9월, 달아 달아~ 밝은 달아~

[한국언론정보학회 2026 가을철 정기학술대회] 

정기학술대회 조직위원장 초대장

존경하는 한국언론정보학회 회원 여러분,

2026년 11월 28일(토), 연세대학교에서 개최하는 한국언론정보학회 2026년 가을철 정기학술대회에 회원 여러분을 초대합니다. 이번 학술대회는「우리는 AI에 답할 준비가 되었는가: 인간, 미디어, 주체성, 책임을 다시 묻다」를 대주제로, AI가 재구성하고 있는 인간과 미디어의 조건, 그리고 그 속에서 새롭게 요청되는 주체성과 책임의 의미를 함께 성찰하고자 합니다.

지난 봄철 학술대회에서는 레거시 미디어에서 플랫폼으로, 그리고 AI로 이어지는 전환 속에서 비판커뮤니케이션의 구조와 실천이 어떻게 변화하고 있는지를 논의했습니다. 그러나 불과 짧은 시간 사이 AI는 미디어 환경의 변화라는 차원을 넘어, 우리의 일상과 사고, 판단과 행위, 관계 형성의 과정 속으로 더욱 깊이 들어왔습니다. 이제 AI는 단순한 기술적 변화의 대상이 아니라, 인간이 무엇을 알고 판단하며 행위한다는 것이 무엇인지, 그리고 인간과 미디어의 관계를 어떻게 이해해야 하는지를 되묻게 하는 물음으로 확장되고 있습니다.

AI가 인간의 언어를 생성하고 이미지를 만들며 정보와 지식을 선별하고 구성하는 상황에서, 인간과 AI의 경계는 이전과 같은 방식으로 유지되기 어렵습니다. 인간은 어떤 주체로 재구성되는가. 인간 존재의 자율성과 의존성의 의미는 어떻게 달라지는가. AI가 사회적 의미와 관계를 생산하고 매개하는 상황에서 미디어는 어떤 역할을 수행해야 하는가. 그리고 AI가 생산한 정보와 이미지, 판단과 결정이 사회적 영향력을 갖게 될 때, 그 결과에 대한 책임은 누구에게 귀속되어야 하는가. 이러한 질문들은 기술적 가능성의 문제를 넘어, 인간의 권리와 시민적 자율성, 민주적 소통의 조건을 다시 검토할 것을 요청합니다.  

이번 학술대회가 빠르게 변화하는 AI의 속도를 서둘러 따라가는 자리를 넘어, 그 변화가 인간과 미디어, 주체성과 책임의 의미를 어떻게 바꾸고 있는지 차분히 되묻는 학문적 장이 되기를 바랍니다. 아울러 후원 세션, 연구회 세션, 자유공모 세션, 대학원생 세션 등 다양한 학술 프로그램을 통해 여러 연구 성과와 문제의식을 나누고자 합니다. AI와 직접 관련된 연구뿐 아니라 저널리즘, 문화와 재현, 플랫폼, 커뮤니케이션, 미디어 산업과 정책 등 각 분야의 연구가 이번 대주제와 만나 새로운 질문을 만들어낼 수 있기를 기대합니다.

회원 여러분의 적극적인 관심과 참여를 부탁드립니다. 감사합니다.

2026년 9월 

한국언론정보학회 2026 가을철 정기학술대회 조직위원장

충남대학교 언론정보학과 양은경 교수 드림

<한국언론정보학회 2026년 가을철 정기학술대회>

- 일시: 2026년 11월 28일(토) 

- 장소: 연세대학교

- 대주제: 우리는 AI에 답할 준비가 되었는가: 인간, 미디어, 주체성, 책임을 다시 묻다

조직위원장 양은경

조직위원 강승화·강주현·김규찬·송현진·안준철

유호연·윤장열·이서현·이종명·천현진·최종환

[한국언론정보학회 '지역미디어연구회' 설립]

지역성·저널리즘·플랫폼·AI 지역미디어 연구의 새로운 거점 마련

한국언론정보학회는 2026년 9월 17일 한국언론정보학회 이사회 승인을 거쳐 지역미디어에 관한 학술연구와 현장·정책 간 교류를 체계적으로 추진하기 위해 ‘지역미디어연구회’​를 설립했다. 지역미디어연구회는 지역미디어에 관한 이론적·실증적 연구와 학술교류를 활성화하고, 연구자와 미디어 현장, 정책 영역의 협력을 통해 지속 가능한 지역 커뮤니케이션 생태계 구축에 기여하는 것을 목표로 한다.

최근 디지털 플랫폼과 인공지능의 확산은 지역사회의 미디어 생산과 유통, 이용 방식뿐 아니라 지역 공론장의 구조까지 빠르게 변화시키고 있다. 전통적인 지역신문과 지역방송을 넘어 유튜브와 소셜미디어, 지역 기반 플랫폼, 1인 미디어, 마을·공동체 미디어, 지역 출판물, AI 기반 콘텐츠 등으로 지역미디어의 범위가 확장되면서 새로운 학술적 접근의 필요성도 커지고 있다. 동시에 지역 인구 감소와 지역소멸, 지역언론의 경영 위기, 플랫폼 중심의 뉴스 유통, 지역 간 정보격차 등의 문제는 지역미디어의 공공성과 지속가능성을 새롭게 탐색해야 할 과제로 제기되고 있다.

