• 문화경제연구
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• 제20권3호
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• pp.3-33
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• 2017

영화 관객들은 영화를 선택하기 위해 정보를 수집하는 등의 과정에서 추가적인 비용을 지불할 수 있다. 본 논문은 이러한 비용을 거래비용의 관점에서 접근하여 영화 소비행위를 분석하였다. 분석을 위해 '2015 영화소비자조사'를 사용하여 영화 정보와 개인의 인구사회학적 특성을 독립변수로, 관람편수와 관람빈도를 종속변수로 삼아 회귀분석과 다항 로지스틱 회귀 분석을 실시하였다. 분석 결과, '감독', '온라인 평가' 등의 요소를 고려하는 소비자일수록 영화 소비가 활발한 것으로 나타났고, 관람 빈도별 분석에서는 저 고 관람자별로 영화를 선택할 때 고려하는 유의미한 정보가 다르게 나타났다. 이를 통해 개인이 보유한 문화자본과 취향 그리고 영화 정보를 인식하는 정도에 따라 영화 소비가 달라질 수도 있음을 알 수 있었다. 기존 연구들이 주로 영화의 흥행 결정 요인을 분석했다면 본 연구는 소비자의 입장에서 개별 영화 정보를 이용하는 것을 거래비용 관점에서 개인의 취향의 유무, 형성의 정도에 따라 차이가 있다는 것을 실증적으로 분석했다는데 의의가 있다. 상기의 결과를 바탕으로 거래비용이 영화소비에 영향을 미치고 일정 정도의 소비를 통해 취향이 형성되면 거래비용이 낮아져 소비가 늘어나는 순환적 구조라는 것을 추정할 수 있었다. 따라서 제작사는 소비자가 영화 관람에 필요한 거래비용을 낮출 수 있도록 영화 정보를 적절하게 활용하는 마케팅 전략을 수립하고 집행할 필요가 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.569-572
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• 2018

본 연구는 영화 포스터를 대상으로 OpenCV를 활용하여 k-means clustering 기반의 색감을 분석하는 기법을 제안한다. 또한 이를 활용하여 영화 포스터 간의 유사도를 구하고 특정 영화와 대표색을 가지는 영화를 추천하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 본 연구에서 다음과 같은 가정을 기반으로 한다. 첫 번째, 포스터는 해당 영화를 가장 잘 나타내는 이미지로, 포스터의 색감은 영화의 전반적인 분위기를 가진다. 두 번째, 영화 사이에 유사한 색감을 가진다면, 해당 영화들은 유사한 분위기를 가진다. 본 연구에서는 2단계로 나누어 연구를 진행한다. 우선 k-means clustering 기법을 통하여 데이터를 전처리 하여 영화별 대표색을 선정한다. 이 때, 선정된 대표색을 이용하여 각 영화간 색감 유사도를 분석한 결과를 통해, 같은 장르의 영화도는 유사도가 높음을 확인할 수 있었다. 다음으로 앞의 색감 유사도 분석을 통하여 특정 영화와 높은 유사도를 가지는 영화를 추천한다. 본 연구에서 추천된 영화는 기존의 영화 선택 기준에 비하여 사용자 본인의 취향을 반영한다. 본 연구 내용이 영화를 추천하는 과정에서 반영된다면 추천 시스템의 정확도와 사용자 만족도 향상에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.23-26
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• 2022

OTT 서비스의 이용자가 폭발적으로 증가하고 있는 지금, 사용자에게 맞춤형 상품을 추천하는 것은 해당 서비스에서 중요한 사안이다. 본 논문에서는 콘텐츠 기반 추천 시스템의 모델을 제안하고, 영화 데이터를 추가 해가며 예측력을 높일 최종적인 모델을 채택하고자 한다. 이를 위해 GroupLens와 Kaggle에서 영화 데이터를 수집하고 총 1111개의 영화, 943명의 사용자에게서 나온 71026개의 영화 평가 데이터를 이용하였다. 모델 평가 결과, 장르와 키워드만을 이용한 추천 시스템 모델의 RMSE는 1.3076, 단계적으로 데이터를 추가해 최종적으로 장르, 키워드, 배우, 감독, 나라, 제작사를 이용한 추천 시스템 모델의 RMSE는 1.1870으로 모든 데이터를 추가한 모델의 예측력이 더 높았다. 이에 따라 장르, 키워드, 배우, 감독, 나라, 제작사를 이용해 구현한 모델을 최종적인 모델로 채택, 무작위로 추출한 한 명의 사용자에 대한 영화 추천 리스트를 뽑아낸다.

