In this paper, we propose a novel anchor shot detection system, named to MASD (Multi-phase Anchor Shot Detection), which is a core step of the preprocessing process for the news video analysis. The proposed system is composed of four modules and operates sequentially: 1) skin color detection module for reducing the candidate face regions; 2) face detection module for finding the key-frames with a facial data; 3) vector representation module for the key-frame images using a non-negative matrix factorization; 4) one class SVM module for determining the anchor shots using a support vector data description. Besides the qualitative analysis, our experiments validate that the proposed system shows not only the comparable accuracy to the recently developed methods, but also more faster detection rate than those of others.
최근, 데이터 분석을 통해 새로운 이슈를 선제적으로 확인하고 이를 통해 기술 발전을 이끌어 내고 있다. 이러한 새로운 이슈에 대해서 미디어 보도가 결정적인 역할을 하며, 특히 과학 기술에 대한 사회적 인식 형성에 큰 영향을 끼치고 있다. 이에 따라 200여개의 뉴스 기사를 중심으로 키워드 분석과 감성 분석, 2가지 데이터 분석을 바탕으로 미래 정보통신의 주요 기술(Machine Learning & Blockchains)을 확인한다. 본 분석 결과를 바탕으로 향후 정보통신 주요 기술을 지속적으로 발전하는데 길잡이 역할을 할 것으로 예상한다.
이 연구에서는 중앙지와 지역일간지가 인천경제자유구역 개발 뉴스를 어떻게 보도했으며, 이 과정에서 언론이 어떤 방식으로 역할을 했는지를 살펴보았다. 중앙지와 지역일간지 간에 현실 재구성, 뉴스보도 가치 등의 차이점을 발견하는데 주력했다. 보도방식은 고전적인 형식에 최근 경향을 적절히 반영하고 있음이 확인됐다. 지역 현안을 바라보는 조선일보의 시각은 찬 반의 명확한 태도에서 벗어난 중간자적 입장을 취했으며 반면 경인일보는 감시자의 입장에 서 있었다. 즉 전국을 취재 권역으로 한 중앙지는 지역 이슈에 대해 관망적인 자세를 보였고, 해당 지역을 중심으로 기사를 작성하는 지역일간지는 적극적인 보도 태도를 취했다. 이런 뉴스구성 태도는 실제 지면으로 이어지는 기준인 뉴스가치에도 그대로 반영됐다. 조선일보는 정치적 영향성에, 경인일보는 문화적 유사성에 집중하고 있었으며, 인천경제자유구역 개발 뉴스는 매체 간 구분 없이 대체적으로 경제적 중요성과 인간적 흥미성은 높았고 선정성 및 규범적 일탈성은 낮았다.
In this paper, we look at mediation of public policies in different areas of governance. Editorials appearing in an Indian English language newspaper during the period of an intense public debate on the issue of affirmative action in favor of a section of the population, the Other Backward Classes (OBC) - a popular reference to the socially and educationally backward classes of citizens under India's constitution constitute the sample for the study. Apart from editorials on the public policy of reservation of seats in admission to higher education institutions for the OBC, editorials on three other areas of governance, namely, development, economy, and public administration appearing in the same newspaper, are also consulted to understand media framing of social issues and more specifically, issues of social justice. Inductively identifying the various frames used in its editorials by the newspaper, I detect predominant use of 'personalized' frame in respect of editorials pertaining to the policy area of social justice; and distinguish it from the 'generic' frame of 'characterization' found in theory. The study concludes that the sample editorials in respect of other public policies did not use the personalized frame found in editorials on social justice.
뉴스 비디오에서 앵커가 등장하는 첫 번째 프레임은 하나의 뉴스를 샷으로 설정하는데 기준이 되는 키 프레임이라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 뉴스 비디오의 장면 전환을 검출을 위하여 컬러 히스토그램과 $\chi$$^2$ 히스토그램을 합성한 방법을 이용하여 키 프레임을 추출하며, 추출된 키 프레임을 대상으로 앵커 프레임의 공간적 구성과 얼굴의 특징 정보에 대한 사전 지식을 바탕으로 한 유사성 측정을 통하여 앵커를 인식하도록 한다. 앵커로 인식된 프레임은 하나의 뉴스 신에 대한 키 프레임이 되며 뉴스 비디오를 색인화 하는데 중요한 역할을 수행한다.
