반정형 형태의 뉴스 기사에 대해 자연어 처리나 의미연결망 분석 등 다양한 빅데이터 분석을 수행한 연구가 언론학계에도 점차 늘어나고 있다. 기존에는 주로 기사 텍스트에 대한 뉴스 빅데이터 분석 방법이 많았다. 그러나 뉴스는 텍스트뿐만 아니라 사진이나 동영상 등 다양한 형식이 결합돼 있다. 특히 방송 뉴스의 핵심인 영상에 대한 빅데이터 분석 방법에 대한 요청이 높아지고 있다. 이 연구에서는 방송 뉴스 빅데이터 분석을 위한 영상처리 중 특히 영상분석과 영상인식에 관한 요소기술을 검토한다. 영상분석은 장면과 영역을 분할하는 영상분할, 특징점과 경계, 직선 등을 검출하는 특징값 추출 등의 과정을 수행한다. 영상의 내용을 파악하는 과정인 영상인식에는 직사각형이나 원 등의 형태탐지, 얼굴, 문자, 장소 등의 객체인식, 전쟁, 화재 등 사건인식 등이 있다. 고차원적인 영상분석인 영상내용분석으로는 영상 간 유사도를 계산해 묶어주고, 객체를 다중분류하며, 영상을 요약하고, 맥락정보를 추출하는 과정이 있을 수 있다. 이밖에 객체에 대한 의미연결망 분석과 음성인식을 활용한 스크립트 작성과 동영상과 텍스트 간의 매칭이 적용될 수 있다. 방송 뉴스 빅데이터 분석 시스템 구축은 적지 않은 비용이 드는 데다가 기술 측면에서도 아직 많은 한계가 있다. 하지만 방송 뉴스 빅데이터 분석을 활용하여 뉴스를 데이터화하고 이를 여러 데이터와 접목하여 뉴스는 물론 다양한 ‘에버그린’ 콘텐츠로 전용할 수 있다는 점에서 방송의 새로운 플랫폼 전략의 기초로서도 중요하다.
반정형 형태의 뉴스 기사에 관해 자연어 처리나 의미연결망 분석 등 다양한 빅데이터 분석을 수행한 연구가 언론학계에도 점차 늘어나고 있다. 이 연구에서 방송 뉴스 빅데이터 분석을 위한 영상처리 중 특히 영상분석과 영상인식에 관한 요소기술을 검토한다.