• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.1525-1531
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• 2012

본 논문은 저예산영화의 흥행을 위해 구전마케팅을 하기위한 마케팅툴의 개발이 목적이다. 무선인터넷과 모바일의 컨버전스로 2천만 명의 사용자를 갖게 된 스마트폰의 저예산 독립영화의 애플리케이션을 개발을 통해 최적의 애플리케이션 서비스, 기능, 환경 등을 알아낸다. 이로써 저예산 독립영화의 마케팅 기반을 구축하여 한국영화 산업의 발전에 기여하고자 한다. 이를 위해 컨조인트 설문과 일반 설문을 종합하여 컨조인트 분석을 실시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.159-168
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• 2011

전자상거래와 소셜미디어 서비스의 활성화에 따라, 집단지성을 개인 맞춤 서비스에 활용하는 추천시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한, 스마트폰의 발달과 모바일 환경의 발달에 따라 단말의 제약성에도 불구하고 개인화 서비스에 대한 연구가 가속화되고 있다. 대표적인 예로 위치기반 서비스와의 결합이다. 이에 본 연구에서는 영화의 장르유사도와 선호장르를 이용한 추천시스템을 제안한다. 영화 장르 유사도 프로파일을 생성하여 이를 모바일실험 환경에서 서비스 될 수 있도록 설계하고 프로토 타이핑 한 후에 MovieLens 데이터를 적용하여 평가한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.430-441
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• 2022

ICT 기술의 발전에 힘입어 다양한 모바일 어플리케이션이 속속들이 등장하고 이들이 개인의 삶 속에 깊이 파고든 시점, 영화산업의 새로운 성장판로를 모색하기 위하여 본 연구는 영화 콘텐츠 관련 어플리케이션의 성장 방안을 논의하였다. 실증연구를 통하여 영화 콘텐츠 관련 어플리케이션이 갖춰야 할 핵심요인을 탐색하기 위하여 본 연구에서는 정보시스템 성공 모델을 활용하여 각 품질요인이 영화 소비자의 영화에 대한 태도와 관람의도에 미치는 영향을 알아보았다. 연구 결과, 영화 콘텐츠 관련 어플리케이션의 품질요인 중 가장 중요한 요인은 정보 품질요인이었으며, 이어 서비스 품질이 차선으로 중요한 요인임이 도출되었다. 본 연구에서는 이와 같은 연구 결과를 바탕으로 국내 영화 산업의 발전을 위해 영화 콘텐츠 관련 어플리케이션들이 개선되어야할 방안을 제시하여 새로운 유통 채널로서의 영화 콘텐츠 관련 어플리케이션의 방향성을 제안하였다.

• Asia Marketing Journal
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• 제15권1호
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• pp.43-55
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• 2013

Since movies are experience goods, consumers are easily influenced by other consumers' behavior. For moviegoers, box office rank is the most credible and easily accessible information. Many studies have found that the relationship between a movie's box office rank and its revenue departs from the Pareto distribution, and this phenomenon has been named "increasing returns to information." The primary objective of the current research is to apply the empirical model proposed by De Vany and Walls (1996) to the Korean movie market in order to examine whether the same phenomenon prevails in the Korean movie market. The other purpose of the present study is to provide managers with useful implications about the release timing of a movie by finding different curvatures that depend upon seasonality. The empirical test on the Korean movie market shows similar results as prior studies conducted on the U.S., Hong Kong, and U.K. movie markets. The phenomenon of increasing returns is generated by information transmission among consumers, which makes some movies become blockbusters and others bombs. The proposed model can also be interpreted in such a way that a change in the rank has a nonlinear effect on the movie's performance. If a movie climbs up the chart, it would be rewarded more than its proportion. On the other hand, if a movie falls down in the ranks, its performance would drop rapidly. The research result also indicates that the phenomenon of increasing returns occurs differently depending on when the movies are released. Since the tendency of the increasing returns to information is stronger during the peak seasons, movie marketers should decide upon the release timing of a movie based on its competitiveness. If a movie has substantial potential to incur positive word-of-mouth, it would be more reasonable to release the movie during the peak season to enjoy increasing returns. Otherwise, a movie should be released during the low season to minimize the risk of being dropped from the chart.

• 응용통계연구
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• 제35권2호
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• pp.265-283
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• 2022

사용자들의 영화정보를 기록한 MovieLens 데이터는 추천 시스템 연구에서 아이디어를 탐색하고 검증하는데 상당한 가치가 있는 데이터로, 기존 데이터 분할 및 군집화 알고리즘을 사용하여 사용자 평점 데이터를 기반으로 항목 집합을 분할하는 연구 등에 사용되는 데이터이다. 본 논문에서는 기존 연구에서 대표적으로 사용되었던 영화 평점 데이터와 영화 장르 데이터를 통해 사용자의 장르 선호도를 예측하여 선호도 패턴을 기반으로 사용자를 군집화(clustering)하고, 유의미한 정보를 얻는 연구를 진행하였다. MovieLens 데이터는 영화의 전체 개수에 비해 사용자별 평균 영화 평점 수가 낮아 결측 비율이 높다. 이러한 이유로 기존의 군집화 방법을 적용하는 데 한계가 존재한다. 본 논문에서는 MovieLens 데이터 특성에 모티브를 얻어 쌍별 규합 벌점함수(pairwise fused penalty)를 활용한 볼록 군집화(convex clustering) 기반의 방법을 제안한다. 특히 결측치 대체(missing imputation)도 동시에 해결하는 최적화 문제를 통해 기존의 군집화 분석과 차별화하였다. 군집화는 반복 알고리즘인 ADMM을 통해 제안하는 최적화 문제를 풀어 진행한다. 또한 시뮬레이션과 MovieLens 데이터 적용을 통해 제안하는 군집화 방법이 기존의 방법보다 노이즈 및 이상치에 상대적으로 민감하지 않은 것으로 보인다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권8호
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• pp.453-460
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• 2016