멀티미디어 데이터를 다루는 기술이 급격하게 발전함에 따라 멀티미디어 데이터베이스를 운용함에 있어서 사용자의 효율적인 검색을 지원하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 MPEG으로로 압축된 뉴스 영상에서 내용기반 검색을 위한 효율적인 텍스트 프레임 추출방법을 제시한다. 제시하는 방법은 문자가 있는 프레임을 탐색하는 데 있어서 압축된 데이터에 최소한의 복호화만을 함으로써 탐색시간을 줄이고, 뉴스 영상에서의 문자의 특성을 고려하여 중복 추출을 줄이고 시간을 단축한다.
This paper proposes a method to classify different video contents using features of digital video. Classified video types are the news, drama, show, sports, and talk program. Features, such as intra-coded macroblock number St motion vector in P-picture in MPEG domain are used. The frame difference of YCbCr is also employed as a measure of classification. We detect the occurrences of cuts in a video for a measure of classification. Finally, back-propagation neural-network of 3 layers is used to classify video contents.
본 논문에서는 뉴스의 단위 구조화를 위해서 앵커 구간과 비앵커 구간으로 구분하는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 이를 위하여 단순히 장면 전환 지점을 이용하기 보다는 화면에 존재하는 앵커의 얼굴을 찾은 후 앵커 장면의 객체 정보와 배경 컬러 정보를 이용한 클러스터링 기법을 이용하여 앵커 장면을 검출한다. 제안한 알고리즘을 다양한 뉴스 비디오에 적용한 결과, 그 성능이 우수함을 보였다.
본 연구는 "조선일보", "동아일보", "한겨레", "경향신문"을 대상으로 김대중, 노무현, 이명박 정부시절에 나타난 북한주민들의 생활관련 신문 보도 프레임과 정보원을 분석하여 북한보도의 실태를 살펴보고 대안을 모색하는 데 있다. 연구결과 1, 2차 프레임 분석에서는 일명 '진보신문'과 '보수신문'으로 대변되는 4개 신문들의 보도행태가 신문의 이념적 성향에 따라 각기 다른 프레임을 보여주는 것을 발견 할 수 있었다. 또한 정권시기별로 분석한 1, 2차 프레임은 신문의 이념과 관계없이 각 정권의 대북정책 기조와 연관되어 있다는 점이 발견되었다. 정보원 분석에서는 진보지에 비해 보수지가 익명의 정보원을 많이 활용하여 보도한다는 결과를 보여주고 있다. 국제사회와 북한과의 관계가 냉전으로 지속되는 상황에서 북한생활과 관련해 익명 정보원을 활용한 부정적 논조의 보도는 남한 국민들에게 북한에 대한 왜곡된 인식을 심어줄 가능성이 있고, 이러한 국내 신문의 보도태도가 전반적인 국내 언론의 북한보도에 대한 신뢰도에 영향을 미칠 수 있다.
소셜 미디어가 뉴스정보를 생성, 유포시키면서 부상한 소셜 저널리즘은 시민 저널리즘의 일환으로서 시민들이 SNS를 통해 뉴스정보를 생성하는 새로운 유형의 정보수집과 보도 방식을 의미한다. 이 연구는 <우리는 모두 할레드 사이드이다>라는 특정한 페이스북 페이지가 이집트 민주화 혁명과정에서 특정 시위기간 중에 구체적으로 어떤 뉴스정보를 얼마나 생산하고, 공중과 상호작용을 했으며, 소셜 저널리즘 양식을 통해 뉴스를 전달하였는지를 분석하였다. 연구결과, <우리는 모두 할레드사이드이다>페이지는 일주일 동안 총 331건의 포스트를 통해 시위관련 스트레이트 뉴스를 가장 많이 생산했으며, 동영상과 사진, 만평보도가 텍스트 기사 만큼 비중있게 다뤄졌다. 특히 동영상의 경우는 대부분 연결링크를 소개하고 있어 소셜 저널리즘의 특성을 잘 반영하고 있었다. 네트워크 저널리즘을 반영하는 외신보도인용은 대부분 스트레이트뉴스 에 해당되었는데 알자지라와 영국의 가디언 신문이 주로 인용되었다. 이 연구를 통해 정치적 격동기에 처한 사회에서 제도권 언론이 통제 받을 때 SNS는 현실을 반영하는 뉴스나 정보를 생성, 확산시키는 저널리즘 미디어로서 역할을 수행할 수 있음을 추론할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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