본 논문은 차세대 지상파 국제 방송 표준인 Advanced Television Systems Committee (ATSC) 3.0 의 주요 기술로 선정된 layered division multiplexing (LDM) 기술에서 효율적인 framing 및 multiple physical layer pipe (PLP) 구성 방법을 소개하고 성능을 평가하였다. Multiple PLP 를 전송하는 환경에서 본 구성 방법의 장점을 살펴보고, LDM 적용 시 기존 기술 대비 성능 이득을 분석해 보고자 한다.
본 연구는 언론보도에 따라 소비자들의 이동통신비에 대한 인식에 어떤 변화가 발생하는지를 실험 연구를 통해 검증하고 이에 대한 정책적 시사점을 제시하였다. 무작위로 선발된 대상자를 4개의 집단(통제집단, 고비용 언론보도 노출 집단, 저비용 언론보도 노출 집단, 동시 노출 집단)에 배정한 후 언론보도에 대한 신뢰성 및 중립성, 자신의 생각과의 일치정도, 이동통신비에 대한 인식을 측정하였다. 분산분석 결과, 소비자들은 저비용 언론보도보다 고비용 언론보도를 더 신뢰하고 중립적이라고 평가하였다. 그러나 공변량 분석으로 통해 언론보도와 자신의 생각과의 일치 정도를 제거할 경우, 분산분석에서 나타났던 신뢰성과 중립성의 차이는 사라짐을 확인하였다. 또한 소비자들은 언론보도와 무관하게 이동통신비가 비싸다는 인식을 가지고 있었으며, 이동통신비가 비싸다는 기존의 인식이 새로운 정보를 받아들이지 못하게 방해하고 있음을 확인할 수 있었다. 따라서 가계통신비 인하에 대한 사회적 압력을 해소하기 위해서는 이동통신비가 비싸다는 소비자들의 고정관념을 변화시켜야 할 것이며, 프레이밍을 활용한 향후 연구도 고려할 수 있다.
The purpose of the study was to analyze agricultural and rural news in mass media reporting. This study analyzed the representation of agricultural and rural news of Korean Broadcasting System (KBS), established in 1947 as a public service broadcaster and the Seoul Broadcasting System (SBS), established in 1990 as a private service broadcaster in Korea. There has been criticisms of isolated and anecdotal reporting of agricultural and rural issues, thus, leading to negative public perception mainly influenced by mass media even though there has been increases in the publicity activities regards agricultural policies in the KBS and SBS broadcasting news. This study was designed to reveal the merits of the preceding criticisms. For this purpose, a total of 437 news items issued between September 2004 and August 2005 were analyzed via content and framing analysis research methodologies. The major findings and conclusions of the study were as follows: 1. Content analysis of agricultural and rural news revealed that the lack of relative quantity and 'in-depth analysis' in agricultural reporting and the thematic concentration on negative news and flash events were the most prominent characteristics of Korean broadcasting news. 2. The quantity of agricultural news was relatively insufficient and qualitatively superficial and stereotyped lacking in comprehensive understanding of agricultural and rural issues and inclined toward flash events and crisis-oriented. Based on the findings and conclusions, following recommendations are offered; 1) Agricultural institutions should consider changing the images of rural society and farmers implementing agricultural and rural policies in the future, and perception of the general public should be considered in reporting agricultural and rural news. 2) Further research should be conducted to provide practical implications for the broadcast media on the agricultural information system.
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.
수질개선과 아리수 홍보 노력에도 불구하고 일반 국민들의 수돗물에 대한 불신은 여전히 계속되고 있다. 본 연구는 국내의 주요 신문, 텔레비전, 인터넷 신문에 보도된 수돗물 관련 뉴스를 기사 유형 및 내용, 기사 작성자, 취재원, 그리고 뉴스 가치라는 분석 유목을 통해 그 보도 경향을 살펴보았다. 언론에서 다뤄진 주제는 식용수로서의 적합성 논의가 가장 많았고 수돗물 이물질 발견, 수돗물 관련 정부정책, 수도 관련 보도, 수질 검사 결과 순이었다. 기사 본문 내용의 논조를 분석한 결과 인터넷이 가장 부정적인 보도태도를 나타냈다. 기사 작성자의 경우, 일반 취재기자가 작성한 뉴스가 압도적이었고 전문기자가 쓴 경우는 전체 기사의 1% 미만이었다. 결론적으로 수돗물과 같은 공적 이슈를 제대로 보도하기 위해서는 전문기자의 육성이 시급하고 취재원을 다양화시키는 노력이 필요하며 흥미위주의 보도보다 심층적인 접근을 통한 기사 작성이 요구된다고 하겠다.
