AI technology is spreading not only to industrial fields, but also to culture, art, and content fields. In this paper, we proposed a system based on AI technology that can automate the process of reproducing contents using characters for movie contents. After creating the basic appearance of the character by using the StyleGAN2 model from the video extracted from the movie contents, analyzing the character's personality and propensity using the extracted dialogue data, it was determined from the contemplative appearance based on the yin-yang and five elements to the character's propensity. Accordingly, the external characteristics are reflected in the character. Using the OpenPose model, a character's motion is created, and the finally generated data is integrated to reproduce the content. It is expected that many movie contents can be reproduced through the study of the proposed system.
In spite of the rapid growth of mobile multimedia contents market, most of the customers experience inconvenience, lengthy search processes and frustration in searching for the specific multimedia contents they want. These difficulties are attributable to the current mobile Internet service method based on inefficient sequential search. To overcome these difficulties, this paper proposes a MOBIIe COntents Recommender System for Movie(MOBICORS-Movie), which is designed to reduce customers' search efforts in finding desired movies on the mobile Internet. MOBICORS-Movie consists of three agents: CF(Collaborative Filtering), CBIR(Content-Based Information Retrieval) and RF(Relevance Feedback). These agents collaborate each other to support a customer in finding a desired movie by generating personalized recommendations of movies. To verify the performance of MOBICORS-Movie, the simulation-based experiments were conducted. The results from this experiments show that MOBICORS-Movie significantly reduces the customer's search effort and can be a realistic solution for movie recommendation in the mobile Internet environment.
SNS 마케팅에 최적화된 영상은 어떤 것인지 알아보기 위해 동일한 제품의 홍보영상을 각각 다른 Concept로 제작하였다. 제품의 디자인을 Teaser 형식으로 보여주는 'Feature Movie'와 패러디 기법으로 제품의 USP를 경쟁사와 직접 비교시킨 'Viral Movie'가 그것이다. 이 두 영상을 YouTube에 게재, 시청자 Feedback을 분석하였다. 그 결과 Viral 영상의 Views와 Shares가 모두 상대적으로 높게 나타났다. 이러한 분석결과를 통해 시청자들은 영상미에 비중을 둔 'Feature Movie'보다 패러디를 통해 재미를 강조한 'Viral Movie'에 더 많은 관심을 보였고 또 더 많이 공유하였다. 이와 같이 SNS 마케팅을 위한 Viral 영상은 제작물이 배포되는 시점의 이슈를 반영하고, Concept를 분명하게 드러내며, 시청자의 시선을 끌 수 있는 Impact가 필요함을 확인할 수 있었다.
본 연구는 3D입체영화 관객의 만족에 영향을 미치는 요인들을 도출하고, 이를 바탕으로 3D입체영화 관객의 관람만족도를 증가시키는 방안을 모색하여 3D입체영화 산업의 발전전략을 제시함을 목적으로 한다. 이를 위해 선행연구를 분석한 결과, 영화 관객의 만족에 영향을 주는 요인들은 크게 영화 내부적 요소, 영화 환경적 요소, 영화 관객요소로 나뉘며, 그 중 영화 내부적 요소의 영향력이 나머지 둘에 비해 높은 것으로 나타났다. 하지만 3D입체영화는 기존의 영화와 촬영, 상영, 관람방식, 인지과정 등 영화 환경적 요소와 영화 관객요소에 해당하는 부분에서 큰 차이점을 보이므로 3D입체영화에서는 영화 환경적 요소와 영화 관객요소의 영향력이 높을 것으로 예상되었다. 이에 본 연구는 3D입체영화 관객을 대상으로 관람만족에 대한 설문을 실시하였으며 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 시각적 피로감 개선 방안의 필요성이 대두된다. 둘째, 영화관 구조와 좌석배치에 대한 개선이 요구된다. 셋째, 관객의 입장에서 납득할 수 있는 3D입체영화 가격수준을 책정해야한다.
본 연구의 목적은 인터넷이 발달함에 따라 최근 주목받고 있는 인터넷 영화산업의 공간적 분포와 입지적 특성을 파악하고, 인터넷 영화산업의 가치사슬과 인터넷 영화의 유통구조를 분석하고, 인터넷 영화 사업체들의 연계성과 이들의 공간적 집적화 현상을 파악하려는 것이다. 인터넷 영화산업은 영화 콘텐츠와 관련된 기술의 발달, 인터넷의 광대역화와 초고속통신망의 확충 및 영화 컨텐츠에 대한 수요 증가로 인해 급성장하고 있다. 우리나라 인터넷 영화산업의 74$\%$는 서울에 집중하고 있었으며, 서울에서도 강남구와 서초구 일부지역에 집적하고 있다 인터넷 영화산업의 입지선정에 영향을 준 중요한 요인으로는 동종$\cdot$유사업체의 근접성, 교통의 편리성, 장소의 지명도, 기술관련 업체와의 근접성 순으로 나타났다. 인터넷 영화산업은'콘텐츠 공급 $\rightarrow$ 콘텐츠 유통 $\rightarrow$ 서비스 공급'이라는 가치사슬로 이루어져 있자만, VOD판권 소유자, VOD판권 유통대행사, 서비스 공급자들이 가치사슬 전반에 참여하면서 매우 복잡한 유통구조를 형성하고 있다. 인터넷 영화사업체들은 인터넷 영화를 서비스하기 위해 영화 콘덴츠 제공업체 기술 $\cdot$ 운영지원업체, 주요 고객업체, 그리고 협력 $\cdot$ 제휴업체들과의 긴밀한 네트워킹을 구축하고 있으며, 이들은 국지적으로 집적하여 공식적, 비공식적인 모임을 통해서 시너지 효과를 창출하고 있다.
