토론기계를 향하여: 유사도와 공동출현에 기초한 뉴스 문장 연결망 분석 알고리즘 제안

박대민(Daemin PARK) 한국HCI학회 2016 한국HCI학회 학술대회 Vol.2016 No.1

이 논문은 뉴스를 단어 중심의 의미연결망 분석을 통해 연구할 때 나타나는 한계를 지적하고, 문장 수준의 의미연결망 분석을 하는 방법으로서 뉴스 문장연결망분석 방법을 제안한 뒤, 그에 따른 시행연구를 실시했다. 뉴스 문장연결망은 의미연결망의 하나로, 이 연구에서는 개인실명 직접인용문을 결점으로 하는 의미연결망을 뜻한다. 연결은 기사공동출현 여부와 유사도를 결합한 관련도에 의해 부여한다. 이 때 유사도는 명사를 기준으로 인용문 간 코사인 유사도로 계산한다. 관련도에 의한 인용문 행렬은 기사공동출현에 의한 인용문 행렬과 유사도에 의한 인용문 행렬의 합으로 나타난다. 이 때 두 행렬은 척도가 다르 시행연구로는 2011 년 8 개 중앙지의 분단관련 기사 405 개의 인용문 949 개를 대상으로 뉴스문장연결망 분석을 실시했다. 또한 주요구성집단의 지름 에 해당하는 주요경로 상에 있는 인용문의 내용을 살펴봤다. 뉴스는 다양한 주제에 대한 사회적 논쟁을 담고 있으며 한 기사는 하나의 주제를 중심으로 한 핵심주장이 인용문을 통해 간결하게 묶여있다. 따라서 이들 간의 연결망을 구성하면 일종의 토론기계를 위한 말뭉치를 대규모로 자동 구축할 수 있을 것으로 기대한다. This research suggests news sentence network analysis algorithm based on similarity and cooccurence. News contains abundant arguments with facts and quotes those are critical to represent agendas. News sentence network is a semantic network which consists of quotes as nodes. Connectivity is defined by relevance between quotes. Relevance matrix is the sum of similarity matrix calculated by cosine similarity algorithm and cooccurence matrix. This study analyzed 949 quotes from 405 news articles and visualized networks. The results verified that semantic paths were well defined to show the sequence of sub-agendas. News semantic network analysis algorithm can provide a methodology to automatically generate a massive corpus in a sentence level as a training set to develop a debating machine.

미디어 혁신을 위한 블록체인

박대민(Daemin PARK) 한국언론정보학회 2018 한국언론정보학회 학술대회 Vol.2018 No.5

HEVC 기반 3차원 비디오 부호화 기법 성능 분석

박대민(Daemin Park),최해철(Haechul Choi) 한국방송·미디어공학회 2013 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2013 No.11

최근 다양한 3D 콘텐츠들에 대한 사용자의 요구에 따라 HD(High Definition)화질 및 이를 넘어서는 고해상도(FHD(full high definition), UHD(ultra high definition))의 고품질 3D 방송 서비스에 대한 연구가 진행되고 있으며, 차세대 영상 기술로 주목되고 있는 3차원 비디오 기술은 사용자에게 실감 있는 영상을 제공할 수 있다, 하지만 많은 시점을 전부 촬영하는 것은 한계가 있으므로, 카메라의 깊이 정보를 이용하여, 전송하는 시점을 줄이고, 시점영상을 합성함으로써 사용하는 카메라의 수보다 더 많은 시점을 생성하는 방법이 필요하다. 현재 국제 표준화 기구인 MPEG(Moving Picture Experts Group)의 3차원 비디오 부호화(3D Video Coding, 3DVC)에서는 깊이영상을 가지는 3차원 비디오영상에 대한 효과적인 부호화 기술들에 대해 표준화가 진행되고 있다. 이에 본 논문은 HEVC 기반의 3D-HEVC에서 사용하는 표준 기술들에 대하여 소개하고, 현재 사용되고 있는 기술들에 대한 성능 평가를 분석 하였다.

