본 연구는 한 중 일 3국 신문의 2005년 8 15 60주년 보도를 비교함으로써 3국간 과거사 인식의 차이를 분석하였다. 신문별, 국가별 그리고 신문사의 이념적 성향별로 기사량, 기사 유형, 정보원, 강조하는 측면에서 차이를 보이는지에 초점을 맞추었다. 2005년 8월 한달간 한겨레신문, 조선일보, 아사히신문, 산케이신문, 인민일보의 기사를 분석한 결과, 보도량에 있어 한국과 중국에 비해 일본 신문의 기사량이 현저히 적었다. 기사 유형의 경우 한국과 중국 신문들은 스트레이트 기사가 많은 반면 일본 신문들은 의견 기사에 치중하였다. 정보원의 이용에 있어서 한국과 중국은 정부기관에, 일본은 일반인에 의존하였다. 이러한 결과는 한국과 중국이 보다 공식적인 입장에서 8 15를 바라보고 있고, 특히 중국은 적극적으로 일본과의 전쟁에서 승리했음을 부각하고 있는 것으로 분석된다. 반면 일본은 보도량을 줄여 8 15를 회피하면서, 정부 측의 공식입장을 전달하기보다는 민간인들의 이야기를 재구성하는 방식으로 국민의식에 영향을 미치고자 함을 알 수 있었다. 강조한 내용 역시 한국과 중국은 자국동향을 주로 보도하면서 8 15의 의의를 평가하는 반면, 일본은 과거를 회고하며 민간인의 입장에서 전쟁의 피해를 전달하는 내용이 주를 이루었다. 결과적으로 한 중 일 삼국 신문의 8 15에 대한 인식은 분명한 차이를 보였는데 이러한 차이는 신문사 자체의 정치적 성향보다는 국익에 바탕을 둔 것으로 분석된다.
한국 사회는 반복되는 경제위기설로 신음하고 있으며 한국에서 위기설은 실질적인 금융시장 폭락으로 전이되는 '자기실현적 위기' (self-fulfilling crisis)의 측면이 강하다. 그렇다면 한국에서 위기설은 왜 반복적으로 제기되고 있으며, 국민들은 이에 따른 정치, 경제적 고비용을 감수해야 할까? 이 연구는 이에 경제위기설이 진실에 대한 객관적 보도가 아닌 '진실효과'를 갖는 담론이라는 입장을 취했다. 그리고 이 담론의 역사성과 정치성을 확인하는 한편, 대안담론을 위한 실천적 함의를 찾고자 했다. 2008년 9월 위기설을 분석 사례로 정했고, 최종적으로 118개의 기사를 '도약기, 성숙기, 후퇴기'로 구분해 분석했다. 분석결과, 미디어담론은 경제현실의 변화에 따라 진화하기도 하지만 경제현실에 대한 언론의 정치적 입장에 따라 재구성되기도 하는 것으로 밝혀졌다. 그리고 언론의 이러한 재구성은 프레임의 전략적 활용, 시장에 대한 자의적 해석, 위기설에 대한 사후 평가와 같은 담론전략을 통해 실현되고 있었다. 연구진은 이러한 결과를 토대로 언론의 책임성과 전문성 제고 및 한국경제 현실에 대한 긍정적 재구성의 필요성을 제안했다.
본 논문에서는 MPEG-2로 압축된 TV 스포츠 뉴스 비디오의 색인을 위한 효율적인 뉴스 기사(Article)와 장면(Shot) 전환검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 MPEG-2 비디오 스트림을 디코딩하지 않고 이들이 포함하고 있는 정보들만 이용하기 때문에 디코딩에 다른 시간을 절약할 수 있다. 특별히 장면 전환 검출에 있어서는 계층적인 검출 방법을 이용하기 때문에 시간을 보다 절약할 수 있으며, 압축도메인의 휘도 및 색차 성분을 동시에 이용하여 갑작스러운 조명변화에 대처할 수 있다. 또한 디졸브나 와이프 등의 특수효과에 의한 장면변화도 압축도메인에서 검출할 수 있도록 설계하였다. 기사검출에 있어서는 앵커 프레임의 CCV(Color Coherent Vector)의 개념을 이용하여 강건한 검출이 이루어 질 수 있도록 구성하였다.
