특정 영화의 스크린 독과점이 꾸준히 논란이 되고 있다. 본 논문에서는 영화 스크린 분배의 불평등성을 지적하고 이에 대한 개선을 요구할 근거로 머신러닝 기법을 활용한 영화 관람객 예측 모델을 제안한다. 이에 따라 KOBIS, 네이버 영화, 트위터, 구글 트렌드에서 수집한 3,143개의 영화 데이터를 이용하여 랜덤포레스트와 그라디언트 부스팅 기법을 활용한 영화 관람객 예측 모델을 구현하였다. 모델 평가 결과, 그라디언트 부스팅 모델의 RMSE는 600,486, 랜덤포레스트 모델의 RMSE는 518,989로 랜덤포레스트 모델의 예측력이 더 높았다. 예측력이 높았던 랜덤포레스트 모델을 활용, 상영관을 크게 확보하지 못 했던 봉준호 감독의 영화 '옥자'의 상영관 수를 조절하여 관람객 수를 예측, 6,345,011명이라는 결과를 제시한다.
본 논문에서는 전시회의 관람객을 탐지하고 추적하여 실시간으로 속도를 측정하여 전시 부스에서 관람객의 속도가 줄어드는 것을 파악한 후 멈춤 행동을 판단하는 시스템을 제안한다. 해당 시스템은 전시회 부스에 웹 캠을 설치하여 그 관찰 영역에 들어온 관람객을 인식한 후 관람객의 속도를 예측하고 관람객의 속도 변화를 논문에서 정의한 관람객의 여러 상태로 변화시킨 후 새롭게 정의한 멈춤 행동에 해당하는 관람객의 관심도를 추정하게 된다.
본 논문에서는 웹캠을 이용하여 전시관의 관람객을 추적하고, 그 관람객들의 속도를 추정하여 전시품 앞에서 속도가 줄어드는 것을 이용하여 관심도의 레벨을 추정하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 관심 관람객의 특성을 분석하기 위하여, 일정 크기의 전시 부스에 설치하는 것을 가정하였다. 제안 시스템은 관찰영역에 진입하는 관객을 인식하고, 관객의 움직이는 속도를 예측하며, 관객의 속도가 관찰 영역내에서 줄어들면서 멈춤 동작을 하는 것을 인식하여 관람객의 관심레벨을 조정하도록 하였다. 뎁스 카메라를 이용하지 않고 저가의 웹캠을 이용하므로 전시관에 쉽게 설치하여 적용할 수 있을 것으로 기대한다.
2013년 누적인원 2억명을 돌파한 한국의 영화 산업은 매년 괄목할만한 성장을 거듭하여 왔다. 하지만 2015년을 기점으로 한국의 영화 산업은 저성장 시대로 접어들어, 2016년에는 마이너스 성장을 기록하였다. 영화산업을 이루고 있는 각 이해당사자(제작사, 배급사, 극장주 등)들은 개봉 영화에 대한 시장의 반응을 예측하고 탄력적으로 대응하는 전략을 수립해 시장의 이익을 극대화하려고 한다. 이에 본 연구는 개봉 후 역동적으로 변화하는 관람객 수요 변화에 대한 탄력적인 대응을 할 수 있도록 주차 별 관람객 수를 예측하는데 목적을 두고 있다. 분석을 위해 선행연구에서 사용되었던 요인 뿐 아니라 개봉 후 역동적으로 변화하는 영화의 흥행순위, 매출 점유율, 흥행순위 변동 폭 등 선행연구에서 사용되지 않았던 데이터들을 새로운 요인으로 사용하고 Naive Bays, Random Forest, Support Vector Machine, Multi Layer Perception등의 기계학습 기법을 이용하여 개봉 일 후, 개봉 1주 후, 개봉 2주 후 시점에는 차주 누적 관람객 수를 예측하고 개봉 3주 후 시점에는 총 관람객 수를 예측하였다. 새롭게 제시한 변수들을 포함한 모델과 포함하지 않은 모델을 구성하여 실험하였고 비교를 위해 매 예측시점마다 동일한 예측 요인을 사용하여 총 관람객 수도 예측해보았다. 분석결과 동일한 시점에 총 관람객 수를 예측했을 경우 보다 차주 누적 관람객 수를 예측하는 것이 더 높은 정확도를 보였으며, 새롭게 제시한 변수들을 포함한 모델의 정확도가 대부분 높았으며 통계적으로 그 차이가 유의함으로써 정확도에 기여했음을 확인할 수 있었다. 기계학습 기법 중에는 Random Forest가 가장 높은 정확도를 보였다.
