• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.429-437
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• 2011

영화 네트워크도 다른 사회 네트워크와 마찬가지로 멱함수 분포 특성을 지닌 척도 없는 네트워크로 알려져 있다. 본 연구는 2000년부터 2009년까지 10년간 상영된 한국영화 799편에 등장하는 배우 및 감독의 네트워크를 구축하고 특성을 분석하였다. 영화감독 네트워크를 구축하고, 이 네트워크로 부터 3편 이상을 연출하고 70%이상의 백만 관객을 동원한 감독 중에서 영화 편당 관객 수가 높은 상위 10명의 감독을 추출하였다. 한국영화 799편을 관객 동원력에 따라 3등급으로 구분하고 각 등급에 일정 편수 이상 출연한 배우들을 중심으로 네트워크를 구축하였다. 그리고 70% 이상의 백만 관객 동원율을 가진 편당 관객 동원수가 높은 상위 20명의 배우를 추출하였다. 배우 및 감독 30명이 출연하거나 연출한 영화를 중심으로 2000년대 한국 영화의 중심을 이루고 있는 핵심 영화 네트워크를 구축하여 장르별 상위 관중 동원력을 가진 영화배우와 영화감독을 도출하였다. 이 핵심 네트워크로부터 향후 관중 동원력이 높은 영화를 제작할 수 있는 감독, 배우, 장르의 조합을 2010년의 실제 상황과 비교분석하였다. 본 연구 결과는 궁극적으로 네트워크를 바탕으로 한국 영화 관객 동원력을 예측할 수 있는 방법을 제시하고자 한다.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제29호
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• pp.203-210
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• 2001

Major companies have launched into the film industry since 1990s, which resulted in competition in facilities. In addition, restriction for the number of the prints was removed. Under these circumstances, the cinema has been transformed and developed from the established one-hall cinema into multiplex cinema with large-scaled halls. Contrary to the established cinema, modern cinema are a cultural place within easy access. They accommodate diverse social and cultural needs and their functions have been extending gradually. The waiting areas should not function only as the waiting space for the audience but also the places to attract the audience and provide them with various cultural and art information, and temporary restful break. For this study, the inter-relationship between the structure of the area and the audience are identified objectively by analyzing audience distribution and their routes within the area. The purpose of the study is to provide basic data about the design of the waiting area based on the findings above.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.168-176
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• 2010

영상을 주의 깊게 시청하는 관객은 보이는 영상의 성격에 따라 여러 심적 변화를 경험한다. 기쁨, 슬픔, 놀람 등 관객이 느낄 수 있는 다양한 감정 상태는 심리학에서 많이 활용되는 제임스 러셀(James Russell)이 정의한 감정 원형모형을 통해 정리된다. 관객이 느낄 수 있는 감정들 중에서도 특히 지그문트 프로이트(Sigmund Freud)가 언급한 언캐니(uncanny)는 기존의 명료한 정서적 개념들의 틈새에 존재하는 첨예한 중간자로 대변된다. 언캐니 현상은 비윤리적으로 인식되는 영상을 시청하는 관객이 보편적으로 느끼는 불쾌한 부분이 쾌로 수용되는 상태, 즉 사회적 금기에 대해 긍정적인 상태이기 때문에 이는 사회윤리적인 해석과 더불어 명확한 수리적 분석이 후행될 때 비로소 첨예한 심리상태로서 분석 가치를 지닌다. 따라서 본 논문에서는 감정 원형모형과 언캐니 상태를 분석하고, 관객의 언캐니 상태에 관한 가설을 설립하여 ECG(Electronic Cardiogram)와 GSR(Galvanic Skin Response) 신호 측청과 같은 생체신호 실험을 수치화한 결과를 러셀의 감정 원형모형을 기반으로 분포, 거리, 시간 등을 분석하는 방향으로 진행된다.

