본 연구는 텔레비전 뉴스 프로그램의 탈북민 관련 보도내용 분석을 통해 탈북민들에 대한 이미지가 언론에 의해 어떻게 형성되어지는지를 살펴보는데 연구의 목적이 있다. 이를 위해, 탈북민 관련 텔레비전 뉴스가 주로 다루고 있는 보도 주제가 무엇인지, 탈북민 관련 뉴스에 등장하는 인물들이 어떤 이미지로 묘사되고 있는지, 그리고 탈북민 관련 텔레비전 뉴스가 어떤 뉴스 프레임을 주로 사용하고 있는지를 분석했다. 분석결과, 텔레비전 방송사들은 탈북민 관련 보도에서 북한정권에 대한 비판과 함께 남한 정부에 대한 긍정적인 이미지를 확산시키는 역할을 하고 있는 반면, 탈북민들이 겪고 있는 실제적인 문제들에 대해서는 많은 관심을 보이지 않고 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구의 결과는 그동안 탈북민을 포함한 소수자 집단에 대한 언론의 보도태도를 분석한 다른 연구들의 결과와 유사한 것으로 소수자 집단에 대한 언론의 보도에서 소수자 집단은 자신들의 이해관계나 의사와 관계없이 그 사회의 지배적인 가치관과 생활방식에 의해 규정되어지고, 스스로의 목소리를 통해 말하기보다는 주류사회의 관점에 의해 말해지는 양상을 보이는 것으로 나타났다.
디지털 혁명에 따른 글로벌 공론장의 구조적 변화에도 불구하고, 국제사회의 정보 불평등 문제는 여전히 지속되고 있다. 국제 여론광장을 통한 정보경쟁이 불가피한 오늘날, 미디어 외교는 국가 간 정보전쟁에 있어서 중요한 수단으로 부상했다. 미디어 외교의 중요성에 주목하여, 이 연구는 24시간 영어뉴스 채널이 자국의 대외정책에 어떻게 협력하고 있는가를 실증적으로 검토하고자 했다. 이런 배경에서 리비아 사태와 이해관계가 있는 6개국의 대표적인 뉴스채널(씨엔엔-인터내셔널, 비비씨-월드, 알 자지라, 도이치 벨레, 프랑스24, 러시아 투데이)의 관련 보도를 분석했다. 분석 결과, 의제설정, 태도, 정보원 활용, 원인과 대안 제시, 프레임 등 전반적인 측면에서 각 뉴스채널의 보도는 자국(自國)의 리비아 정책과 연동되는 특징을 보였다. 리비아 개입에 우호적인 국가와 비판적인 국가 간의 보도 양상은 뚜렷하게 구분되었고, 리비아 개입에 우호적인 국가들 간에도 정부 정책의 수위에 따른 차이가 나타났다. 일부 채널은 국제사회가 잘 모르는 리비아 사태의 '맥락' 정보 전달에 더 치중하기도 했다. 이 연구는 각국 뉴스채널들이 자국의 입장과 관점에 따라 리비아 사태를 재맥락화(recontextualization)함으로써 국제사회의 여론에 호소하고 나아가 자국의 입장을 옹호하는 현실을 실증적으로 분석했다. 연구진은 이를 토대로 국제사회에 대한 '수신'과 '발신'의 중요성을 지적하는 한편, 국제사회를 대상으로 한국의 입장과 관점을 효과적으로 전달할 수 있는 'Korea 24'와 같은 전문화된 24시간 영어뉴스 채널의 필요성을 주장한다.
본 연구의 목적은 AI 기술 특허(전체)와 주요 신문에 나타난 AI 보도 프레임을 바탕으로 AI 발달과정 추세를 예측하고 이를 기술·설명하는 것이다. 이를 위해 지난 9년간 출원된 한국과 미국 기술특허 요약문과 국내 주요 신문의 AI(Artificial Intelligence) 뉴스 텍스트를 분석하였다. 본 연구는 빅데이터를 활용한 토픽모델링과 시계열회귀분석이 사용되었으며, 추가로 네트워크 의제 상관분석과 회귀분석 기법이 사용되었다. 본 연구결과는 다음과 같다. 첫째, Topic 모델링 분석결과, AI 기술특허 요약문에서는 인공지능, 알고리즘 5G(Hot AI 기술) 등의 순으로 확인되었으며, AI 뉴스보도에서는 산업 적용, 데이터 활용과 시장 적용 등의 순으로 확인되어 AI의 사회문화 보도 경향을 나타냈다. 둘째, 시계열회귀분석결과, 상승추세 토픽으로는 사회문화적으로 AI 일상적·문화적 이용과 산업적용 시작이 도출되었다. 하락추세토픽으로는 시스템, 하드웨어 기술 중심으로 나타났다. 셋째, 상관관계와 회귀관계를 활용한 QAP 분석 결과, AI 기술특허와 뉴스 보도 프레임 간의 상관관계는 높은 것으로 나타났다. 이를 통해 AI 발달에서 AI 기술특허와 뉴스 보도 프레임이 미디어 담론의 결정요인에 의해 사회적으로 구성되는 것을 알 수 있었다.
