본 논문에서는 ETRI 방송 뉴스 자막 처리 시스템의 성능 향상을 도모하기 위해 개발된 미등록어 검출기에 대해 기술한다. 음성 인식 성능 하락에 큰 영향을 미치는 요인들 중 하나로 꼽히는 미등록어 문제를 해결하기 위해 ETRI 방송 뉴스 자막 처리 시스템에서는 오프라인으로 동작하는 미등록어 검출기를 채택하였다. 이 미등록어 검출기는 방송 뉴스 자막 처리 시스템 가동 전에 미리 인터넷을 통해 최신 신문 기사와 방송 뉴스를 수집해와 이를 토대로 두 단계에 걸쳐 미등록어를 사전에 추출하여 인식 어휘 사전에 포함시킴으로써 미등록어로 인한 방송 뉴스의 인식 성능 저하 문제를 해결하도록 하였다.
한국의 영상기반 뉴스 미디어는 크게 지상파 방송, 종합편성 방송, 그리고 유튜브 방송과 같은 온라인 미디어로 나뉘어진다. 최근 이들 미디어의 방송 뉴스는 특정 시청자를 목표로 삼아 공정성과 중립성을 기대할 수 없는 주관적, 감정적인 성향의 내용을 송출하는 경향이 있다는 지적을 받고 있다. 이러한 양상은 시청자의 이슈 지각에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 이에 본 연구는 그 결과는 영상기반 미디어 뉴스 유형별로 감정 유형을 드러내는 성향의 차이가 존재하는지, 그리고 만약 차이가 존재한다면, 그 양상은 어떠한지를 살펴보았다. 감정 유형은 '딥러닝' 기법인 Convolutional Neural Network를 사용하여 중립, 행복, 슬픔 그리고 분노와 관련하여 분석하였다. 분석 결과, 전반적으로 뉴스 보도가 감정을 드러내는 성향이 있음을 보여주었다. 본 연구는 방송 뉴스에서 표출되는 감정을 다룬 첫 양적 연구이자 방송 뉴스 감정 분석에서 딥러닝을 사용한 첫 사례이다.
본 논문은 KBS의 언론적 성격을 파악하기 위해 부동산 뉴스 생산 과정을 분석했다. 부동산 분야는 국민의 기본권인 동시에 경제적 사회적 이해가 충돌하는 공적 의제라는 점에서 연구 대상으로 선택했다. 분석 결과 첫째, KBS 뉴스룸은 뉴스 선별 과정에서 시민에 대한 봉사보다 시청률을 강조하는 경향을 나타냈으며 이는 단편적이고 피상적인 뉴스를 제공하는 원인이 되는 것으로 분석되었다. 둘째, KBS 뉴스룸은 정부 출입처의 보도 자료에 의존하는 취재 관행 속에서 정부 발표를 부각시키고 정부의 입장을 지지하는 역할을 수행하고 있었다. 셋째, KBS 뉴스는 1분 30초 이하의 도식적 뉴스 형식의 한계를 유지하고 있으며 정부 정책에 대한 감시와 다양한 여론 전달이라는 공익적 역할은 경시하고 있다. 결론적으로 KBS는 공영 방송을 표방하고 있지만 오랜 역사에 걸쳐 정착되어온 내부 관행을 통해 닫힌 공보 뉴스를 생산하고 있으며 국민 전체를 대표하고, 공적 의제에 대한 토론장의 제공과 다양한 목소리를 반영하기 보다는 정부를 홍보하고 특권층을 옹호하는 '공보 방송 모형'에 부합되는 것으로 해석되었다.
본 연구는 광주고려인마을 나눔방송의 나눔뉴스(2010년부터 2018년까지) 기사제목에 나타난 주요 핵심어와 그들간의 관계성을 탐색하기 위해 텍스트 마이닝(text mining) 방법론을 활용하여 분석하였다. 고려인마을 지원조례 제정(2013년) 후 고려인마을지원종합지원센터 개소(2015년)하면서 이주초기와는 다르게 다양한 나눔방송 뉴스가 생산되고 있다. 본 연구에서는 나눔방송의 나눔뉴스 분석을 1기(2010년부터 2014년), 2기(2015년부터 2018년까지)로 구분하여 그 주요 핵심어의 변화를 탐색하고자 한다.
