실제 영화관에서는 매출을 최대화하기 위해 저마다의 상영관 별 다른 영화 배치 전략을 가지고 있다. 이 영화 배치 전략으로 인해 영화관의 매출이 좌지우지 된다. 여기서 가장 보편적인 기준은 박스오피스이다. 하지만 박스오피스는 과거 영화 상영의 매출액을 모아둔 것으로 개봉되지 않은 영화에 대한 정보는 가지고 있지 않다. 이 개봉되지 않은 영화에 대한 기준, 즉 박스오피스를 얼마나 정확하게 예측 할 수 있는지가 각 영화관의 경쟁력을 결정한다. 본 논문은 개봉 예정인 영화들을 분석하고 이를 통해 박스오피스를 예측는 방법을 제시하고, 실제 박스오피스와 비교, 분석하는 내용을 다룬다.
본 논문은 한국 영화 산업의 의사 결정자들이 온라인상에서의 영화의 흥행을 극대화할 수 있도록 지원하는 데 도움을 주고자 역대 박스오피스 영화를 수집하여 영화를 유형별로 군집화하고, 유형별 온라인 박스오피스를 예측하는 모델을 제시한다. 이를 위해 먼저 다양한 특성을 고려하여 영화의 흥행 요인을 식별하고, 계산 효율성을 고려하여 특성 차원을 줄인다. 다음으로 영화의 유형을 체계적으로 분류하고, 유형별 온라인 박스오피스를 예측하며 흥행에 이바지한 요소를 분석한다. 이때, AutoML (Automated Machine Learning) 기법을 활용함으로써 다양한 기계학습 알고리즘을 자동으로 구성하고, 문제에 최적화된 알고리즘을 선택함으로써 여러 알고리즘을 쉽게 시도 및 선택한다. 이를 통해 정보화된 판단을 내릴 수 있는 기반을 제공하고, 영화 산업의 더 나은 성과를 도모하는 데 이바지할 것으로 기대할 수 있다.
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.
지난 겨울 개봉과 동시에 사상 최고의 박스오피스 수입을 기록했던 영화 <아바타>에는 판도라섬의 자원인 '언옵타늄'이 나온다. 영화 속에서 '언옵타늄'은 초전도체의 특성을 지닌 물체로 지구의 에너지자원 고갈물제를 해결해 줄 수 있는 대체에너지 자원으로 설정돼 있다. 이 영화는 비록 현실이 아닌 가상 세계를 통해 미래 세계의 희망을 표현했지만 대체에너지 개발의 중요성를 잘 보여주고 있다.
본 연구는 중국에서 개봉된 영화의 흥행성과에 영향을 미치는 요인들을 발견하고자 하였다. 중국 영화 시장의 2010~2014년도 흥행 100위권 내 영화 총 499편을 분석대상으로 설정하였다. 선행연구에 기초하여 종속변수로 영화 박스오피스 실적을 선정하였고, 독립변수로는 영화 장르, 배우파워, 감독파워, 속편, 리메이크, 상영시기, 수상경력, 온라인 평점, 배급사, 제작지역을 투입하였다. 회귀분석 결과, 장르, 수상경력, 속편, 리메이크, 상영시기, 제작지역, 감독파워, 배우파워(제2주연), 온라인 평점이 중국 개봉 영화의 박스오피스 실적에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히, 온라인 평점과 속편의 영향력이 상대적으로 높게 나타났다. 이러한 결과는 중국 영화시장을 대상으로 마케팅 및 제작 전략을 수립할 때 효과적으로 활용할 수 있을 것이다.
최근 각종 공문서와 증빙 서류를 비롯하여 대부분의 문서가 디지털 데이터의 형태로 사용되고 있다. 특히 MS 오피스는 전 세계적으로 공공기관, 기업, 학교, 가정 등 다양한 곳에서 가장 많이 사용하고 있는 문서 편집 소프트웨어로써 악의적인 목적을 가진 사용자들이 해당 문서 프로그램의 범용성을 이용하여 MS 오피스 문서 파일을 악성 행위를 위한 매개체로 사용하고 있으며, 최근에는 단순한 사용자뿐만 아니라 국내외 정부 기관과 주요기업을 비롯하여 기반시설에서도 MS 오피스 문서 파일 형태의 악성코드가 유입되고 있다. MS 오피스 문서에 악성 코드를 삽입하는 방법은 단순히 미할당 영역에 은닉하는 방법을 사용할 뿐만 아니라 매크로 기능을 이용하는 등 다양한 방법을 통해 점점 정교한 형태로 진화되고 있다. 이러한 악성 코드들을 탐지하기 위해서 시그니처를 이용하거나 샌드박스를 이용한 탐지방법이 존재하지만, 유동적이고 복잡해지는 악성 코드들을 탐지하기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 디지털 포렌식 관점에서 MS 오피스 문서 분석에 필요한 주요 메타데이터와 파일 포맷 구조 분석을 통해 매크로 영역과 그 외 악성 코드가 삽입될 가능성이 존재하는 영역들을 확인함으로써 MS 오피스 문서 파일 내 비정상 요소를 탐지하는 기법을 제안한다.
