심층 학습을 활용한 실전 방송 프로그램 분석(방송문화진흥총서 261)

방송 콘텐츠는 하루가 다르게 쌓여 가는데, 인문사회과학의 영상 연구는 여전히 연구자가 화면을 하나하나 들여다보며 코딩하는 수동 작업에 머물러 있다. 이 책은 그 간극을 메우기 위한 첫걸음이다.
컴퓨터 언어나 수학에 익숙하지 않은 인문사회과학자를 독자로 삼았다. 저자 역시 영문과 출신에 사회학과 언론 커뮤니케이션학을 활동분야로 하는 연구자다. 인문사회과학자의 어려움을 이공계보다 훨씬 잘 이해한다. 책에서 수식은 거의 등장하지 않으며, 꼭 필요한 경우에도 직관적으로 이해할 수 있도록 풀어썼다. 코드 역시 저자가 직접 사용해 본 것을 한 줄씩 짚어가며 설명한다. 무엇보다 별도의 프로그램 설치 없이 구글 코랩(Colab)에서 그대로 실행할 수 있게 구성해, 컴퓨터에 무언가를 새로 깔거나 개발 환경을 갖출 필요가 없다. 웹 브라우저만 있으면 누구든 책의 코드를 그 자리에서 돌려 볼 수 있다.

심층 학습과 컴퓨터 비전이 방송 프로그램 분석에 어떻게 쓰일 수 있는지를 풀어냈다. 키프레임 추출, 이미지 클러스터링, 사물 감지, 동작 감지, 얼굴감지, 색채 분석 등 각 기법은 뉴스와 다큐멘터리의 화면 구성, 뮤직비디오의 신체 재현, 온라인 강의의 교수 제스처, 한일 리메이크 드라마의 색채 차이 같은 저자의 실제 연구를 위해 활용한 내용을 기반으로 담았다

PART 01
전통적 방법에서 심층 학습으로
CHAPTER 01 심층 학습과 방송 영상 분석의 접점
CHAPTER 02 심층 학습(Deep Learning)의 개요
PART 02
디지털 이미지 처리와 심층 학습 영상 분석
CHAPTER 03 자료처리: 이미지 프레임 추출
CHAPTER 04 실습 절차: 키프레임 및 장면(Scene) 추출
CHAPTER 05 이미지 클러스터링 분석
CHAPTER 06 사물 감지 분석
CHAPTER 07 동작 감지 분석
CHAPTER 08 인물 얼굴 인식
CHAPTER 09 색채 분석
PART 03
분석 예시 및 에필로그 388
CHAPTER 10 분석 예시

윤호영 이화여자대학교 커뮤니케이션 · 미디어학부 부교수
미국 위스콘신대학교 저널리즘-매스커뮤니케이션학과 박사.
연세대학교 사회학 석사 및 영문학 학사.
방송통신대학교 컴퓨터과학 및 환경보건학 학사.
한국언론학회 총무이사 및 한국방송학회 총무이사를 수행했고,
한국언론학회 논문상 2회. 한국방송학회 논문상을 1회 수상했다.