본 연구에서는 마케팅 분야 중 스포츠 경기장을 찾는 관람객의 빅 데이터를 분석하여 소비자에게 맞춤형 마케팅 서비스를 제공하는 연구를 진행한다. 이를 위해 본 연구에서는 K-평균 군집화 방법을 사용하여 유사 관람객 그룹을 도출하고자 하며, K-근접 이웃 방법을 사용하여 새로운 방문객의 관심 매장을 예측하고자 한다. 실험 결과를 통해 상기 두 가지 알고리즘을 사용하는 것은 유사 관람객 그룹을 도출하며 신규 관람객 입장 시 신규 관람객의 특성에 맞는 적합한 마케팅 서비스를 제공 할 수 있게 하였다.
야구 관람객들은 주로 자기가 선호하는 팀의 경기나 이길 가능성이 높은 경기를 관람하고자 한다. 때문에 시중에 지난 경기, 당일의 경기, 미래 경기에 대한 정보를 얻을 수 있는 KBO 사이트와 경기 승/패를 예측하기 위한 정보를 얻을 수 있는 사이트에서 경기 기록에 대한 정보를 얻어 관람 일을 결정하는데 도움을 얻는다. 따라서 본 연구에서는 데이터마이닝을 통하여 프로야구 팬들이 특정 팀의 승/패를 예측하는데 사용할 수 있는 유용한 규칙과 패턴을 도출해보고자 한다.
가상 현실 미술관에서 시각적 요소인 해상도는 참여자에게 매우 중요한 인공현실감을 제공하며 실제 세계와의 상호 교류의 차이의 극복 요소로서 매우 중요한 부분으로 볼 수 있다. 이러한 시각적 측면을 중심으로 가상현실 전시관에서 관람객과 전시물 사이의 거리에 따른 감상 위치를 분석하고, avatar의 이동에 따른 원근법을 적용하여 해상도를 동적으로 변화시킨다. 특히, 가상 공간의 이동 예측 및 거리 측정에 따른 해상도의 변화는 현장감 향상에 도움을 준다.
영화 수익에 있어 영화의 흥행 여부는 중요한 영향을 끼친다. 영화 흥행 요인은 영화 산업의 규모가 커지면서 많은 제작사들 및 투자자들이 고려해야 하는 사항이 되었다. 따라서 영화의 흥행을 예측하기 위한 많은 모델이 연구되었다. 본 연구의 목적은 선행연구에서 흥행에 유의미한 영향을 끼친다고 밝혀진 스크린 수, 감독명, 제작사명 등의 내재적인 속성과 더불어 온라인 구전 변수를 사용하여 영화 흥행 예측 모델을 만드는 것이다. 이때 기사 수, 블로그 수와 같이 온라인 구전의 크기를 나타내는 변수들을 사용하는 대신 개봉 후 첫 주간의 관람객 리뷰를 텍스트마이닝을 이용하여 전체 리뷰 중 긍정 리뷰의 비율에 따라 점수를 매긴 후 독립변수로 사용한다. 그 후, 데이터 마이닝 기법을 활용하여 만든 모델에 앞서 언급한 독립변수를 입력 값으로 사용하여 영화의 흥행을 예측한다. 최종적으로 의사결정트리와 로지스틱회귀를 수행한 결과 영화 흥행에 영향을 주는 독립변수를 찾고 모델의 성능을 평가하였다. 로지스틱회귀의 결과 관객 수, 평점이 영화의 흥행에 특히 유의한 영향을 끼치는 변수로 선정되었고 리뷰 역시 유의한 변수로 선정되었다. 이때 만들어진 모델은 약 90%의 높은 수준의 정확도를 보여주었다. 의사결정트리의 결과 관객 수가 가장 중요한 변수로 선정되었다.
