• 제목/요약/키워드: 방송 뉴스

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지상파뉴스의 품질과 시청률의 상관관계에 대한 연구 (Quality and Ratings in the Performances of TV News Programs)

  • 김유정;오현경
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제19권12호
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    • pp.249-258
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    • 2019
  • 미디어 기술의 진화는 지상파방송뉴스프로그램도 다양한 매체 및 플랫폼의 뉴스콘텐츠와 경쟁해야 할 상황에 노출시키고 있다. 변화하는 미디어 환경은 지상파뉴스 프로그램의 질적 향상과 시청률 제고를 위한 새로운 전략적 돌파구 마련을 요구하고 있다. 이 연구에서는 지상파방송뉴스가 사회의 공론장으로 기능하기 위해 요구되는 두 가지 요건, 즉 뉴스의 품질과 시청자의 선택의 상관관계를 살펴보았다. 지상파 종합뉴스의 기사에 대한 내용분석을 통해 질적 수준을 측정하고 개별 기사 단위의 시청률 데이터를 수집하여 양 자의 상관관계 분석을 실시하였다. 분석결과를 토대로 뉴스 프로그램의 공정성과 심층성의 하위 요인과 시청률의 관계성도 검토하였다.

딥러닝 기반의 문서요약기법을 활용한 뉴스 추천 (News Recommendation Exploiting Document Summarization based on Deep Learning)

  • 허지욱
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제22권4호
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    • pp.23-28
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    • 2022
  • 최근 스마트폰 또는 타블렛 PC와 같은 스마트기기가 정보의 창구 역할을 하게 되면서 다수의 사용자가 웹포털을 통해 웹 뉴스를 소비하는 것이 더욱 중요해졌다. 하지만 인터넷 상에 생성되는 뉴스의 양을 사용자들이 따라가기 힘들며 중복되고 반복되는 폭발하는 뉴스 기사에 오히려 혼란을 야기 시킬 수도 있다. 본 논문에서는 뉴스 포털에서 사용자의 질의로부터 검색된 뉴스후보들 중 KoBART 기반의 문서요약 기술을 활용한 뉴스 추천 시스템을 제안한다. 실험을 통해서 새롭게 수집된 뉴스 데이터를 기반으로 학습한 KoBART의 성능이 사전훈련보다 더욱 우수한 결과를 보여주었으며 KoBART로부터 생성된 요약문을 환용하여 사용자에게 효과적으로 뉴스를 추천하였다.

캡션정보 및 음성인식을 이용한 내용기반 비디오 정보 색인 및 검색에 관한 연구 (A Study on the Content-Based Video Information Indexing and Retrieval Using Closed Caption and Speech Recognition)

  • 손종목;김진웅;배건성
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 1999년도 학술대회
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    • pp.141-145
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    • 1999
  • 뉴스나 드라마, 영화 등의 비디오에 대한 검색 시 일반 사용자의 요구에 가장 잘 부합되는 결과를 얻기 위해 비디오 데이터의 의미적 분석과 색인을 만드는 것이 필요하다. 일반적으로 음성신호가 비디오 데이터의 내용을 잘 나타내고 비디오와 동기가 이루어져 있으므로, 내용기반 검색을 위한 비디오 데이터 분할에 효율적으로 이용될 수 있다 본 논문에서는 캡션 정보가 주어지는 방송뉴스 프로그램을 대상으로 효율적인 검색, 색인을 위한 비디오 데이터의 분할에 음성인식기술을 적용하는 방법을 제안하고 그에 따른 실험결과를 제시한다.

