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불공정·갑질·부조리 정조준...1300개 언론 협력, 고발닷컴 런칭

FOX 등 국내외 1,300여 개 언론 협력망 구축
기사, 영상뉴스, SNS, 해외 팟캐스트 등 확장 보도
KDA 등 데이터 기반 취재 분석 시스템 갖춰
거짓 정보·악의적 조작 예방 검증 절차 도입

 

 

데일리연합 (SNSJTV. 타임즈M) 곽중희 기자 | 대한민국 사회 곳곳에 숨겨진 불공정, 갑질, 각종 부조리를 정조준한 언론 제보 플랫폼, ‘고발닷컴’이 공식 출범했다.

 

주식회사 아이타임즈미디어(대표 김용두)가 런칭한 ‘고발닷컴’은 철저한 취재 시스템을 바탕으로 사회적 문제를 조명하고, 부당한 권력을 감시하는 새로운 형태의 언론 네트워크다.

 


고발닷컴이란?

 

고발닷컴은 신뢰할 수 있는 제보 시스템을 통해 각종 불공정 사례를 기사화하는 공익 언론 플랫폼이다.

 

특히, 국내 메이저 언론사는 물론 FOX를 비롯한 해외 1,300여 개 언론사와 협력하여 국내 1만 명 이상의 기자에게 제보 내용을 발송하는 강력한 보도망을 갖출 예정이다.

 

제보된 사안은 내부 취재진의 1차 검토를 거쳐 2차 취재 과정을 통해 보도 여부가 결정되며, 뉴스기사, 영상뉴스, SNS, 블로그, 해외 팟캐스트까지 다양한 형태로 전파된다.

 

단, 거짓 정보·악의적 조작 등의 문제를 방지하기 위해 철저한 검증 절차를 거치므로, 신뢰할 수 있는 증거자료를 성실히 제출하는 것이 중요하다.

 

 


KDA X 고발닷컴, 데이터 분석 기반 취재 시스템 도입

 

고발닷컴은 KDA(한국데이터분석社)와 협력하여 데이터 분석을 통한 정확한 취재 분석 시스템을 운영한다. 온라인에서 이루어지는 객관적인 기업 및 인물 평가 분석 시스템을 활용해, 취재의 정확성을 한층 높이고 있다.

 

 

 


제보와 보도 절차는?

 

1️⃣ 접수 → 2️⃣ 내용 파악 → 3️⃣ 소통 → 4️⃣ 언론사 협력 → 5️⃣ 연합 취재 및 보도


보도 방식도 텍스트 기사뿐만 아니라 영상뉴스, 숏폼 콘텐츠, 팟캐스트, SNS 바이럴 등 다양한 채널을 통해 확산된다.

 

✅ 텍스트 기사
✅ 영상 뉴스 / 숏츠 (Shorts) / 팟캐스트(Podcast)
✅ SNS(블로그, 유튜브, 인스타그램 등)를 통한 바이럴 확산

 


어디에 보도되나?

 

고발닷컴은 강력한 보도망을 통해 국내외 주요 언론에 기사를 송출한다.

 

SNSJTV 334만 구독·팔로워 보유

✅ 자체 언론 데일리연합&TSN KOREA(월간 100~200만뷰) 심층 보도

국내 350여 개 언론사와 협력
해외 FOX 등 1,300개 이상 언론사 보도망 구축
국가별 맞춤형 해외 언론 보도 진행

 

 


'정론보도와 언론 혁신' 약속

 

고발닷컴을 런칭한 김용두 아이타임즈미디어 대표 및 SNS기자연합회 회장은 "불공정과 갑질, 그리고 사회적 부조리에 맞서 끝까지 추적하는 강력한 취재 시스템을 갖춰갈 것"이라며 "어떠한 권력에도 굴하지 않는 정의로운 보도 정신을 바탕으로, 대한민국 언론의 새로운 패러다임을 만들어갈 것"이라고 강조했다. 

 

 

고발닷컴 제보는 네이버, 구글, 다음 등에서 '고발닷컴'을 검색해 이용이 가능하다.


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글로벌 제약사, AI 신약 개발 플랫폼 '프로메테우스' 공개…임상 가속화 기대

데일리연합 (SNSJTV. 타임즈M) 김민제 기자 | 글로벌 제약사 '메디팜'이 3일, 인공지능(AI) 기반의 신약 개발 플랫폼 '프로메테우스'를 전격 공개하며 제약 산업의 새로운 전환점을 예고했다. '프로메테우스'는 생성형 AI 기술을 활용해 신약 후보 물질 발굴부터 전임상 단계 예측까지 전 과정을 혁신적으로 단축하고 성공률을 높이는 것을 목표로 한다. 메디팜 관계자는 "수십 년이 걸리던 신약 개발 과정에서 AI가 인간의 한계를 뛰어넘는 통찰력을 제공할 것"이라며, "특히 초기 단계에서의 비효율성을 크게 줄여 개발 비용 절감과 함께 환자들에게 더 빨리 신약을 제공할 수 있을 것으로 기대한다"고 밝혔다. 이번 발표는 전 세계 제약 및 바이오 산업에 상당한 파급 효과를 미칠 것으로 분석된다. 프로메테우스 플랫폼의 핵심은 방대한 생체 데이터와 약물 상호작용 데이터를 학습한 AI 모델이다. 이 모델은 특정 질병에 대한 치료 효과가 예상되는 화합물 구조를 스스로 생성하고, 해당 물질의 독성 및 유효성을 가상으로 예측하여 최적의 후보 물질을 선별한다. 이는 기존의 수동적인 탐색 방식에 비해 월등히 빠르고 정확한 결과를 도출한다. 업계