• 한국경제지리학회지
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• 제8권1호
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• pp.107-130
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• 2005

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.

• 한국전자거래학회지
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• 제18권2호
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• pp.241-255
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• 2013

본 연구는 인터넷 상에서 영화에 대한 언급 점유율과 영화 티켓 예매율의 관계를 분석하였다. 국내 대표적인 포털사이트인 네이버에서 제공하는 블로그, 카페, 뉴스, 동영상과 같은 서비스에서 영화에 대한 언급과 영화 예매율 간의 상관관계를 실증 분석하였다. 분석결과 인터넷 언급 점유율과 영화 예매율이 유의미한 정의 상관관계가 있다는 것을 파악할 수 있었다. 구체적으로 흥행 시점 이전은 동영상 채널이 다른 채널에 비해 상대적으로 관련성이 높은 것으로 나타났으며, 흥행시점 이후부터는 블로그와 카페에 보다 높은 관련성이 있는 것으로 파악되었다. 이를 통해서 인터넷 상에서 영화에 대한 언급은 인터넷 채널과 시차에 따라 영화 예매율과의 관련성이 다르다는 것을 파악할 수 있었다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제15권3호
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• pp.223-241
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• 2005

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.

• Asia Marketing Journal
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• 제11권2호
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• pp.53-72
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• 2009

In the summer of 2008, the movie Dachimawa Lee: Villain, Get on the Express to Hell is waiting for its first release. This movie is based on a short film which was tremendously popular when it was first introduced on the internet in 2000, and the director Ryu Seung Wahn is expecting a mega hit of the movie this summer. Showbox is one of the leading movie distributors in Korea. After a series of blockbuster hits such as Welcome to Dongmakgol, The Host, and The Chaser, Showbox is now in stagnation. Along with sluggish economy in Korea, most of recent movies distributed by them didn't even reach the breakeven. However, expectation on the upcoming movie, Dachimawa Lee, is higher than ever. Marketing department of Showbox has to decide what kind of media channel to choose and which marketing strategy to apply. It needs to make a decision about whether to target the so-called mania group or the general public of much bigger size. In this case study, the distinctiveness of the movie marketing and its process will be discussed. Moreover, the marketing strategies for Dachimawa Lee's success will be examined in the Showbox's point of view.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.61-67
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• 2020

게임은 여러 장르가 있다. 액션, RPG, FPS, 시뮬레이션 등 다양하며 그 중 스토리를 중심으로 흘러가는 게임은 마치 한편의 영화를 보는 것과 같은 느낌을 주는 게임 장르다. 인터넷 게임 방송인은 스토리형 게임을 방송할 때 영화관에서 영화를 상영하는 것과 비슷하다고 볼 수 있다. 영화관과 다른 점은 시청자들에게 직접 플레이를 보여줌으로써 스토리에 일정 부분 관여할 수 있다는 점이다. 방송 소재로써 스토리 게임은 좋은 수단이지만 게임 제작사 측면에서 스토리가 인터넷 방송으로 공개되는 점은 게임을 구매하지 않고 스토리를 즐길 수 있어 판매수익에 부정적인 영향을 끼칠 수 있다. 본 연구는 저작권이 문제될 수 있는 스토리형 게임을 제작자와 인터넷 방송인 간의 조정 현황을 분석하고 같이 나아갈 방법을 제시하고자 한다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제16권3호
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• pp.167-183
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• 2017

The rapid growth of information technology and mobile service platforms, i.e., internet, google, and facebook, etc. has led the abundance of data. Due to this environment, the world is now facing a revolution in the process that data is searched, collected, stored, and shared. Abundance of data gives us several opportunities to knowledge discovery and data mining techniques. In recent years, data mining methods as a solution to discovery and extraction of available knowledge in database has been more popular in e-commerce service fields such as, in particular, movie recommendation. However, most of the classification approaches for predicting the movie popularity have used only several types of information of the movie such as actor, director, rating score, language and countries etc. In this study, we propose a classification-based support vector machine (SVM) model for predicting the movie popularity based on movie's genre data and social network data. Social network analysis (SNA) is used for improving the classification accuracy. This study builds the movies' network (one mode network) based on initial data which is a two mode network as user-to-movie network. For the proposed method we computed degree centrality, betweenness centrality, closeness centrality, and eigenvector centrality as centrality measures in movie's network. Those four centrality values and movies' genre data were used to classify the movie popularity in this study. The logistic regression, neural network, $na{\ddot{i}}ve$ Bayes classifier, and decision tree as benchmarking models for movie popularity classification were also used for comparison with the performance of our proposed model. To assess the classifier's performance accuracy this study used MovieLens data as an open database. Our empirical results indicate that our proposed model with movie's genre and centrality data has by approximately 0% higher accuracy than other classification models with only movie's genre data. The implications of our results show that our proposed model can be used for improving movie popularity classification accuracy.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.41-48
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• 2015

