전창영

AI를 사용하면 기사 품질이 좋아질까?

전창영 — Mon, 23 Feb 2026 00:42:20 GMT

전창영 (2026). AI를 사용하면 기사 품질이 좋아질까?. <KPF미디어브리프> 2026년 2호. 한국언론진흥재단. 기자 98명 대상 AI 활용 기사 작성 실험, 기사 구조와 가독성 등 완성도는 안정적으로 유지 기사 독창성(50점)은 낮은 수준 … AI 활용만으로 기사 내용의 새로움이 강화되지 않음 기사 한 건 작성 시 AI와의 대화는 평균 4회, 후

AI 기업, 뉴스 미디어 건너뛴 정보 수집 - 2026 언론산업 성장 추세와 주요 이슈 전망

전창영 — Fri, 30 Jan 2026 02:00:31 GMT

이현우 · 전창영 (2026). 2026 언론산업 성장 추세와 주요 이슈 전망. <미디어이슈리포트> 2026년 제1호. 서울: 한국언론진흥재단. ○ AI 확산과 빅테크 전략 변화, 뉴스 콘텐츠 우회하는 구조적 위협 부상 - 언론사, 독자적 뉴스 생태계 구축 필요 - 독창적 저널리즘 강화를 통해 AI가 대체할 수 없는 핵심 가치 창출 중요 ○ AI 라

언론사를 위한 오픈소스 LLM 활용 방안

전창영 — Thu, 29 Jan 2026 23:32:13 GMT

전창영·이종혁·백강희(2025). <언론사를 위한 오픈소스 LLM 활용 방안>. 서울: 한국언론진흥재단. 작년 진행한 연구보고서가 공식 발간되었다. 생성형 AI, 특히 오픈소스 기반 대규모 언어 모델(LLM)이 한국 언론 현장에서 실제로 어떻게 활용되고 있으며, 앞으로 어떤 방향으로 도입·운영될 수 있는지를 실증적으로 분석한 연구다. 연구의 출발점:

AI는 기자를 대체할 수 있을까? - ‘동료 시스템’이 되기 위한 조건

전창영 — Thu, 29 Jan 2026 23:29:52 GMT

전창영 (2026). 날카로운 질문은 인간의 영역: AI가 ‘동료 시스템’ 되려면. <신문과 방송> 2026년 1월호. 서울: 한국언론진흥재단. 최근 생성형 인공지능과 대규모 언어 모델(LLM)은 더 이상 낯선 기술이 아니다. 많은 기자들이 이미 취재와 기사 작성 과정에서 AI를 활용하고 있고, 뉴스룸에서도 “AI를 어디까지, 어떻게 써야 하는가”라는

MCP 등장과 언론사 활용 가능성

전창영 — Tue, 08 Jul 2025 06:10:49 GMT

전창영(2025). MCP 등장과 언론사 활용 가능성. <KPF미디어브리프>. 서울: 한국언론진흥재단. ㅇ MCP는 LLM과 외부 도구(데이터)를 연결해주는 새로운 프로토콜 ㅇ 오픈 AI, 구글, 마이크로소프트 등 IT 기업 중심으로 MCP 생태계 확장 전망 ㅇ AI 기자들의 데이터 분석, 개발자의 AI 플랫폼 개발 극대화하는 데 활용 가능 ㅇ 보안과

트럼프 2.0 미디어 정책 전망과 시사점 - 빅테크와 AI 산업

전창영 — Mon, 26 May 2025 00:16:38 GMT

전창영(2025). 돌아온 트럼프, 빅테크와 AI산업 대격변 예고: 트럼프 2.0 미디어 정책 전망과 시사점. <KPF미디어브리프>. 서울: 한국언론진흥재단. ㅇ 공화당 상하원 장악하며 트럼프의 미디어 정책 추진에 유리한 환경 조성 ㅇ ‘Section 230’ 개정 등 빅테크 압박 강화하며 플랫폼 사업자 책임 강조 ㅇ ‘AI 맨해튼 프로젝트’ 추진 ···

2025 언론산업 성장추세와 주요 이슈 전망

전창영 — Mon, 26 May 2025 00:14:23 GMT

이현우, 전창영(2025). 2025 언론산업 성장추세 주요 이슈 전망. <미디어이슈브리프>. 서울: 한국언론진흥재단. ● 현재 언론산업은 AI 기술의 급속한 도입과 전통적인 수익 모델의 약화 등 급격한 변화에 직면하고 있음 - 디지털 전환이 가속화되면서 콘텐츠 제작과 배포 과정에서 혁신이 이루어지고 있지만, 동시에 독자 이탈과 광고 수익 감소로 인해 수

딥페이크 골라내기

전창영 — Wed, 20 May 2020 00:47:57 GMT

최근, MIT 미디어랩에서 딥페이크 검증(Detect fake) 웹사이트를 구축했다. (https://detectfakes.media.mit.edu/). 미디어랩 연구진은 이번 프로젝트를 진행하면서, 딥페이크 동영상과 실제 영상과의 차이를 직관적으로 확인할 수 있는 몇 가지 단서를 발표했다. 참고로, 이전에 예측모델 플랫폼인 캐글(Kaggle)에서는 딥

빅데이터 시대의 변화

전창영 — Wed, 20 May 2020 00:05:25 GMT

몇 년 전부터, '빅데이터'라는 단어는 양적 연구자들의 호기심을 일으켰다. 학술 세미나에 다녀보면, 주제와 무관하게 빅데이터가 들어간 연구발표는 항상 인기만점이었다. 마치 빅데이터를 사용하지 않으면, 혹은 사용할 줄 모르는 연구자는 시대에 뒤처진 것처럼 보였고, 많은 양의 데이터를 분석는 것 자체가 기존에 보이지 않던 새로운 무언가를 볼 수 있다는 기대감을

편리함에 희생된 사생활 - 화상회의 기술에 내재된 위협

전창영 — Wed, 20 May 2020 00:03:42 GMT

코로나바이러스감염증-19(COVID-19, 이하 코로나19)의 확산은 세계 각국의 경제·사회 전반부터 국민들의 일상에 이르기까지 많은 변화를 가져왔다. 재택근무와 원격수업 등 ‘사회적 거리두기’가 일상이 된 요즘, 비대면 문화의 최대 수혜자 중 하나는 클라우드 기반 화상회의 서비스 기업 ‘줌(Zoom)’이다. 작년에 비해 하루 평균 이용자 수가 40배 이상

알고리즘과 공존하는 인류의 첫 걸음 - 미 의회, '알고리즘 책무성 법안' 발의

전창영 — Wed, 20 May 2020 00:03:21 GMT

2016년, 미국의 오바마 행정부는 거대기술기업들이 활용하는 인공지능 알고리즘이 인종차별과 성차별 등 사회적 편견과 왜곡을 심화시킬 가능성이 있음을 경고한 바 있다. 당시 미국 연방거래위원회는 잘못된 데이터를 학습한 인공지능 알고리즘의 부작용을 우려하고, 정책적 대응의 필요성을 주장하였다. 이는 인공지능 알고리즘을 기반으로 한 의사결정이 편향적이고, 사회적