About the Lab

연구소 소개

미디어혁신연구소는 경희대학교 부설연구소로, 미디어와 인공지능의 융합을 연구하고 교육하며 관련 산업과 정책을 함께 다룹니다.

우리가 하는 일

뉴스와 여론은 이제 언론사와 포털, 생성형 AI가 함께 만드는 생태계 안에서 형성됩니다. 미디어혁신연구소는 이 변화를 관찰하고 측정하고 실험합니다. 컴퓨테이셔널 방법론으로 매일의 뉴스 의제와 여론 지형을 수집·분석하고, 여러 AI가 고른 뉴스를 비교해 생성형 AI 시대의 의제 흐름과 언론사 가시성을 기록합니다. 그 결과는 대시보드로 공개해 연구자와 학생, 언론 현장이 함께 쓰는 공공 자료로 만듭니다.

동시에 AI 시대 저널리즘의 품질과 윤리를 묻습니다. 뉴스 윤리 심의와 팩트체크의 자동화, AI 가상 응답자를 활용한 여론 시뮬레이션, 멀티모달 LLM 기반 보도 분석을 개발하고, 방송·미디어 콘텐츠 유통과 스트리밍 시장, 디지털 광고 등 미디어 산업과 정책 과제도 연구합니다. 문과생도 AI와 코딩을 연구 도구로 쓸 수 있도록 여는 워크숍은 연구소의 대표 교육 프로그램입니다.

연구 · 교육 중점

01
AI 저널리즘 · 뉴스 윤리멀티모달 RAG·AI 에이전트 기반 뉴스 윤리 심의 자동화, 팩트체크 필요성 탐지와 자동 검증, 뉴스 품질 평가
02
생성형 AI와 뉴스 의제 (GEO)언론사의 검색·AI 답변 가시성, 언론사→포털→생성형 AI의 의제 흐름, 일일 여론 모니터링과 'AI가 본 어제의 한국'
03
컴퓨테이셔널 연구방법론에이전틱 AI 시대의 방법론, 실리콘 샘플링 여론 시뮬레이션, 컴퓨터 비전·멀티모달 LLM 보도사진·영상 분석, 지식그래프
04
미디어 산업 · 정책방송·미디어 콘텐츠 글로벌 유통 정책, FAST·OTT와 유료방송 시장, 디지털 광고, 허위정보 규제와 언론 정책
05
미디어 · AI 교육「문과생을 위한 AI 활용 파이썬 코딩」 하계 워크숍, AI 활용 바이브코딩, 컴퓨테이셔널 연구방법 특강

소속: 경희대학교 서울캠퍼스 부설연구소
주소: 02447 서울특별시 동대문구 경희대로 26 정경대 교수회관 620호
전화: 02-961-2179
이메일: jonghhhh@khu.ac.kr
연계: 경희대 미디어학과 ↗
미디어커뮤니케이션대학원 ↗

찾아오시는 길

정경대 교수회관 620호
Media Innovation Research Lab
Kyung Hee University, Seoul

구성원

연구소장

이종혁 Jonghyuk Lee

경희대학교 미디어학과 교수

컴퓨테이셔널 저널리즘 연구자. 딥러닝·LLM·멀티모달 AI로 뉴스와 여론을 분석하고, AI 기반 팩트체크·뉴스 윤리 심의 시스템과 실리콘 샘플링 여론 시뮬레이션을 개발하고 있습니다.

jonghhhh@khu.ac.kr

연구소 세미나 · 교육

세미나

2026.08.21
「GEO 연구: 생성형 AI 시대 언론사의 가시성과 의제 흐름」한국방송학회 디지털 전환과 미디어혁신 연구회 공동주최. 언론사 SEO·GEO 비교(이문혁), 언론사·포털·생성형 AI 간 의제 흐름(이종혁) 발표, 이상원 교수 사회
2025.12.12
「AI 기반 뉴스 심의 자동화 시스템 개발과 적용: 기술과 분석 사례 소개」한국신문윤리위원회 공동주최. 윤리 위반 판정·심의문 생성 시스템(이종혁), ‘많이 본 뉴스’ 분석(이두황) 발표, 이상원 소장 사회
2023.11.02
「방송·미디어 콘텐츠 글로벌 유통 활성화를 위한 정책과제」한국방송학회 디지털 전환과 미디어혁신 연구회 공동 주최·주관. 국내 콘텐츠의 글로벌 유통 정책과제 발제(이상원)