• 벤처창업연구
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• 제10권6호
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• pp.177-186
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• 2015

본 연구에서는 영화관람의 의도는 사람들이 계획행동 이론에 따라 다양한 정서적, 환경적, 행동적 요인에 의해 영향을 받는다는 기존 연구를 실증분석 하고자 하였다. 즉, 개인적 요인의 경우 과거에 경험했던 영화정보취득을 바탕으로 형성된 개인의 취향이 영화 선택의 많은 부분을 차지하고, 이와는 다르게 환경적 요인은 주로 거주 집단의 경험, 인지적 태도, 주관적 규범 그리고 가치관에 많은 영향을 받게 된다. 이에 따라 본 논문은 계획행동 이론을 적용하여 영화관람 의도의 결정요인을 실증분석하고 연구결과를 영화마케팅에 활용하고자 하였다. 또한, 개인적 요인이건, 환경적 요인이건, 영화 소비활동은 1차적으로 합리적인 정보습득의 과정에서부터 시작되며, 영화 탄생 이후 지금까지 영화 소비층의 1차적 정보습득의 주된 경로는 대부분 영화포스터에 의존하였다는 점을 반영하여 영화포스터의 표현형식의 조절변수 역할을 분석한 것이 본 연구만의 차별적인 부분이다. 이에 따라 본 연구는 영화수용자를 대상으로 관람의도 취향을 분석해 보았고 이에 영화포스터의 표현형식으로 특징을 분류하여 영화관람 의도에 대한 조절영향을 파악하였다. 이러한 연구결과는 한 장의 포스터가 영화관람을 유인하는 효과대비 저렴한 비용의 마케팅 효과를 낼 수 있고 온 오프라인 정보 홍수시대에 영화포스터는 최소 시간, 최소 공간을 활용하여 매우 빠르게 보급될 수 있어 상품의 1차적 관심을 충족시키는 중요 수단이라는 중요한 시사점을 확인할 수 있었다. 이를 기반으로 영화포스터의 나아가야할 방향은 세대별로 감성을 자극하는 영화포스터를 제작하여 적극적으로 마케팅에 활용하고 영화포스터를 하나의 작품으로 만들어 판매해야 할 필요가 있다는 측면을 제시하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제3권1호
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• pp.19-23
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• 2017

최근 스마트 폰 사용자가 늘어나면서 스마트 폰에 대한 여러 기능이 추가되고 있고 점점 더 발전되고 있으며, 실제로도 실생활에 편리함을 위해 도움이 되는 많은 Application이 나오고 있다. 본 연구에서는 보고 싶은 영화에 대한 정보를 뉴스 사이트 RSS로 XML 파서를 이용하여 영화와 관련된 뉴스기사를 호출하여 리스트로 출력하였다. 본 안드로이드앱 서버는 Ubuntu로 구축하였으며, 구축한 게시판을 통해 최신 영화정보까지 제공하도록 하였으며, 원하는 정보를 클릭하면 상세정보를 제공하는 메뉴로 배치하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.97-99
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• 2021

본 논문에서는 극장 비수기 기간 효율적인 상영을 위한 재개봉 영화 도출과 영화관 입장권 통합 전산망을 기반으로 극장 산업과 OTT 산업에서 제공하는 시청각 콘텐츠의 소비자 선호도를 분석한다. 기존 재개봉 영화는 연휴와 같은 성수기 바로 전 비수기 기간에 집중적으로 상영되고 있다. 즉 재개봉 영화 상영은 대형 영화 개봉 전 공백을 메우기 위해 상영되고 있음을 의미한다. 재개봉 영화는 대부분 예술 영화를 상영하고 연도마다 일정한 수요를 보이고 있다. 이러한 기조는 코로나 19 전까지 변함없이 이어졌으나, 코로나 19 이후 재개봉 영화에 대한 수요가 다른 년도 같은 월에 비해 급증하였다. 영화 산업의 전반적인 침체와 달리 재개봉 영화에 대한 수요는 늘어난 것이다. 코로나 19가 장기화되는 만큼 본 논문에서는 영화관 입장권 통합 전산망 데이터를 중심으로 영화 산업과 OTT 산업 이용자들의 선호 콘텐츠를 분석하고 기존 재개봉 영화와 대조하여 지속적이고 효율적 상영을 위한 재개봉 영화를 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.365-368
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• 2018

