• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.713-722
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• 2024

본 연구는 인공지능(AI) 기술의 발전이 저널리즘 분야에 가져온 혁신과 변화를 조명하고, 이로 인해 발생하는 주요 윤리적 쟁점들을 검토하여, 저널리즘 분야에서 AI의 활용성을 논의한다. 블룸버그, 가디언, 월스트리트저널(WSJ), 워싱턴포스트(WP), 뉴욕타임즈(NYT) 등 전 세계 언론 및 방송사들은 취재 데이터 분석, 기사문장 생성, 뉴스제작에 이르기까지 다양한 방면에서 AI를 적극 활용 중이다. 이에 본 논문은 국내외 주요 미디어AI 서비스 유형과 특징을 속도와 규모, 다양성, 가치향상, 정확성 측면에서 종합적으로 분석하여 AI 저널리즘의 영향력과 발전 가능성을 평가한다. 나아가 균형 잡힌 시각을 유지하며 AI 도입의 기술적, 경영적, 법적 주요 쟁점들을 파악하고, 알고리즘 편향과 필터버블 등 첨단기술의 발전이 저널리즘 영역에 가져오는 도전을 체계적으로 준비하고자 한다. 마지막으로 AI와 미디어 산업의 상호지향적인 발전 방향을 모색하기 위해 사회적 합의를 통한 전향적 AI리터러시 원칙과 윤리적 가이드라인 개선의 필요성을 제언하며, 저널리즘의 본질적 가치와 임무를 조망한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.333-336
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• 2020

AI-powered robot news is drawing attention as artificial intelligence technology is fully spread in the news distribution field. Robot news still has many technical and ethical problems, but academic research on this is insufficient. This study analyzes the issue of robot writing in artificial intelligent based robot journalism industry using SWOT analysis. As a result, the advantages of big data processes, accurate information gathering, high efficiency and disadvantages such as lack of independent arguments and lack of evidence and opportunities for technical development, government support, academic development, and industrial applications, and threats such as uncritical acceptance and lack of talent have been found. This study suggests three future-oriented directions, such as human-machine collaboration, intelligent news, and chat-bot, through previous studies on the development direction of robot journalism-based article writing.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제16권2호
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• pp.111-118
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• 2016

Artificial intelligence (AI) is making computer systems intelligent to do right thing. The AI is used today in a variety of fields, such as journalism, medical, industry as well as entertainment. The impact of AI is becoming larger day after day. In general, the AI system has to lead the optimal decision under uncertainty. But it is difficult for the AI system can derive the best conclusion. In addition, we have a trouble to represent the intelligent capacity of AI in numeric values. Statistics has the ability to quantify the uncertainty by two approaches of frequentist and Bayesian. So in this paper, we propose a methodology of the connection between statistics and AI efficiently. We compute a fixed value for estimating the population parameter using the frequentist learning. Also we find a probability distribution to estimate the parameter of conceptual population using Bayesian learning. To show how our proposed research could be applied to practical domain, we collect the patent big data related to Apple company, and we make the AI more intelligent to understand Apple's technology.

• 디지털융복합연구
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• 제18권6호
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• pp.9-16
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• 2020

본 연구는 현 정부가 적극적으로 추진·지원하는 AI교육에 관한 대중의 요구를 파악하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 2018년 1월 1일부터 2019년 12월 31까지 AI교육에 대한 11개의 중앙지 뉴스기사와 트위터 게시글을 수집하여 단어 빈도분석과 토픽모델링분석을 실시하였다. 단어빈도 분석은 TF(Term Frequency)기법을, 토픽모델링분석은 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation)기법을 사용하였다. 분석결과, 뉴스기사는 AI분야의 여성인재 육성, 대학교육과정의 변화, K-12의 소프트웨어 교육 및 교육과정 변화 등 거시적인 정책 지원에 대한 토픽이, 트위터에서는 지능형로봇과의 공존시대와 같은 보다 구체적인 미래시대에 대한 사회적 인식과 코딩교육, 인간의 고유역량개발 등과 같은 미래역량과 교육방법론 등에 대한 토픽이 도출되었다. 이러한 연구결과는 AI교육과정 구성 및 운영 방안과 미래 산업 인재 양성 정책 개발을 위한 시사점을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.109-135
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• 2021

