Recently, broadcast news speech recognition has become one of the most attractive research areas. If we can transcribe automatically the broadcast news and store their contents in the text form instead of the video or audio signal itself, it will be much easier for us to search for the multimedia databases to obtain what we need. However, the desirable speech signal in the broadcast news are usually affected by the interfering signals such as the background noise and/or the music. Also, the speech of the reporter who is speaking over the telephone or with the ill-conditioned microphone is severely distorted by the channel effect. The interfered or distorted speech may be the main reason for the poor performance in the broadcast news speech recognition. In this paper, we investigated some methods to cope with the problems and we could see some performance improvements in the noisy broadcast news speech recognition.
This research article attempts to understand the current situation of fake news on social media in India. The study focused on four characteristics of fake news based on four research questions: subject matter, presentation elements of fake news, debunking tool(s) or technique(s) used, and the social media site on which the fake news story was shared. A systematic sampling method was used to select a sample of 90 debunked fake news stories from two Indian fact-checking websites, Alt News and Factly, from December 2019 to February 2020. A content analysis of the four characteristics of fake news stories was carefully analyzed, classified, coded, and presented. The results show that most of the fake news stories were related to politics in India. The majority of the fake news was shared via a video with text in which narrative was changed to mislead users. For the largest number of debunked fake news stories, information from official or primary sources, such as reports, data, statements, announcements, or updates were used to debunk false claims.
본 논문에서는 뉴스 기자가 원격지에서 비디오 소스를 쉽게 편집해서 그 결과를 전송하는 시스템을 소개한다. 최근에 고속 인터넷 망의 보급과 컴퓨터의 발전으로 현장에서 빠르게 프로그램을 제작 전송할 수 있는 인프라가 확산되고 있다. 이에 KBS는 상용 DV 편집 NLE 프로그램을 사용하여 현장에서 취재한 내용을 편집하고 그 결과 파일을 인터넷 이메일 또는전용 인터넷 송수신 장치를 이용하여 본사에 송신하는 등의 노력을 기울여 왔다. 하지만 기존 상용 NLE 프로그램들은 기사 제작에만 사용하기에 기능이 복잡하고, 송수신 방법도 네트워크 에러에 대한 대처가 미약하거나 전용 송수신기 부족 등의 문제를 안고 있었다. 본 논문에서는 방송 현장에 특화된 사용자 인터페이스와 전문 방송 제작에 적합한 편집 기능과 안정성을 제공하고 지방이나 해외에서 취재, 편집, 렌더링 및 전송을 할 수 있는 노트북 기반의 '원격 뉴스 편집 전송 시스템'을 제안한다. 뉴스 프로그램은 일반적으로 신속한 제작을 요구한다. 이런 이유로 본 시스템은 방송국 외부에서 뉴스의 원-스톱(one-stop)제작이 가능하도록 디자인되었다. 또한 현장 사용자의 요구를 반영하여, 초보 사용자도 쉽게 사용할 수 있고 신속한 제작이 가능하도록 하였다. 본 시스템의 가장 큰 특징이며 중요한 사항 중에 하나인 전송의 신뢰도를 높이기 위하여, 네트워크 장애나 에러 상황에서도 전송에 강인하도록 전송 자동시도, 네트워크 자동 연결, 이어 전송하기 등의 기능을 부가하였다. 본 시스템은 크게 원격 편집 터미널(노트북)과 뉴스 수신서버로 구성되어 있다. 원격 터미널에서는 DV 포맷을 기반 편집을 하게 되고, 범용 DV 캠코더와 전문 ENG 카메라를 통하여 영상을 수동 캡쳐 하거나 자동 캡쳐 할 수 있다. 또한 뉴스 기자와 카메라맨이 인터넷이 이용가능한 곳이라면 어디에서든지 원격 편집 터미널을 사용하여 편집과 전송이 한 번에 작업될 수 있도록 하였다. 향후, 본 시스템이 KBS의 뉴스 제작 시스템의 경쟁력 향상에 도움이 되기를 기대한다.
본 논문에서는 뉴스 비디오에서 앵커 프레임 검출을 위한 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 다음과 같이 4단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서, 뉴스 비디오를 비디오 샷들로 분할하기 위해 누적 히스토그램(cumulative histogram) 기법을 이용하여 샷 경계(shot boundary)를 검출한다. 두 번째 단계에서는 각 비디오 샷 경계에서 얼굴 영역들을 찾기 위해서 피부 컬러(skin color) 정보를 이용하고, 세 번째 단계에서는, 앵커 객체를 추출하기 위해서 사람의 상체 부분의 컬러 정보를 이용하여 앵커 후보 프레임을 검출하며, 마지막 단계에서, 후보 프레임들에 대해서 앵커 프레임과 비앵커 프레임을 분류하기 위해서 그래프 이론을 이용한 클러스터 분석 알고리즘을 적용한다. 실험 결과를 통해서 제안한 알고리즘이 효과적으로 앵커 프레임을 검출하는 것을 보여준다.
