대중매체는 정치인, 연예인, 저명 기업인과 같은 공인에 대한 소식을 대중에게 전달한다. 그러나 대중이 판단하고 평가하는 공인의 모습은 실재(實在)가 아닌 미디어에 그려진 모습에 불과하다. 사람들은 객관적으로 존재하는 실재를 인식하는 것이 아니라 사회적으로 정의된 주관적 실재를 인식하며 살고 있는 것이다. 이 연구는 공인을 다루는 언론 보도 프레임을 분석함으로써 우리 사회에서 어떠한 집단, 계층이 공인으로 규정되고 있는지, 공인에게 요구되는 역할과 의무는 무엇인지, 공인의 행동의 옳고 그름을 판단하는 기준은 무엇인지 살펴보았다. 이를 위해 언론이 인간이 연루된 부도덕하고 불명예로운 사건 즉, 스캔들을 보도하는 방식을 분석하였다. 연구결과 언론은 정치인, 방송인을 공인으로서 가장 많이 언급하고 있었고 정치인의 경우 업무/자질과 관련된 스캔들을, 방송인은 윤리적 문제와 관련된 스캔들을 가장 비중 있게 다루고 있었다. 이밖에 국내 신문이 활용하고 있는 스캔들 기사의 보도 프레임을 다각적으로 분석하고 해석함으로써 언론보도가 수용자의 사회적 실재 구성 과정에 미칠 수 있는 영향을 가늠해보았다는 데에서 본 연구의 의의를 찾을 수 있다.
본 논문은 2016년 미국의 대통령 선거에서 두 대통령 후보들에 관한 뉴스담화를 통해 어떻게 언론 사설들은 뉴스담화를 프레임시켜 자신들의 주관적인 이데올로기적 성향을 전달하는 가를 살펴보는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 미국 대선을 두 달여 앞둔 2016년 9월 1일부터 2016년 9월 30일까지 뉴욕타임즈에 실린 사설들 13개를 선택하여 첫째로 각 사설의 헤드라인들, 그리고 둘째로 13개 사설 중에서 특정 사설 두 개에 명시된 평가어들을 분석하여 이데올로기적 성향을 파악하였다. 이 분석에는 반다이크(1996)의 비판적 담화분석의 도구인 '이념적 틀'과 마틴과 화이트(2005)의 평가이론을 적용하였다. 그 결과, 첫째 뉴욕타임즈의 사설들은 힐러리 클린턴에 대한 지지를 드러내놓고 표명하고 있다는 점과 둘째, 그 중에서 선정된 두 사설들은 반다이크의 이념적 틀의 '강조' 전략 체계에서, 힐러리에게는 '감정'요소를, 반면에 트럼프에게는 평가이론의 '판단'요소를 활용하여 각자의 이념적 관점을 전달하고 있다는 것을 밝혀냈다.
본 논문은 방송사별 각 장면의 중요한 내용의 성격을 갖고 있는 특징을 방송사별 뉴스 비디오에서 추출하기 위한 것이다. 추출하고자 하는 특징의 요소는 방송사 구별을 위한 방송사 아이콘과 각 장면의 대표적 성격을 갖고 있는 아이콘, 각 장면내의 주요 내용을 대표하는 정보인 자막의 문장 추출이다. 본 논문에서 제안하는 방법은, 비디오 프레임으로 입력되는 영상을 YIQ칼라 공간으로 전환한 뒤 히스토그램 평활화 방법을 이용하여 입력 영상의 영역 구분을 명확하게 한 후에, 영상의 에지를 추출하고 수직과 수평선에 기반한 에지 히스토그램의 비교에 의하여 원하는 특징을 추출하는 것이다. 또한 히스토그램 차이값에 의해서 선택된 키 프레임들 중에서 뉴스 아이콘을 추출하고 아이콘에 의하여 각 장면을 분할 할 수 있는 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 칼라 히스토그램이나 웨이블릿, 또는 객체의 움직임에 기반한 복잡한 방법대신 에지 히스토그램 비교 방법을 사용하여, 알고리즘을 간소화함으로써 계산 시간을 단축하였으며 특징 추출에도 좋은 결과를 나타냈다.
