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Machine Learning in Media Industry :Focusing on Content Value Evaluation and Production Development

기계학습의 미디어 산업 적용 :콘텐츠 평가 및 제작 자원을 중심으로

  • 권신혜 (성균관대학교 미디어커뮤니케이션학과) ;
  • 박경우 (동아대학교 미디어커뮤니케이션학과) ;
  • 장병철 (한양대학교 데이터베이스연구소) ;
  • 장병희 (성균관대학교 미디어커뮤니케이션학과)
  • Received : 2019.05.27
  • Accepted : 2019.07.17
  • Published : 2019.07.28

Abstract

This study researched the effect of application systems for media industry by using machine learning method focusing on industrial organization theory. First, for applying the system successfully, formation of sympathy about needs is required. The introduction of machine learning can bring change in each stage of value chain especially, decision making process of investment and production process. In investment side, objective performance prediction data can enhance efficiency, and content diversity can decrease with concentrated investment phenomenon to secured content by the system. In production side, if the system support to make creators decrease simple repeat works, production efficiency will increase.

이 연구는 기계학습의 도입이 미디어 산업구조에 어떠한 영향을 미칠 것인가에 대해 산업조직론적 관점에서 살펴보았다. 먼저 기계학습 기법이 미디어 산업에 성공적으로 도입되기 위해서는 각 산업 단계의 조직구성원 사이에서 기계학습 기반 시스템의 필요성에 대한 공감대 형성이 선행되어야 할 것으로 분석된다. 기계학습의 도입은 기존 방송 및 영화산업의 투자 의사결정과정과 제작 과정에 유의미한 변화를 가져올 것이며, 투자 측면에서는 객관적 데이터의 제공으로 인해 효율성이 증대될 것으로 보인다. 또한, 성과가 담보된 장르 및 형식의 콘텐츠에 투자가 집중됨에 따라 다양성이 감소할 가능성이 있다. 제작 측면에서는 창작자의 반복적 행위를 기계학습 시스템이 담당하는 역할을 한다면 생산효율성이 증대될 수 있다.

Keywords

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그림 1. 연구 분석틀

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그림 2. 드라마티카 실제 구동 이미지

표 1. 미디어산업 적용을 위한 기계학습의 유형

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표 2. 인터뷰 대상자

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표 3. 콘텐츠 및 기업평가방식

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표 4. 콘텐츠 제작방식

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표 5. 미디어산업 배급사/방송사 시장집중도

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