• 제목/요약/키워드: 공연예술통합전산망

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공연예술통합전산망(KOPIS)을 통한 뮤지컬 소비 특징 (The Consume Characteristic of Musicals through Korea Performing Arts Box Office Information System(KOPIS))

  • 신종철
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제20권6호
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    • pp.241-255
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    • 2020
  • 본 연구는 공연예술통합전산망(KOPIS)을 통하여 2017년부터 2019년까지 3년간 공연 예매 정보를 바탕으로 뮤지컬 작품들을 분석하여 한국뮤지컬의 시사점을 알아보는데 목적이 있다. 이에 공연예술통합전산망자료와 선행연구, 인터넷, 신문기사, 전문잡지를 토대로 공연작품을 분석하고 공연예술통합전산망이전의 자료와 브로드웨이 리그의 자료를 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 한국형 중극장 뮤지컬에 집중해야 한다. 둘째, 제작사들은 작품에 투자한 제작비를 투명하게 공개해야 한다. 셋째, 오프브로드웨이 시스템을 한국의 현실에 맞게 수정하여 도입해야 한다. 넷째, 장기공연을 할 수 있는 작품을 생산하여 상업적으로도 성공 할 수 있는 구조를 만들어야 한다. 다섯째, 작품을 위한 극장으로의 변화와 시도가 필요하다.

공연예술에서 광고포스터의 이미지 특성을 활용한 딥러닝 기반 관객예측 (Deep Learning-Based Box Office Prediction Using the Image Characteristics of Advertising Posters in Performing Arts)

  • 조유정;강경표;권오병
    • 한국전자거래학회지
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    • 제26권2호
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    • pp.19-43
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    • 2021
  • 공연예술 기관에서의 공연에 대한 흥행 예측은 공연예술 산업 및 기관에서 매우 흥미롭고도 중요한 문제이다. 이를 위해 출연진, 공연장소, 가격 등 정형화된 데이터를 활용한 전통적인 예측방법론, 데이터마이닝 방법론이 제시되어 왔다. 그런데 관객들은 공연안내 포스터에 의하여 관람 의도가 소구되는 경향이 있음에도 불구하고, 포스터 이미지 분석을 통한 흥행 예측은 거의 시도되지 않았다. 그러나 최근 이미지를 통해 판별하는 CNN 계열의 딥러닝 방법이 개발되면서 포스터 분석의 가능성이 열렸다. 이에 본 연구의 목적은 공연 관련 포스터 이미지를 통해 흥행을 예측할 수 있는 딥러닝 방법을 제안하는 것이다. 이를 위해 KOPIS 공연예술 통합전산망에 공개된 포스터 이미지를 학습데이터로 하여 Pure CNN, VGG-16, Inception-v3, ResNet50 등 딥러닝 알고리즘을 통해 예측을 수행하였다. 또한 공연 관련 정형데이터를 활용한 전통적 회귀분석 방법론과의 앙상블을 시도하였다. 그 결과 흥행 예측 정확도 85%를 상회하는 높은 판별 성과를 보였다. 본 연구는 공연예술 분야에서 이미지 정보를 활용하여 흥행을 예측하는 첫 시도이며 본 연구에서 제안한 방법은 연극 외에 영화, 기관 홍보, 기업 제품 광고 등 포스터 기반의 광고를 하는 영역으로도 적용이 가능할 것이다.

연극예술분야 연구 및 창작업적평가시스템 관련 주요 쟁점과 빅데이터를 활용한 개선 방안 연구 (A Study on Key Issues and Improvement Plans for the Research and Creative Achievement Evaluation System in the Field of Theater Arts Using Big Data)

  • 이동훈
    • 한국빅데이터학회지
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    • 제9권1호
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    • pp.197-208
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    • 2024
  • 오늘날 대학에서 소속 교원을 종합적으로 평가하기 위해 실시하고 있는 교원업적평가는 제도의 취지와는 달리 정량적 평가 중심 시스템으로 인해 제도의 취지와 다른 결과가 나타나고 있다. 특히 연극예술분야는 다른 학문분야에 비해 성과물의 주관적인 성격이 강해 기존의 정량적 평가 방법으로는 연구 및 창작업적의 성과를 공정하고 객관적으로 측정하기 어렵다는 특성이 있다. 이에 본 연구에서는 연극예술분야 연구 및 창작업적평가 개선을 위해 빅데이터 활용 방안을 제안하였다. 먼저 국내 주요 대학의 연극예술 관련 학과에서 시행 중인 연구 및 창작업적평가 기준과 방법을 조사하고, 현재 국내 연극예술분야 연구 및 창작업적평가 시스템과 관련한 주요 쟁점을 분석한 다음, 공연예술통합전산망(KOPIS)의 빅데이터를 활용한 연극예술분야 연구 및 창작업적평가 시스템의 개선 방안을 제시하였다. 본 연구를 통해 연극예술분야 교원들의 연구와 창작활동을 보다 효과적으로 지원하고, 대학 경쟁력을 강화할 수 있는 방안이 마련될 수 있기를 기대한다.

코로나19에 의한 뮤지컬 공연현황과 방향성에 관한 연구 (A Study on the Current Situation of Musical Performance in the COVID-19 Era and Its Direction )

  • 배혜령;신종철
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제21권9호
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    • pp.372-390
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    • 2021
  • 본 연구의 목적은 한국뮤지컬의 코로나19로 인한 피해 현황을 알아보고 코로나 시대 이후의 대처 방안 및 발전 방향 모색에 있다. 이에 본 연구에서는 피해 현황을 알아보기 위해 2018년 3월부터 2021년 2월까지 3년간의 공연예술통합전산망의 공연통계자료와 온라인 공연분석을 위하여 네이버TV를 토대로 뮤지컬 공연이 송출된 2020년 3월부터 2021년 2월까지 내용을 중심으로 연구하였다. 그 결과, 긍정적인 면과 부정적인 점, 비관적인 시사점, 낙관적인 가능성을 동시에 검증하고 도출할 가설과 근거들을 찾을 수 있었다. 첫째, 오프라인공연과 온라인공연으로 분리되어 공연예술이 다면적으로 확장 할 것이다. 둘째, 온라인의 활용으로 수도권과 비수도권지역의 격차(양극화)를 좁힐 수 있다. 셋째, 새로운 뮤지컬시장 구축을 위한 상생모델의 개발이 시급하다. 넷째, 연기자들이 공정한 저작권 보호를 받을 수 있어야 한다. 다섯째, 영상화를 위한 한국형 지원재단과 융합적 사고, 지식을 겸비한 인재가 필요하다. 오프라인 공연에서 온라인 공연으로의 전환이라는 시대적 변화 속에서 뮤지컬 시장의 보다 수준 높은 질적 양적 성장이 있어야 한다.