There is a more urgent call for educational methods of machine learning in medical education, and therefore, new approaches of teaching and researching machine learning in medicine are needed. This paper presents a case using machine learning through text analysis. Topic modeling of news articles with the keyword 'asbestos' were examined. Two hypotheses were tested using this method, and the process of machine learning of texts is illustrated through this example. Using an automated text analysis method, all the news articles published from January 1, 1990 to November 15, 2016 in South Korea which included 'asbestos' in the title and the body were collected by web scraping. Differences in topics were analyzed by structured topic modelling (STM) and compared by press companies and periods. More articles were found in liberal media outlets. Differences were found in the number and types of topics in the articles according to the partisanship and period. STM showed that the conservative press views asbestos as a personal problem, while the progressive press views asbestos as a social problem. A divergence in the perspective for emphasizing the issues of asbestos between the conservative press and progressive press was also found. Social perspective influences the main topics of news stories. Thus, the patients' uneasiness and pain are not presented by both sources of media. In addition, topics differ between news media sources based on partisanship, and therefore cause divergence in readers' framing. The method of text analysis and its strengths and weaknesses are explained, and an application for the teaching and researching of machine learning in medical education using the methodology of text analysis is considered. An educational method of machine learning in medical education is urgent for future generations.
사이버모욕죄 보도에서 한국 언론은 핵심 가치(범죄로부터 안전 vs 표현의 자유)와 귀인 양식(일화적 vs 주제적 귀인)측면에서 상반된 프레임을 구축하여 경쟁한 것으로 나타났다. 본 연구는 뉴스 텍스트 내에서 프레임을 구성하는 주요요소로서 핵심 가치와 귀인 양식에 주목하고, 구체적으로 가치가 신념에 대한 중요도 인식과 정서적 반응을 통해 사이버모욕죄에 대한 의견에 미치는 영향력을 탐구하였다. 또한 귀인 양식이 정서적 매개 과정을 통해 의견에 영향을 미치는 과정도 분석되었다. 온라인 실험 결과, 뉴스 프레임에 함축된 핵심 가치가 무엇이냐에 따라 그에 관련된 신념의 중요도가 변화했으며 이는 부분적으로 사이버모욕죄에 대한 의견에 유의미한 영향력을 행사한 것으로 나타났다. 탐색적인 관점에서 분석된 핵심 가치의 정서적 효과는 미약한 수준에서 발견되었는데, '범죄로부터 안전'이라는 가치는 악플러에 대한 분노를 다소 강화시켰으며 이러한 분노 정서는 사이버모욕죄 찬성 의견을 강화시키는 경향을 보였다. 한편, 개인적귀인이 사회적 귀인에 비해 '문제적 개인들'에 대한 분노 정서를 강하게 초래할 것이라는 가정은 입증되지 않았으나, 일화적 프레임은 주제적 프레임에 비해 더 효과적으로 핵심 가치가 함축하는 방향으로 의견에 영향을 미쳤다.
이 연구는 루머의 사회적 확산 과정에서 한국 언론이 어떤 역할을 하는지 네트워크 분석과 프레임 분석을 통해 밝혔다. 언론의 이념적 성향과 뉴스생산 과정의 차이에 따라 언론 매체를 구분하고, 매체별 보도를 비교했다. 이념적 성향에 따른 보도량의 차이는 나타나지 않았다. 보수 언론은 사드 루머를 불필요한 오해로 보고, 사드 유언비어가 사회적 갈등을 유발한다고 했다. 진보 언론은 황교안, 외부세력, 거짓말을 많이 언급했고 '괴담을 반대하는 외부세력이 있다'는 정부의 입장을 비판했다. 루머 프레임을 비교해 보면 보수언론은 루머의 확산 원인을 악의적 괴담이 확산되고 있다고 본 반면에, 진보 언론은 사드의 유해성을 입증하기보다는 정부와 보수 언론이 사드 괴담을 유포한 세력을 비판하는 것에 주목했다. 오프라인 매체와 비교해서 온라인 매체는 감정적 표현과 비논리적인 이야기 구성으로 선정적인 보도 경향이 강했다. 한국 언론은 사실 확인이나 과학적 검증보다는 각자의 정파적 성향에 따라 사드 루머 이슈를 보도했다. 보수 진보 매체는 사드 루머의 발생 원인과 반대 시위 주체, 전자파의 유해성 등에서 양극화된 프레임을 제시했다. 한국 언론의 정파적 보도는 우리 사회의 정치적 대치 관계를 더욱 심화시킬 것으로 판단된다. 이와 같은 결과는 한국 언론이 식견 있는 공중(informed public)을 확보하는 데 성공적이지 못하며 오히려 민주주의 질서 자체를 위협할 수 있다는 가능성을 제시한다.
