TREWS
📌 아이템 소개 이미지
📌 한 줄 소개
TREWS는 여러 언론사의 보도를 AI로 비교해 공통 사실과 표현 차이를 보여주는, 2030세대를 위한 AI 뉴스 플랫폼입니다.
📌 문제 정의
많은 사람들이 뉴스를 중요하게 생각하지만, 동시에 뉴스가 편향적이거나 신뢰하기 어렵다고 느끼면 아예 뉴스를 피하게 됩니다.
TREWS는 이 문제를 뉴스 회피 현상으로 바라봤습니다.
뉴스 회피는 단순히 뉴스를 보지 않는 문제가 아니라, 사회 이슈를 이해하고 스스로 판단할 기회를 잃게 되는 문제입니다.
특히 공정성을 중요하게 생각하는 2030세대는 다양한 관점을 확인하고 싶어 하지만, 하나의 기사만으로는 어디까지가 사실이고 어디부터가 주장인지 구분하기 어렵습니다.
📌 아이템 / 아이디어 소개
TREWS는 여러 언론사의 동일 이슈 보도를 AI가 수집하고 비교해, 사용자가 더 균형 잡힌 정보를 확인할 수 있도록 돕는 뉴스 플랫폼입니다.
하나의 기사를 그대로 보여주는 것이 아니라, 여러 매체의 보도 내용을 함께 분석해 공통으로 확인되는 사실, 언론사별 주장 차이, 표현 방식의 차이를 구분해서 보여줍니다.
사용자는 TREWS를 통해 뉴스를 무조건 믿거나 전부 불신하는 것이 아니라, 다양한 관점을 비교하며 스스로 판단할 수 있습니다.
📌 핵심 해결 방식
TREWS의 핵심 해결 방식은 다매체 비교와 AI 분석입니다.
먼저 AI가 여러 언론사의 동일 이슈 보도를 수집합니다.
그다음 각 기사에서 반복적으로 등장하는 공통 사실을 추출하고, 한 매체만 주장하는 내용은 주장 또는 관점으로 분류합니다.
또한 기사에서 사용된 단어와 표현을 비교해, 같은 사건을 언론사마다 어떻게 다르게 설명하는지도 보여줍니다.
이를 통해 사용자는 뉴스가 말한 것, 말하지 않은 것, 다르게 말한 것을 한눈에 확인할 수 있습니다.
📌 차별점
TREWS의 차별점은 단순히 뉴스의 정치 성향을 분류하는 데 그치지 않는다는 점입니다.
기존 서비스가 언론사를 진보, 보수, 중도처럼 나누거나 특정 입장을 설명하는 방식에 가깝다면, TREWS는 사실과 표현의 차이를 중심으로 보여줍니다.
즉, 어느 쪽이 맞다고 단정하는 것이 아니라 사용자가 직접 판단할 수 있도록 근거를 제공합니다.
또한 출처 원문 링크를 함께 제공해, 사용자가 AI 분석 결과를 그대로 믿는 것이 아니라 직접 원문과 비교해 검증할 수 있도록 설계했습니다.
📌 NCS 프로젝트로서의 의미
TREWS는 단순한 뉴스 앱 아이디어가 아닙니다.
학생들이 뉴스 불신, 정보 편향, 뉴스 회피라는 사회 문제를 직접 발견하고, AI 기술과 서비스 기획을 활용해 해결책을 설계한 프로젝트입니다.
이 과정에서 학생들은 문제정의, 사용자 분석, AI 기반 서비스 구조 설계, MVP 테스트, 비즈니스 모델 기획까지 경험했습니다.
NCS의 팀프로젝트는 아이디어에서 끝나지 않습니다.
학생들이 실제 사회 문제를 발견하고, 기술과 비즈니스 관점으로 해결 가능성을 검토하며, 외부 무대에서 프로젝트의 가능성을 검증하는 과정입니다.
TREWS는 그 과정을 보여주는 NCS 학생 창업 프로젝트 사례입니다.