교육 · 워크숍

2026.08.24–28
「제5회 문과생을 위한 AI 활용 파이썬 코딩 하계 워크숍」미디어커뮤니케이션대학원·인문사회과학 데이터연구소 공동주최. 파이썬 기초, AI 활용 코딩, 웹 수집, 영상 분석 실습. 이종혁 교수 ‘AI 활용 바이브코딩’(8.26)
2025.08.25–29
「문과생을 위한 AI 활용 파이썬 코딩 하계 워크숍」미디어커뮤니케이션대학원·미디어학과 공동주최. 기초 문법, 크롤링, 컴퓨터비전, 프롬프트 코딩(이두황·이문혁·이종혁)

연구 성과

01
AI 뉴스 윤리 심의 자동화한국신문윤리위원회와 함께 멀티모달 RAG와 AI 에이전트 워크플로로 뉴스 윤리 판정·심의문 생성 시스템을 개발하고, 네이버 ‘많이 본 뉴스’ 분석에 적용
03
GEO와 생성형 AI의 의제 흐름한국 언론사의 검색·AI 답변 가시성 비교, 언론사→포털→생성형 AI로 이어지는 의제 변화 연구
04
FAST·OTT와 유료방송 시장광고기반 스트리밍 TV(FAST)의 초기 시장 성장이 유료방송 시장성과에 미치는 영향 (2024, 연구원 구민주 공저)
05
디지털 광고 · 인플루언서 · 비대면 서비스DOOH 광고 플랫폼, 인플루언서 정보원 유형, 비대면 진료 서비스(2024), FOOH 캠페인 효과(2025) 연구 (연구원 김혜영)

연구소장 발표 · 특강

2026.08.24–28
「AI 활용 바이브코딩 (제5회 문과생을 위한 AI 활용 파이썬 코딩 하계 워크숍)」강의
2026.08.21
「의제는 어떻게 증류되는가: 언론사, 포털, 생성형 AI의 의제 흐름」한국방송학회·경희대 GEO 연구 세미나 발제
2026.08.19
「AI 기반 팩트체크 시스템」한국언론진흥재단 「AI 시대 뉴스의 가치와 팩트체크의 진화」 발표
2026.06.05
「페르소나 챗봇으로 여론조사 시뮬레이션하기: RAG 기반 실리콘 샘플링의 가능성과 한계」한국언론학회 발제
2026.05.08–09
「컴퓨테이셔널 연구방법론의 발전과 저널리즘 연구에의 활용」한국언론학회 봄철 학술대회 단독 발제
2026.04.17
「에이전틱 AI 시대의 컴퓨테이셔널 방법론과 저널리즘 연구」서울대 언론정보학과 BK21 특강
2026.01.23
「AI 기반 팩트체크 자동화 시스템 개발 및 선거 후보자 토론회 적용」한국언론학회·경희대 공동 세미나
2025.12.12
「AI 기반 뉴스 심의 자동화 시스템의 개발과 적용」미디어혁신연구소·한국신문윤리위원회 공동 세미나

연구소장 연구 실적 (최근 5년)

