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* 궁금증 : 구글 Teachable Machine이 신문 사진에서의 이데올로기를 판단할 수 있을까?  
 
* 궁금증 : 구글 Teachable Machine이 신문 사진에서의 이데올로기를 판단할 수 있을까?  

2020년 6월 16일 (화) 21:23 판

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신문 내 이데올로기

방법 및 과정


  • 궁금증 : 구글 Teachable Machine이 신문 사진에서의 이데올로기를 판단할 수 있을까?
  • 방법
    • 주제 : George Floyd 사망 사건 관련 인종 차별 시위
    • 미국 언론과 우리 나라 언론의 정치적 성향의 유사성에 따라 이데올로기의 판별 가능성을 확인하려 함
  • 순서
    • 미국의 정치 성향에 따른 언론 보도 매체를 선정 : Fox(보수), USA Today(중도), CNN(진보)
    • 국내 정치 성향에 따른 언론 보도 매체를 선정 : 조선일보(보수), 중앙일보(보수), 경향신문(진보), 한겨례신문(진보)
    • 각 매체에서 Floyd 시위와 관련한 이미지 추출 : Fox(107), USA Today(108), CNN(116)[2]
    • 국내 언론사 지면 기사를 바탕으로 Floyd 시위 관련 이미지 수집 : 조선일보(19), 중앙일보(10), 경향신문(13), 한겨례신문 (15, 1사진 중복)
    • 미국 언론의 이미지를 바탕으로 Teachable Machine 빅데이터 구축
    • 한국 지면기사의 이미지를 대입해 이데올로기의 유사성이 나타나는지 판별

결론

캐릭터와 인간의 형상적 상관성

방법 및 과정

  • 궁금증 : 캐릭터에 대한 인간의 선호도는 유사성에 기반하는가, 차이에 기반하는가?
  • 방법
    • 주제 : 개, 곰을 원형으로 하는 캐릭터와 인간의 유사성 판별
    • 개, 곰, 인간 이미지의 빅데이터를 기초로 하여 인간과의 유사성의 정도를 판단하려 함
  • 순서
    • 개, 곰, 인간의 빅데이터가 될 기본 이미지 수집 : 구글 검색
    • 개, 곰을 원형으로 하는 캐릭터 이미지 수집 : 구글 검색
    • 기본 사진을 바탕으로 Teachable machine을 통해 빅데이터 구축
    • 캐릭터 사진을 대입해 개, 곰, 인간 중 어디에 유사성을 더 많이 보이는지 확인
  • 결과
    • [ 결과 이미지 슬라이드]
===결론===
  1. ↑ 여기서 제시한 모델에서는 CNN의 원 데이터 221장 중 105장을 제외한 116장만을 활용했다. CNN의 데이터를 모두 적용한 모델은 다음과 같다. : < 연구1. 신문_1st try >
  2. ↑ CNN의 경우 초기에는 221개의 이미지 자료를 수집했으나 수가 다른 언론사와 비교해 앞에서 50장, 뒤에서 55장을 임의적으로 제하였다.
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