인공지능 기술이 발달하면서 챗봇 플랫폼이 주목받고 있다. 챗봇이란 규칙 또는 인공지능(AI)을 이용해 사용자와 상호작용을 하는 대화형 인터페이스다. 챗봇에서 대화를 처리하는 방법은 규칙기반 대화 시스템, 검색기능 대화 시스템, 생성기반 대화 시스템이 있다. 본 논문에서는 규칙 기반 대화 시스템을 바탕으로 하는 모바일 영화 챗봇 서비스를 개발하였다. 이를 통하여 사용자는 더 편리하게 영화 관련 정보를 제공받을 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.629-632
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• 2012

클로즈 업 숏은 영화의 서사구조와 밀접한 관련이 있다. 등장인물의 얼굴을 확대하여 보여줌으로써 표정의 변화를 섬세하게 표현할 수 있다. 이를 통해 관객에게 등장인물의 감정이나 심리상태를 세밀하게 묘사해 줄 수 있다. 따라서 영화에서 클로즈 업 숏을 검출하고 분포도를 파악하는 것은 영화의 서사구조를 분석하는데 있어 중요한 데이터로 활용될 수 있다. 또한 영화의 정보 검색에 활용될 수도 있다. 본 논문에서는 얼굴 검출 기술을 활용하여 클로즈 업 숏을 자동으로 검출하여 영화의 클로즈 업숏 분포도를 계산하는 방법을 제안한다. 또한 제안한 방법을 시스템으로 개발하여 서사구조와 클로즈업 숏 간의 관계를 분석한다. 10개의 영화에 대한 실험을 통해 클로즈 업 숏이 영화의 전반부보다 후반부로 갈수록 많이 사용되는 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.175-177
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• 2024

OTT(Over-The-Top) 플랫폼의 부상은 미디어 콘텐츠 소비 방식을 혁명적으로 변화시키고 있다. 본 논문은 Netflix, Amazon Prime Video, Disney+, Hulu 등 주요 OTT 플랫폼에 등록된 영화들을 IMDb 평점과 러닝타임, Rotten Tomatoes 지수를 중심으로 분석한다. 이를 통해 현재의 영화 시장 트렌드와 소비자 선택, 시장 전략에 중요한 정보를 제공하려 한다. 분석 결과, 플랫폼별로 제공하는 영화의 품질과 러닝타임이 다양하며, 소비자들이 선호하는 영화 테마를 시각적으로 파악할 수 있는 워드 클라우드를 포함한다. 이러한 결과는 OTT 플랫폼의 전략적 콘텐츠 제공과 소비자 행동 이해에 기여할 수 있는 중요한 통찰력을 제공한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1245-1247
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• 2013

최근 들어 영화에 대한 수요가 증가하면서 국내 영화시장규모는 지속적으로 성장하고 있다. 이와 관련하여 여러 가지 위험요소를 제거하고 시장에서의 성공을 위해 영화의 흥행을 예측하기 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 그러나 그러한 예측을 위한 관련 요소들 간의 상관관계를 정확한 수치로 표현하는 일은 매우 어려우며 관련연구 또한 아직 미흡하다. 본 논문에서는 트위터에서 발생되는 트윗을 설문 표본으로 삼고 영화 관련 트윗과 영화의 흥행을 의미하는 관객 수와의 상관관계를 분석하여 상관계수를 도출하였다. 실험 결과 실험에 사용된 영화 10편의 관객 수에 대한 데이터 모두 관련 트윗의 발생비율과 양의 상관관계를 가짐을 알 수 있었으며 이를 통해 트위터를 이용한 영화의 흥행 여부 예측에 대한 가능성을 제시했다.