• 한국전자거래학회지
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• 제25권2호
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• pp.49-63
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• 2020

영화 제작에 막대한 비용이 투입되지만 관객수요는 매우 불확실하기 때문에 개선된 수요예측은 수익 개선을 위한 의사결정의 중요 수단으로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 영화의 개봉 후 수요를 예측함에 있어 기계학습 기법의 적용 타당성을 예측 성능의 관점에서 검증하였다. 분석결과를 종합하면 다음과 같다. 첫째, 대안변수에 대한 통계적 검증 결과 기본 영화 특성(감독, 배우)과 함께 개봉 후 2주차까지의 스크린수, 상영횟수, 관객수, 주요 배우에 대한 관심도 등 시계열 자료가 수요예측에 유의미한 것을 확인하였다. 둘째, Random Forest Classifier와 SVM(Support Vector Machine) 등 분류 기반 기계학습 기법과 Random Forest Regressor와 k-NN Regressor와 같은 회귀모형 기반 기계학습 기법에 적용하여 예측 성능을 평가한 결과, Random Forest 기법이 우수한 결과를 보였다. 셋째, 누적관객수가 1분위보다 작은 영화에서 회귀모형 기반 기법은 낮은 예측 정확도를 보였으며, 분류기반 기법은 반대로 가장 우수한 결과를 얻었다. 즉, 영화 수요의 분포 특성에 따라서 차별화된 기계학습 기법을 적용하는 것이 필요하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.629-632
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• 2012

클로즈 업 숏은 영화의 서사구조와 밀접한 관련이 있다. 등장인물의 얼굴을 확대하여 보여줌으로써 표정의 변화를 섬세하게 표현할 수 있다. 이를 통해 관객에게 등장인물의 감정이나 심리상태를 세밀하게 묘사해 줄 수 있다. 따라서 영화에서 클로즈 업 숏을 검출하고 분포도를 파악하는 것은 영화의 서사구조를 분석하는데 있어 중요한 데이터로 활용될 수 있다. 또한 영화의 정보 검색에 활용될 수도 있다. 본 논문에서는 얼굴 검출 기술을 활용하여 클로즈 업 숏을 자동으로 검출하여 영화의 클로즈 업숏 분포도를 계산하는 방법을 제안한다. 또한 제안한 방법을 시스템으로 개발하여 서사구조와 클로즈업 숏 간의 관계를 분석한다. 10개의 영화에 대한 실험을 통해 클로즈 업 숏이 영화의 전반부보다 후반부로 갈수록 많이 사용되는 것을 확인하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
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• pp.421-426
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• 1998

국악전용 공연장으로 지어진 국립국악 소극장의 음향 특성을 실내 음선도, 암소음, 잔향시간 및 음압분포에 의해 분석.평가하였다. 연구결과 무대 앞부분과 객석모서리에서 음선경로차가 17m 이상으로 나타나 회주공조현상의 발생이 예측되며 남부순환도로와 인접하여 소극장내에 높은 암소음이 측정되었다. 잔향시간의 측정결과 과다한 실내 흡음력으로 인해 공석시에 계획값 보다 0.8초 정도가 짧으며 이는 관객입장시 더욱 악화될 것이 예측되어 1석당 실용적을 증가와 실내 흡음력을 가능한 줄일 필요가 있다. 음압레벨은 음악당 전 객석에서 고른 음압분포가 보이고 있으나 무대 음원에서 객석전열 사이에 초기 음압감쇠가 크게 나타나 무대주변의 음압 보강이 요구된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.261-270
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• 2020

영화에서 색상은 스토리텔링을 이끄는 도구이며 이야기 주제를 암시하는 메타포다. 본 연구는 관객에게 전달되는 영화의 색상이미지를 분석하여 효율적이고 객관적인 데이터를 구축한다. 영화에서 색상의 시각적 인지과정을 살피고 관객에게 수용되는 과정을 연구한다. 이 연구과정을 통해 영화 색상의 시각적 자극에 의해 인과적으로 발생하는 감성적 반응을 살피고, 영화를 관람하는 관객의 감성적 반응을 효과적으로 유발시키는 요인으로 영화에서 색상을 통한 시각적 요인의 정량화 연구를 진행한다. 본 연구는 웨스 앤더슨 감독의 영화<로얄테넌바움>의 미장센을 분석하고, 영화적 색상의 커뮤니케이션 역할에 대해 연구 한다. 영화 속 10개의 챕터별 미장센을 통해 나타난 색상을 컴퓨터 색채 분석 프로그램을 이용하여 색채 분포데이터의 정량적 분석을 수행한다. 색채분석을 통해 앤더슨 감독이 이 영화에서 저채도와 중명도의 레드(R)와 옐로우레드(YR)를 중심 색상으로 영화 장면들을 구성한 것으로 분석되었다. 이 분석을 통해서 영화가 표현하는 색상이 관객의 감성을 제어하는 심리적 요소로 사용되기 위해 영화 전반에 어떻게 색상을 사용하고, 그 사용의 정량적 형태는 어떠한지에 대해 연구한다.