지역미디어연구회 설립은 올해 초 출범한 한국언론정보학회 지역미디어교육위원회의 활동을 바탕으로 추진됐다. 지역미디어교육위원회는 지난 2월 한국언론정보학회 이사회 승인을 받아 출범한 이후 연구·교육 네트워크를 구축하고, 지역미디어 교육 방향과 교과서 발행 추진, 학술대회 참여 및 연구사업 추진 등을 논의해 왔다. 이어 한국외국어대학교 정보·기록학연구소와의 협력, 한국언론정보학회 봄철 정기학술대회 지역미디어 세션 운영, 미디어역량교육사업 참여, 국회 지역미디어정책세미나 개최 등으로 연구와 교육, 정책, 현장을 연결하는 활동 기반을 확대해 왔다.

새롭게 출범한 연구회는 이러한 활동을 상설 학술연구 조직으로 확대해 지역성과 지역 커뮤니케이션을 중심으로 다양한 연구 의제를 다룰 예정이다. 주요 연구 분야는 ▲지역성과 장소성·지역정체성·지역공론장 ▲지역신문·지역방송·마을 및 공동체 미디어 등 지역언론과 저널리즘 ▲포털·유튜브·SNS 등 디지털 플랫폼 ▲생성형 AI·데이터저널리즘·알고리즘·빅데이터 ▲지역문화콘텐츠와 글로컬미디어 ▲지역미디어 정책과 산업 ▲미디어리터러시와 지역미디어 교육 ▲지역기록 및 디지털 아카이빙 등이다.

향후 연구회는 한국언론정보학회 봄·가을 정기학술대회에서 연구회 세션을 운영하고 자체 콜로키움과 세미나를 개최하는 한편, 회원 공동연구팀과 연구분과를 구성해 학술논문과 연구보고서를 지속적으로 만들어 갈 계획이다. 아울러 대학·연구기관·지역언론·시민사회와의 공동연구 및 협력을 확대하고, 연구재단과 정부기관 등의 지역미디어 관련 연구·교육 사업에도 적극 참여할 예정이다. 교육 분야에서는 연구회 산하에 ‘지역미디어교과서편찬위원회’​를 두고 「지역미디어의 이해」(가칭) 교과서 편찬을 추진한다.

지역미디어연구회 초대 연구회장은 이진로 교수(영산대학교)가 맡기로 했고, 유호연 강사(동국대학교 영상대학원)가 총무간사를 담당한다. 지역미디어교과서편찬위원회 연구간사는 강주현 선임연구원(서울대학교 언론정보연구소)이 담당한다. 

(글: 강주현 한국언론정보학회 지역미디어교육위원회 총무간사 + GPT 활용)

[AI? 인공지능?? 어떻게 생각해???] 

생성형 AI와 방송 및 미디어 제작의 전환 ②

3. 첫 번째 변화: 콘텐츠 제작의 민주화

생성형 AI가 미디어 산업에 가져올 수 있는 긍정적인 변화 가운데 하나는 고품질 콘텐츠를 만드는 데 필요한 진입장벽을 낮춘다는 점이다. 영상 콘텐츠는 대표적인 자본·노동집약적 문화상품이다. 기획과 시나리오만으로는 완성되지 않고 배우, 촬영, 조명, 세트, CG, VFX, 음악, 편집 등 다양한 분야의 전문 인력과 설비가 필요하다. 좋은 아이디어를 가진 사람이 있다고 해도 영화나 방송 수준의 결과물을 직접 만들어내는 것은 지금까지 쉽지 않았다.

생성형 AI는 이러한 제작비 구조를 어느 정도 바꿀 가능성이 있다. 촬영에 들어가기 전에는 스토리보드나 프리비주얼라이제이션을 빠르게 만들 수 있고, 실제 촬영이 어렵거나 비용이 많이 드는 배경과 일부 숏을 생성할 수도 있다. 촬영이 끝난 뒤에는 객체 제거, 배경 수정, 화면 확장, 색상 보정 같은 작업을 AI가 보조할 수 있다. 이런 변화는 특히 1인 미디어나 소규모 제작자에게 의미가 크다. 과거에는 방송사나 대형 제작사가 갖고 있던 일부 제작 기술을 개인이 이용할 수 있게 되면서, 제작 조직의 규모가 반드시 콘텐츠의 품질을 결정하지 않게 될 가능성이 있기 때문이다. Reuters Institute가 발표한 2026년 미디어 전망에서도 AI 기반 제작도구의 확산과 함께 크리에이터 중심의 미디어 생태계가 더욱 커지고 있으며, 기존 뉴스 미디어 역시 텍스트 위주의 제작에서 영상과 오디오를 강화하는 방향으로 움직이고 있다고 분석한다[6]. 해당 조사에서 다수의 미디어 경영진이 영상 전략을 더욱 중요하게 보고 있다는 점 역시 미디어 경쟁이 빠르게 영상 중심으로 이동하고 있음을 보여준다. 이런 관점에서 생성형 AI는 방송사와 기존 제작사만을 위한 기술이라고 보기 어렵다. 개인 창작자, 소규모 스튜디오, 지역 미디어, 교육기관, 비영리단체처럼 기존에는 제작비 때문에 고품질 영상을 만들기 어려웠던 주체에게 새로운 표현 수단을 제공한다는 점에서 ‘표현 수단의 민주화’라는 의미를 가질 수 있다.

