• 문화기술의 융합
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• 제8권5호
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• pp.459-468
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• 2022

한국 언론과 소셜미디어에서 한미관계와 관련해 어떤 의제가 확산하는지 알아보기 위해 한미정상회담 관련 뉴스와 정보에 대해 의미연결망 분석과 네트워크 분석을 했다. 분석 결과, 보수 성향의 조선일보는 문대통령의 방미 성과를 과소평가했다. 조선일보의 주요 정보원은 야당이었다. 반면, 진보 성향의 경향신문은 문대통령의 방미를 강조하고, 방미 성과를 성공적이라고 평가했다. 경향 신문의 주요 정보원은 여당이었다. 보수, 진보 언론 모두 미국에 대해서는 비판적인 입장을 드러내지 않았다. 조선일보는 바이든 정부의 우선적 외교정책으로 북한 인권을 언급했고, 양국이 이 문제를 해결해야 한미관계가 발전적으로 나아갈 수 있다고 전망했다. 다음으로 뉴스검색 채널 역할을 하는 유튜브에서 한미정상회담 관련 동영상을 검색하고 영향력이 있는 동영상을 찾기 위해 네트워크 분석을 했다. 분석 결과, 영향력 상위 영상들은 정부에 호의적이었으며, 진보 성향의 신문과 마찬가지로 문대통령의 방미 성과를 높이 평가하고, 긍정적으로 전달했다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.729-732
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• 2000

대용량 비디오 데이터의 이용에 있어 효과적인 비디오 검색을 위해서는 비디오 데이터의 색인 과정이 필요하다. 효과적인 비디오 데이터의 색인을 위해서는 의미적 단위인 씬(Scene)으로 이루어진 비디오 데이터를 물리적인 경계면인 컷(장면전환점)으로 검출하는 기법이 필수적이며 각 샷에서의 키 프레임 추출 또한 필수적이다. 본 논문에서는 뉴스 비디오데이터의 키 프레임인 앵커 프레임의 효과적인 검색을 위해 DC 성분 추출과 이진 검색기법, 그리고 컬러 클러스터링을 이용하고 있다. 본 논문에서 제하고 있는 방법을 검증하기 위해서 47분 10초 분량의 MPEG-2 로 압축된 뉴스 비디오 데이터에 적용한 결과 91.3%의 정확도와 84.0%의 재현율을 보여 제안한 방법의 우수성을 증명하고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.505-508
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• 2003

디지털 영상 자천가 대중화됨에 따라 방대한 양의 자료를 효과적으로 이용 및 검색하기 하기 위해 영상 데이터의 색인과정이 필수적이다. 뉴스 데이터에서 자막 프레임은 뉴스의 내용을 한 눈에 파악할 수 있는 중요한 정보이다. 따라서 본 논문에서는 뉴스 데이터에서 색인과정을 위해 우선 자막 프레임을 검출하는 기법을 제안하고자 한다. 자막이 있는 프레임을 검출하기 위해 가변길이 프레임 생략법을 이용하여 키프레임을 검출한다. 영상보정을 위한 전처리 작업으로 BC(Brightness & Contrast) 필터기법을 제안하고 자막영역을 대상으로 IT(Invers & Threshold) 기법을 적용하여 자막프레임을 검출하는 방법을 제안한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제23권3E호
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• pp.91-97
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• 2004

In this paper, we propose a classification system of TV program scenes based on audio information. The system classifies the video scene into six categories of commercials, basketball games, football games, news reports, weather forecasts and music videos. Two type of audio feature set are extracted from each audio frame-timbral features and coefficient domain features which result in 58-dimensional feature vector. In order to reduce the computational complexity of the system, 58-dimensional feature set is further optimized to yield l0-dimensional features through Sequential Forward Selection (SFS) method. This down-sized feature set is finally used to train and classify the given TV program scenes using κ -NN, Gaussian pattern matching algorithm. The classification result of 91.6% reported here shows the promising performance of the video scene classification based on the audio information. Finally, the system stability problem corresponding to different query length is investigated.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.193-195
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• 2005

본 논문은 온톨로지를 이용하여 뉴스 비디오를 분야별로 자동으로 분류하는 효율적인 기법을 제안한다. 이를 위해서 뉴스 비디오를 파싱하여 키프레임(Key frame), 샷(Shot), 씬(Scene)으로 나누고 키프레임과 샷에서 특징 정보를 추출한다. 추출된 특징 정보를 이용하여 샷의 키워드 집합을 만들고 이를 이용하여 씬의 키워드 집합을 만든다. 그리고 씬의 키워드 집합을 어휘 온톨로지와 뉴스 온톨로지에 매칭(추론)하여, 씬의 분야를 결정한다. 또한 이렇게 결정된 분야를 기반으로 서로 유사한 씬들을 자동으로 그룹화하는 방법을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.336-337
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• 2021