NFT 아트 : 예술계의 탈중앙화와 흔적의 아우라

박대민(Daemin Park) 한국언론정보학회 2021 한국언론정보학보 Vol.109 No.-

이 연구는 대체 불가능 토큰(NFT)을 활용한 NFT 아트의 의의를 예술의 분류적 측면과 평가적 측면에서 살펴본다. NFT는 주로 이더리움의 ERC-721 기반의 대체 불가능성을 갖는 토큰으로 만들어져 탈중앙화된 방식으로 증서를 발행하는 데 활용된다. NFT 아트는 NFT와 결합된 디지털 아트로서 미디어 블록체인의 하나로 볼 수 있다. NFT 아트에 대한 논란은 분류적 측면과 평가적 측면으로 정리할 수 있다. 분류적 측면은 NFT 아트를 예술로 정의할 수 있는가에 대한 논의이다. 본 연구는 경험으로서 예술, 예술정의 불가론, 예술 제도론, 다원주의 미학 등의 현대 예술 정의론을 검토하여 NFT 아트가 예술로 분류될 수 있다고 주장한다. NFT 아트는 중앙화된 예술계가 아닌 탈중앙화된 심미적 공동체가 NFT를 활용해 일상의 의미 있는 경험을 담은 디지털 콘텐츠를 무신뢰 기반으로 예술로 인증한다. 평가적 측면에서는 NFT 아트가 제공하는 심미적 경험의 가치를 아우라의 진화 이론을 통해 살펴본다. NFT 아트는 공동체의 흔적을 아우라화함으로써 심미적 경험을 제공한다. 기술 복제 시대의 NFT 아트는 두 가지 잠재력을 갖는다. 첫째, 중앙화된 예술계에 의해 오리지널 프린트처럼 의사 아우라가 복원되어 고가에 팔린다. 이는 시대착오적이다. 둘째, 탈중앙화된 심미적 공동체가 일상의 흔적을 담은 디지털 이미지에 예술로서 감상의 자격을 NFT를 이용해 부여한다. NFT 아트 공동체는 소유에 구애받지 않고 흔적의 아우라를 향유하는 한편, 세분화된 취향을 반영한 창작을 지원할 수 있다. 후자는 NFT 아트가 예술정의론과 아우라 이론이 추구하는 바를 블록체인의 탈중앙화 가치를 통해 달성할 수 있음을 시사한다. This study examines the significance of NFT art using non-replaceable tokens (NFTs) in terms of classification and evaluation of art. NFT is primarily made of Ethereum’s ERC-721-based token, which is used to issue certificates in a decentralized manner. NFT art is a digital art combined with NFT and can be viewed as media blockchain. The controversy over NFT art can be sorted out in both classification and evaluation aspects. The former is the discussion of whether NFT art can be defined as art. This study examines contemporary art theories such as art as experience, art institutionalism, and pluralistic aesthetics, arguing that NFT art can be classified as art. NFT Art is a decentralized aesthetic community uses NFT to certify digital content that contains daily meaningful experiences as art based on trustlessness of blockchain. The value of aesthetic experience provided by NFT art is viewed through the theory about the evolution of aura. NFT art in the age of mechanical reproduction has two potentials. First, it is given a ‘scheinsaura’ and sold at a high price like an original print by the centralized art world. This is anachronistic. Second, a de-centralized aesthetic community grants appreciation as an art to digital images that contain traces of everyday life. The NFT art community enjoys the aura of the trail regardless of ownership. At the same time, they support creation that reflects fine-grained tastes. This suggests that NFT art can achieve what art justice theory and aura theory pursue through the decentralized value of the blockchain.

3D-HEVC 비디오 부호화 성능 분석

박대민(Daemin Park),최해철(Haechul Choi) 한국방송·미디어공학회 2014 방송공학회논문지 Vol.19 No.5

양적완화 정책에 대한 국내 언론 보도의 정보원 및 인용문 분석

박대민(Daemin Park),박진우(Jin-Woo Park) 한국언론학회 2015 한국언론학보 Vol.59 No.1

This paper examines Korean media reports on the ‘quantitative easing’ policy in 2013 by analysing news sources and quotations, and attempts to understand major structural features of Korean economic journalism. Analysis objects of this paper are constituted with 7,761 articles of 44 kinds of media which include the research word ‘quantitative easing’, reported in 2013. And then, using the ‘news source beta’, a big data analytics tool, we analysed news sources and quotations through news source network analysis. In result, concerning news sources of media reports on ‘quantitative easing’, we found out that news sources related to the economic field are of higher importance than any other sources, in which financial analysts as well as government officials in the economic department are most frequently appeared as news sources regarding economy. This result shows that a certain paradigm led by financial field and economic part in the government have strong influences on the economic reports in Korea. We may consider that a neo-liberalistic tendency has certain impacts on the economic journalism in Korea.

금융에 관한 문화연구를 위한 시론

박대민(Daemin Park) 한국언론학회 2014 한국언론학보 Vol.58 No.1

Even critical cultural studies researchers in South Korea have been poorly attentive to finance rather than industrial capitalism. However, not only the world but also South Korea has been deeply financialized. On the one hand, finance has penetrated daily lives, and on the other, people has performed more roles in the financial market. In this vein, this study suggested cultural studies of finance as a theoretical framework for the financialization of daily life. Indeed, many academic approaches such as efficient market hypothesis, behavioral finance of media, constructivist political economy of finance, and social studies of finance have analyzed the relationship among information, media, culture, society, and financial market. However, these only focused on mechanisms or conventions performed by the elite in the financial market. This article tried to synthesize theories from social studies of finance, democratization of finance, financialization of daily life, historical cultural studies of finance, and cultural studies of financial governmentality to build an understanding of social and cultural aspects of finance. Unlike traditional approaches, cultural studies of finance can catch a certain dynamic agencement on a boundary between the financial market and the life world and offer a theoretical vision to reconstruct the financial system by people’s ordinary performances.