다만 제작비가 낮아진다고 해서 콘텐츠가 자동으로 다양해지는 것은 아니다. 오히려 대부분의 창작자가 몇 개의 글로벌 AI 모델과 플랫폼을 공통적으로 사용하게 되면 비슷한 이미지, 비슷한 구도, 비슷한 연출 방식이 반복될 수도 있다. 학습 데이터가 특정 문화권의 시각적 표현이나 미적 기준에 편중되어 있다면 생성되는 결과에도 그 경향이 나타날 가능성이 있다. 이런 점에서 K-콘텐츠의 촬영 언어와 미장센을 데이터로 구축하는 일은 산업 경쟁력을 높이기 위한 기술 개발이라는 의미를 넘어선다. 어떤 문화의 영상 언어가 AI에 학습되고, 그 결과가 다시 어떤 콘텐츠로 반복되는가라는 문제와 연결되기 때문이다. 결국 이는 ‘AI 시대에 문화적 다양성을 어떻게 유지할 것인가’라는 미디어의 문제이기도 하다.

4. 두 번째 변화: 제작 노동은 사라지기보다 다시 구성된다

생성형 AI가 등장할 때마다 반복해서 나오는 질문 가운데 하나가 “AI가 사람의 일자리를 대신할 것인가”이다. 방송과 영상 제작의 경우에는 직업 자체의 소멸보다는 각 직종이 맡고 있는 업무와 역할이 어떻게 바뀔 것인가를 살펴보는 편이 더 현실적이다. 촬영감독을 예로 들어보자. 현재의 AI 비디오 모델에서도 “cinematic”, “dramatic lighting”, “tracking shot” 같은 표현을 넣으면 어느 정도 그에 가까운 결과를 만들 수 있다. 하지만 이런 몇 개의 단어만으로 실제 촬영감독이 장면의 의미와 배우의 감정, 앞뒤 장면과의 관계를 고려해 내리는 수많은 결정을 표현하기는 어렵다. 따라서 촬영감독의 역할이 바로 사라진다기보다, 자신이 갖고 있던 촬영 언어와 판단 기준을 AI가 이해하고 활용할 수 있는 형태로 설명하고 관리하는 역할이 새롭게 더해질 가능성이 있다.  

편집자의 경우도 크게 다르지 않다. AI가 컷을 자동으로 배열하고 전환 방식을 추천하더라도 어느 장면을 얼마나 오래 보여줄 것인지, 어떤 순간에 다음 컷으로 넘어갈 것인지를 결정하는 일은 여전히 서사적 판단에 가깝다. 반대로 파일 정리, 초벌 편집, 자막, 리프레이밍과 같이 반복성이 높은 작업이 자동화되면 편집자가 전체 이야기의 흐름이나 감정을 조율하는 일에 더 많은 시간을 사용할 수도 있다. 이런 점에서 앞으로 제작 현장에서 중요한 것은 Human-in-the-loop 구조가 될 가능성이 높다. AI가 여러 개의 결과를 제안하면 사람이 그중 하나를 선택하거나 수정하고, 다시 그 피드백을 바탕으로 AI가 결과를 만들어내는 식의 협업이다. Diakopoulos가 뉴스 생산에서 인간과 알고리즘의 결합을 중요하게 보았던 것처럼[2], 영상 제작에서도 제작자와 AI 사이의 상호작용 능력이 새로운 전문성으로 자리 잡을 수 있다.

물론 이런 변화가 모든 제작 노동자에게 긍정적인 결과만 가져오는 것은 아니다. 초급 제작자가 담당하던 반복적이고 단순한 업무가 크게 줄어들 경우, 해당 업무를 통해 업계에 진입하고 경험을 쌓아가던 기존의 경로도 함께 줄어들 수 있다. 배우의 얼굴이나 목소리, 움직임을 디지털 형태로 복제할 수 있게 되면서 실연자의 권리 문제도 훨씬 복잡해지고 있다. 실제로 미국 SAG-AFTRA는 AI와 관련한 계약 지침에서 디지털 복제본(digital replica)과 생성형 AI를 구분하고 이에 관한 동의와 이용 조건을 별도로 다루고 있다[7]. 결국 AI 시대의 제작 노동을 둘러싼 핵심 질문은 단순히 “몇 개의 직업이 없어질 것인가”에 있지 않다. 오히려 인간의 창작 기여가 제작 과정의 어느 지점에서 발생하고, 그 기여에 대한 권리와 보상을 어떻게 인정할 것인가가 더 중요한 문제가 될 것이다.  

5. 세 번째 변화: 콘텐츠가 풍부해질수록 ‘진짜’의 가치가 커진다  

AI는 콘텐츠를 제한적으로 생산되던 자원에서 거의 무한하게 만들어낼 수 있는 자원으로 바꾸고 있다. 이미지나 음악에 이어 영상까지 빠르게 생성할 수 있게 되면서 미디어 시장의 고민도 달라지고 있다. 이제는 콘텐츠가 부족해서 문제가 되는 것이 아니라, 너무 많은 콘텐츠 가운데 어떤 것을 믿어야 하는지가 더 중요한 문제가 되고 있다. Reuters Institute는 2026년 미디어 환경을 전망하면서 저품질 AI 생성물이 대량으로 생산되는 이른바 ‘AI slop’과 딥페이크, 허위정보의 확산을 중요한 문제 가운데 하나로 지적했다[6]. 동시에 이용자가 생성형 AI를 직접 이용해 뉴스를 찾는 경우도 증가하고 있다. Reuters Institute의 2026년 Digital News Report에 수록된 조사에 따르면 생성형 AI 도구의 주간 이용률은 6개 조사 시장에서 2024년 18%에서 2025년 34%로 크게 증가했다[8]. 아직 AI 챗봇을 주된 뉴스 출처로 사용하는 비율은 높지 않지만, 이용자가 원래의 뉴스 사이트를 거치지 않고 AI가 재구성한 정보를 받아보는 상황은 점차 늘어날 가능성이 있다.  