이민규, & 이종혁. (2026). 검열의 구조를 그래프로 읽다: 신군부 보도검열 기사 4,629건의 도메인 특화 지식그래프 분석. 한국언론학보, 70(4), 39–82.
이종혁. (2026). 한국형 실리콘 샘플링의 가능성과 한계: AI 가상 응답자를 활용한 여론 시뮬레이션의 충실도-분산-편향 진단. 한국언론학보, 70(4), 1–38.
이종혁. (2026). 에이전틱 AI 시대의 컴퓨테이셔널 연구방법론: 제3의 방법론을 향한 유형화와 인식론적 정립. 언론정보연구, 63(3), 47–105. doi:10.22174/jcr.2026.63.3.47
정재철, & 이종혁. (2026). 가짜뉴스에 대한 언론인의 인식 유형과 규제 태도: 잠재계층분석(LCA)을 통한 접근. 한국방송학보, 40(4), 413–450.
신우열, 채영길, 송현주, & 이종혁. (2026). 탐사보도 품질 평가 기준의 귀납적 도출과 측정 도구 개발: 뉴스타파 콘텐츠평가위원회 2년간 의견 분석을 중심으로. 한국방송학보, 40(3), 65–99. doi:10.22876/kab.2026.40.3.002
이종혁. (2026). 한국어 팩트체크 필요성 탐지 모델 및 RAG 기반 팩트체크 자동화 시스템 개발: 대선 후보자 토론회 적용. 한국언론학보, 70(2), 86–123.
이문혁, 이두황, & 이종혁. (2026). AI 에이전트를 활용한 뉴스 윤리 심의문 자동 생성 시스템의 개발 및 적용: 네이버 ‘많이 본 뉴스’ 분석을 중심으로. 한국언론학보, 70(2), 49–85. doi:10.20879/kjjcs.2026.70.2.002
박영균, & 이종혁. (2026). 언론 시스템과 정치적 성향에 따른 김정은 보도사진의 시각적 프레이밍 연구: Multimodal LLM을 활용한 국제 언론 비교 분석. 언론정보연구, 63(1), 157–198. doi:10.22174/jcr.2026.63.1.157
윤신예, & 이종혁. (2026). 컴퓨터 비전과 멀티모달 LLM 기반 보도사진 프레이밍 분석: 한미 언론의 트럼프 대통령 이미지 비교. 한국방송학보, 40(1), 271–308.
이정교, 고경아, & 이종혁. (2025). 벡터자기회귀(VAR) 모형을 이용한 온라인 검색·클릭·구매 데이터 시계열 분석: 제품 유형과 세대별 차이를 중심으로. 광고연구, 146, 5–37.
이종혁. (2025). 12·3 내란과 저널리즘 원칙: 오픈소스 생성형 LLM을 활용한 언론보도 분석. 한국방송학보, 39(3), 123–166.
백강희, 이승윤, & 이종혁. (2025). 언론사와 증권사 간 인용 연결망을 통한 정보 불균형 탐구: 토픽모델링, 감성분석, 연결망분석을 통해. 언론정보연구, 62(1), 97–144. doi:10.22174/jcr.2025.62.1.97
이종혁. (2024). 온라인 뉴스의 선정성이 게재 시간과 이용자 평가에 미치는 영향: Sentence-BERT와 BERT 모델을 활용한 텍스트 유사성, 비윤리성, 감정 측정. 한국언론학보, 68(5), 75–119. doi:10.20879/kjjcs.2024.68.5.003
이문혁, & 이종혁. (2024). 시위 뉴스 영상에서 폭력 프레이밍의 작동 기제 분석: 비전 트랜스포머(Vision Transformer)를 활용한 폭력 이미지 분류를 통해. 한국언론학보, 68(2), 100–139. doi:10.20879/kjjcs.2024.68.2.003
이문혁, 김시은, 신동호, & 이종혁. (2024). 재난보도 영상과 이미지 프레임에 나타난 국가 불평등 탐색: 비전 트랜스포머(Vision Transformer)를 활용한 KBS 〈세계는 지금〉 영상 분석. 한국방송학보, 38(2), 154–195.
조원정, & 이종혁. (2023). 장애인 시위 관련 뉴스 댓글의 비윤리성 측정과 정치 성향에 따른 차이 비교: BERT 기반 딥러닝 분류기 개발과 적용. 한국방송학보, 37(2), 232–269.
이승윤, 백강희, & 이종혁. (2023). 언론의 정치 성향에 따른 기업 보도 태도의 차이와 기업인 경기평가 심리에 미치는 영향 분석: BERT 기반 딥러닝 모형을 적용한 빅데이터 분석. 한국언론학보, 67(1), 185–229.
이종혁. (2022). 보수 언론과 진보 언론의 북한 전문가 활용 방식의 차이 탐색: 인용문에 대한 KPF-BERT 기반 딥러닝 분석을 중심으로. 한국언론학보, 66(6), 154–194.
정재철, & 이종혁. (2022). 한미동맹 보도에 대한 의제 도출과 ‘동맹-자주’ 관점의 비교 분석: BERT 모델 기반 딥러닝 모형의 활용. 사이버커뮤니케이션학보, 39(4), 205–263.
이종혁. (2022). 선거 보도에서 정책기사 자동 분류 및 투표율과의 상관관계 분석: 토픽모델링과 머신러닝 연계 분석을 통해. 언론정보연구, 59(4), 5–58. doi:10.22174/jcr.2022.59.4.5
채영길, & 이종혁. (2022). 국제 뉴스에서 국가별 보도 빈도와 보도 태도에 대한 차이 탐색: 감성사전과 인공신경망을 연계한 ‘하이브리드 감성분석’을 통해. 정치커뮤니케이션연구, 65, 5–64. doi:10.35731/kpca.2022..65.001
차채영, 왕위시앙, & 이종혁. (2022). 코로나19 보도와 정파적 의제설정: 토픽모델링과 설문조사 연결분석. 한국콘텐츠학회 논문지, 22(1), 86–98. doi:10.5392/JKCA.2022.22.01.086
이종혁. (2021). 매체 간 뉴스 동질화 현상에 대한 탐색적 연구: Doc2Vec을 통한 문서 유사도 측정의 활용. 언론정보연구, 58(4), 5–48. doi:10.22174/jcr.2021.58.4.5