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학술저널
저자정보
최창욱 (부경대학교) 정유미 (부경대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제23권 제5호
발행연도
2022.5
수록면
893 - 904 (12page)
DOI
10.9728/dcs.2022.23.5.893

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딥페이크(deepfake)는 적대관계생성신경망 (Generative Adversarial Networks, GAN)을 이용하여 원본 이미지 위에 다른 이미지를 결합해 새로운 이미지를 생성하는 기술로 미디어 산업에서 다양한 활용 가능성을 보여주고 있다. 하지만 딥페이크 기술의 악용사례가 빈번히 등장하면서 딥페이크 기술에 대한 사회적인 인식은 다소 부정적이다. 본 연구는 다른 환경에서 동일한 기술에 대한 인식과 논의가 어떻게 다른지 살펴보기 위하여 딥페이크와 관련된 국내외 언론 보도 기사(국내-1,576건, 국외-2,107건)를 수집하여 국내외 언론 보도의 경향성을 비교 분석하고자 하였다. 연구 결과, 국내 언론보도는 ‘n번방’과 특정 범죄사건과 연관된 키워드와 토픽이 주를 이루었으며 국외 언론보도는 딥페이크 기술의 주요 키워드인 ‘video’, ‘fake’등의 키워드와 함께 소셜 미디어, 정치 등 좀 더 다양한 토픽이 등장하였다. 국내 언론이 딥페이크 기술을 범죄 사건과의 깊은 연관성 상에서 언급한 것과 달리, 국외 언론에서는 딥페이크로 만들어진 가짜 동영상 사건을 중심으로 이에 대한 대응방안, 기술적 설명 등으로 좀 더 다양한 시각을 보여주고 있었다.
#딥페이크 #언론보도 #토픽모델링 #키워드 네트워크 #국내외 비교연구 #Deepfake #Media coverage #Topic modeling #Keyword Network #Comparative Study

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 문헌연구
Ⅲ. 연구방법
Ⅳ. 연구결과
Ⅴ. 결론 및 토의
참고문헌

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