본 연구는 AI-Hub의 ‘방송콘텐츠 한국어-중국어 번역 말뭉치’ 데이터를 활용하여 네이버 파파고의 번역 품질을 평가하고 이를 시각화하는 것을 목표로 한다. 먼저 BL EU 점수를 통해 파파고 번역 품질을 정량적으로 분석하고, 다양한 시각화 기법을 활용하여 번역 품질의 패턴을 파악하였다. 연구 결과에 따르면, 파파고 번역은 짧고 단순한 문장에서 높은 성능을 보였으나, 문장이 길고 복잡해질수록 번역 품질이 저 하되는 경향이 나타났다. 특히, 구어체 표현이나 문화적 맥락이 필요한 표현에서는 번역 오류가 두드러지게 나타났다. 본 연구는 데이터 시각화를 통해 번역 품질 평가 의 이해를 돕고, 파파고 번역의 강점과 약점을 명확히 제시하였다. 향후 연구에서는 다양한 평가 지표와 데이터셋을 활용하여 번역 품질을 더욱 다각적으로 평가하고, 파파고 번역의 한계점을 개선 방안을 제시할 예정이다.

e스포츠의 발달로 게임을 매개로 한 여러 분야의 산업들이 함께 성장하였다. 게임방송은 다 양한 플랫폼을 통해 시청자들에게 도달하면서 대중적인 게임문화 확산에 기여하고 있으며, 게 임이 점차 스포츠로 인식되기 시작하면서 게임방송을 실시간으로 시청하고자 하는 수요가 늘어 나고 있다. 이러한 수요와 함께 최근 OTT(Over-The-Top) 서비스를 기반으로 한 글로벌 게임 중계 방송채널은 빠르게 증가하고 있는 추세이다. 이에 본 연구에서는 YouTube의 Open API 분석을 통한 글로벌 게임방송 스트리밍 현황 파 악 및 시청행태를 분석하고 국내 게임방송산업의 발전을 위해 실무적인 제안을 하고자 한다. 본 연구는 방송 공급자와 시청자 모두 온라인 상태에서 실시간으로 방송을 스트리밍 하는 상태 인 세션을 중심으로 방송시간 및 실시간 시청자를 카테고리, 날짜, 요일, 시간대별로 나누어 분 석하였다.

디지털 기술의 발달로 탄생하게 된 디지털방송은 기존 영상 중심의 방송 콘텐츠뿐만 아니라 게임, 날씨정보, 증권거래 등의 다양한 데이터방송 서비스 (디지털TV 상에 운용되는 응용소프트웨어)를 서비스하는 멀티 엔터테인먼트 플랫폼으로 발전하고 있다. 하지만 게임을 포함한 대부분의 데이터방송 서비스들이 리모컨 조작의 불편함과 시청자의 한정적인 시간을 대상으로 방송 콘텐츠와의 경쟁으로 인해 성공적인 효과를 거두지 못하고 있다. 본 논문은 디지털TV가 게임 플랫폼으로 발전하기 위한 전제 조건인 데이터방송 서비스의 활성화 문제를 해결하기 위해서 데이터방송 서비스 경험자를 대상으로 인터뷰 형식의 설문조사를 수행하여 데이터방송 서비스 이용의 저해 요인을 분석하고 이를 바탕으로 시청자의 시청활동을 저해하지 않고 방송 콘텐츠와의 경쟁도를 낮추는 데이터방송 서비스 기획 가이드라인을 제안하였다.