이런 환경에서는 오히려 방송과 전문 언론이 해야 할 일이 더 많아질 수 있다. 과거에는 방송사의 채널 자체와 오랜 브랜드가 일정 부분 신뢰를 보증하는 역할을 했다. 앞으로는 하나의 영상 안에 실제로 촬영한 장면과 AI로 확장한 배경, 합성한 인물, 생성한 음성이 함께 포함되는 경우가 흔해질 수 있다. 그렇게 되면 시청자가 묻게 되는 질문도 단순히 “이 영상은 진짜인가”에 머물기 어렵다. 어느 부분이 실제 촬영된 것이고, 어느 부분이 생성되었으며, 누가 어떤 목적과 절차를 거쳐 콘텐츠를 만들었는지를 함께 확인할 필요가 생긴다. 이런 이유로 생성형 AI 시대의 미디어 신뢰는 콘텐츠 자체의 진위 여부만으로는 충분하지 않다. 제작 과정의 출처와 이력을 확인할 수 있는 장치가 중요해진다. C2PA(Content Credentials)는 디지털 미디어가 어디에서 만들어졌고 어떤 수정 과정을 거쳤는지를 확인할 수 있도록 출처와 이력을 기록하는 기술 표준을 개발하고 있다[9]. AI를 이용해 생성하거나 수정한 콘텐츠를 어떤 방식으로 표현하고 기록할지에 관한 별도의 지침도 함께 제공하고 있다[10]. 국내에서도 이러한 문제는 이미 제도화 단계에 들어섰다. 2026년 7월 21일부터 시행된 「인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법」 제31조는 생성형 AI 결과물이라는 사실을 표시하도록 하고, 실제와 구분하기 어려운 가상의 음향, 이미지, 영상의 경우 이용자가 이를 명확하게 인식할 수 있도록 고지하거나 표시하도록 규정하고 있다[11]. 따라서 앞으로 방송사의 품질관리(QC)는 화질과 음질만 확인하는 절차에서 더 나아가 AI가 어디에 사용되었는지, 어떤 데이터와 소스가 활용되었는지, 생성과 수정 과정이 어떻게 이루어졌는지를 관리하는 영역까지 확대될 필요가 있다.  

6. 네 번째 변화: 방송사의 역할은 콘텐츠 생산자에서 ‘신뢰를 설계하는 기관’으로 확대된다  

AI를 이용하면 누구나 상당한 수준의 콘텐츠를 만들 수 있게 될 가능성이 높다. 그렇다면 방송사나 전문 미디어는 앞으로 무엇으로 차별화할 수 있을까. 역설적으로 생성형 AI가 발전할수록 전문 미디어가 담당해야 할 역할은 줄어들기보다는 더 분명해질 수도 있다. 공영미디어를 중심으로 이러한 논의는 이미 시작됐다. EBU는 2024년 생성형 AI를 공영미디어의 주요 전략 과제로 다루면서 데이터 이용, 출처 표시, 검증과 투명성을 함께 고려해야 한다고 제안했다[12]. 2025년에 발표한 후속 지침에서는 공영미디어가 AI를 사회적 공익을 위해 활용할 책임이 있다는 원칙을 보다 구체적으로 제시하고 있다[13]. 같은 해 뉴스룸의 생성형 AI 활용 사례를 정리한 보고서에서도 효율성 자체보다 정확성과 편집 책임, 인간의 검증을 어떻게 유지할 것인가가 지속적으로 강조된다[14]. 이는 방송사가 AI를 사용해서는 안 된다는 의미와는 반대이다. 방송사는 새로운 생성 기술과 자동화를 적극적으로 활용하되, 일반 콘텐츠 생산자보다 더 높은 수준의 검증과 설명 책임을 제공해야 한다는 뜻에 가깝다.  

향후 방송 콘텐츠 제작에는 적어도 세 가지 단계의 책임 구조가 필요하다.  

이와 같은 구조가 제대로 갖추어진다면 AI는 반드시 방송의 신뢰를 떨어뜨리는 기술로만 작용하지 않을 수 있다. 오히려 그동안 제작자 내부에만 남아 있던 제작 과정을 일정 부분 기록하고 설명하게 만드는 계기가 될 가능성도 있다.  