본 논문에서는 카메라 영상으로 획득학기 어려운 화재나 살인 등의 뉴스 사건을 시청자들에게 효과적으로 전달하기 위해서 다수의 가상캐릭터가 등장하는 애니메이션을 신속하고 편리하게 제작할 수 있는 사건재연 시스템의 개발 기법을 소개한다. 본 시스템은 미리 구축된 다양한 동작 및 모델 라이브러리를 이용함으로써, 고가의 동작포착 장비와 연기자가 없어도 다수의 가상캐릭터 애니메이션을 신속하게 제어할 수 있다. 가상캐릭터의 움직임은 사용자가 정의한 경로에 따라 이동되며, 동작 사이의 자연스런 연결 기능이 제공되어진다. 또한 가상캐릭터와 가상환경의 상호작용을 보다 정확하게 제어하기 위해서 특정한 프레임에서의 가상캐릭터의 자세를 쉽게 조절할 수 있도록 설계되었다. 본 시스템은 사용자 편의를 위해서 대화형 또는 스크립트 기반(MEL: Maya Embedded Language)의 인터페이스 모두가 지원되어지며, 3차원 그래픽 소프트웨어인 Maya의 플러그인(Plug-in) 소프트웨어 형태로 개발디어졌으므로 Maya의 고성능 그래픽 기능의 활용이 가능하다.
본 연구는 한국 언론 보도에 나타난 게임 관련 담론 분석을 통해 게임이라는 미디어에 대한 우리 사회의 인식과 지형도를 가늠하고자 하는 것이다. 미디어는 현실을 거울처럼 단순히 반영하는 것이 아니라 특정한 방식으로 재현한다. 한국의 언론은 게임의 의미를 어떻게 구성하여 재현하고 있는가? 본 연구는 박근혜 정부 4년 동안 조선, 중앙, 동아, 경향, 한겨레 등 5대 일간지의 게임 관련 기사 479건에 나타난 게임 담론의 특성을 분석하였다. 연구 결과 단일 이슈로는 게임 중독 프레임, 중독 폐해 프레임, <포켓몬고>를 비롯한 AR게임 프레임이 상당한 비중을 차지하고 있었으며, 게임의 본질인 놀이 문화와 관련된 담론은 불과 3.8%에 불과함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 비디오 스트림을 효과적으로 표현하고 저장하며, 저장된 비디오 스트림을 효율적으로 검색하는 기법을 제안한다. 각 비디오 프레임으로부터 특징(feature)들을 추출하고, 각 특징들의 수치값을 정규화 하여 [0,1] 사이의 값으로 표현하면, f 개의 특징으로 표현된 비디오 프레임은 f 차원의 공간 $[0,1]^f$ 상의 한 점으로 나타낼 수 있다. 따라서 비디오 스트림은 다차원 공간에서 점들의 궤적으로 표현될 수 있으며 이 궤적은 카메라 샷을 기준으로 비디오 세그먼트로 분할된다. 비디오 세그먼트는 세그먼트 내의 점들의 움직임 등의 정보를 나타내는 경향 벡터(trend vector)로 표현되며, 비디오 스트림 검색은 이러한 경향 벡터에 대하여 수행된다. 스포츠, 뉴스, 기록영화, 교육용 비디오 등의 비디오 스트림에 대하여 제안한 기법을 검증하였으며, 실험 결과 기존의 방법에 비하여 복원 오차율(reconstruction error rate)이 평균37% 감소되었고, 검색의 정밀도(precision)는 비슷한 수준의 재현율(recall) 및 응답 시간을 유지하면서 평균 2.1 배까지 향상되었음을 관찰할 수 있었다.
본 논문에서는 방송 콘텐츠에서 음성 구간 검출을 효과적으로 할 수 있는 심층 학습 모델 구조를 제안한다. 또한 특징 벡터의 시간적 변화를 학습하기 위한 다중 스케일 시간 확장 합성곱 층을 제안한다. 본 논문에서 제안한 모델의 성능을 검증하기 위하여 여러 개의 비교 모델을 구현하고, 프레임 단위의 F-score, precision, recall을 계산하여 보여 준다. 제안 모델과 비교 모델은 모두 같은 학습 데이터로 학습되었으며, 모든 모델은 다양한 장르(드라마, 뉴스, 다큐멘터리 등)로 구성되어 있는 한국 방송데이터 32시간을 이용하여 모델을 학습되었다. 제안 모델은 한국 방송데이터에서 F-score 91.7%로 가장 좋은 성능을 보여주었다. 또한 영국과 스페인 방송 데이터에서도 F-score 87.9%와 92.6%로 가장 높은 성능을 보여주었다. 결과적으로 본 논문의 제안 모델은 특징 벡터의 시간적 변화를 학습하여 음성 구간 검출 성능 향상에 기여할 수 있었다.