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토픽 모델링 기반 뉴스기사 분석을 통한 서울시 이슈 도출 (Identifying Seoul city issues based on topic modeling of news article)

  • 권민지
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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    • pp.11-13
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    • 2019
  • 대중들에게 정보를 빠르고 정확하게 제공하는 대표 매체인 뉴스 기사는 일 평균 1만 5천 건 이상이 보도되고 있다. 특정 주제 또는 분야에 대한 전반적인 동향을 파악하고자 대량의 텍스트 데이터를 수집하여 텍스트 마이닝(Text mining)과 머신러닝 등을 적용하는 연구들이 활발하게 수행되고 있다. 본 연구에서는 서울시의 이슈 및 문제를 파악하고자 약 5년간 뉴스 기사를 수집하여 키워드 분석 및 토픽 모델링을 적용하였다. 분석 결과 5년간의 뉴스 기사에서 빈번하게 출현하는 키워드들을 도출하였고 연도별로 도출된 키워드들을 비교분석하였다. 또한 토픽 모델링 적용 결과 뉴스 기사를 구성하는 20개의 주제를 도출하였으며 이를 기반으로 서울시의 주요 이슈들을 파악할 수 있다. 본 연구는 연도별, 분야별 세부 내용 및 시계열 분석, 다른 도시들의 이슈 및 문제를 도출하는데 활용될 것으로 기대된다.

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재난문자에 대한 뉴스 빅데이터 분석 (News Big Data Analysis on Disaster Warning Text Message)

  • 이현지;변윤관;최성종
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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    • pp.194-196
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    • 2019
  • 본 연구에서는 재난문자에 대한 뉴스양과 주요 이슈에 대해 알아보았다. 뉴스 빅데이터 서비스인 빅카인즈를 통해 분석을 실시한 결과, '재난문자' 관련 뉴스가 2016년에 186건으로 전년대비 약 18.6배 증가하는 급격한 성장세를 보였다. 이후 '재난문자' 관련 뉴스는 높은 수치를 유지하는 것으로 나타났다. 지진이 다른 재난에 비해 많은 비중을 차지하였지만 지진이 다수를 차지한 2016년 대비 2017년과 2018년은 지진 외에 다양한 재난에 대해 다루어졌다. 그리고 '재난문자' 연관어 중 행정안전부(국가안전처, 행안부 용어 포함)가 가장 비중 있게 다루어졌고, 기상청과 국민도 비중 있게 다루어진 용어로 나타났다.

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키워드 가중치를 이용한 뉴스 기사에서의 이슈 키워드 자동 추출 시스템 (Automatic Keyword Extraction in News Articles for Trend Tracking)

  • 김미지;이재원;장달원;이종설
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2018년도 추계학술대회
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    • pp.150-152
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    • 2018
  • 본 논문에서는 포털 사이트에 게재된 뉴스 기사 집합에서 이슈가 된 키워드들을 자동으로 추출하는 시스템을 소개한다. 포털 사이트에서 사용하는 기존의 키워드 추출 시스템은 검색 횟수를 기반으로 하고 있으며, 뉴스 기사에서 단어 간의 상대적 중요성을 반영하지 못하고, 외부로부터 영향을 받아 순위 조작과 같은 문제점을 수반할 수 있다. 제안하는 시스템에선 TF-IDF 모델을 사용하여 단어 간의 상대적인 중요성에 기반하고, 추출된 키워드들의 시각적 변화를 반영하여 이슈 키워드를 추출한다. 제안한 시스템의 효용성 확인을 위해 58,996 개의 정치 뉴스 기사를 수집하였으며, TF-IDF 기반의 제안 방식과 TF 기반의 기존 방식을 비교하였다. 제안한 시스템이 기존 방식보다 시간에 따른 정치 뉴스의 이슈 변화를 분석하는 데 효과적인 것을 확인하였다.