7. ‘AI 감독’이 아니라 ‘AI와 함께 일하는 감독’의 시대  

장편 비디오 생성 기술에서 눈여겨볼 만한 변화 중 하나는 AI가 감독이나 PD가 해오던 일부 판단을 조금씩 지원하기 시작했다는 점이다. 앞으로는 시나리오를 입력하면 AI가 Scene과 Shot을 구분하고, 장면의 목적과 감정선을 분석해 카메라 앵글이나 움직임을 추천하며, 생성 결과가 앞선 숏과 맞지 않을 때 해당 부분을 다시 생성하는 방식이 가능해질 수 있다. 기존 영상을 분석해 카메라 구도, 이동, 조명, 미장센, 인물 배치 등을 추출하고 이를 다시 생성과 편집의 제어 정보로 이용하게 된다면 AI는 단순한 소프트웨어 기능이 아니라 제작자와 계속 의견을 주고받는 협업 도구에 가까워진다. 그렇다고 이를 곧바로 ‘AI 감독의 등장’으로 해석하는 것은 조심할 필요가 있다. 영상이 만들어내는 의미는 기술적 완성도만으로 결정되지 않기 때문이다. 무엇을 화면에 포함할지, 무엇을 제외할지, 누구의 시선에서 사건을 보여줄지를 정하는 과정에는 사회적·문화적 판단이 들어간다. 같은 시위 현장을 촬영한다고 해도 군중 전체를 보여주는 와이드숏과 한 사람의 얼굴을 길게 보여주는 클로즈업은 시청자에게 전혀 다른 인상을 줄 수 있다. AI가 영상 문법을 학습한다는 것은 과거의 제작자들이 내렸던 이런 선택까지도 데이터의 형태로 학습한다는 의미를 갖는다. 따라서 앞으로의 질문은 “AI가 얼마나 그럴듯한 영상을 만들 수 있는가”에서 더 나아가야 한다. AI가 누구의 영상 문법을 학습하고 있으며, 그것을 이용해 현실과 사회를 어떤 방식으로 다시 표현하는지를 함께 살펴봐야 한다. 이는 공학적인 성능만으로 답하기 어려운 문제이고, 언론학과 미디어 연구가 적극적으로 참여할 필요가 있는 영역이다.  

8. 생성형 AI 이후의 방송·미디어를 위해 필요한 것  

생성형 AI와 장편 비디오 생성 기술은 앞으로 방송 제작의 거의 모든 단계에 영향을 줄 가능성이 크다. 그렇다고 기술을 얼마나 많이 도입했는지가 곧바로 경쟁력을 의미하지는 않는다. 어떤 원칙 아래에서 AI를 사용하고 인간 제작자와 역할을 나누느냐가 오히려 더 중요하다. 첫 번째는 인간 중심의 제작 구조이다. AI가 반복적인 업무를 덜어주더라도 최종적인 서사와 표현에 대한 책임은 제작자가 가져야 한다. 특히 뉴스나 다큐멘터리처럼 현실을 직접 다루는 장르에서는 AI가 만든 결과를 인간 편집 책임자가 확인하는 절차가 필요하다. 두 번째는 창작자의 암묵지를 존중하는 데이터 구축이다. 촬영감독과 편집자, 작가가 오랜 시간 축적한 전문성을 단순히 수집 가능한 데이터로만 보지 말고, 그 지식이 누구의 경험과 창작 활동에서 만들어졌으며 권리는 누구에게 있는지를 함께 논의해야 한다. 세 번째는 AI 이용에 대한 투명성이다. AI로 생성되었다는 표시만 하는 것에서 나아가 가능하다면 생성, 수정, 편집 과정의 이력을 관리할 수 있어야 한다. 방송 콘텐츠의 경우 C2PA와 같은 provenance 기술과 방송사 내부의 제작 로그를 연결하는 방안도 검토할 만하다. 네 번째는 AI 리터러시의 확대이다. 앞으로 방송 제작자에게 필요한 AI 리터러시는 프롬프트를 잘 쓰는 능력만을 뜻하지 않는다. AI가 어떤 데이터로 학습되고 어떤 상황에서 오류나 편향을 만들 수 있는지 이해하고, 그 결과를 비판적으로 검토할 수 있어야 한다. 마지막으로 공영미디어와 전문 언론의 역할 역시 다시 생각할 필요가 있다. 콘텐츠가 사실상 무한하게 만들어질 수 있는 환경에서는 콘텐츠를 많이 생산하는 것보다 믿을 수 있는 콘텐츠를 골라내고 검증하며, 그것이 만들어진 과정을 설명하는 능력이 미디어의 중요한 경쟁력이 될 가능성이 높다.

(글: 서영호 광운대학교 전자재료공학과 교수)   

[우리 학회 회원들의 책을 소개합니다]📖

김성해(2026). <중립은 힘이 세다!>     

영화 <오디세이>가 화제다. 정보와 오락이 넘쳐나는 시대에도 좋은 콘텐츠만 있으면 살아남을 수 있다는 희망을 준다. 그런데 이 영화에서 궁금한 게 있다. 바로 배로 1~2주면 닿는 거리인데 주인공은 왜 그렇게 헤맸을까 하는 궁금증이다. 진실은 아무도 모른다. 다만, 뭔가 ‘못’ 하거나 ‘안’한 사연이 있을 터.

대략 3,200년 전의 꿈같은 얘기인데 지금 우리 상황에 적용해도 된다. 바로 한반도의 평화라는 여정다. 정말 아주 단순하게 말해서 남한과 북한이 서로 화해하고 잘 지내면 되는 문제다. ‘우리 민족끼리’라는 원칙에 따라 남과 북이 힘을 합쳐 외부의 간섭을 막으면 전쟁 따위는 겁내지 않아도 된다. 그런데 우리는 ‘안’ 하거나 ‘못’ 한다. 당장 이런 생각 자체를 미친 소리 혹은 철부지 생각으로 꾸짖는다. “국제 정세를 알아? 북한이라는 악마와 손을 잡는다는 게 말이 돼? 미국이 없는 한국을 중국과 러시아가 가만 놔둘 것 같아? 세상 일이 그렇게 쉬웠으면 지금껏 우리가 그 많은 피를 흘렸겠어?” 등 온갖 핀잔이 쏟아진다.

『중립은 힘이 세다』라는 책은 우리가 왜 이런 상태가 되었는지를 먼저 묻는다. ‘중립’이라는 항로를 선택하면 별로 어렵지 않게 ‘평화와 번영’의 미래에 도달할 수 있는데 왜 동맹과 적의 이분법에 빠져 헤매고 있는지 따져본다. ‘중립’은 약소국이나 하는 것이고, 미국이 절대 승인하지 않을 것이고, 자칫하면 사방의 적에게 공격을 당한다는 생각이 얼마나 큰 착각인지도 설명한다.

