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학술저널
저자정보
오연서 (경상국립대학교) 황금성 (서울시립대학교) 정병창 (경상국립대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회지(정보와통신) 한국통신학회지 (정보와통신) 제42권 제4호
발행연도
2025.3
수록면
54 - 62 (9page)

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본고에서는 LLM을 활용하여 다양한 국가의 뉴스를 자동으로 번역 및 요약하는 시스템을 제안한다. 현대 사회에서 뉴스의 생산과 확산 속도는 빠르게 증가하고 있지만 언론에 대한 신뢰도는 지속적으로 하락하고 있다. 기존 뉴스 소비 방식은 특정 국가나 언론사에 편중될 위험이 있다. 또한 언어의 장벽과 시간적 제약으로 인해 다양한 시각을 비교하는데 어려움이 있었다. 뉴스의 편향성을 줄이고 보다 균형 잡힌 시각을 제공하기 위해 본 연구에서는 LLM(대규모 언어 모델, Large Language Model)을 활용한 뉴스 번역 및 요약 시스템을 제안한다. 본 시스템은 사용자가 특정 키워드를 입력하면 관련된 뉴스 기사를 검색한다. 그 후 LLM을 이용한 번역 및 요약 과정을 통해 한국어로 제공된다. 이를 위해 NewsAPI를 통해 기사 수집을 하였고 웹 스크래핑을 활용해 본문을 추출하였다. 요약 및 번역을 하는 과정에서는 대표적인 LLM인 Watsonx AI의 Llama-3-70b-instruct와 Mistral-Large 모델을 조합하여 번역 품질을 향상시켰다. 최종적으로 번역된 뉴스는 Streamlit 기반 UI를 통해 사용자가 직관적으로 비교할 수 있도록 제공된다. 본 연구의 시스템을 통해 언어 장벽을 낮추고 뉴스 소비자의 정보 접근성을 높였다. 다양한 뉴스의 비교를 용이하게 하며 보다 균형 잡힌 뉴스 소비를 지원하는 데 기여하는 효과를 기대한다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. LLM 소개 및 연구 동향
Ⅲ. LLM을 활용한 뉴스 요약 및 번역 시스템 소개
IV. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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