Recently recommendation methods need personalization and diversity as well as accuracy whereas the traditional researches have been mainly focused on the accuracy of recommendation in terms of quality. The diversity of recommendation is also important to people in terms of quantity in addition to quality since people's desire for content consumption have been stronger rapidly than past. In this paper, we pay attention to similarity of data gathered simultaneously among different types of contents. With this motivation, we propose an enhanced recommendation method using correlation analysis with considering data similarity between two types of contents which are movie and music. Specifically, we regard folksonomy tags for music as correlated data of genres for movie even though they are different attributes depend on their contents. That is, we make result of new recommendation movie items through mapping music folksonomy tags to movie genres in addition to the recommendation items from the typical collaborative filtering. We evaluate effectiveness of our method by experiments with real data set. As the result of experimentation, we found that the diversity of recommendation could be extended by considering data similarity between music contents and movie contents.
Due to the rapid advancement of the mobile technology, smart phones have been widely used in the current society. This lead to an easier way to retrieve video contents using web and mobile services. However, it is not a trivial problem to retrieve particular video contents based on users' specific preferences. The current movie recommendation system is based on the users' preference information. However, this system does not consider any emotional means or perspectives in each movie, which results in the dissatisfaction of user's emotional requirements. In order to address users' preferences and emotional requirements, this research proposes a movie recommendation technology to represent a movie's emotion and its associations. The proposed approach contains the development of emotion ontology by representing the relationship between the emotion and the concepts which cause emotional effects. Based on the current movie metadata ontology, this research also developed movie-emotion ontology based on the representation of the metadata related to the emotion. The proposed movie recommendation method recommends the movie by using movie-emotion ontology based on the emotion knowledge. Using this proposed approach, the user will be able to get the list of movies based on their preferences and emotional requirements.
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.
본 연구는 소설과 영화 <팅커, 테일러, 솔저, 스파이>(2011) 사이의 변형이 일반적인 첩보영화의 각색에서 보여주는 사건 중심의 변형과 다르다는 점에 주목하였다. 미하일 바흐찐이 말했던 다성성(polyphony)은 이 소설이 영상서사로 변형되는 과정에서 서사의 주요 모티프가 된 이중첩자의 성격과 정체성을 보여주는 방식으로 드러난다. 다중 발화자에 의한 대화적 사건 서술 및 인물 묘사, 동일 장소의 반복 등은 기존과 다른 새로운 변형의 가능성을 보여준다. 본문에서는 소설과 영화 <팅커, 테일러, 솔저, 스파이> 사이에 일어난 변형의 과정을 서사적 요소의 양상을 중심으로 살펴보고 다성성적 변형의 가능성을 제시하였다. 이 연구가 향후 소설과 영상서사의 변형과 정에 대한 연구에 도움이 될 것으로 기대한다.
본 연구는 영화의 원작의 존재 여부와 그 형태가 영화의 흥행 성적에 미치는 영향에 대해 초점을 맞춘다. 문화 상품은 실제로 소비하기 전에는 그 가치를 알기 힘든 경험재의 성격을 띠기 때문에 문화 상품의 소비자인 영화 관람객이 직면하는 불확실성을 감소시키기 위한 방법의 한 가지로서 기존에 존재하는 스토리를 이용하는 One Source Multi Use를 이용할 수 있다. 본 연구에서는 영화진흥위원회에서 제공하는 영화관 입장권 통합전산망(www.kobis.or.kr)에서 수집한 2010. 1. 1 - 2012. 9. 30 기간의 국내 개봉된 한국영화 381편의 데이터를 사용하여 영화의 원작이 영화 흥행에 미치는 영향을 다중회귀분석을 통하여 분석하였다. 분석 결과 원작의 존재는 영화의 흥행에 유의한 정(+)의 영향을 미치고, 원작의 형태 중 소설 원작의 영화가 흥행에 유의한 정(+)의 영향을 미치며, 이러한 소설 원작의 영향력은 상업 영화에서 더욱 큰 것으로 나타났다. 본 연구는 영화 흥행에 영향을 미치는 영화의 내부적 요인에 대한 기존 연구를 확장하여 영화 산업 외부에서 창작된 문화 콘텐츠도 영화의 흥행에 영향을 미칠 수 있음을 실증적으로 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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