이 논문은 공공외교의 관점에서 자국의 이익과 관련된 국제 이슈에 대해 중국 언론과 한국 언론의 보도행태를 AIIB 출범에 관련된 기사를 통해 분석했다. 분석결과, AIIB 이슈에서 중국 신문은 중국 정부의 성명과 주장을 세계에 공표하고, 바람직한 국가 이미지를 구축하며 외국 정부의 정책 결정에 영향력을 행사하려는 공공외교의 목표에 부합하는 수단으로서 작용하고 있음이 확인되었다. 따라서 중국 언론은 미디어 공공외교의 세 가지 패러다임 가운데 도구주의 패러다임으로 규정할 수 있다. 중국 신문의 도구주의 패러다임은 언론의 소유 구조에서 기인한다. 한국 신문의 경우는 미디어 공공외교 패러다임의 대외정책 상관성에 있어서 도구주의를 제외한 문화주의와 전문가주의 패러다임이 혼재되어 있다. 그러나 기사형식에서 AIIB가 국가의 정치 경제에 미치는 영향에 관한 전망을 포함한 기획기사가 크게 부족한 점 등으로 미뤄볼 때, 성숙한 담론경쟁과 정책경쟁이라는 측면이 강조되는 전문가주의 패러다임보다 문화주의 패러다임이 더 유사하다고 결론지을 수 있다. 결론적으로 본 연구는 언론의 소유 구조가 국가이익과 관련된 공공외교 이슈에 관해서도 주요한 변인임을 입증하였다.
이 연구는 (1) 기존의 텔레비전 전체 시청량이나 TV 뉴스와 드라마 장르에 집중되어온 문화계발 효과연구의 관심을 전환하여 근래 늘어나고 있는 리얼리티 표방 프로그램이라는 구체적인 장르의 효과에 주목하고, (2) 텔레비전의 시청이 계발하는 '사회적 현실 인식과 태도' 가운데 일상적인 삶의 가치와 태도로서 숙명적 태도에 미치는 효과를 검증하며, (3) 이러한 확장적 계발효과의 추론 근거로 '텔레비전 내용의 현실유사성 인식'의 매개효과를 탐구했다. 설문조사 자료 분석 결과, 고전적인 문화계발 효과이론이 주장하듯이 전체적인 TV 시청 총량은 숙명적 태도의 계발에 유의미한 예측변인으로 작용했다. 텔레비전 시청 총량을 통제한 상황에서도 리얼리티 표방 프로그램 이용은 수용자의 숙명적 태도와 유의미한 관련성이 있는 것으로 나타났으며, 이러한 결과는 유사한 계발효과를 내는 것으로 기존 연구들에서 집중해 왔던 뉴스(사실) 장르와 드라마(허구) 장르의 이용을 통제한 상태에서도 여전히 같은 모습을 보였다. 그리고 리얼리티 표방 프로그램 시청의 이러한 계발효과는 텔레비전에 그려지는 내용이 수용자 자신은 물론 주변 사람들의 실제 현실과 비슷하다고 느낄수록 더 커지는 것으로 나타났다.
모바일 기기와 네트워크 기술의 발달로 다양한 멀티미디어 응용 서비스가 빠르게 발전 및 보급되고 있다. 그리고, 사용자의 참여형 방송 서비스가 가능하며 이를 이용한 실시간 뉴스 등 다양한 정보 전달의 수단으로 이용되고 있다. 이러한 라이브 멀티미디어 스트리밍 서비스 사용자의 체감 품질을 만족시키기 위해서는 영상품질 이외에도 재생연속성과 재생지연한계를 고려해야 한다. 본 논문에서는 모바일 기기에서 실시간 스트리밍시 비디오 재생연속성과 재생지연한계를 보장하는 DeBuG (Delay Bounds Guaranteed) 전송률 조절 기법을 제안하였다. 제안한 기법유 실시간 비디오처리 시스템의 특성을 고려하여 송신 버퍼의 상태와 네트워크 상태를 인지하여 서비스 연속성과 지연한계를 보장하는 품질 적응 기능을 가지고 있으며, 비디오 영상의 품질을 보장하며 전달의 지연한계를 보장하기 위해 미디어의 프레임을 선택적으로 폐기하는 기능을 가지고 있다. 제안한 DeBuG 전송률 조절 기법의 주요 성능은 시뮬레이션을 통하여 보였다.