본 논문에서는 웹상에서 실시간 사용자 인터페이스를 통해 비디오 컨텐츠 검색과 비디오 브라우징을 모두 제공하는 비디오 브라우징 서비스를 제안한다. 영상 시퀀스의 장면 분할 및 키 프레임 추출을 위해 RGB 컬러 히스토그램과 𝛘² 히스토그램을 결합한 효율적인 장면 변경 감지 방법을 제안한다.

• 한국언론정보학보
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• 제61권
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• pp.5-27
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• 2013

유명인의 자살이 잇달아 발생하고 그 원인으로 우울증이 지목되면서 언론보도 전반에서 우울증에 대한 보도량이 늘고 있다. 그러나 선행연구의 부족으로 이러한 보도들이 질적인 측면에서 우울증을 건강행동이 필요한 질병으로 심층적으로 다루고 있는지는 불분명하다. 본 연구는 이를 알아보기 위해 2007년부터 약 5년간 온라인 전문 뉴스 미디어의 우울증 보도를 살펴보았다. 정신질환에 대한 선행연구들이 신문과 텔레비전 같은 전통적인 미디어에 초점을 맞춘데 반해, 본 연구는 최근 이용 빈도와 사회적 영향력 측면에서 중요한 온라인 보도를 분석했다. 연구 결과, 우울증 보도에 가장 많이 등장하는 정보원은 연예인, 스포츠스타, 정/재계 인사를 비롯한 유명인 환자였고, 일반인 환자와 비교해 4배 정도 많이 나타났다. 심지어 환자가 아닌 유명인도 일반인 환자보다 2배 이상 많이 등장했고, 의사를 비롯한 전문가도 유명인 환자의 절반 수준 밖에 등장하지 않았다. 또한 분석대상 기사의 약 3분의 1이 우울증의 원인에 대해 전혀 언급하지 않았고, 불우한 환경이나 소심한 성격 등 사회 심리 환경적 원인을 언급한 기사가 전체의 절반이 넘었으며 소수의 기사만이 뇌신경 손상, 호르몬 변화와 같은 신경생물학적 원인을 언급했다. 우울증의 치료방식 역시 분석 대상 기사의 절반 이상에서 전혀 언급되지 않았고, 의사 상담과 약물치료 같은 적극적 치료방식을 제시한 기사가 식이요법, 운동 및 주변 사람들과의 대화와 같은 소극적 치료방식을 제시한 기사에 비해 2배 이상 많았다. 전반적으로 우울증의 원인과 치료방식에 관해 언급하는 정도는 유명인 환자 중심의 기사에서 보다 일반인 환자 중심의 기사에서 높게 나타났다. 원인과 치료방식이 제시되는 정도 간 관계를 분석한 결과, 기사 내에서 우울증의 원인으로 신경생물학적 원인이 많이 제시될수록 적극적 치료방식과 소극적 치료방식 모두 제시되는 정도가 높게 나타났다. 한편 우울증 보도에 가장 많이 나타난 뉴스 프레임은 개인이 겪은 일화를 소개하는 인간적 흥미 프레임이었고, 사건, 사고, 분쟁을 다룬 갈등 프레임과 홍보 및 프로모션을 목적으로 한 상업적 프레임이 그 뒤를 따랐다. 또한 우울증 관련 보도에 한때 우울증을 겪었던 사람들이 회복한 후 이룬 긍정적인 업적이나 성취와 같은 내용이 나타나는 경우는 매우 적었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.66-85
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• 2020