이 연구는 국내 3사 영화관 CGV, 메가박스, 롯데시네마의 애플리케이션 예매 시스템을 비교하여 그에 대한 사용성을 평가하고, 문제점을 파악해 더욱 편리한 모바일 예매를 위한 사용자 경험을 알아보는 것에 목적을 두었다. 각 3사의 애플리케이션의 사용 경험이 있는 실험집단을 모집하여 1차 task로 각 영화관 애플리케이션에서 영화 예매 완료를 진행한 후 2차로 스티븐 앤더슨(Stephen Anderson)의 Creating Pleasurable Interfaces 모형을 토대로 만든 질문을 통해 심층인터뷰를 진행하였다. 실험결과, 사용자들은 기본적인 예매 기능이 원활히 진행되고, 전체적인 정보 정렬이 잘 이루어져 있는 구성을 선호하였다. 특히 결제 방식이 편리한 애플리케이션에 대한 만족감이 높았다. 따라서 개선 방안으로 사용자들이 한눈에 인식할 수 있는 디자인과 별도의 결제 시스템이 아닌 애플리케이션 내에서의 간편한 결제 시스템이 요구된다. 이 연구가 스마트폰 애플리케이션을 통하여 영화를 예매하는데 사용자 경험을 극대화할 수 있는 서비스 방안을 모색하는 데 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국경영과학회지
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• 제36권4호
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• pp.161-184
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• 2011

As movie demands become more and more diversified, it is necessary for movie related firms to segment a whole heterogeneous market into a number of small homogeneous markets in order to identify the specific needs of consumer groups. Relevant market segmentation helps them to develop valuable offer to target segments through effective marketing planning. In this article, we introduce various segmentation methods and compare their advantages and disadvantages. In particular, we analyze "2009~2010 consumer survey data of Korean Film Industry" by using Latent Class Analysis(LCA), a statistical segmentation method which identifies exclusive set of latent classes based on consumers' responses to an observed categorical and numerical variables. It is applied PROC LCA, a new SAS procedure for conducting LCA and finally get the result of 11 distinctive clusters showing unique characteristics on their buying behaviors.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.125-131
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• 2017

It is not easy for the user to find the information that is appropriate for the user among the suddenly increasing information in recent years. One of the ways to help individuals make decisions in such a lot of information is the recommendation system. Although there are many recommendation methods for such recommendation systems, a representative method is collaborative filtering. In this paper, we design and implement the movie recommendation system on user-based collaborative filtering of apache mahout. In addition, Pearson correlation coefficient is used as a method of measuring the similarity between users. We evaluate Precision and Recall using the MovieLens 100k dataset for performance evaluation.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.1643-1651
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• 2014

소셜네트워크서비스(SNS)는 사용자들이 자신들의 정보를 가족, 친구, 그리고 소속단체원들과 공유하는 것을 가능케 해 준다. SNS 상의 정보의 양은 기하급수적으로 증가하고 있는 추세다. 특히 페이스북은 연예오락(영화, 음악, TV쇼 등)과 관련된 흥미로운 기능을 채택해 오고 있다. 그러나 페이스북은 사용자들에게 관심 아이템을 추천할 때 필요한 사용자들의 시간, 장소, 소셜 상황 등 상황적 정보는 고려하지 않고 있다. 따라서 이 논문에서 사용자들이 언제, 어디서, 누구와 영화를 보는지 등에 대한 다양한 상황적 정보의 통합에 기반을 둔 영화 추천 접근법을 제안 하고자 한다. 또한 두 명이 함께 영화를 관람하러 갔을 때 동시에 만족할만한 영화 추천 방법을 제안한다. 실험을 위해 사용자들의 영화관람 내용을 기록하고 이에 기반을 두어 적절한 추천 영화를 소개해 줄 수 있는 'MyMovieHistory'라는 페이스북 응용프로그램을 개발하였다.

• 응용통계연구
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• 제35권1호
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• pp.19-33
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• 2022

SNS의 등장으로 인터넷 이용자들이 온라인에 남기는 텍스트의 양이 방대해지고 그 중요성이 강조되고있다. 특히 네이버의 영화 탭에서 볼 수 있는 영화 평점이나 리뷰는 실제로 관객들이 영화를 보기 전 해당 영화를 볼 것인지 결정하는 데 주요 요인이 되기도 한다. 본 연구는 실제 네이버 영화 리뷰 데이터를 가지고 평점을 예측하는 분석을 수행했다. 영화 리뷰 데이터를 분석하기 위해 평점의 분포를 통해 데이터 특성을 살펴보았고, 텍스트의 의미를 분석하기 위해 형태소 분석을 통한 한국어 자연어처리를 수행했다. 또한 평점 예측에 활용할 모델 선택을 위해 2-Class와 multi-Class 문제들에 대해 머신러닝과 딥러닝, 회귀와 분류 분석을 비교했으며, 오분류의 원인을 영화 리뷰 데이터 특성과 연관시켜 서술했다.