NCS 공식 인스타그램 게시글 보기
TREWS
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📌 한 줄 소개
TREWS는 여러 언론사의 보도를 AI로 비교해 공통 사실과 표현 차이를 보여주는, 2030세대를 위한 AI 뉴스 플랫폼입니다.
📌 문제 정의
많은 사람들이 뉴스를 중요하게 생각하지만, 동시에 뉴스가 편향적이거나 신뢰하기 어렵다고 느끼면 아예 뉴스를 피하게 됩니다.
TREWS는 이 문제를 뉴스 회피 현상으로 바라봤습니다.
뉴스 회피는 단순히 뉴스를 보지 않는 문제가 아니라, 사회 이슈를 이해하고 스스로 판단할 기회를 잃게 되는 문제입니다.
특히 공정성을 중요하게 생각하는 2030세대는 다양한 관점을 확인하고 싶어 하지만, 하나의 기사만으로는 어디까지가 사실이고 어디부터가 주장인지 구분하기 어렵습니다.
📌 아이템 / 아이디어 소개
TREWS는 여러 언론사의 동일 이슈 보도를 AI가 수집하고 비교해, 사용자가 더 균형 잡힌 정보를 확인할 수 있도록 돕는 뉴스 플랫폼입니다.
하나의 기사를 그대로 보여주는 것이 아니라, 여러 매체의 보도 내용을 함께 분석해 공통으로 확인되는 사실, 언론사별 주장 차이, 표현 방식의 차이를 구분해서 보여줍니다.
사용자는 TREWS를 통해 뉴스를 무조건 믿거나 전부 불신하는 것이 아니라, 다양한 관점을 비교하며 스스로 판단할 수 있습니다.
📌 핵심 해결 방식
TREWS의 핵심 해결 방식은 다매체 비교와 AI 분석입니다.
먼저 AI가 여러 언론사의 동일 이슈 보도를 수집합니다.
그다음 각 기사에서 반복적으로 등장하는 공통 사실을 추출하고, 한 매체만 주장하는 내용은 주장 또는 관점으로 분류합니다.
또한 기사에서 사용된 단어와 표현을 비교해, 같은 사건을 언론사마다 어떻게 다르게 설명하는지도 보여줍니다.
이를 통해 사용자는 뉴스가 말한 것, 말하지 않은 것, 다르게 말한 것을 한눈에 확인할 수 있습니다.
📌 차별점
TREWS의 차별점은 단순히 뉴스의 정치 성향을 분류하는 데 그치지 않는다는 점입니다.
기존 서비스가 언론사를 진보, 보수, 중도처럼 나누거나 특정 입장을 설명하는 방식에 가깝다면, TREWS는 사실과 표현의 차이를 중심으로 보여줍니다.
즉, 어느 쪽이 맞다고 단정하는 것이 아니라 사용자가 직접 판단할 수 있도록 근거를 제공합니다.
또한 출처 원문 링크를 함께 제공해, 사용자가 AI 분석 결과를 그대로 믿는 것이 아니라 직접 원문과 비교해 검증할 수 있도록 설계했습니다.
📌 NCS 프로젝트로서의 의미
TREWS는 단순한 뉴스 앱 아이디어가 아닙니다.
학생들이 뉴스 불신, 정보 편향, 뉴스 회피라는 사회 문제를 직접 발견하고, AI 기술과 서비스 기획을 활용해 해결책을 설계한 프로젝트입니다.
이 과정에서 학생들은 문제정의, 사용자 분석, AI 기반 서비스 구조 설계, MVP 테스트, 비즈니스 모델 기획까지 경험했습니다.
NCS의 팀프로젝트는 아이디어에서 끝나지 않습니다.
학생들이 실제 사회 문제를 발견하고, 기술과 비즈니스 관점으로 해결 가능성을 검토하며, 외부 무대에서 프로젝트의 가능성을 검증하는 과정입니다.
TREWS는 그 과정을 보여주는 NCS 학생 창업 프로젝트 사례입니다.
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