본 연구는 국내 언론학 분야에서의 연구 경향 및 지식 체계를 파악할 목적으로 언론학 분야의 대표적인 저널인 "한국언론학보"에 2005년부터 2015년까지 게재된 논문들 초록에 나타난 핵심어들을 중심으로 언어 네트워크 분석을 실시하였다. 연구 결과, 이 기간동안 논문 초록에 가장 많이 출현한 핵심어들은 프레임, 트위터, 내용분석, 소셜미디어 등으로 나타났으며, 연결 중앙성과 위세 중앙성이 가장 높은 핵심어들은 사회자본, 신뢰, 트위터로 나타났다. 시기별로 연구 동향을 살펴본 결과 2010년 이전에는 주로 이용과 충족 이론, 의제 설정 이론, 프레이밍 이론 등 전통 매스 미디어 효과 이론을 기반으로 한 연구들이 많이 존재하였으나, 2011년 이후에는 스마트폰, 트위터 등 새로운 형태의 특정 미디어에 주목하면서 이루어진 연구들이 많이 등장하고 있는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 나타난 결과는 향후 국내 언론학 관련 커리큘럼 구성이나 연구 시스템 등을 구축하는 데 실무적인 가이드라인으로 활용될 수 있다는 점에서 의미를 지닌다.
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.
이 연구는 아베 신조(安倍晉三) 일본 내각이 출범한 후 일본 과거사 문제에 대한 일본 입장에 대해 한국 언론이 어떤 반응으로 대응했으며, 내각 시기별 보도과정에 어떤 변화가 일어났는지를 엔트만(Enatman)의 프레임 분석틀과 치이(Chi)와 맥콤스(McCombs)가 제안한 '프레임 변화(framechanging)' 개념을 적용해 살펴보았다. 분석결과를 정리하면 다음과 같다. 한국 언론은 일본 정부의 과거사 인식 문제에 대해 반성적 회고를 하거나 미래 지향적 해법을 제시하기보다는 양국의 현안적 논쟁이나 쟁점을 중심으로 보도했다. 또한 국가적 단위 차원에서, 그리고 정치적 협상방식을 중심으로 일본 정부의 과거사 인식문제를 해결해야 한다는 점을 주장했다. 더 나아가 양국 간의 갈등원인으로 일본군 위안부 문제를 꼽았으며, 일본 내각을 갈등유발 주체로 지목했다. 이론적으로 한국 언론에서 자주 지적되어 온 정파적 이데올로기적 요인이 적어도 일본 정부의 과거사 인식 문제에 관한 한 두드러지게 작동하지 않았다. 한국 언론은 일본 정부의 과거사 인식 문제를 냉정하고, 객관적으로 평가하는 관찰자 입장에 서기보다는 정부가 지향하는 대(對)일본 정책을 지지, 옹호하거나 일본에 대한 국민의 감정을 전달하는 자국중심의 애국주의적 보도관행에 머물러 있다는 점을 중심으로 토론했다.
Image-to-image 변환에서 인상적인 성능을 보이는 StarGAN 은 모델의 성능에 중요한 영향을 끼치는 adversarial weight, classification weight, reconstruction weight 라는 세가지 하이퍼파라미터의 결정을 전제로 하고 있다. 본 연구에서는 이 중 conditional GAN loss 인 adversarial loss 와 classification loss 를 대치할 수 있는 attribute loss를 제안함으로써, adversarial weight와 classification weight 를 최적화하는 데 걸리는 시간을 attribute weight 의 최적화에 걸리는 시간으로 대체하여 하이퍼파라미터 탐색에 걸리는 시간을 획기적으로 줄일 수 있게 하였다. 제안하는 attribute loss 는 각 특징당 GAN 을 만들 때 각 GAN 의 loss 의 합으로, 이 GAN 들은 hidden layer 를 공유하기 때문에 연산량의 증가를 거의 가져오지 않는다. 또한 reconstruction loss 를 단순화시켜 연산량을 줄인 simplified content loss 를 제안한다. StarGAN 의 reconstruction loss 는 generator 를 2 번 통과하지만 simplified content loss 는 1 번만 통과하기 때문에 연산량이 줄어든다. 또한 이미지 Framing 을 통해 배경의 왜곡을 방지하고, 양방향 성장을 통해 학습 속도를 향상시킨 아키텍쳐를 제안한다.
이 연구의 목적은 우리나라 언론 보도에서 정부 소스의 의제 속성에 의존하는 현상이 일어나고 있는가를 살펴본 다음, 정부의 중요정의자 기능과 관련하여 영향요인으로 거론되는 보도부정성, 보도이데올로기, 보도시기 등의 변수들이 가지는 영향력에 대해서 조사해 보는 것이다. 이러한 연구목적에 답하기 위해서 사회적인 논란을 불러왔던 행정수도 이전 관련 논의를 분석 케이스로 선택했으며, 이슈를 둘러싼 정부브리핑과 언론보도를 연구 텍스트로 선정하였다. 연구결과, 정부는 언론보도의 중요정의자 역할을 수행하는 것으로 나타났으며, 언론보도가 정부가 설정하는 이슈 속성의 테두리를 벗어나기 힘들다는 것을 보여주었다. 또한 언론의 부정성에도 불구하고 정부는 사안의 속성을 제한하는 중요정의자의 역할을 담당하고 있지만, 보도이데올로기나 사안의 갈등 시기 등의 영향권에서 자유롭지는 못하다는 것을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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