본 연구의 목적은 AI 기술 특허(전체)와 주요 신문에 나타난 AI 보도 프레임을 바탕으로 AI 발달과정 추세를 예측하고 이를 기술·설명하는 것이다. 이를 위해 지난 9년간 출원된 한국과 미국 기술특허 요약문과 국내 주요 신문의 AI(Artificial Intelligence) 뉴스 텍스트를 분석하였다. 본 연구는 빅데이터를 활용한 토픽모델링과 시계열회귀분석이 사용되었으며, 추가로 네트워크 의제 상관분석과 회귀분석 기법이 사용되었다. 본 연구결과는 다음과 같다. 첫째, Topic 모델링 분석결과, AI 기술특허 요약문에서는 인공지능, 알고리즘 5G(Hot AI 기술) 등의 순으로 확인되었으며, AI 뉴스보도에서는 산업 적용, 데이터 활용과 시장 적용 등의 순으로 확인되어 AI의 사회문화 보도 경향을 나타냈다. 둘째, 시계열회귀분석결과, 상승추세 토픽으로는 사회문화적으로 AI 일상적·문화적 이용과 산업적용 시작이 도출되었다. 하락추세토픽으로는 시스템, 하드웨어 기술 중심으로 나타났다. 셋째, 상관관계와 회귀관계를 활용한 QAP 분석 결과, AI 기술특허와 뉴스 보도 프레임 간의 상관관계는 높은 것으로 나타났다. 이를 통해 AI 발달에서 AI 기술특허와 뉴스 보도 프레임이 미디어 담론의 결정요인에 의해 사회적으로 구성되는 것을 알 수 있었다.

• 한국언론정보학보
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• 제46권
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• pp.75-107
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• 2009

본 연구의 목적은 수용자의 인지정교화 가능성과 뉴스 프레임 효과의 관계를 분석하는 것이다. 이를 위해 서로 다른 프레임과 메시지 특성이 적용된 기사를 수용자에게 노출시키는 실험을 통해서 뉴스 프레임 효과가 수용자의 인지정교화 수준에 따라 어떻게 변화하는지를 살펴보았다. 연구 결과, 수용자의 이슈에 대한 관여도가 높을수록 뉴스 프레임에 대한 동조화 정도가 높은 반면, 수용자가 비평적으로 사고하는 성향이 강할수록 뉴스 프레임에 대한 동조화는 적거나 역방향으로 나타나고 있다. 따라서 수용자 요인 중에서 비평적 사고를 즐기는 성향은 높은 수준의 인지정교화를 결정짓는 요인이긴 하지만, 반드시 프레이밍 효과로까지 이어지는 요인은 아니었다. 관여도가 낮은 이슈일수록 수용자들은 주변경로로 정보를 처리하는 경우가 많은 것으로 확인되었다. 메시지 특성 변인으로 논증과 단서의 양이 많을수록 프레임에 대한 동조화 정도가 높은 것으로 확인되었다. 논증과 단서의 양이 적을수록 수용자들은 주변경로를 통해 정보를 처리하는 경우가 많았다. 관여도의 경우, 고관여 이슈에서는 단서보다 논증의 양에 따라서 프레이밍 효과가 결정되는 반면, 저관여 이슈에서는 단서의 양에 따라서 프레이밍의 효과의 차이가 나타나고 있다.

• 한국언론정보학보
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• 제63권
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• pp.5-25
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• 2013

'재정건전성'은 사회적 양극화와 복지강화에 대한 사회적 요구에도 불구하고 적극적 재정정책에 제동을 거는 강력한 반론으로서 기능하고 있다. 일반적으로 재정건전성이란 정부 재정의 지속가능성을 가리키는 개념이라고 할 수 있지만 객관적인 지표로 확정되어 있는 것은 아니다. 해당 국가의 잠재력과 경제상황 및 사회적 합의 등에 따라 가변적이다. 어떤 맥락에서 사용하느냐에 따라 진단과 처방이 전혀 다르게 나타날 수 있다. 하지만 국내에서는 재정건전성이 갖는 정치적 편향성에 대한 문제의식이 없을 뿐만 아니라 이를 둘러싼 담론정치를 본격적으로 분석한 연구도 없었다. 이 연구는 재정건전성이라는 정책을 하나의 담론으로 간주하고 이 담론을 구성하는 프레임과 태도, 관점, 세계관을 파악하고자 했다. 담론을 통한 정치가 어떤 논리 및 감성구조로 진행되는지를 살펴본 연구다. 분석을 통해 정책담론으로서 재정건전성은 감세 긴축과 증세 복지라는 상반되는 두 가지 프레임이 상호 경쟁한다는 것을 밝혀냈다. '감세 긴축 프레임'에선 복지정책 요구에 반대하며 감세 정책을 옹호한다. 이는 감세 긴축 프레임이 공급중시 경제학의 핵심논리인 '낙수효과'와 신자유주의를 내재화하고 있기 때문이다. 반면 '증세 복지 프레임'에선 '부자감세'를 비판하고 부자증세, 더 나아가 보편증세를 대안으로 제시한다. 여기에는 신자유주의 비판, 공공성회복과 '국가의 역할' 재고찰이라는 입장이 자리잡고 있다.