박스 오피스 예측은 영화 이해관계자들에게 중요하다. 따라서 정확한 박스 오피스 예측과 이에 영향을 미치는 주요 변수를 선별하는 것이 필요하다. 본 논문은 영화의 박스 오피스 예측 정확도 향상을 위해 다변량 시계열 데이터 분류와 주요 변수 선택 방법을 제안한다. 연구 방법으로 한국 영화 일별 데이터를 KOBIS와 NAVER에서 수집하였고, 랜덤 포레스트(Random Forest) 방법으로 주요 변수를 선별하였으며, 딥러닝(Deep Learning)으로 다변량 시계열을 예측하였다. 한국의 스크린 쿼터제(Screen Quota) 기준, 딥러닝을 이용하여 영화 개봉 73일째 흥행 예측 정확도를 주요 변수와 전체 변수로 비교하고 통계적으로 유의한지 검정하였다. 딥러닝 모델은 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron), 완전 합성곱 신경망(Fully Convolutional Neural Networks), 잔차 네트워크(Residual Network)로 실험하였다. 결과적으로 주요 변수를 잔차 네트워크에 사용했을 때 예측 정확도가 약 93%로 가장 높았다.
빙하시대를 배경으로 펼쳐지는 어드벤터 애니메이션<아이스에이지>의 속편<아이스 에이지2>가 이번에는 해빙기를 맞아 4년만에 관객을 찾는다. 영화에서 통용되는 '전편보다 못한 속편'이라는 개념을 과감히 깨고 '전편보다 나은 속편'이라는 수식어로 돌아온 이 애니메이션은 미국 개봉 당시 2주동안 박스오피스 1위를 차지하였고 개봉 후 열흘 동안 1억 7,000만 달러를 벌어들이는 등 폭발적인 인기를 누리고 있다. 4년만에 돌아왔지만 탄탄하게 짜여진 파이프라인에 맞춰 8개월만에 제작 완료된 이 작품은 더욱 방대하고 다이나믹해진 모습으로 관객들을 끌어 모이고 있다. 화려하게 컴백한 아이스에이지2의 세계로 가보자
본 연구는 디지털 애니메이션의 성공과 실패의 이유를 '몰입감'에서 찾고자 한다. 이를 위해서 비슷한 예산 규모의 두 작품, 즉 박스오피스 애니메이션 1위 <슈렉 2>와 172위 <화성은 엄마가 필요해>의 콘셉트와 스토리의 복합적인 비교를 통해 몰입감의 원인을 분석하였다. 복합적 연구 결과, 캐릭터 외면 콘셉트는 창의성과 대중성, 캐릭터 내면 콘셉트는 다양성과 유기성, 배경 콘셉트는 다양성과 일관성이 있는 콘셉트를 개발할수록 몰입감이 커진다. 또한 캐릭터 등장의 점층적 배치와 캐릭터 수의 양적 증가, 플롯 중심의 기승전결 변화가 고조될수록 몰입감이 증대되는 것으로 분석되었다. 결국 디지털 애니메이션의 몰입감은 창의성과 다양성, 대중성이 있는 시각적 콘셉트 개발과, 부분과 전체 스토리의 전략적인 기승전결 배치 및 강화로서 이를 융합시키는 것이 핵심이다.
사람이 만드는 소프트웨어는 개발을 시작함과 동시에 오류를 만들어내기 시작한다. 간단히 생각해보면 소프트웨어를 개발하는 사람이 이러한 오류를 잘 알 수 있을 것이라고 생각하지만 개발자 스스로가 자신의 소프트웨어의 오류를 찾아 판단하는 것은 매우 어려운 일이다. 그렇기에 소프트웨어의 테스터가 따로 존재하게 되는데 소프트웨어 테스트의 방법은 크게 화이트박스 테스트와 블랙박스 테스트로 나누어 볼 수 있다. 호환성 도구는 블랙박스 테스트를 기반으로 호환성 테스트를 수행하며 자동화를 결합시켜 사람이 호환성 테스트를 수행할 때의 물리적인 시간의 한계를 극복하는데 목적을 갖고 있다. 목적에 따라 호환성 테스트를 위한 적절한 테스트 샘플을 제작한 후 다양한 테스트 케이스를 통해 호환성 테스트를 수행한 뒤 수행한 결과를 바탕으로 사람이 호환성 테스트를 진행할 때와 비교하여 시간적 효율성과 오차 범위를 줄임으로써 신뢰도를 증가시키고 이를 통해 호환성 도구의 유용함을 밝히고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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