최근 하드웨어의 성능과 인공지능 기술이 발달함에 따라 육안으로 구분하기 어려운 정교한 가짜 동영상들이 증가하고 있다. 인공지능을 이용한 얼굴 합성 기술을 딥페이크라고 하며 약간의 프로그래밍 능력과 딥러닝 지식만 있다면 누구든지 딥페이크를 이용하여 정교한 가짜 동영상을 제작할 수 있다. 이에 무분별한 가짜 동영상이 크게 증가하였으며 이는 개인 정보 침해, 가짜 뉴스, 사기 등에 문제로 이어질 수 있다. 따라서 사람의 눈으로도 진위를 가릴 수 없는 가짜 동영상을 탐지할 수 있는 방안이 필요하다. 이에 본 논문에서는 Bidirectional Convolutional LSTM과 어텐션 모듈(Attention module)을 적용한 딥페이크 탐지 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 어텐션 모듈과 신경곱 합성망 모델을 같이 사용되어 각 프레임의 특징을 추출하고 기존의 제안되어왔던 시간의 순방향만을 고려하는 LSTM과 달리 시간의 역방향도 고려하여 학습한다. 어텐션 모듈은 합성곱 신경망 모델과 같이 사용되어 각 프레임의 특징 추출에 이용한다. 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 모델은 93.5%의 정확도를 갖고 기존 연구의 결과보다 AUC가 최대 50% 가량 높음을 보였다.
최근 들어 인터넷 사용의 증가와 더불어 디지털 비디오의 수요 또한 급격히 증가하고 있는 추세이다. 따라서 디지털 비디오 데이타베이스의 인덱싱을 위한 자동화된 도구가 필요하게 되었다. 디지털비디오 영상에 인위적으로 삽입되어진 문자와 배경에 자연적으로 포함되어진 배경문자 등의 문자 정보는 이러한 비디오 인덱싱을 위한 중요한 단서가 되어질 수 있다. 본 논문에서는 뉴스 비디오의 정지 영상에서 뉴스 자막과 배경 문자를 추출하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 다음과 같이 세 단계로 구성된다. 첫 번째 전처리 단계에서는 입력된 컬러 영상을 명도 영상으로 변환하고, 히스토그램 스트레칭을 적용하여 영상의 수준을 향상시킨다. 이 영상에 적응적 임계값 추출에 의한 분할 방법을 수정 적용하여 영상을 분할한다. 두 번째 단계에서는 적응적 이진화가 적용된 결과 영상에 모폴로지 연산을 적절하게 사용하여, 우선 문자 영역은 아니면서 문자로 판단되기 쉬운 양의 오류(false-positive) 요소들이 강조되어 남아있는 영상을 만든다. 또한, 변형된 이진화 결과 영상에 모폴로지 연산과 본 논문에서 제안한 기하학적 보정(Geo-corrertion) 필터링 방법을 적용하여 문자와 문자로 판단되기 쉬운 요소들이 모두 강조되어 남아있는 영상을 만든다. 이 두 영상의 차를 구함으로서 찾고자 하는 문자 요소들이 주로 남고, 문자가 아닌 문자처럼 보이는 오류 요소들은 대부분 제거된 결과 영상을 만든다. 문자로 판단되는 양의 오류 영역들을 남기는데 사용된 모폴로지 연산은 3$\times$3 크기의 구조 요소를 갖는 열림과 (열림닫힘+닫힘열림)/2 이며, 문자 및 문자와 유사한 요소들을 남기는데 사용된 연산은 (열림닫힘+닫힘열림)/2와 기하학적 보정이다. 세 번째 검증 단계에서는 전체 영상 화소수 대비 각 후보 문자 영역의 화소수 비율, 각 후보 문자 영역의 전체 화소수 대비 외곽선의 화소수 비율, 각 외곽 사각형의 폭 대 높이간의 비율 등을 고려하여 비문자로 판단되는 요소들을 제거한다. 임의의 300개의 국내 뉴스 영상을 대상으로 실험한 결과 93.6%의 문자 추출률을 얻을 수 있었다. 또한, 본 논문에서 제안한 방법으로 국외 뉴스, 영화 비디오 등의 영상에서도 좋은 추출을 보임을 확인할 수 있었다.
인터넷 및 디지털 미디어의 환경에서 미디어 수용자는 동일 콘텐츠를 다양한 플랫폼으로 이용하고 있다. 이처럼 여러 장르의 콘텐츠가 디지털 미디어의 기반에서 융합, 조합, 변형, 분화, 복제 등의 과정을 거치면서 새로운 콘텐츠의 형태로 전환되는 것을 트랜스미디어라고 한다. 트랜스미디어 시대에서 성공하는 콘텐츠를 만들기 위해서는 에디큐레이션의 작업이 필요하다. 에디큐레이션은 큐레이터의 큐레이션 작업에 편집과 의미를 부가하는 작업 행위이다. 그런 점에서 이 논문은 트랜스미디어 시대에서 출판 및 만화 콘텐츠의 에디큐레이션에 대한 정의와 의미를 분석했다. 에디큐레이션은 디지털 미디어 환경에서 콘텐츠의 생산자가 곧 소비자며, 소비자가 곧 생산자인 프로컨슈머/프로듀저를 유도하는 역할을 담당하는 프로세스다. 디지털 플랫폼과 디바이스의 다양화, 디지털 1인(혹은 SNS) 미디어의 등장 등은 출판 및 만화 콘텐츠에도 다양한 방식의 에디큐레이션을 요구한다. 미디어 생산자(혹은 수용자)의 의도에 따라 콘텐츠는 복제, 짜깁기, 분해, 해체, 하이퍼텍스트, 압축, 재구성 등의 과정을 거쳐서 새로운 콘텐츠로 탄생한다. 이처럼 에디큐레이션의 작업을 거친 출판 및 만화 콘텐츠는 미디어 생산자의 작업 방식은 물론, 미디어 수용자의 콘텐츠 독법에도 영향을 미친다는 점에서, 트랜스미디어 시대의 에디큐레이션은 중요한 의미를 지닌다. 출판 콘텐츠에서 에디큐레이션 작업은 챕터나 단락의 논리성 파괴, 구어체의 문장, 카드 뉴스의 활용, 동영상 및 미디어 콘텐츠의 변형 등이 있으며, 만화 콘텐츠에서는 칸의 파괴, 말풍선, 의성어, 의태어의 다양한 변형 등을 들 수 있다.
