구전(WOM: Word of Mouth)는 주변 사람들에게 상품에 대한 경험을 입에서 입으로 전달하는 현상을 말하며 소셜 미디어의 발전으로 온라인 구전(eWOM: Electronic Word of Mouth) 형태로 발전하였다. 구전 효과의 중요성으로 인해서 대부분의 기업들의 자사의 상품이나 서비스에 대한 온라인 구전에 촉각을 세우고 있으며, 특히 영화와 같은 경험재의 경우에는 그 영향력이 더욱 크다. 본 연구에서는 영화 커뮤니티에 대한 사회 네트워크 분석을 통해서 영화 흥행성과 지표인 매출에 미치는 영향요인을 규명하고자 한다. 영화 흥행성과 연구들에서 주요하게 다루어진 영화에 대한 구전의 크기(volume)와 방향성(valence)과 같은 구전 요인들을 추가하여, 구전 네트워크의 중심성 척도를 영향 요인에 고려하였다. 구전의 크기, 방향성, 그리고 3가지 중심성 척도(연결 중심성, 매개 중심성, 근접 중심성)의 최종 영화 매출에 영향 관계를 가설로 설정하였다. 제시한 연구 모형을 검증하기 위하여 대표적인 온라인 영화 커뮤니티 사이트인 IMDb(Internet Movie Database)에서 영화 구전 데이터를 수집하였고, Box-Office-Mojo사이트에서 영화 매출 데이터를 수집하였다. 2012년 9월부터 1년 동안, 주간 Top-10에 포함된 적이 있는 영화들을 대상으로 하였으며, 총 103개의 영화가 선정되어 이 영화들에 대한 메타 데이터와 커뮤니티 데이터가 수집되었다. 영화 커뮤니티 네트워크는 평가자들간의 댓글 관계를 기초로 구축하였다. 본 연구에서 사용한 3가지 중심성 척도는 사회 네트워크 분석 도구인 NodeXL을 사용하여 계산되었으며, 각 영화별 커뮤니티 참여자들의 중심성 척도의 평균값을 활용하였다. 가설 검증의 사전 분석을 위한 상관관계 분석에서는 3가지 중심성 척도간에 상관 관계가 높은 것으로 파악되어서, 각각에 대하여 별도로 회귀분석을 수행하였다. 분석 결과, 기존 연구와 일관성 있게 구전의 크기와 방향성은 영화 성과지표인 최종 매출에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 또한 구전 네트워크 내의 참여자 매개중심성 평균은 영화의 최종 매출에 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 하지만 연결중심성과 근접중심성은 최종 매출에 영향을 주지 못하는 것으로 나타났다.
The crack of concrete induced by the heat of hydration is a serious problem, particularly in concrete structures such as biers, thick walls, box type walls, mat-slab of nuclear reactor buildings, dams or foundations of high rise buildings, etc.. As a result of the temperature rise and restriction condition of foundation, the thermal stress which may induce the cracks can occur. Therefore the various techniques of the thermal stress control in massive concrete have been widely used. One of them is prediction of the thermal stress, besides low-heat cement which mitigates the temperature rise, design change which considers steel bar reinforcement, operation control and so on. In this study, firstly it introduce the thermal cracks control technique by employing low-heat cement concrete, thermal stress analysis considering season. Secondly it shows the application of the cracks control technique like block placement.
영화 수익에 있어 영화의 흥행 여부는 중요한 영향을 끼친다. 영화 흥행 요인은 영화 산업의 규모가 커지면서 많은 제작사들 및 투자자들이 고려해야 하는 사항이 되었다. 따라서 영화의 흥행을 예측하기 위한 많은 모델이 연구되었다. 본 연구의 목적은 선행연구에서 흥행에 유의미한 영향을 끼친다고 밝혀진 스크린 수, 감독명, 제작사명 등의 내재적인 속성과 더불어 온라인 구전 변수를 사용하여 영화 흥행 예측 모델을 만드는 것이다. 이때 기사 수, 블로그 수와 같이 온라인 구전의 크기를 나타내는 변수들을 사용하는 대신 개봉 후 첫 주간의 관람객 리뷰를 텍스트마이닝을 이용하여 전체 리뷰 중 긍정 리뷰의 비율에 따라 점수를 매긴 후 독립변수로 사용한다. 그 후, 데이터 마이닝 기법을 활용하여 만든 모델에 앞서 언급한 독립변수를 입력 값으로 사용하여 영화의 흥행을 예측한다. 최종적으로 의사결정트리와 로지스틱회귀를 수행한 결과 영화 흥행에 영향을 주는 독립변수를 찾고 모델의 성능을 평가하였다. 로지스틱회귀의 결과 관객 수, 평점이 영화의 흥행에 특히 유의한 영향을 끼치는 변수로 선정되었고 리뷰 역시 유의한 변수로 선정되었다. 이때 만들어진 모델은 약 90%의 높은 수준의 정확도를 보여주었다. 의사결정트리의 결과 관객 수가 가장 중요한 변수로 선정되었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권6호
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pp.1259-1269
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2015
최근 빅 데이터는 학계에서 키워드로 자리매김을 하고 있다. 빅 데이터의 유용성은 학계뿐만 아니라 정부, 지자체 그리고 기업체까지 파급되고 있고, 빅 데이터 속에서 유용한 정보를 도출해 내기 위해 노력하고 있다. 본 연구에서는 영화에 대한 리뷰를 가지고 텍스트 마이닝 (text mining)을 이용한 빅 데이터 분석을 수행한다. 본 연구의 목적은 포털 사이트 'D'사와 영화진흥위원회의 영화에 대한 리뷰 데이터, 그리고 고객들의 평점평균 (score)과 스크린 수 (screen number)를 설명변수로 사용하고, 영화 흥행 여부를 종속변수로 하여 로지스틱 회귀분석을 통한 영화 흥행 예측 모형을 제안하는 것이다. 분석결과, 본 연구에서 제안한 예측모형의 정분류율은 95.74%로 얻어졌다.