본 연구는 사회갈등 이슈에 대한 국내 텔레비전 보도 프레임의 매체별 차이를 살펴보는데 초점을 두고 있다. 특히 중앙의 언론과 지역의 언론 보도행태를 비교 분석하였다. 이를 위해 본 연구는 동남권 신공항 입지선정이 있었던 2011년 1월 1일부터 백지화가 발표된 2011년 4월 15일까지 보도된 KBS, MBC, SBS 전국방송과 지역방송의 저녁종합뉴스를 비교 분석하였다. 저녁종합뉴스에 대한 프레임 분석은 다시 형식적인 면과 내용적인 면으로 나누어 실시하였다. 분석결과 형식적인면에서는 전국방송과 지역방송 모두 에피소드식의 사례 나열이나 인터뷰를 중심으로 한 감정적 접근을 하는 일화적인 프레임이 주를 이루었고 주제적 프레임은 총 13건으로 7.5%에 그쳤다. 내용적인면에서는 총 174건의 보도기사를 분석한 결과 입지선정 프레임, 유치경쟁 및 대립 갈등 프레임, 경제성 프레임, 백지화 및 반응 프레임, 정부 대책 및 대안 프레임, 기타 프레임의 6개의 뉴스프레임으로 유형화되었다. 유형화된 프레임별로 뉴스보도 특성을 분석한 결과 전국과 지역방송의 보도 프레임이 확연히 구분되었다. 결국 동남권 신공항과 같은 사회갈등 이슈에 대한 매체별 접근 시각은 중앙과 지역, 방송사별 이해관계에 따라서 차이가 있음을 알 수 있다.
본 연구는 QR코드 주제 관련 뉴스의 보도 경향 분석을 위해 한국언론진흥재단의 빅카인즈에서 2008년부터 2023년까지 16년간의 뉴스 기사 데이터 13,335건을 수집하였다. 연간 및 주제별 보도량을 통해 양적 변화 추이를 살펴보고, 단어 빈도 분석을 실시하였으며, 동시 출현 단어를 활용한 네트워크 분석을 통해 시기별 주요 보도 내용을 분석하였다. 분석 결과는 다음과 같다. QR코드 관련 언론에서의 보도는 지속적으로 증가하였으며, 2020년에 보도량이 가장 많은 것으로 나타났다. 'IT·과학' 주제에서 가장 많이 보도되었으며, '스마트폰', '서비스', '애플리케이션', '결제' 등이 QR코드와 함께 주요 단어로 다뤄졌다. 연구 결과, 언론을 통해 QR코드의 정보 제공 및 전달, 정보의 인식 및 식별 기능이 부각 되었다. QR코드는 정보통신기술의 발달과 모바일 기기의 보편화에 따라 그 사용이 확대되었으며, 사회의 전반에서 대중적인 정보 매체로 활용되고 있는 것으로 나타났다.
한국방송공학회 1998년도 Proceedings of International Workshop on Advanced Image Technology
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pp.92-97
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1998
For the efficient searching and browsing of digital video, it is essential to extract the internal structure of the video contents. As an example, a news video consists of several sections such as politics, economics, sports and others, and also each section consists of individual topics. With this information in hand, users can ore easily access the required video frames. This paper addresses the problem of automatic shot boundary detection and selection of representative frames (R-frames), which are the essential step in recognizing the internal structure of video contents. In the shot boundary detection, a new algorithm that have dual detectors which are designed specifically for the abrupt boundaries (cuts) and gradually changing bounaries respectively is proposed. Compared to the existing 미algorithms that mostly have tried to detect both types by a single mechanism, the proposed algorithm is proved to be more robust and accurate. Also in the problem of R-frame selection, simple mechanical approaches such as selecting one frame every other second have been adopted. However this approach often selects too many R-frames in static short, while drops important frames in dynamic shots. To improve the selection mechanism, a new R-frame selection algorithm that uses motion information extracted from pixel difference is proposed.