본 연구는 우리나라 종합일간지의 사람면의 대표 인물에 대하여 신문사별 특성과 차이점을 알아보고자 했다. 특히 각 신문사의 이념적 성격에 따라 사람면을 통해 보도되고 있는 인물에 대한 직업, 기사유형, 가치관 그리고 인물에 대한 선택기준이 신문사별로 차이가 있는지에 주목했다. 이를 위해 보수적 일간지로 조선일보와 중앙일보, 그리고 진보적 일간지로 서울신문과 한겨레신문을 대상으로 사람면 가운데 인터뷰 박스기사 내용을 중심으로 내용 분석을 실시하였다. 분석 결과 인물에 대한 직업과 주제 면에서 보수신문과 진보신문은 서로 비슷한 경향을 보였다. 직업 면에서 두 신문 모두 문화계, 자영업, 교육자 연구자 직업을 가진 인물들의 보도 비율이 상대적으로 높았다. 주제 면에서 보수와 진보신문은 사회와 문화와 관련된 인물에 대한 소개 비율이 높은 것으로 드러났다. 그러나 인물기사 유형에서 보수신문이 진보신문보다 인물에 대한 홍보성 기사의 비율이 매우 높게 나타났다. 인물의 가치관에서도 보수신문은 사회에서의 경제적 성공을 목적으로 하는 '성공 출세 지향'형 인물에 더 무게를 두었으며, 진보신문은 자신보다 타인의 배려하는 '타인 지향'형 인물에 대한 보도 비율이 높은 것으로 나타났다. 마지막으로 인물기사 선택 면에서 보수신문은 홍보성과 저명성 인물에 초점을 맞추었고, 진보신문은 사회성과 저명성을 기준으로 한 인물 보도기사가 많은 것으로 나타났다.
How to study Southeast Asia (SEA)? The need to explore and identify methodologies for studying SEA are inherent in its multifaceted subject matter. At a minimum, the region's rich cultural diversity inhibits both the articulation of decisive defining characteristics and the training of scholars who can write with confidence beyond their specialisms. Consequently, the challenges of understanding the region remain and a consensus regarding the most effective approaches to studying its history, identity and future seem quite unlikely. Furthermore, "Area Studies" more generally, has proved to be a less attractive frame of reference for burgeoning scholarly trends. This paper will propose a new tool to help address these challenges. Even though the science of artificial intelligence (AI) is in its infancy, it has already yielded new approaches to many commercial, scientific and humanistic questions. At this point, AI has been used to produce news, generate better smart phones, deliver more entertainment choices, analyze earthquakes and write fiction. The time has come to explore the possibility that AI can be put at the service of the study of SEA. The paper intends to lay out what would be required to develop SEABOT. This instrument might exist as a robot on the web which might be called upon to make the study of SEA both broader and more comprehensive. The discussion will explore the financial resources, ownership and timeline needed to make SEABOT go from an idea to a reality. SEABOT would draw upon artificial neural networks (ANNs) to mine the region's "Big Data", while synthesizing the information to form new and useful perspectives on SEA. Overcoming significant language issues, applying multidisciplinary methods and drawing upon new yields of information should produce new questions and ways to conceptualize SEA. SEABOT could lead to findings which might not otherwise be achieved. SEABOT's work might well produce outcomes which could open up solutions to immediate regional problems, provide ASEAN planners with new resources and make it possible to eventually define and capitalize on SEA's "soft power". That is, new findings should provide the basis for ASEAN diplomats and policy-makers to develop new modalities of cultural diplomacy and improved governance. Last, SEABOT might also open up avenues to tell the SEA story in new distinctive ways. SEABOT is seen as a heuristic device to explore the results which this instrument might yield. More important the discussion will also raise the possibility that an AI-driven perspective on SEA may prove to be even more problematic than it is beneficial.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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