본 연구는 전통뉴스 보도에 나타난 인공지능(AI)스피커 뉴스 텍스트 분석을 통해 인공지능(AI) 스피커 발달과정을 분류하고 시기별 제품별 특성을 파악하였다. 또한 AI 스피커 사업자 제품별 뉴스 보도와 시기별 뉴스 보도간의 상관관계를 분석하였다. 분석에 사용된 이론적 배경은 뉴스의 프레임과 토픽프레임이다. 분석방법으로는 LDA 방식을 활용한 토픽모델링(Topic Modeling)과 의미연결망분석이 사용되었으며, 추가로 'UCINET'중 QAP분석을 적용하였다. 연구방법은 내용분석 방법으로 2014년부터 2019년까지 AI 스피커 관련 2,710건의 뉴스를 1차로 수집하였고, 2차적으로 Nodexl 알고리즘을 이용하여 토픽프레임을 분석하였다. 분석 결과 첫째, AI 스피커 사업자 유형별 토픽 프레임의 경향은 4개 사업자(통신사업자, 온라인 플랫폼, OS 사업자, IT디바이스 생산업자) 특성에 따라 다르게 나타났다. 구체적으로, 온라인 플랫폼 사업자(구글, 네이버, 아마존, 카카오)와 관련한 프레임은 AI 스피커를 '검색 또는 입력 디바이스'로 사용하는 프레임의 비중이 높았다. 반면 통신 사업자(SKT, KT)는 모회사의 주력 사업인 IPTV, 통신 사업의 '보조 디바이스' 관련한 프레임이 두드러지게 나타났다. 나아가 OS 사업자(MS, 애플)는 '제품의 의인화 및 음성 서비스' 프레임이 두드러지게 보였으며, IT 디바이스 생산업자(삼성)는 '사물인터넷(IoT) 종합지능시스템'과 관련한 프레임이 두드러지게 나타났다. 둘째, AI 스피커 시기별(연도별) 토픽 프레임의 경향은 1기(2014-2016년)에는 AI 기술 중심으로 발달하는 경향을 보였고, 2기(2017-2018년)에는 AI 기술과 이용자 간의 사회적 상호 작용과 관련되어 있었으며, 3기(2019년)에는 AI 기술 중심에서 이용자 중심으로 전환되는 경향을 나타냈다. QAP 분석 결과, AI 스피커 발달에서 사업자별과 시기별 뉴스 프레임이 미디어 담론의 결정요인에 의해 사회적으로 구성되는 것을 알 수 있었다. 본연구의 함의는 AI 스피커 진화는 사업자별, 발달시기별로 모회사 기업의 특성과 이용자 간의 상호작용으로 인한 공진화 과정이 나타냄을 발견할 수 있었다. 따라서 본 연구는 AI 스피커의 향후 전망을 예측하고 그에 따른 방향성을 제시하는 데 중요한 시사점을 제공한다.

• 트랜스-
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• 제14권
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• pp.1-33
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• 2023

최근 블록체인 기술을 활용해 데이터 창작자에게 데이터 소유권을 부여하는 웹(Web) 3.0이 차세대 인터넷으로 부상하며 NFT를 매개로 가상경제를 구축하는 메타버스가 주목받고 있다. 웹3.0은 콘텐츠 생성자가 중개자의 역할을 하는 플랫폼에 종속되지 않고 참여에 따른 정당한 이익을 보상받는 가치를 지향한다. 웹 3.0 시대 메타버스에서 디지털 자산의 소유권을 보장하기 위해서는 블록체인 NFT 기술 적용이 필수불가결하다. 본 연구는 이러한 시대적 변화를 인지하며, 메타버스의 개념과 특징을 고찰한 이론에 기반해 NFT 아트와 연결할 수 있는 메타버스의 5가지 특징을 ①'연속성', ②'실재감', ③'동시성', ④'경제성', ⑤ '첨단과학기술의 활용성'으로 도출했다. 그리고 이를 메타버스 기반 NFT 아트 <하이브리드 네 이처 Hybrid Nature> 작품 사례연구에 적용하여 메타버스 및 NFT 아트의 개념과 특징이 작품 내에 어떠한 식으로 반영되었는지 분석하였다. 본 연구를 통해 웹 3.0 기술과 예술, 시장과 산업의 접목 지점에서 기존의 예술시장과 다른 형태로 전개되고 있는 NFT 아트의 기본 개념을 파악하고, 경제적 투자 가치 이외에 NFT 아트의 예술적, 미학적, 문화적 가치를 연구하는 것의 필요성을 제기하고자 하였다. NFT 아트를 학술적으로 분석하고 미학적 특징을 고찰한 연구가 희소한 현 상황에서 향후 관련 분야 연구자 및 전문가들이 메타버스 기반 NFT 아트의 장르적 특성과 구체적인 면모를 파악해나갈 수 있는 초석을 다졌다는 것에 본 연구의 의의가 있다.