“그렇게 좋은 것이라면 왜 이 항로를 선택하지 않았어?”라는 질문에 대한 답도 담았다. 구한말을 비롯해 해방공간에서 이미 중립실험을 했는데 실패했다는 것과 그 이유의 상당 부분은 우리 내부의 문제였다고 설명한다. ‘중립’이 망각의 강에 빠질 수밖에 없었던 이유에 대해서는 ‘안’ 한 부분과 ‘못’한 부분을 나눠 가설로 제시했다. 판단은 독자의 몫에 맡겼다.

모두 5장으로 구성되어 있는데 앞부분 3장까지가 이런 내용을 다뤘다. 그럼, 이쯤에서 이런 질문이 나올 것 같다. “좋아. 지금까지는 그랬다고 해. 그런데 지금은 상황이 다르잖아? 북한은 핵으로 무장한 상태고 미국은 우리를 놔줄 생각이 없어. 방법이 없잖아? 누울 자리가 없으면 포기해야지.” 제4장 ‘중립 사용설명서’는 정확히 이 질문에 대한 답변이다. 길이 없다면 만들면 되는 것이고 국제사회를 둘러봐도 그런 사례는 많다고 말한다.

물론 ‘중립’은 우리 모두에게 낯설다. 전쟁의 시대에 무슨 한가한 ‘중립’이냐고 짜증 낼 수도 있다. 그래도 ‘목마른 사람이 우물을 판다’는 말이 있듯이 지금의 상황이 갑갑하다면 이 책을 펼쳐봤으면 한다. 중립이라는 것이 어떤 의미에서 역발상인지, 과연 중립의 길은 가능한지, 중립에 대한 편견이 그냥 생긴 것인지 아니면 권력의 작용에 의한 왜곡인지 등을 생각해 볼 기회다. 불쑥 ‘중립’을 제안한 게 아니라는 것도 알아줬으면 좋겠다. 대략 10년이 걸린 작업이었다. 2019년의 『지식패권』(민음사)을 시작으로 『벌거벗은 한미동맹』(개마고원, 2023)과 『제국 없는 제국주의』(개마고원, 2025)를 거쳐 마침내 발견한 좌표다.

문득 이런 생각을 해 본다. 우리는 늘 파랑새를 찾아 헤맨다. 일찍부터 우리 옆에 머물고 있었다는 것을 애써 외면한 채. 한반도에서 중립은 그런 존재가 아니었을까? 덧붙여서 이런 생각도 한다. 우리는 백조인데 그걸 받아들이지 않아 미운 오리 새끼로 살고 있는 것은 아닌지? 눈을 뜨고 귀를 열면 그것이 보일 텐데 뭔가 보이지 않는 감옥에 갇혀 철문을 열고 나올 생각을 안 하는 것은 아닐지?

(글: 김성해 대구대 미디어커뮤니케이션학과 교수)

[우리 학회 회원을 소개합니다]😊

안준철 한국언론정보학회 연구이사 | 호남대 미디어커뮤니케이션학전공 교수

스포츠 기자가 어쩌다 연구자가 되었냐고요?

역마살 낀 스포츠 기자의 기억

최근 개막한 2026 아이치·나고야 아시안게임을 보고 있으면 8년 전 인도네시아 자카르타에서 보낸 여름이 떠오릅니다. 2018 자카르타·팔렘방 아시안게임은 제가 마지막으로 현장 취재를 한 국제대회이자, 평창동계올림픽과 함께 가장 기억에 남는 대회입니다. 개회식에서 남북한 선수단이 함께 입장하던 순간, 여자농구 남북단일팀을 취재하며 느꼈던 묘한 감정이 아직 남아 있습니다. 손흥민 선수가 뛰던 남자축구대표팀, 병역 특례 문제로 시끌시끌했던 선동열 감독의 야구대표팀까지, 경기장 밖 이야기가 더 뜨거웠던 대회였습니다.

사주에 역마살이 끼었는지, 저는 십수 년을 떠돌아다니는 스포츠 기자로 살았습니다. 2014년 봄에는 한신 타이거스에 입단한 오승환 선수를 취재하려고 두 달 가까이 일본 전역을 돌아다니기도 했습니다. 그때 일본 고교야구의 성지 ‘고시엔구장’을 안방처럼 드나들었죠.

법조인을 꿈꾸던 법학도, 엉겁결에 기자가 되다

학부에서 법학을 전공하며 한때 법조인을 꿈꿨습니다. 다만, 엉덩이가 무겁지 못해서 시험은 두 번만 치르고 곧장 취업 준비를 했습니다. 첫 직장은 보험회사였습니다. 3년 정도 교통사고 현장을 조사하고 손해사정 업무를 했는데, 돌이켜보면 사고 현장을 확인하고 당사자의 진술을 서류로 정리하던 그 일이 취재와 크게 다르지 않았던 것 같습니다.

기자가 되겠다는 거창한 포부나 목표는 없었습니다. 그저 좋아하던 야구, 스포츠에 관한 글을 쓰다 보니 엉겁결에 기자가 되어 있었습니다. 그리고 기자로 사는 동안에는 정말 신나게 돌아다녔습니다.

기자실에서 강의실로

기자 생활과 대학원 공부를 병행하다 보니 다음과 같은 궁금증이 생겼습니다. 매일 수많은 스포츠 기사가 쏟아지는데, 우리 언론학계에는 왜 그 기사를 만드는 사람과 과정에 대한 연구가 드물까.

