• Title/Summary/Keyword: 미디어 AI

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신뢰할 수 있는 방송·미디어와 AI

  • Jeong, Byeong-Hui
    • Broadcasting and Media Magazine
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    • v.25 no.1
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    • pp.42-48
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    • 2020
  • 최근 모든 분야의 산업 발전에 있어 AI의 중요성은 증가하고 있다. 초연결성, 초지능성을 특징으로 하는 정보산업의 혁명인 4차 산업혁명은 핵심 기술인 AI가 견인하고 있기 때문이다. AI 산업의 시장규모는 기하급수적으로 성장할 것이라는 전망이 나오는 반면, 성장률의 둔화 추세와 이런 결과를 뒷받침하는 우려 사항들도 제기되고 있다. 특히, AI의 판단에 대한 신뢰는 AI의 활용을 위해 확보해야 하는 주요 과제로 인식되고 있다. 본 고에서는 방송·미디어에서도 AI에 대한 신뢰가 왜 중요한지, 그리고 이를 확보하기 위해 해외에서 어떤 활동들을 하고 있는지 특히 유럽의 동향을 위주로 소개하고자 한다. 또한, 사람들이 대부분의 생활 정보를 얻는 방송·미디어에서 신뢰할 수 있는 AI를 활용하기 위한 방송사의 역할에 대해 알아보고자 한다.

Proposed of AI-Model Information Management Structure for Media Service Construction based on Edge (엣지 기반 미디어 서비스 구성을 위한 AI모델 정보 관리구조의 제안)

  • Yeom, Jeongcheol;Kum, Seungwoo
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2022.06a
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    • pp.84-86
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    • 2022
  • 최근 미디어, 금융 등 다양한 분야의 기업들이 AI를 활용해 제공하는 서비스가 늘어남에 따라 학습된 모델을 엣지 자원에 배포하여 기능을 제공하는 서비스형태 또한 늘어나고 있다. AI-Application이 동작하기 위해서는 AI-Model 파일뿐 아니라 동작을 위한 설정 파일들이 필요하여 AI-Application이 사용 중인 AI-Model의 정보를 수집, 관리하는 것은 중요한 이슈라고 할 수 있다. 하지만 단일 서비스서버에서 동작하는 형태가 아닌 각 자원이 산재되어 다양한 형태로 서비스를 제공하는 엣지컴퓨팅의 구조적인 특성상 AI-Application의 기존 서비스구조, 기능을 수정하지 않고 정보를 수집하는 과정은 다양한 문제에 부딪치게 된다. 이에 따라 본 논문에서는 기존 서비스구조를 변경하지 않고 독립적으로 AI-Application에서 사용중인 AI-Model의 정보를 파악하고, 사용자 요청에 대응할 수 있는 관리구조를 제안한다.

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Generative AI, AI 휴먼 서비스

  • 한종호
    • Broadcasting and Media Magazine
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    • v.28 no.2
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    • pp.33-42
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    • 2023
  • AI 분야는 기존 분석적(Analytical) AI에서 점차 자가학습을 통한 새로운 디지털 이미지, 영상, 음성, 텍스트, 코드 등을 만드는 Generative AI로 너무 빠르게 진화하고 Generative AI 영역을 두고 세계 각 기업들이 비즈니스의 우위를 선점하기 위해 개발 속도에 열을 올리고 있다. 이미 Generative AI는 다양한 부분에서 활용되고 있는데 음악, 문학, 미디어 등 새로운 창작물을 생성할 뿐만 아니라 향후 지식경제의 생산성을 획기적으로 향상시킬 것이다. 이런 Generative AI가 AI 휴먼 서비스 발전에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 논하고자 한다.

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MBC의 미디어AI 서비스

  • 성시훈
    • Broadcasting and Media Magazine
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    • v.28 no.2
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    • pp.53-59
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    • 2023
  • (주)문화방송(MBC)은 콘텐츠 제작 및 유통 워크플로우에 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기술을 적용한 미디어AI 서비스를 운영하고 있다. 영상아카이브에 보관되어 있는 수십만 개의 아날로그와 SD급 콘텐츠를 대상으로 HD급 수준의 영상화질로 품질을 향상시키기 위해서 AI영상화질개선시스템을 2020년에 개발 구축해서 여러 목적에 활용하고 있으며, HD급 콘텐츠를 대상으로 4K 초고화질급으로 변환하는 기술로 고도화해서 실서비스 적용을 눈앞에 두고 있다. 그리고 2년의 STT(Speech-To-Text, 음성문자변환) 베타서비스를 통해 얻어진 사용성 검증과 운영 경험을 바탕으로 STT HUB 서비스를 개발 구축해서 2022년부터 보도와 시사교양 프로그램의 제작 워크플로우에 적용하고 있다. 이들 서비스의 주요 기능들과 기술적 요소들의 구현, 미디어AI 서비스 운영의 경험을 나누고자 한다.