W3C 기반 상호연동 가능한 멀티모달 커뮤니케이터

박대민(Daemin Park),권대혁(Daehyeok Gwon),최진혁(Jinhuyck Choi),이인재(Injae Lee),최해철(Haechul Choi) 한국방송·미디어공학회 2015 방송공학회논문지 Vol.20 No.1

장기 시계열 내용 분석을 위한 뉴스 빅데이터 분석의 활용 가능성

박대민(Daemin Park) 한국언론학회 2016 한국언론학보 Vol.60 No.5

Time series content analysis in communication studies such as agenda setting theory is increasingly popular. There have been methodological advances in time series analysis. However, it is impossible to do content analysis for a large number of news articles with traditional manual techniques. This study suggests news big data analytics for automated time series content analysis in a long term, mixing natural language processing (NLP) and semantic network analysis of news. A pilot study focusing on news sources and quotes’ topics is also conducted analyzing news about political or social issues. Around one million news articles for 26 years (1990~2015) are collected from 8 major nationwide Korean dailies including Kyunghyang Shinmun, Kukmin Ilbo, Donga Ilbo, Munhwa Ilbo, Seoul Shinmun, Segye Ilbo, Hankyoreh, and Hankook Ilbo. NLP with ‘BigKinds’, a news big data analysis database developed by Korea Press Foundation, and semantic network analysis with independent development tools are used. Studies showed that less differences among newspapers and complete time series changes between 1990s and 2000s were found in the most important sources and topics except for topics in society section. The number of sources and topics per article has decreased in general. Sophisticated automated times series content analysis in a long term enables researchers to monitor the press system as a whole and to compare other time series data such as many economic indexes.

유사도, 기사 공동 출현, 정보원에 기초한 뉴스 문장연결망 분석 알고리즘 제안

박대민(Daemin PARK),서봉원(Bongwon Suh),김성현(Seonghyun Kim),유재연(Jaeyoun You),송정우(Jungwoo Song) 한국언론학회 2018 커뮤니케이션 이론 Vol.14 No.3

이 논문은 뉴스를 단어 중심의 의미연결망 분석을 통해 연구할 때 나타나는 한계를 지적하고, 문장 수준의 의미연결망 분석을 하는 방법으로서 뉴스 문장연결망 분석방법을 제안했다. 이 연구에서는 특히 뉴스 인용문 중심의 분석 프로그램인 쿼트넷을 만들어 시행연구를 실시했다. 인용문 중심 뉴스 문장연결망은 개인실명 직접인용문을 결점으로, 동일 정보원 발언 여부, 기사 공동 출현 여부, 자카드 유사도를 결합한 관련도를 연결로 하는 의미연결망을 뜻한다. 뉴스 문장연결망은 의미경로를 가지며, 이를 활용해 중심문장, 요약문장, 상술문장 등을 정의할 수 있다. 이 연구에서는 〈빅카인즈〉에서 1990년 1월 1일부터 2016년 4월 30일까지 ‘인공지능’으로 검색된 기사 2,337개의 인용문 5,046개에 대해 뉴스 문장연결망 분석을 실시했다. 분석 결과, 유사도 계수를 0.333으로 했을 때 고립자(isolated node)를 제외하고 3,742개 결점 6,708개의 연결로 이루어진 문장연결망이 도출됐으며 알파고와 인공지능의 충격, 인공지능을 활용하는 여러 기술들을 적절히 분류하고 요약했다. 유사도 절삭 기준을 0.333에서 0.450로 높이면 고립자를 제외한 결점은 3,697개, 연결은 6,383개였다. 연결이 줄고 고립자가 늘어나면서 내용이 지나치게 세분화되어 묶이는 경향을 보였다. 뉴스가 중요한 사회 전반의 쟁점들에 대해 대중적인 논증을 다년간 축적하고 있다는 점을 고려할 때 IBM 프로젝트 디베이터와 같은 컴퓨터 논증의 기초 기술로서 사회과학자가 쉽게 활용할 수 있는 컴퓨터 논증 프로그램을 설계하는데도 기여할 수 있을 것이다. In this paper, we point out the limitations of the research on word - based semantic network analysis and propose a news sentence network analysis method as a method of semantic network analysis at sentence level. In this study, we developed Quetnet as the prototype news quote analysis program, and conducted a pilot study. The news sentence network focusing on quotes is a semantic network that nodes are quotes, and edges are defined as the association of jacquard similarity, co-occurrence of articles, and whether the same sources uttered quotes within a short period of time. The news sentence network has a semantic path and can be used to define the one main sentences, summarizing sentences, and sentences in details. In this study, we conducted a news sentence network analysis on 5,046 quotations of 2,337 articles quoted as "artificial intelligence(AI)" from January 1, 1990 to April 30, 2016. Articles were collected from news big data system <BigKinds>. As a result of the analysis, it was found that 3,742 nodes and 6,708 edges were detected except for the isolated node when the similarity parameter was 0.333, and topics about AI technology and its soical shocks are classified and summarized better comparing with the analyis node when the similarity parameter was 0.450. Given that news is accumulating years of public debates of important social issues, it can also contribute to the design of computational argumentation such as the IBM Project Debater, espeically for the purpose of social sciences.