• 제목/요약/키워드: Audience Effect

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역사테마파크 공간스토리텔링 구성인자가 이용만족도 및 재방문의사에 미치는 영향 - 군위 삼국유사테마파크를 중심으로 - (The Effect on Use Satisfaction and Revisit Intention of Spatial Storytelling Components in Historical Theme Park - Focused on Samgukyusa Theme Park in Gunwi-Gun -)

  • 김오연;안승홍
    • 한국조경학회지
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    • 제52권2호
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    • pp.64-78
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    • 2024
  • 스토리텔링은 다양한 매체를 활용하여 이야기를 표현하고 전달하는 의사소통 기법으로 청자는 이야기를 수용하며 주제를 재해석하고 화자와 상호작용한다. 역사테마파크에 적용된 스토리텔링 기법에 대한 이용자의 중요도와 인지가 테마파크의 이용만족도와 재방문의사에 영향을 미칠 것이라 가정하였다. 본 연구에서는 역사테마파크 공간스토리텔링 구성인자를 도출하고 이용객의 인식과 구성인자가 이용자 반응에 미치는 영향을 파악하는데 목적을 두었다. 선행연구를 근거하여 테마성, 체험성, 비일상성, 교육성, 통일성, 표현성, 상호작용성, 흥미성의 역사테마파크의 공간스토리텔링 구성인자를 도출하였으며, 이에 대한 이용자의 인식을 조사하였다. 설문조사는 경상북도 군위군에 위치한 삼국유사테마파크 이용객을 대상으로 실시하였으며, EXCEL2020, SPSS 21.0 통계프로그램을 활용해 수집된 데이터를 분석하였으며 결과는 다음과 같다. 첫째, 삼국유사테마파크 주제 전달 방식으로 적용된 공간 스토리텔링 기법이 이용자의 만족도와 재방문 의사에 영향을 미치며 스토리텔링 구성인자에 대해 대부분 중요하다고 응답하였다. 둘째, 삼국유사테마파크 공간 스토리텔링 구성인자 중요도 인식 중 비일상성과 교육성 중요도가 이용만족도에 유의미한 영향을 미치며, 비일상성, 상호작용성, 교육성, 흥미성 중요도가 재방문 의사에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 삼국유사테마파크 공간 스토리텔링 구성인자에 대한 이용자의 인지에 따라 흥미성, 테마성, 통일성 인지가 이용만족도에 유의미한 영향을 미치고 있으며, 상호작용성, 체험성 인지가 재방문의사에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 역사테마파크 특성 요인과 공간스토리텔링 구성인자를 탐색적으로 분석하고 역사테마파크 공간스토리텔링 구성인자를 도출하여 스토리텔링이 역사테마파크 이용자 반응에 미치는 영향력을 정량적 분석과 해석하여 그 의의가 있다.

영화 흥행에 영향을 미치는 새로운 변수 개발과 이를 이용한 머신러닝 기반의 주간 박스오피스 예측 (Development of New Variables Affecting Movie Success and Prediction of Weekly Box Office Using Them Based on Machine Learning)

  • 송정아;최근호;김건우
    • 지능정보연구
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    • 제24권4호
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    • pp.67-83
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    • 2018
  • 2013년 누적인원 2억명을 돌파한 한국의 영화 산업은 매년 괄목할만한 성장을 거듭하여 왔다. 하지만 2015년을 기점으로 한국의 영화 산업은 저성장 시대로 접어들어, 2016년에는 마이너스 성장을 기록하였다. 영화산업을 이루고 있는 각 이해당사자(제작사, 배급사, 극장주 등)들은 개봉 영화에 대한 시장의 반응을 예측하고 탄력적으로 대응하는 전략을 수립해 시장의 이익을 극대화하려고 한다. 이에 본 연구는 개봉 후 역동적으로 변화하는 관람객 수요 변화에 대한 탄력적인 대응을 할 수 있도록 주차 별 관람객 수를 예측하는데 목적을 두고 있다. 분석을 위해 선행연구에서 사용되었던 요인 뿐 아니라 개봉 후 역동적으로 변화하는 영화의 흥행순위, 매출 점유율, 흥행순위 변동 폭 등 선행연구에서 사용되지 않았던 데이터들을 새로운 요인으로 사용하고 Naive Bays, Random Forest, Support Vector Machine, Multi Layer Perception등의 기계학습 기법을 이용하여 개봉 일 후, 개봉 1주 후, 개봉 2주 후 시점에는 차주 누적 관람객 수를 예측하고 개봉 3주 후 시점에는 총 관람객 수를 예측하였다. 새롭게 제시한 변수들을 포함한 모델과 포함하지 않은 모델을 구성하여 실험하였고 비교를 위해 매 예측시점마다 동일한 예측 요인을 사용하여 총 관람객 수도 예측해보았다. 분석결과 동일한 시점에 총 관람객 수를 예측했을 경우 보다 차주 누적 관람객 수를 예측하는 것이 더 높은 정확도를 보였으며, 새롭게 제시한 변수들을 포함한 모델의 정확도가 대부분 높았으며 통계적으로 그 차이가 유의함으로써 정확도에 기여했음을 확인할 수 있었다. 기계학습 기법 중에는 Random Forest가 가장 높은 정확도를 보였다.