Video summary is one of the tools which can provide the fast and effective browsing fur a lengthy video. Video summary consists of many key-frames that could be defined differently depending on the video genre it belongs to. Consequently, the video summary constructed by the uniform manner might lead into inadequate result. Therefore, identifying the video genre is the important first step in generating the meaningful video summary. We propose a new method that can classify the genre of the video data in MPEG compressed bit-stream domain. Since the proposed method operates directly on the com- pressed bit-stream without decoding the frame, it has merits such as simple calculation and short processing time. In the proposed method, only the visual information is utilized through the spatial-temporal analysis to classify the video genre. Experiments are done for 6 genres of video: Cartoon, Commercial, Music Video, News, Sports, and Talk Show. Experimental result shows more than 90% of accuracy in genre classification for the well-structured video data such as Talk Show and Sports.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권2호
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pp.229-237
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2021
Our modern 'information-hungry' age demands delivery of information at unprecedented fast rates. Timely delivery of noteworthy information about recent events can help people from different segments of life in number of ways. As world has become global village, the flow of news in terms of volume and speed demands involvement of machines to help humans to handle the enormous data. News are presented to public in forms of video, audio, image and text. News text available on internet is a source of knowledge for billions of internet users. Urdu language is spoken and understood by millions of people from Indian subcontinent. Availability of online Urdu news enable this branch of humanity to improve their understandings of the world and make their decisions. This paper uses available online Urdu news data to train machines to automatically categorize provided news. Various machine learning algorithms were used on news headline for training purpose and the results demonstrate that Bernoulli Naïve Bayes (Bernoulli NB) and Multinomial Naïve Bayes (Multinomial NB) algorithm outperformed other algorithms in terms of all performance parameters. The maximum level of accuracy achieved for the dataset was 94.278% by multinomial NB classifier followed by Bernoulli NB classifier with accuracy of 94.274% when Urdu stop words were removed from dataset. The results suggest that short text of headlines of news can be used as an input for text categorization process.
In this study, we examine the components and characteristics of channel brands, the renewal process of channel brands, and the competitiveness of SBS Subusu News and MBC 14F, online channels of Korea's leading terrestrial broadcasting company. We conducted in-depth interviews with staffs YouTube news channels such as Subusu News and 14F. First, examining the brand components and characteristics of SBS's Subusu News and MBC's 14F vertical channel, Subs News maintained its direction through the renewal of the logo type, graphic characterization, emoticon production, and campaign design production. 14F focused on brand renewal of the logo type and modification of thumbnail design to reveal the identity of the channel brand. Subusu News and 14F have achieved success through a spin-off approach that considers content relevance, expanding their brand extension. As a result of analyzing the competitiveness of the channel brand, Subusu News maintained its identity as a combination of B-class sensibility and journalism, while 14F positioned itself as a channel that delivers useful information content.
본 연구는 어디서부터 어디까지 가짜뉴스(Fake News)로 볼 것인가에 대해 여전히 다른 기준과 관점을 가지고 접근하고 있는 상황에서 프랑스 '정보조작대처법(Les propositions de loi contre la manipulation de l' information)' 사례를 통해 수시로 등장하는 가짜뉴스 규제에 대한 국내언론 보도에 대한 문제점을 지적하는 것에서 시작했다. 소셜네트워크서비스(Social Network Service) 시대에 언론은 무엇이고, 뉴스는 무엇이며, 기자는 누구인가에 대한 답은 갈수록 어렵다. 이번 연구에서 살펴 본 가짜뉴스의 오랜 역사와 확산배경을 검토하면서 가짜뉴스에 대한 개념과 범위도 확실하지 않은 상황에서 단순히 하나의 잣대로 재단하거나 처벌하거나 규제하거나 통제하거나 판단할 수 없음을 확인했다. 법이 정하고 있는 '표현의 자유(Freedom of Expression)' 관점에서 우리는 누구나 자신의 의견을 자유롭게 드러낼 수 있는 권한을 갖고 있다. 또한 온라인(On-line) 공간은 가짜뉴스를 생성하고 확산하는 곳이기도 하지만 동시에 해독제로 작용할 여지가 충분하다. 결국 양질의 '진짜뉴스' 가 보다 많이 쏟아질 수 있도록 하는 미디어 환경을 조성하면서, 사상의 자유시장에서 다양한 뉴스 간에 균형 잡힌 경쟁을 통해, 우리 스스로가 신뢰성 있는 정보를 판단할 수 있는 능력을 기를 수 있도록 하는 장기적인 대응만이 인간의 역사와 함께 오래 지속되고 있는 가짜뉴스의 피해에 대한 대안일 것이다.
Video Summary는 길이가 긴 Video를 고속으로 효율적으로 열람할 수 있도록 하는 도구의 하나이다. Video Summary는 대표 프레임(Key-frame)들의 집합으로 볼 수 있는데 대표 프레임은 Video의 Genre에 따라서 달리 정의 및 생성될 수 있다. 즉 모든 Genre의 Video에 대해서 획일적인 방법으로 Summary를 만드는 것은 적절하지 못한 결과를 초래할 수 있다. Video의 Genre를 구별해내는 기술은 위와 같이 효율적인 Video Summary 생성에 유용한 처리 과정이라 할 수 있다. 본 논문에서는 이와 같이 효율적 Video 관리를 위해 MPEG 부호화 영역에서 MPEG Video의 Genre를 분류하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 프레임을 복호하지 않고 비트스트림을 직접 처리하여 기존 방법들에 비해 계산이 비교적 단순하고 처리시간을 단축시키는 장점을 가지고 있다. 또한 제안된 방법은 대부분의 작업을 시각 정보만을 이용하여 수행하며 이 정보들의 시, 공간적 해석을 통해 Genre를 확인하게 된다. 실험은 만화(Cartoon), 광고(Commercial), Music Video, 뉴스, Sports, Talk Show의 6개 Genre Video에 대하여 실행하였다. 실험 결과, 구조가 명확한 Talk Show와 Sports의 경우 90% 이상의 결과를 얻었다.
In this paper, we present a new anchor shot detection system which is a core step of the preprocessing process for the news video analysis. The proposed system is composed of four modules and operates sequentially: 1) skin color detection module for reducing the candidate face regions; 2) face detection module for finding the key-frames with a facial data; 3) vector representation module for the key-frame images using a non-negative matrix factorization; 4) anchor shot detection module using a support vector data description. According to our computer experiments, the proposed system shows not only the comparable accuracy to the recent other results, but also more faster detection rate than others.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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