영화 리뷰 사이트에서 영화 평점은 네티즌들의 주관적 판단으로 결정된다. 이로 인해 그들이 남긴 영화평과 평점 사이의 극성이 서로 불일치하는 경우가 종종 발생한다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 영화의 평가에 영향을 미치는 감성 문장들의 집합을 만들고, 이들을 영화평에 적용하여 평점을 추론한다. 감성 문장들의 집합을 만들기 위한 과정은 감성 어휘 사전을 구축하는 단계와 감성 문장을 구성하는 단계로 이루어진다. 감성 어휘 사전은 영화평에서 쓰인 형용사와 형용사의 극성을 저장한다. 감성 문장은 영화와 관련된 명사를 주어로 갖고 감성 어휘 사전의 어휘를 서술어로 갖는 문장 구조이다. 감성 문장의 극성과 감성 문장에서 쓰인 서술어의 극성이 다른 문장들은 제거하여 감성 문장들이 감성 어휘 사전 어휘의 극성과 일치되도록 하였다. 영화평에서 쓰인 감성 문장들의 평균 점수를 구하면 영화평이 갖는 감성 점수가 된다. 본 연구 결과를 통해 네티즌들이 매긴 평점에 비해 감성 문장 집합을 적용하여 계산한 영화평의 감성 점수가 영화평에 대한 의견을 더 잘 반영한다는 것을 알 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권8호
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• pp.3169-3181
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• 2015

Nowadays, online word-of-mouth has become a powerful influencer to marketing and sales in business. Opinion mining and sentiment analysis is frequently adopted at market research and business analytics field for analyzing word-of-mouth content. However, there still remain several challengeable areas for 1) sentiment analysis aiming for Korean word-of-mouth content in film market, 2) availability of machine learning models only using linguistic features, 3) effect of the size of the feature set. This study took a sample of 10,000 movie reviews which had posted extremely negative/positive rating in a movie portal site, and conducted sentiment analysis with four machine learning algorithms: naïve Bayesian, decision tree, neural network, and support vector machines. We found neural network and support vector machine produced better accuracy than naïve Bayesian and decision tree on every size of the feature set. Besides, the performance of them was boosting with increasing of the feature set size.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.221-229
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• 2009

인터넷과 정보통신 기술이 발전함에 따라 영화 유통의 창구도 다양화 되고 있으며, 인터넷 VOD 극장은 저렴한 가격과 인터넷이라는 시간과 공간의 제약성이 없는 특징을 통해 새로운 영화 창구로서 자리 매김 하고 있다. 본 연구에서는 인터넷 VOD 극장을 이용하는 데 있어서 기존 연구에서 나타난 기술수용이론의 지각된 유용성과 몰입이론의 변수 그리고 인터넷 VOD 극장에서 제공하는 영화에 대해 소비자가 느끼는 흘드백 기간에 대한 민감도와 인터넷 VOD 극장에서 제공되는 영화 장르 선택의 다양성이 소비자의 이용 의도에 미치는 영향에 대해 살펴보았다. 본 연구의 의의는 기존 오프라인 영화관 및 다른 영화매체와의 경쟁 속에서 새로운 유통 창구로 자리매김하고 있는 인터넷 VOD 극장의 매체적인 특성을 찾고, 인터넷 VOD 극장 이용자의 이용 의도에 영향을 미치는 요인을 분석함으로써 향후 인터넷 VOD 극장 수익 발전 방향을 모색했다는 점에서 실용적인 의미가 있을 것이다.

• 한국전자거래학회지
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• 제19권3호
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• pp.125-141
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• 2014

인터넷에서 매 순간 발생하는 데이터의 홍수는 사용자가 필요로 하는 유용한 정보를 검색하는데 어려움을 초래한다. 그래서 많은 사용자들이 자신이 원하는 정보를 쉽게 찾기 위한 기법을 고안하고 이를 지원하는 도구를 개발하게 되었다. 이런 유용한 도구 중 하나인 추천시스템은 기존의 사용자 정보를 분석하여 사용자가 원하는 제품이나 정보를 추천하는 것이다. 본 논문에서는 추천시스템을 활용하여 원하는 정보를 제안하는데 인구통계학적인 기법을 사용한다. 인구통계학 기반 추천시스템은 나이, 성별과 같은 인구통계학적인 특성을 사용하여 유용한 정보를 추출한다. 본 연구는 영화 선택 시 중요한 요소인 사용자 평점을 분석하고 이를 활용할 수 있는 방법을 제시하였다. 이를 위해 Internet Movie Database(IMDB) 웹 사이트에 있는 영화의 사용자 평점을 인구통계학적 요인으로 분석하였다. 본 논문에서는 인구통계학적 분석을 위해 사용자를 성별과 연령대로 분류하였고, 각 영화를 22개 장르로 나눈 IMDB 기준에 따라 사용자 평점을 분석하였다. 각 장르별 영화에 대해 사용자 그룹의 평균 평점을 F-테스트와 T-테스트를 수행하여 그 장르 영화 평점과 동일한 결과를 나타내는 대표 그룹을 찾아내었다. 인구통계학적 분석 결과인 대표 그룹은 새로운 영화가 개봉될 때 대표 그룹에 대한 프로모션과 추천을 통해 영화 홍보를 할 수 있는 대상을 찾아내는데 유용하다.