이 연구에서는 해양환경에 대한 언론의 의제설정 경향을 연도별로 분석하여, 해양환경이 국내 언론을 통해 어떻게 의미화 되는지를 분석하였다. 지난 10년(2005-2014년)간 국내 4개 종합일간지(동아 중앙 경향 한겨레)에 해양환경에 관해 보도된 기사에 대해 R 프로그램과 넷마이너 프로그램을 활용하여 언어 네트워크 분석을 실시하였다. 연구 결과, 국내 언론에서 해양환경은 경제적 차원에서 의미화되었다. 지난 10년간 연도별 구분 없이, 언론은 해양환경에 대한 '개발'이슈를 주요하게 다루고 있는 것으로 나타났다. 해양 환경의 개발을 중심으로 다양한 '계획'과 단위 '사업'들이 중요한 상관관계를 가진 영역으로 다루어졌다. 하지만 해양환경의 '보전'이슈는 국내 언론에서 주요 의제로 언급되지 않았다. 해양환경은 효과적인 보전을 기반으로, 이와 동시에 합리적인 개발이 필요한 분야이다. 개발이슈만을 지나치게 부각하는 국내 언론보도의 의제설정경향은 해양환경을 개발의 대상으로 인식하는 데 막대한 영향을 미친다. 향후 해양환경 분야에 대한 언론보도의 방향성과 정보제공의 시사점에 대해 논의하였다.
한국방송공학회 1998년도 Proceedings of International Workshop on Advanced Image Technology
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pp.92-97
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1998
For the efficient searching and browsing of digital video, it is essential to extract the internal structure of the video contents. As an example, a news video consists of several sections such as politics, economics, sports and others, and also each section consists of individual topics. With this information in hand, users can ore easily access the required video frames. This paper addresses the problem of automatic shot boundary detection and selection of representative frames (R-frames), which are the essential step in recognizing the internal structure of video contents. In the shot boundary detection, a new algorithm that have dual detectors which are designed specifically for the abrupt boundaries (cuts) and gradually changing bounaries respectively is proposed. Compared to the existing 미algorithms that mostly have tried to detect both types by a single mechanism, the proposed algorithm is proved to be more robust and accurate. Also in the problem of R-frame selection, simple mechanical approaches such as selecting one frame every other second have been adopted. However this approach often selects too many R-frames in static short, while drops important frames in dynamic shots. To improve the selection mechanism, a new R-frame selection algorithm that uses motion information extracted from pixel difference is proposed.
본 연구는 사학법 개정문제를 다룬 언론보도를 통해 뉴스가 중요한 사회적 갈등이슈를 어떻게 형상화하는지, 나아가 각 신문사가 제시하고자 하는 중심 논조와, 중심 논조를 통해 구조화되는 전체 프레임을 레이코프와 존슨의 은유분석을 적용하여 살펴보았다. 각각 보수, 진보, 종교계를 대표하는 $\ulcorner$조선일보$\lrcorner$, $\ulcorner$한겨레$\lrcorner$, $\ulcorner$국민일보$\lrcorner$를 연구대상으로 분석한 결과 조선일보와 국민일보는 '자유는 재산이다'와 '전쟁 은유'를 통해 사학법 개정 국면을 전체적인 프레임 속에서 장면화 또는 형상화하고 있었다. 그러나 이 두 신문사의 전체 프레임이 완전히 동일했던 것은 아니었다. 조선일보에 비해서 국민일보는 종교의 자유 또는 신앙의 자유를 강조하였다. 반면에 한겨레는 '앞은 좋은 것이고 뒤는 나쁜 것이다'와 '전쟁 은유'를 통해 조선일보나 국민일보와는 정반대 방향의 전체 프레임을 통해 사학법개정 국면을 장면화하고 있었다.
전체 또는 일부분에 사실이 아닌 거짓을 섞어 만든 가짜뉴스가 범람하고 있다. 정치·사회적인 목적의 프레임을 만들기 위해 주로 사실에 가짜를 결합하여 뉴스를 만들거나, 선동의 목적으로 왜곡과 혐오를 조장하기 위해 뉴스를 만든다. 특히 공중파 방송을 포함한 몇몇 언론이 특정한 방향의 정치적 편향성을 주저 없이 표출하고 있다. 언론이 정치적 편향성을 가지더라도 사실 전달을 기본으로 한다면, 보수와 진보의 상호견제 속에 신뢰받는 언론 환경이 이루어질 수 있을 것이다. 5·18민주화운동은 보수와 진보를 떠나서 현대사의 아픈 역사이자 사실이다. 그런데도 5·18민주화운동을 민주화운동과 폭동으로 보는 상반된 관점들이 있다. 본 연구는 보수 성향의 중앙일보 만평과 진보 성향의 경향신문 만평이 5·18민주화운동을 어떻게 다루고 있는지 분석했다. 중앙일보와 경향신문의 만평은 5·18민주화운동을 보는 관점에서 큰 차이가 있다. 진보 성향의 경향신문 만평은 사건의 본질을 드러내고 대상을 풍자하였다는 점에서 큰 의미를 가진다. 반면, 보수 성향의 중앙일보 만평은 모호성으로 인해 사건의 본질이나 풍자 대상에 대해 다가가지 못하고 있다. 5·18민주화운동을 소재로 하는 경향신문과 중앙일보 만평의 차이를 통해 보수와 진보 언론의 가치를 생각해보는 계기가 되길 바란다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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