그때부터 동료들을 관찰하는 버릇이 생겼습니다. ‘저 선배는 어떻게 취재도 잘하고, 기사도 잘쓸까?’ ‘사람들은 왜 저 기자에게 욕을 할까?’ 기자실과 경기장은 어느새 제 참여관찰 현장이 되었고, 그 관찰이 박사학위 논문으로 이어지며 저를 연구자의 길로 이끌었습니다.

연구는 기자가 경기를 어떻게 이야기로 만드는지에서 출발했지만, 자연스럽게 그 이야기를 소비하는 팬덤으로 관심이 옮겨갔습니다. 요즘은 스포츠 팬들이 온라인에서 서로 날을 세우는 현상을 보며 혐오표현 문제까지 들여다보고 있습니다. 법학을 공부했던 경험이 뒤늦게 연구에서 쓸모를 찾은 셈입니다.

지금은 강의실에서 현장에서 부딪히며 배운 것들을 이론과 함께 학생들에게 전하는 일이 가장 큰 보람입니다. 계획대로 흘러온 인생은 아니었지만, 경기장과 기자실에서 보낸 시간이 지금 연구의 가장 든든한 밑천입니다.

[2026 한국언론정보학회 언정동행 팀 활동보고] 

언정동행 팀명: 제주대 당-신라 출판 커뮤니케이션 연구모임

‘중국출판통사’를 통해 본 고대 중국과 한반도의 출판문화 교류 연구

 1. 연구 모임의 구성과 연구 방향

본 연구 모임은 제주대학교 언론홍보학과 대학원생 4명이 참여하여 고대 중국과 한반도 사이에서 이루어진 문헌과 출판문화의 교류를 살펴보기 위해 구성되었다. 당대 초기 신청 단계에서는 당–신라 간 문헌 및 출판 교류에 나타난 서적의 성격과 문화 커뮤니케이션 현상 연구를 주제로 설정하고, 불교 경전, 시문, 학술서 등 교류된 문헌의 성격과 기능을 중심으로 문화적 의미가 어떻게 전달되었는지를 살펴보고자 하였다.

그러나 실제 연구를 진행하면서 당–신라 관계만을 대상으로 하기보다, 당대의 활발한 문헌 교류가 형성되기 이전부터 중국과 한반도 사이에 어떠한 서적과 지식이 이동했는지를 먼저 확인할 필요가 있다는 의견이 제기되었다. 이에 연구 주제를 ‘중국출판통사를 통해 본 고대 중국과 한반도의 출판문화 교류 연구’로 구체화하고, 고구려, 백제, 신라와 중국 사이에서 이루어진 문헌과 지식의 이동을 통일신라 시기까지 살펴보는 방향으로 연구 범위를 조정하였다. <편집자 중략>

2. 연구 활동 과정

연구 모임은 연구 주제의 구체화와 자료조사, 학술 발표 준비 및 후속 연구를 위해 총 8회의 연구회의를 진행하였다. 각 회의는 저자가 조사한 내용을 공유하고 다른 구성원들이 이를 함께 검토하면서 향후 자료조사의 방향을 정하는 방식으로 운영하였다.

4. 5월 학술발표 및 연구성과

본 연구 모임에서 가장 구체적인 활동성과는 5월 학회에서 이루어진 학술발표이다. 발표 주제는 <‘중국출판통사’를 통해 본 고대 중국과 한국의 출판 교류 탐색: 통일신라까지를 중심으로>이다. ‘중국출판통사’를 통해 발견한 한반도 관련 출판·문헌 자료를 정리하여 소개하였다.

발표에서는 고대 중국과 한반도의 출판 교류를 정치적 관계와 별개로 존재하는 독립된 문화적 교류 영역으로 살펴볼 수 있다는 가능성을 제시하였다. 또한 고대 한반도가 중국의 문헌과 지식이 일본으로 이동하는 과정에서 일정한 매개 역할을 담당하였다는 점도 자료를 통해 확인하였다. 통일신라 이전 중국에서 한반도를 거쳐 일본으로 이어지는 지식 및 문헌 이동의 흐름을 하나의 동아시아적 네트워크로 정리하였다.  <편집자 중략>

5. 연구모임의 운영과 공동연구의 의미

본 연구는 중국인 유학생과 한국인 대학원생이 공동으로 참여하는 방식으로 운영되었다. 중국인 유학생인 필자는 중국어 자료검색과 ‘중국출판통사’ 내용 조사, 관련 중국 문헌 확인, 조사내용 정리 및 학술발표를 주로 담당하였다. 다른 구성원들은 관련 선행연구를 함께 읽고, 조사한 자료의 의미와 연구 방향을 논의하고, 발표자료를 검토하는 역할을 수행하였다.

이러한 운영 방식은 연구경험이 상대적으로 적은 석사과정 대학원생에게 일방적으로 연구내용을 전달하는 방식보다는 직접 자료를 조사하도록 하고, 조사한 내용을 회의에서 설명하고, 다른 연구자들과 토론하면서 수정·보완하도록 하는 방식을 취했다는 점에서 의미가 있다.