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TV뉴스 영상 색인에 관한 연구 (A Study on the Indexing Method of Moving Image for TV News)

  • 장재화
    • 한국정보관리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보관리학회 1999년도 제6회 학술대회 논문집
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    • pp.35-38
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    • 1999
  • TV뉴스 영상은 다루고 있는 대상의 범위가 넓어 뉴스의 주제를 나타냄과 동시에 그 이외의 내용도 포함한다. 또한 소재의 재이용이 가능하기 때문에 뉴스의 내용에서뿐만 아니라 영상 자체가 표현하는 내용에서도 검색이 가능해야 한다. 본 연구에서는 TV뉴스의 영상을 색인하기 위해 종래 사용되던 뉴스의 나레이션, 캡션뿐만 다니라 영상 자체를 대상으로 하여 색인어를 추출하는 방안에 대해 논하였다. 연구에서는 $\ulcorner$KBS 뉴스 9$\lrcorner$을 예로 들어 영상내용정보, 나레이션과 캡션정보, 방송정보. 촬영정보로 나누어 색인어를 부여하였다.

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뉴스생산 환경에 따른 방송 보도의 선정성 네트워크 분석·프레임 분석 : 유명인에 대한 미투운동 사례를 중심으로 (Network Analysis and Frame Analysis on the Sensationalism of News Coverage according to the Influence of News Production Environment : based on the #metoo movement of celebrity)

  • 홍주현
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제18권7호
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    • pp.103-119
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    • 2018
  • 이 연구는 계층모델을 토대로 뉴스생산 환경에 따라 미투 운동 보도의 선정성에 차이가 있는지 규명하기 위해 뉴스에 대한 네트워크 분석과 프레임 분석을 실시했다. 유명인에 대해 지상파보다 종편 뉴스의 선정성이 더 높았다. 지상파는 사건 중심으로 보도를 한 반면 종편은 피해 상황, 피해자의 심경, 가해자가 한 말이나 행동 등 성폭행 상황을 자세하게 묘사하고 안희정 전 지사에 대한 비난, 주변인 인터뷰를 통해 더 선정적으로 보도했다. 미투 운동 보도에서 방송은 가해자 중심으로 보도했다. 사건의 이름과 헤드라인에서 이러한 경향이 두드러졌는데 가해자인 안 전 지사가 '합의에 의한 관계'였다고 언급한 '합의 관계 프레임'이 일관되게 나타났다. 안 지사에 대한 '가해자 비난 프레임'도 있었다. 미투 운동 보도에서 방송은 폭로 저널리즘의 전형을 보여줬으며 미투 운동의 사회적 의미나 권력 관계를 중심으로 사건을 분석하고 해결방안을 제시한 보도는 찾아 볼 수 없었다. 연구를 통해 방송의 선정성 문제는 기자 개인의 문제가 아니라 미디어 관행, 조직적 차원의 문제로 접근해야 한다고 제안했다.

미메시스로서의 '타자'와 디에게시스로서의 '다문화' : 지상파 방송 뉴스에 재현된 이주민들의 영상 담론 분석 ('Others' as Mimesis and 'Multiculturalism' as Diegesis: Focus on the Visual Discourses of Migrants Represented on Terrestrial Broadcasting News)

  • 주재원
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제16권1호
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    • pp.503-514
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    • 2016
  • 신자유주의 경제의 확산으로 인해 전세계 인구 이동의 흐름은 급격히 변화해왔으며, 단일민족 국가라 믿어왔던 한국 역시 이러한 흐름으로부터 자유로울 수 없었다. 전형적인 노동력 수출국이었던 한국은 이제 노동력을 수입하는 주요 국가이며, 이주민들로 인해 사회적 지형은 지난 십 수년간 급격히 변화해왔다. 그러나 이에 대한 미디어의 재현은 지극히 제한적이고 정형화되어 있다. 따라서 본 연구의 주목적은 한국사회의 시대적 변화 속에서 지상파 방송사들이 뉴스 콘텐츠를 통해 이주민들을 재현하는 양식을 영상담론을 통해 분석하는 것이다. 연구결과 지상파 방송뉴스에 재현된 이주민들은 특정한 영상재현 방식으로 담론화되며, 이는 한국인들과의 이항대립을 이루어 그들에 대한 스테레오타입을 확대재생산하는 메커니즘으로 작용한다는 것을 밝혀냈다.