• 한국언론정보학보
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• 제51권
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• pp.47-64
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• 2010

한국의 극장용 영화 시장은 국내 제작 영화와 해외 수입 영화 간 차별화된 경쟁이 발생되는 시장이다. 본 연구는 국내 극장용 영화 시장에서 국내 제작 영화와 해외 수입 영화 간의 장르 차별화가 어떻게 발생하고 있는지를 3가지 차원(관객 선호도, 제작 및 수입, 흥행 실적)에서 종합적으로 검증하였다. 분석 결과 첫째, 한국 영화 선호 관객들은 '문화적 스토리 중심 장르'에 대한 선호도가, 외국 영화 선호 관객들은 '고제작비 투입 중심 장르'에 대한 선호도가 높은 것으로 나타났다. 둘째, 외국 영화는 '고제작비 투입 중심 장르'인 액션/전쟁 장르가 많이 수입되기는 하였지만, 동시에 저비용 장르인 코미디와 드라마/멜로 장르 또한 다수 수입되고 있었다. 그에 비해 한국 영화는 코미디와 드라마/멜로 장르에 편중되어 제작되고 있다. 셋째, 한국 영화의 흥행은 주로 코미디와 드라마/멜로 장르가 흥행하였고, 외국 영화는 액션과 SF/판타지를 중심으로 흥행하였다. 이러한 분석결과는 한국 영화의 제작과 흥행이 문화적 투입 요소가 높은 장르를 중심으로 차별화된 분포를 보이고 있음을 제시한다. 이러한 분석 결과는 한국 영화 시장의 다양성 확보를 위한 정책적 지원 논의와 산업적 측면에서 영화 기획 전략에 있어 함의를 제공할 것이다.

• 디자인융복합연구
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• 제14권4호
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• pp.1-16
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• 2015

본 연구는 영화 리뷰 값이 1000개 이상인 673개의 영화를 대상으로 영화 장르별로 관객들이 느끼는 감정 어휘의 분포를 탐색하고 영화 흥행도와 감정 어휘의 관계를 파악하는데 목적이 있다. 분석을 위해 네이버 영화 리뷰를 크롤링하고 감정 어휘 사전을 활용하여 7개의 대표 감정 어휘, 영화 티켓 판매액, 영화 관람 관객 수, 상영 스크린 수, 한 스크린 당 영화 관람 관객 수, 영화의 장르, 영화의 영문 이름으로 구성된 데이터를 생성하였다. 연구 목적을 위한 분석은 상관관계 분석 방법과 Parallel coordinates 시각화 분석 방법을 사용하였다. 연구 결과로는 첫째, 장르에 따른 영화 흥행도를 분석하여 영화 흥행도가 가장 높은 장르는 코미디이고 가장 낮은 장르는 호러라는 결과를 확인하였다. 둘째, 모든 장르에서 'Happy'와 'Surprise'의 값이 높게 나오지만 다른 장르들에 비해 판타지 장르의 영화는 지루한 감정이 많이 느껴지고, SF장르의 영화는 화나는 감정이 많이 느껴진다는 결과를 확인 하였다. 셋째, 모든 장르의 감정 어휘 별 상관관계를 분석하여 Disgust'의 값이 높아질 때 'Anger'의 값도 높아지고, 'Happy'의 값이 높아질 때 'Surprise'의 값은 낮아진다라는 결과를 확인하였다. 넷째, 영화 흥행도에 따른 감정 어휘를 분석하여 영화 흥행도와 'Happy'는 선형 관계이지만 영화 흥행도와 'Fear'는 비선형 관계인 것을 확인 하였다.

• 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.