또한 중국인 유학생이라는 특성을 단순히 중국어 번역을 담당하는 역할로 한정하지 않고, 중국의 학술자료를 직접 탐색하고 그 내용을 연구문제로 연결하도록 하였다. 이를 통해 자신의 언어적 강점을 연구역량으로 발전시키는 경험도 할 수 있었다. 나머지 구성원들도 중국어 자료에 대한 접근성을 확보하고 중국에서 이루어진 출판사 연구의 흐름을 접할 수 있었다. 이런 차원에서 이번 연구 모임은 서로 다른 학술적 경험과 언어적 자원을 공유하는 공동 학습의 장이라 할 수 있다.  <편집자 하략> .

언정동행  팀명: 「미디컴」팀

「피지컬 AI와 수학학습: 학습 경험의 확장과 교육적 과제」  

기술이 과제를 성공적으로 수행했다는 사실은 학습자가 그 과제를 이해했다는 증거가 될 수 있을까. 수학을 가르치며 관심을 가져온 것은 학습자가 정답을 얻는 과정과 그 답의 의미를 설명하는 과정 사이의 간극이다. 특히 고등교육에서 수학은 전공 지식과 실제 문제를 연결하는 언어인 만큼, 계산 결과를 해석하고 적용 조건을 판단하는 능력이 중요하다. 현재 진행 중인 박사학위 연구는 이러한 문제의식에서 피지컬 AI와 수학학습의 접점을 탐색하고 있다.

수학적 표현과 물리적 현상의 관계

피지컬 AI에서 필자가 주목하는 것은 물리적 환경을 인식하고 그 안에서 행동하는 특성이다. 이때 수학은 움직임과 변화를 기술하고, 물리적 현상의 관계를 해석하는 언어가 된다. 학습자의 입장에서는 수식과 그래프가 가리키는 대상이 실제 세계에서 어떤 모습으로 나타나는지 살펴볼 수 있는 맥락이 형성된다. 예를 들어 이동 거리와 소요 시간으로 평균속력을 계산할 수 있어도, 그 값만으로 이동 중의 정지나 속력 변화를 설명할 수는 없다. 같은 평균값 뒤에 서로 다른 움직임이 존재할 수 있기 때문이다. 여기에서 수학적 이해는 계산의 정확성뿐 아니라, 하나의 수치가 현상의 어떤 측면을 나타내고 무엇을 생략하는지 판단하는 능력까지 포함한다. 피지컬 AI에 주목하는 이유도 이러한 표현과 현상의 관계를 학습 경험 속에서 다룰 가능성에 있다.

기술의 수행과 학습자의 이해를 구분하기

그러나 물리적 현상을 직접 접하거나 장비를 조작하는 경험만으로 개념 이해가 보장되지는 않는다. 장비가 정확히 작동하더라도 학습자는 그 결과를 가능하게 한 수학적 관계를 설명하지 못할 수 있다. 따라서 기술의 성능과 학습자의 이해를 구분해 살펴야 한다. 피지컬 AI를 활용한 수업에서도 무엇이 작동했는지와 함께 학습자가 무엇을 이해했는지를 물어야 한다.

이 관점에서 교육적 설계의 핵심은 학습자가 자신의 판단 근거를 드러낼 기회를 확보하는 데 있다. AI의 지원이 정교해질수록 학습자가 어떤 판단에 참여하고 있는지, 결과를 해석할 책임이 누구에게 있는지를 더욱 분명하게 살펴야 한다. 필자는 피지컬 AI의 교육적 가치를 학습자가 수학적 표현과 물리적 현상의 관계를 설명하고 비판적으로 검토할 수 있는가에서 찾고자 한다.

인간–AI 상호작용과 학습자의 판단

이 문제는 인간–AI 상호작용에서 정보가 제시되고 해석되는 방식에 관한 논의와도 연결된다. 학습자가 AI의 설명이나 장비의 수행 결과를 어떤 근거로 신뢰하며, 그 과정에서 자신의 판단을 어떻게 형성하는지는 언론정보학과 교육이 함께 살펴볼 수 있는 질문이다. 기술이 제공하는 결과를 학습자가 해석하고 타당성을 판단하는 과정에 주목할 때, 수학학습은 기술과 인간의 관계를 구체적으로 논의하는 장이 될 수 있다.

현재 연구는 이러한 관점을 바탕으로 피지컬 AI의 교육적 활용 가능성을 검토하고 내용을 구체화하는 단계에 있다. 향후 연구에서는 수학적 이해를 지원할 수 있는 조건과 한계를 살펴보고자 한다. 기술이 더 많은 일을 수행하는 환경에서도 학습자가 개념을 설명하고 판단의 근거를 세울 수 있도록 하는 것, 이것이 이 연구를 통해 추구하는 교육적 방향이다.

📢  [스터디 알림] 파이썬과 AI를 활용한 지역미디어 데이터 분석

한국언론정보학회 지역미디어연구회는 지역미디어 연구 활성화를 위해  <파이썬과 AI를 활용한 미디어 데이터 분석> 스터디를 10월 8일(목)부터 매주 1회 온라인 줌으로 70분간 진행을 합니다. 스터디 예정 시간은 매주 목요일 밤 9:30 ~ 10:40까지입니다. 스터디 시간은 모두가 모일 수 있는 시간을 고려했으며, 향후 멤버가 확정되면 협의를 통해 스터디 요일과 시간이 조정될 수 있습니다. 

참여 대상자는 현재 제한을 두고 있지는 않지만, 혹시나 참여 인원이 많을 경우 지역미디어연구회 회원을 우선으로 하며 양해를 구할 수도 있습니다.  스터디 참여 신청은 강주현 연구간사에게 이메일(kmunhak@snu.ac.kr)을 보내주시면 오픈채팅방 링크 주소를 보내드리겠습니다.