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Artificial Intelligence Strategy for Advertising and Media Industries: Focused on In-depth Interviews (광고 및 미디어 산업 분야의 인공지능(AI) 활용 전략 : 심층인터뷰를 중심으로)

  • Cha, Young Ran
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.18 no.9
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    • pp.102-115
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    • 2018
  • The world's major countries carry forward strategies for enhancing industrial competitiveness, resulting in the fourth industrial revolution while a new growth engine is required to deal with the slow growth of global economy and declining productivity. Artificial intelligence (AI) is regarded as a core technology of the fourth industrial revolution. AI is expected to be implemented rapidly in advertising and media industries. However, it is hard to find an effective way to implement AI in these industries, especially because of how quickly the AI market changes and develops. Therefore, this study seeks the possible industrial influence of AI in advertising and media industries and invigoration plan for AI, by an in-depth interview with 10 professionals who lead the AI market. First, it was analyzed to explore the macroscopic side of the AI market through P (Politics), E (Economy), S (Society), and T (Technology). Also, the applicability of AI in advertising and media industries was explored by analyzing its S (Strength), W (Weakness), O (Opportunity), and T (Threat).The result indicates that it is necessary to build up a nation-wide construction of infrastructure for the fourth industrial revolution to invigorate AI in advertising and media industries. Moreover, a social environment capable of overcoming a hyper-connected society and social risks should be fostered. Lastly, it is urgent for both the industrial and academic world to diagnose the influence of AI in advertising and media industries, to anticipate the future in accordance with technological advance, set a proper direction, to invest actively for technical development of AI, and to formulate innovative policies.

Data set design and implementation for Assistive walking device AI service construction (보조보행기구 AI 서비스 구축을 위한 데이터셋 설계 및 구현)

  • Choi, Kyu-Min;Kim, Yu-Min;Shin, Joon-Pyo;Sung, Seung-min;Lee, Byung-kwon
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2021.01a
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    • pp.227-229
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    • 2021
  • 본 논문에서는 노약자 및 장애인의 증가로 인한 조행보조기구 사용량이 증가하고 있으나 물리적인 보조기구는 있지만 AI를 통한 서비스와 보조보행기구에 관한 AI 데이터셋이 부족하다. 이러한 문제점을 보안하기 위해 본 논문에서는 상기 데이터셋을 설계 및 구축하기 위해 Node JS를 사용하여 이미지 크롤링 프로그램을 구현하여 이미지 데이터를 수집했으며, Yolo Maker를 활용하여 수집된 이미지를 데이터셋으로 변환시켰다. 이를 통해 노약자 및 장애인을 위한 AI 서비스 구축에 필요한 데이터를 손쉽게 설계 및 구축한다.

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Research on Utilization of AI in the Media Industry: Focusing on Social Consensus of Pros and Cons in the Journalism Sector (미디어 산업 AI 활용성에 관한 고찰 : 저널리즘 분야 적용의 주요 쟁점을 중심으로)

  • Jeonghyeon Han;Hajin Yoo;Minjun Kang;Hanjin Lee
    • The Journal of the Convergence on Culture Technology
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    • v.10 no.3
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    • pp.713-722
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    • 2024
  • This study highlights the impact of Artificial Intelligence (AI) technology on journalism, discussing its utility and addressing major ethical concerns. Broadcasting companies and media institutions, such as the Bloomberg, Guardian, WSJ, WP, NYT, globally are utilizing AI for innovation in news production, data analysis, and content generation. Accordingly, the ecosystem of AI journalism will be analyzed in terms of scale, economic feasibility, diversity, and value enhancement of major media AI service types. Through the previous literature review, this study identifies key ethical and social issues in AI journalism as well. It aims to bridge societal and technological concerns by exploring mutual development directions for AI technology and the media industry. Additionally, it advocates for the necessity of integrated guidelines and advanced AI literacy through social consensus in addressing these issues.

Noise Robust Baseball Event Detection with Multimodal Information (멀티모달 정보를 이용한 잡음에 강인한 야구 이벤트 시점 검출 방법)

  • Young-Ik Kim;Hyun Jo Jung;Minsoo Na;Younghyun Lee;Joonsoo Lee
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2022.11a
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    • pp.136-138
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    • 2022
  • 스포츠 방송/미디어 데이터에서 특정 이벤트 시점을 효율적으로 검출하는 방법은 정보 검색이나 하이라이트, 요약 등을 위해 중요한 기술이다. 이 논문에서는, 야구 중계 방송 데이터에서 투구에 대한 타격 및 포구 이벤트 시점을 강인하게 검출하는 방법으로, 음향 및 영상 정보를 융합하는 방법에 대해 제안한다. 음향 정보에 기반한 이벤트 검출 방법은 계산이 용이하고 정확도가 높은 반면, 영상 정보의 도움 없이는 모호성을 해결하기 힘든 경우가 많이 발생한다. 특히 야구 중계 데이터의 경우, 투수의 투구 시점에 대한 영상 정보를 활용하여 타격 및 포구 이벤트 검출의 정확도를 보다 향상시킬 수 있다. 이 논문에서는 음향 기반의 딥러닝 이벤트 시점 검출 모델과 영상 기반의 보정 방법을 제안하고, 실제 KBO 야구 중계 방송 데이터에 적용한 사례와 실험 결과에 대해 기술한다.

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Comparison of the Differences in AI-Generated Images Using Midjourney and Stable Diffusion (Midjourney와 Stable Diffusion을 이용한 AI 생성 이미지의 차이 비교)

  • Linh Bui Duong Hoai;Kang-Hee Lee
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2023.07a
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    • pp.563-564
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    • 2023
  • Midjourney and Stable Diffusion are two popular AI-generated image programs nowadays. With AI's outstanding image-generation capabilities, everyone can create artistic paintings in just a few minutes. Therefore, "Comparison of differences between AI-generated images using Midjourney and Stable Diffusion" will help see each program's advantages and assist the users in identifying the tool suitable for their needs.

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