예측 분석은 패턴인식(Pattern recognition) 혹은 기계학습(Machine learning)으로 불리는 확률적 학습 알고리즘을 기반으로 하기 때문에 사용자가 분석 과정에 개입하여 더 많은 정보를 얻어내기 위해서는 높은 통계적 지식수준이 요구된다. 또한 사용자는 분석 결과외의 다른 정보를 확인 할 수 없고 데이터의 특성 변화와 데이터 하나하나의 특징을 파악하기 힘들다는 단점이 있다. 본 연구는 이러한 예측분석의 단점을 보완하고자 통계적인 데이터 분석 방법과 시각화 분석 방법을 결합하여 데이터 분석을 진행하였으며 통계적인 분석 방법만을 진행 할 경우 발생하는 단점을 보완하고 데이터에서 더 많은 정보를 도출해 내기 위한 방법론을 제시 하고자하였다. 이를 위해 본 연구는 영화 리뷰에서 추출한 감정 어휘가 독립변인이고 영화의 흥행 값이 종속변인인 데이터를 예제 데이터로 활용하여 진행하였다. 본 연구의 연구 방법론을 적용하였을 때의 이점은 다음과 같다. 첫째, 의사결정나무 분석에서 제시된 분할 기준이 적용될 때 마다 변하는 데이터의 패턴을 파악할 수 있다. 둘째, 제시된 최종 예측모형에 포함된 데이터들의 특성을 확인 할 수 있다. 본 연구의 시사점은 예측모형의 단점을 보완하고 데이터로부터 더 많은 정보를 추출하기 위해 통계적인 데이터 분석과 시각적인 데이터 분석을 결합하여 시행하였다는 것이다. 통계적인 분석 방법을 통해 각 변수의 관계를 파악하고 높은 예측 값을 가지는 모형을 도출하였으며, 시각화 분석에서는 인터랙션 기능을 제공함으로서 통계적으로 제시된 예측모형을 검증하고 더 다양한 정보를 도출 할 수 있게 하였다.
본 논문에서는 영화의 흥행을 예측하기 위한 방법을 제안한다. 최근 영화시장이 성장함에 따라 시장의 수요를 예측하기 위한 다양한 연구들이 수행되고 있다. 영화는 비교적 수명주기가 짧은 문화상품이다. 따라서 안정적인 수익을 창출하기 위해 개봉 전 마케팅비용 및 개봉 후 스크린 수 등에 대한 설계가 필요하다. 이를 위해서는 상품의 수요와 경제적인 수익규모에 대한 계산이 선행되어야 한다. 기존 관련 연구들의 경우 예측을 위한 변수로서 주로 영화 자체의 속성들이나 시장에서의 경쟁요인 등을 이용한다. 그러나 정작 상품을 구매하는 주체인 잠재관객들에 대한 비중은 비교적 미비하다. 따라서 본 논문에서는 사람들이 가진 영화에 대한 인지도를 고려하기 위해 트위터를 하나의 설문표본으로서 활용했다. 기존에 사용된 변수들과 트위터에서 추출한 정보를 오프라인 요소와 온라인 요소로 정의하고, 두 요소를 취합하여 기계학습을 적용했다. 실험을 통해 본 논문에서 제시하는 예측기법을 검증했으며, 실험결과 약 95%의 정확도로 영화의 흥행을 예측했다.