본 논문에서는 MPEG 비디오 스트림을 분석하여 DCT DC 계수를 추출하고 이들로 구성된 DC 이미지로부터 제안하는 robust feature를 이용하여 shot 검출을 수행한 후 각 feature들의 통계적 특성을 이용하여 스트림의 특징에 따라 weight를 부가하여 구해진 characterizing value의 시간 변화량을 구한다. 추해진 변화량의 local maxima와 local minima는 비디오 스트림에서 각각 가장 특징적인 frame과 평균적인 frame을 나타낸다. 이 순간의 shot을 구함으로서 효과적이고 빠른 시간 내에 key frame을 추출한다. 추출되어진 key frame에 대하여 원영상을 복원한 후, 색인을 위하여 다수의 parameter를 구하고, 사용자가 질의한 영상에 대해서 이들 파라메터를 구하여 key frame들과 가장 유사한 대표영상들을 검색한다. 실험결과 일반적인 방법보다 더 나은 결과를 보였고, 높은 검색율을 보였다.
Overlay texts are artificially superimposed on the broadcasting videos by human producers. These texts provide additional information to the audiovisual content. Especially, the overlay texts in news video contain concise and direct description of the content. Therefore, it is most reliable clue for constructing a news video indexing system. To make this indexing system in the TV news program, it is important to detect and recognize the texts. This paper proposes the identification of the overlay text beginning frame to help the detection and recognition of the overlay text in news videos. Since all frames in the video sequences do not contain the overlay texts, the overlay text extraction from every frame is unnecessary and time-wasting. Therefore, to focus on only the frame containing the overlay text can be enhanced the accuracy of the overlay text detection. The comparative experiments of the text beginning frame identification methods were carried out with respect to Korean television news videos. Then the appropriate processing method is proposed.
국내 방송사업자는 재난 상황에서 국민을 보호하고 국민이 재난에 신속히 대처할 수 있도록 관련 재난정보를 빠르고 정확하고 제공할 의무를 지닌다. 특히 한국공영방송 KBS는 방송통신발전 기본법 제40조의2에 의하여 '재난방송 등의 주관방송사'로 지정되어 있기 때문에 다른 방송사보다도 빠르고 정확하게 재난방송을 송출할 의무를 가지고 있다. 이 연구는 재난주관방송사가 지카바이러스와 관련된 사회적 재난 보도를 어떻게 다루고 있는지 살펴보고, 재난 대응에 도움이 되는 프레임을 시의적절하게 활용하였는지 평가하였다. 분석 결과, 재난이 발생한 사실을 단순히 알리는 역할을 하는 '사실 전달 프레임'의 비중이 가장 많았다. 반면 지카 바이러스의 원인 및 예방법을 소개하거나 지카 바이러스 감염 시 목격되는 증상과 진단 및 검사방법 등에 대한 정보를 제공하는 기사, 즉 '정보성 프레임'을 활용한 기사와 대책 마련에 대한 '책임 프레임'은 상대적으로 적은 것으로 나타났다. 이 연구는 이와 같은 분석 결과를 바탕으로 재난 보도의 효율성과 신뢰도를 제고하기 위한 방안에 대한 실무적 함의를 제시하였다.
본 연구는 지난 2016년 2월 국회에서 '국민보호와 공공안전을 위한 테러방지법안' 통과를 저지하기 위해 야당이 진행했던 필리버스터 관련 보도 과정에서 진보와 보수 성향 언론사들이 어떤 보도 프레임과 정보원을 주로 활용했는지, 그리고 어떤 키워드와 주제를 활용해 관련기사를 작성하는지에 대해 비교 분석하였다. 신문사의 이데올로기적 지향점이 보도에 미치는 영향을 비교 분석하기 위해 본 연구는 진보성향 신문사인 <한겨레신문>, <경향신문>, <오마이뉴스>와 보수성향 신문사인 <조선일보>, <동아일보>, <중앙일보>를 연구대상으로 선정했다. 연구결과, 보도 프레임에서 진보와 보수언론사 간에 가장 뚜렷한 차이를 보이는 것으로 나타났는데, 보수언론은 필리버스터를 부정적인 정치행위라고 강조해 보도한 반면, 진보언론은 필리버스터를 긍정적인 정치행위라고 보도해 명확한 차이를 보였다. 보도기사에서 활용한 키워드 역시 보수언론은 '방해'라는 키워드를 많이 사용한 반면, 진보언론은 '독소조항'이라는 키워드를 많이 언급한 것으로 나타났다. 결국, 이 연구를 통해 언론사들이 정치적인 사안을 보도할 때 자사가 가지고 있는 정치적 성향에 의해 영향을 받는다는 사실이 증명되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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