한국은 2014년 인천 아시안게임, 2018년 평창 동계올림픽 개최를 앞두고 있다. 국제행사 경기장은 다중이 운집하는 장소로 다양한 원인에 의한 위기 발생 시 관람객의 대규모 피난은 필수적이다. 본 연구에서는 경기장의 안전시스템 붕괴로 인한 대규모 피난 시 관람객의 피난행동 예측 및 피난안전성 평가를 실시하기 위하여, 3개의 시나리오를 상정하여, 피난시뮬레이션을 실행하였다. 본 연구를 통해 다음과 같은 결과 및 제안사항을 요약 할 수 있다. 첫째, 경기장에 대한 경호경비계획에서 위기 발생 시를 상정하여 관람객의 대규모 피난에 대한 구체적인 방안이 세워져야만 피해를 최소화 할 수 있다고 판단된다. 둘째, 경기장에 대한 경호경비계획에서 피난출구의 감소는 비상시 피난에 있어 중요한 영향을 미치는 요인으로 재확인이 되었으며, 이는 피난출구 확보의 중요성을 나타낸다. 셋째, 차단된 피난출구로 인하여 피난인원의 분산, 집중되는 과정에서 체류지역이 발생하였으며, 이를 해결하기 위하여 시설물의 특성을 고려한 경호경비계획의 필요성이 확인되었다.
엔터테인먼트 산업은 투자 위험성으로 인해 경쟁력 확보를 통한 리스크 관리가 중요한 산업이다. 콘텐츠의 경쟁력은 산업 환경과 같은 외적 요인과 함께 몰입 기제를 중심으로 하는 내적 요소가 동시에 갖추어졌을 때 강화된다. 몰입 기제는 관람자의 인지 반응의 한 형태로 영상 콘텐츠 관람 시 뇌의 신호처리 과정을 통해 발생한다. 콘텐츠 시청과 관련된 뇌의 신호처리는 주로 작업기억(working memory) 영역에서 이루어지며 몰입도가 높은 콘텐츠의 경우 관람자에게 전달되는 콘텐츠 이외의 정보를 차단함으로써 일시적인 해리 상태를 발생시킨다. 최면이나 기억상실과 같은 증세와 유사한 해리상태는 관람객의 몰입도가 높은 수준에 도달했을 때 발생한다. 반면 관람자가 주의를 집중하고 있는 콘텐츠 정보는 외부정보 유입이 상대적으로 차단 또는 지연된 상태에서 일화 완충기(episodic buffer)를 통한 미래 사고(future thinking)의 구성을 위해 집중적으로 사용된다. 관람자의 미래사고 구성은 가설구성 행위(hypothesis forming activity)의 형태로 진행되며 뇌의 예측성(predictability)에 기반을 둔다. 이와 같은 가설 구성 행위가 뇌의 본질적 기능인 예측성과 스토리의 진화적 기능인 문제 해결 시뮬레이션과 조응할 때 관람자의 뇌는 콘텐츠에 높은 수준으로 몰입하게 된다. 가설 구성 행위가 효과적으로 이루어지기 위해서는 가설 구성의 배경, 가설구성의 주체, 인물의 내적 정보, 가설 발생 정보의 종류와 위치 및 규모, 정보의 가설 연관성과 유형 같은 요소들이 중요하다. 이와 같은 요소를 기준으로 김은숙 드라마<도깨비>를 분석한 결과 위의 요소들이 유기적이고도 효과적으로 작동하고 있음을 관찰할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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