최근 일반 대중을 대상으로 한 콘텐츠 투자 플랫폼 중 하나로 크라우드펀딩 플랫폼이 주목받고 있다. 본 연구는 영화 크라우드펀딩 프로젝트 요인이 크라우드펀딩 달성률에 미치는 영향을 살펴보고자 하였다. 이를 위해 크라우드펀딩 플랫폼에 게시된 영화 프로젝트의 주요 정보를 변인화하였다. 텍스트 수, 이미지 수, 스타파워, IP 기반 영화 여부, 영화 제작 단계, 박스오피스 예측, 투자 자금 비율, 투자 가능 여분 금액, 수익 정산 방식, 최소 투자 금액 조건을 독립변인으로 설정하였으며, 이들 변인이 크라우드펀딩 달성률에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보았다. 다중회귀분석을 실시한 결과, 영화 제작 단계, 투자 자금 비율, 투자 가능 여분 금액, 수익 정산 방식이 종속변인에 유의미한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 본 연구는 탐색적 접근법을 통해 영화 크라우드펀딩 프로젝트의 흥행에 영향을 미치는 변인을 발굴하였다는 점에서 의의가 있다. 또한, 본 연구의 결과는 영화 크라우드펀딩 프로젝트 기획 시 실무적 자료로 활용될 수 있을 것이다.
다양한 빅데이터 기술이 발전함에 따라, 기업의 전략결정에 있어서 과거에는 의사결정자의 직관이나 경험에 의존하는 경향이 있었다면, 현재는 데이터를 활용한 과학적이고 분석적인 접근이 이루어지고 있다. 이에 많은 기업들이 경영정보시스템 중의 하나인 비즈니스 인텔리전스 (Business Intelligence) 시스템의 예측분석 기능을 활용하고 있다. 하지만, 이러한 시스템이 미래의 경영환경 변화를 예측하고 기업의 의사결정을 돕는 조언자 (Advisor)로서 역할을 한다고 가정할 때, 시스템에서 제공하는 분석결과가 의사결정자에게 도움을 주는 조언 (Advice) 의 역할을 하지 못하는 경우가 많은 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 미래예측의 문제에 있어 의사결정자가 시스템의 조언을 따르는데 영향을 미치는 요소들과 영향력에 대해 분석하고, 그 결과를 바탕으로 데이터 기반의 의사결정을 보다 적극적으로 지원하는 시스템 환경을 제시하고자 한다. 좀 더 구체적으로는 예측 과정에 대한 자세한 설명이나 근거 제시가 시스템의 예측결과에 대한 의사결정자의 수용정도에 미치는 영향을 연구하였다. 이를 위하여 193명의 실험자를 대상으로 영화의 개봉 주 매출액을 예측하는 업무를 수행하고, 예측에 대한 설명의 길이와 조언자의 유형(사람과 시스템의 조언 비교)뿐 아니라 의사결정자의 개인 특성이 의사결정자의 조언 수용정도에 미치는 영향을 분석하였다. 시스템에서 제공하는 조언 내용인 예측결과와 설명에 대해 의사결정가가 느끼는 유용성, 신뢰성, 만족도가 조언의 수용에 미치는 영향도 분석하였다. 본 연구는 시스템의 분석결과를 조언으로 보고 조언자와 조언에 관한 의사결정학 분야의 선행연구를 접목시켜 경영정보시스템 연구 분야를 확장하였다는 점에서 연구의 의의가 있고, 실무적으로도 데이터 기반의 의사결정을 보다 적극적으로 지원할 수 있는 시스템 환경을 만들기 위해서 고려해야 할 점들을 제시함으로써 시스템 활용을 위한 정책결정에도 도움을 줄 수 있을 것으로 본다.
최근 인터넷 사용의 증가에 따라 네트워크에 연결된 시스템에 대한 악의적인 해킹과 침입이 빈번하게 발생하고 있으며, 각종 시스템을 운영하는 정부기관, 관공서, 기업 등에서는 이러한 해킹 및 침입에 의해 치명적인 타격을 입을 수 있는 상황에 놓여 있다. 이에 따라 인가되지 않았거나 비정상적인 활동들을 탐지, 식별하여 적절하게 대응하는 침입탐지 시스템에 대한 관심과 수요가 높아지고 있으며, 침입탐지 시스템의 예측성능을 개선하려는 연구 또한 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구 역시 침입탐지 시스템의 예측성능을 개선하기 위한 새로운 지능형 침입탐지모형을 제안한다. 본 연구의 제안모형은 비교적 높은 예측력을 나타내면서 동시에 일반화 능력이 우수한 것으로 알려진 Support Vector Machine(SVM)을 기반으로, 비대칭 오류비용을 고려한 분류기준값 최적화를 함께 반영하여 침입을 효과적으로 차단할 수 있도록 설계되었다. 제안모형의 우수성을 확인하기 위해, 기존 기법인 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망과의 결과를 비교하였으며 그 결과 제안하는 SVM 모형이 다른 기법에 비해 상대적으로 우수한 성과를 보임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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