Video Summary는 길이가 긴 Video를 고속으로 효율적으로 열람할 수 있도록 하는 도구의 하나이다. Video Summary는 대표 프레임(Key-frame)들의 집합으로 볼 수 있는데 대표 프레임은 Video의 Genre에 따라서 달리 정의 및 생성될 수 있다. 즉 모든 Genre의 Video에 대해서 획일적인 방법으로 Summary를 만드는 것은 적절하지 못한 결과를 초래할 수 있다. Video의 Genre를 구별해내는 기술은 위와 같이 효율적인 Video Summary 생성에 유용한 처리 과정이라 할 수 있다. 본 논문에서는 이와 같이 효율적 Video 관리를 위해 MPEG 부호화 영역에서 MPEG Video의 Genre를 분류하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 프레임을 복호하지 않고 비트스트림을 직접 처리하여 기존 방법들에 비해 계산이 비교적 단순하고 처리시간을 단축시키는 장점을 가지고 있다. 또한 제안된 방법은 대부분의 작업을 시각 정보만을 이용하여 수행하며 이 정보들의 시, 공간적 해석을 통해 Genre를 확인하게 된다. 실험은 만화(Cartoon), 광고(Commercial), Music Video, 뉴스, Sports, Talk Show의 6개 Genre Video에 대하여 실행하였다. 실험 결과, 구조가 명확한 Talk Show와 Sports의 경우 90% 이상의 결과를 얻었다.
H.264/AVC-MPEG의 JM v10.2 코드 기반에서 QCIF ($176{\times}144$) 해상도를 가지는 News 샘플 영상을 사용하여 실험을 하였다. 암호화를 하게 될 관심영역(Region of Interest, ROI)이 H.264 표준의 움직임 예측 및 보상의 특성상 연속적으로 각 프레임마다 불필요하게 참조하여 드리프트를 발생시켰다. 드리프트를 완화하기 위해 암호화가 된 I픽처를 특정 주기로 재삽입하는 최신 관련연구의 방법은 추가 연산량 증가로 이어져 영상 전체의 비트레이트 오버헤드가 증가하는 요인이 된다. 따라서 움직임 예측 및 보상 단계에서 각 프레임마다 암호화가 될 관심영역에서의 Block과 Frame의 참조 탐색 범위를 제한하고, 암호화가 되지 않을 비관심영역에서의 참조 탐색 범위는 정상적인 인코딩 효율을 유지하기 위해 제한하지 않는다. 이와 같이 특정 참조 탐색 범위가 제한된 영상 인코딩을 한 후, 영상 속 개인정보 보호를 위해 얼굴과 같이 개인 식별이 가능한 관심영역에 대해 RC4 비트스트림 암호화 하는 방법을 제안한다. 그리고 동일한 환경의 조건에서 암호화되지 않은 원본 영상과 최신 관련연구 방법과 본 연구의 제안 방법을 각각 구현한 후, 실험 결과들을 비교 분석하였다. 최신 관련연구 방법과 다르게 제안방법을 통해 시간상 드리프트를 완화하면서, 제안방법이 적용된 영상 전체의 비트레이트 오버헤드가 원본 영상보다 2.35% 증가되고 최신 관련연구 방법보다 14.93% 감소되었다. 이와 같이 향상된 결과는 본 연구의 실험을 통해 입증하였다.
본 연구는 한국의 주요 신문들이 강간 범죄를 어떠한 방식으로 보도하고 있는지를 강간통념과 양가적 성차별주의의 관점에서 살펴보고자 하였다. 이를 위해 한국 주요신문 4개사의 강간 보도를 1990년부터 2007년까지 내용분석을 통해 살펴봄으로써, 매체별, 시대별 강간 보도의 양상을 통시적으로 조망하고자 하였다. 연구결과에 의하면, 우리나라 신문은 강간 범죄를 보도함에 있어서 단편적이고 사건 기술적인 차원에서 접근하고 있는 것으로 나타났으며 일화적 프레임이 주제적 프레임에 비해 압도적으로 사용된 것으로 나타났다. 또한 피해자의 관점에서 서술된 기사는 전체의 18.6%에 불과한 것으로 나타나 우리 신문이 강간 피해자에 대한 관심이 부족한 것으로 분석되었다. 전체 강간보도 중 강간 통념이 발견된 기사의 비율은 22.3%에 달하는 것으로 집계되었고, 이중 피해자에게 책임을 귀인시키는 경우가 가장 큰 비중을 차지하였다. 또한 전체 기사 중 약 30%에 해당하는 기사에서 양가적 성차별 유형들이 발견되었고, 이러한 보도의 양상은 시간이 흐름에 따라 감소하고 있는 것으로 집계되었다. 이중 대부분의 성차별 유형은 보호적 부성주의로 나타나 우리나라 강간보도에 나타난 성차별의 특성은 적대적인 것보다는 온정적인 것이 지배적이었다고 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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