뉴스디지털 시스템 구축을 시작한지 벌써 만 2년이 된다. 월드컵의 함성이 채 가시지 않은 2002년 7월 2일 SBS 뉴스디지털팀은 보도, 기술, 전산, 데이터정보, 영상편집 등 다양한 직종의 7명의 열혈 청년들로 구성돼 돛을 올렸다. 마치 미지의 세계를 향해 머나먼 항해를 떠나는 탐험대처럼.. 어쩌면 험난한 질곡을 스스로 극복하며 싸워나가야 하는 전사들처럼.. 그래서 우리팀은 스스로를 ‘황야의 7인’이라고 불렀다. 그리고 우리는 오로지 하나의 목표인 ‘목동 신사옥의 뉴스디지털화’를 위해서 전력투구하기로 다짐했다. 우리는 이 목표를 ‘미션(Mission)’이라 불렀다. 미션은 ‘사명’이다. (중략)
본 연구는 네이버 뉴스스탠드의 9개 방송사 홈페이지 뉴스기사에 대한 분석을 통해 온라인 방송의 뉴스기사 유형은 어떻게 구성되고 있는가를 파악하기 위해 실시되었다. 분석을 위해 1개 방송 당 30일 분량으로 9개 방송을 대상으로 총 270일간의 샘플을 선정하였다. 분석방법은 방송사 간 차이검정을 위해 일원분산분석(One-way ANOVA) 기법을 이용하였다. 분석은 언어구성에 의한 뉴스기사 유형, 기사내용에 따른 장르 유형 등을 중심으로 이루어졌다. 분석결과 오프라인 방송에서는 모든 프로그램이 비디오기사 유형으로 제작·송신되고 있는 것에 반해 온라인 방송에서는 약 50% 정도가 사진기사와 텍스트기사로 구성되었다. 온라인 신문에서 비디오기사나 컴퓨터 그래픽을 이용한 동영상 중심의 새로운 기사 유형을 제작·공급하고 있으나 온라인 방송에서는 신문의 주요 기사유형인 사진과 텍스트기사를 적극적으로 활용하고 있었다. 이 같은 결과를 통해 온라인 미디어 환경에서의 미디어 간 경계가 더욱 불분명해지고 있으며, 방송기사 유형의 올드화 현상을 파악할 수 있었다.
DMB를 위한 데이터 방송 애플리케이션을 개발할 때 서비스 될 콘텐츠를 직접 작성해야 하므로 뉴스와 같이 실시간으로 업데이트가 이루어지는 콘텐츠의 경우 지속적인 반영이 어렵다. 이에 본 논문에서는 실시간으로 바뀌는 웹 뉴스 콘텐츠를 가져와 DMB 데이터 방송용 뉴스 어플리케이션을 생성할 수 있는 시스템을 설계하였다. 이 시스템을 통해 웹 콘텐츠의 배급을 위한 XML 기반의 RSS를 이용하여 빠르게 업데이트 되는 뉴스 콘텐츠를 실시간으로 수집하여 데이터 방송용 어플리케이션에 적용 가능한 형대로 변환한 후 DMB 기기에서 실행할 수 있는 MPEG-4 BIFS 프로그램을 저작할 수 있다.
가짜뉴스는 뉴스 기사 형식을 갖는 날조된 정보를 의미하며, 최근 모바일 인터넷 장치의 보급과 소셜 네트워크 서비스의 대중화로 온라인 확산이 가속화되고 있다. 기존 연구는 가짜뉴스의 탐지를 위해 뉴스의 주제목, 부제목, 리드, 본문 등 뉴스 기사를 이루는 구성요소를 비롯하여 언론사, 기자, 날짜, 확산 경로 등의 메타 데이터를 대상으로 분석하였다. 그러나 뉴스의 제목과 본문 및 메타 데이터 등은 내용 수정이 쉬워, 다량의 데이터를 학습한 모델이라 하더라도 높은 정확도를 장기간 유지하기 어려울 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문은 합성곱 신경망을 이용해 문맥 정보를 분석하고 장단기 메모리 기반의 감성분석을 추가로 수행한다. 문맥 정보와 가짜뉴스 유포자가 쉽게 수정할 수 없는 감성 변화 패턴을 활용하여 성능이 개선된 가짜뉴스 탐지 모델을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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