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제3회 영상기술 세미나

데이타방송 관련 전문 기술 인력 필요


지난 1일 대명캠 동서문화관 멀티미디어실 202호에서 지역디지털미디어센터와 대구·경북언론학회 주최로 제3회 영상기술세미나 ‘디지털방송 환경과 데이터방송의 전망’에 대한 세미나가 열렸다.

이번 세미나에서는 이시훈(미디어영상학·조교수)교수가 ‘디지털방송 환경과 데이터방송의 전망’, 이동복(에어코드 영구개발본부·본부장)본부장이 ‘데이터방송 전문 인력 양성방안’, 권용덕(에어코드·과장)과장의 ‘데이터콘텐츠 제작, 검증, 송출 시연’이라는 제목으로 각각 주제발표를 했다.




[가까운AI] AI 킬러 활용법 – AI 검사기로 AI 글을 ‘내 글’로 바꾸기 “AI 검사기를 돌렸더니 ‘AI 생성 의심 90%’가 나왔습니다.” 한 교수의 말에 학생들은 고개를 끄덕였다. 정작 학생은 “저 AI 안 썼어요”라고 항변하지만, 검사 결과는 이미 교수에게 부담과 의심을 던져놓은 뒤다. AI 시대의 글쓰기는 교수도, 학생도 어느 한쪽만의 문제가 아니다. 사고 방식, 글쓰기, 평가 방식이 새롭게 바뀌는 과도기적 상황 속에서 모두가 혼란을 겪고 있다. ● 교수도 난감하고, 학생도 난감하다 AI 검사기는 문장 패턴과 구조를 기반으로 ‘AI일 가능성’을 제시하지만 절대적이지 않다. 교과서적 표현이나 정제된 문장을 자주 쓰는 학생일수록, 혹은 정보 기반 개념 정리를 하는 글일수록 AI 문체와 유사하게 보일 수 있다. 교수들은 “결과만 믿자니 학생이 억울해 보이고, 학생 말을 그대로 믿자니 책임이 생기는 상황”이라고 말한다. 학생들도 마찬가지다. 성실하게 썼는데 AI 비율이 높게 나오면 억울함과 불안감이 뒤따른다. ‘AI에게 개념만 물어보는 것도 AI 사용인가?’, ‘교정 기능은 어디까지 허용인가?’ 학생들은 AI를 어떻게 사용해야 하는지 경계가 불명확한 상황에서 스트레스를 느낀다. AI 검사기에서 오해가 생기는 주요 원인은 다음과 같