, 인식을 위한 음향 모델은 본 연구소에서 갭라한 고립단어 인식용 가변 어휘 인식모델을 이용하였다. 가변 어휘 인식기는 방송 음성의 연속 문장을 이용하지 않고, 음향학적으로 고르게 분포된 고립 단어를 이용하여 학습되었다. 본 연구에서는 한국어의 특성상 문장이 영어권과 같이 단어 단위가 아닌 어절로 나누어 지는 점을 고려하여, 다양한 형태의 사전 표제어를 대상으로 실험하였다. 또한 탐색과정의 초기단계에 장거리 언어모델을 사용함으로써 인식 오류를 줄일 수 있었다.
TV뉴스는 매일 전 세계의 소식을 불특정 다수에게 전달함으로써 시청자의 정보 해석에 중요한 영향을 미친다. 방송환경의 급격한 변화로 HDTV로 불리는 고화질 시대에 앵커의 미세한 표정과 옷차림까지 들춰질 수 있는 시각적인 집중도가 있는 점을 감안할 때, 해상도에 더욱 신경을 써야하는 세심함이 요구된다. 따라서 HDTV에 더욱 중요한 조명 기술이 가지는 표현의 미는 강조의 여지가 없다. 보도방송에서도 이러한 변화추세에 따른 현상으로, TV 뉴스 제작 행태는 DLP(Digital Lighting Processing)나 LED(Light Emitting Diode)기법을 통해서, 기존 TV뉴스 제작 행태를 탈피하고자 하는 변화의 길을 모색해 왔다. 이와 같은 노력은 HDTV에 적합한 화질을 구현하는데 기여하였다. 요즈음 디지털영상에서는 조명 장치만을 사용하던 기존 아날로그 기반의 조명 환경이 IT기술의 발전과 더불어 디지털화된 조명 장비의 개발로 TV뉴스 제작행태에 활력을 불어 넣고 있다. 이러한 변화는 HDTV 스튜디오 구축과 세트 및 조명 시스템을 설비하기에 이르렀다 1990년대 이후, HDTV의 등장으로 필름 세트와 스크린에 영상을 투사하는 프로젝터와 최근 들어 그 활용도가 커진 PDP, LCD, DLP등이 있으며, 뉴스 외에 다른 프로그램에서 자주사용되는 LED 배경화면이 그 예이다. 본 논문은 이러한 방송환경 변화에 따라 텔레비전 영상 구성 요소가 TV뉴스 시청자의 화면 집중도에 미치는 영향을 탐색하기 위해서 KBS9시 뉴스의 조명 기법을 분석하였다. 분석 결과를 토대로 앵커가 정보를 전달하는데 있어서 앵커 이미지 형성의 범주를 조명 기법으로 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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