1. 회원님들의 건승을 기원합니다.

2. 한국방송학회 방송저널리즘연구회에서 <빅데이터 활용 뉴스 내용분석 특강>을 다음 같이 개최합니다. 회원 여러분의 많은 참여와 관심 부탁드립니다.

- 다 음 -

□ 특강 주제: 오픈소스 생성형 LLM을 활용한 뉴스 내용분석: 수동 코딩의 대안

□ 기획 의도

  최근들어 ChatGPT, Gemini, Claude 등 생성형 대규모언어모델(LLM)이 글쓰기, 요약, 번역, 이미지 및 영상 생성 등 다양한 업무에 활용되고 있습니다. 그러나 데이터 분석, 특히 뉴스 빅데이터의 내용 분석에 LLM을 활용하는 사례는 여전히 드뭅니다. 뉴스에 대한 프레임 분류, 감성 분석, 정보원 추출과 같은 작업은 여전히 수동 코딩에 의존하고 있습니다. 정확성, 비용, 후처리 문제 때문입니다. 정확성 측면에서 생성형 LLM의 성능은 이미 높은 수준이지만, 적절한 프롬프트 설계를 통해 정확성을 더욱 효과적으로 보장할 수 있습니다. 비용 측면에서 상업용 LLM은 API 사용료를 요구하지만, 오픈소스 LLM을 활용하면 비용을 없앨 수 있습니다. 특히 Gemma, Llama, EXAONE과 같은 오픈소스 모델을 GPU를 활용해 로컬 환경에 구축하면 빅데이터 분석을 무료로 진행할 수 있습니다. 후처리 측면에서 생성형 LLM은 일관된 변수와 형식으로 응답을 내놓지 않아 추가적인 데이터 정리가 필요합니다. json과 같은 체계적인 데이터 구조를 활용하면, 분석에 적절한 응답을 확보할 수 있습니다.

  이번 워크숍에서는 이러한 문제를 중심으로 오픈소스 생성형 LLM을 활용해 뉴스 빅데이터를 분석하는 방법을 논의하고자 합니다. 

관심있으신 누구나 무료로 참여하실 수 있습니다. 많은 관심과 다양한 조언 부탁드립니다.

□ 개요

- 일시 : 2025년 1월 13일(월) 15:20 ~ 17:00

- 장소 : 한국외국어대학교 사이버관 402호

- 주최 : 한국방송학회 방송저널리즘연구회

□ 세부 일정

□ 문의

- 채영길 교수 (yg_chae@hufs.ac.kr)

- 정낙원 교수 (paradise@swu.ac.kr)

2025년 1월 6일

한국방송학회 회장 최 용 준