2000년대 후반기에 지상파 방송은 기존 드라마 소재의 진부함을 극복하고 전문직을 선호하는 사회문화적 현상을 반영하는 전문직 드라마를 대거 편성하였다. 일부 전문직 드라마는 좋은 시청률을 기록했으며 마니아층을 형성할 만큼 성공하였다. 하지만 전반적인 시청률은 낮은 편이며 폭넓은 시청층을 껴안는데 한계를 가지는 것으로 드러났다. 국내 전문직 드라마의 특성은 우선 매우 다양한 전문직 소재를 다루고 있고 직업에 대한 전문적인 지식과 함께 매우 세부적이고 사실적인 표현을 시도하고 있다는 점에서 찾을 수 있다. 또 전문직 소재는 전문직업의 삶과 성공을 중심으로 한 스토리의 창작에 활용되면서, 기존의 멜로 중심 서사구조에서 직업 중심의 서사구조로 유인하는 중요한 동인으로 작용하고 있다. 마지막으로, 서사구조의 특징과 맞물려 전문직 드라마만의 고유한 캐릭터 창조가 이루어지고 있다.
드라마 제작에 있어서 스타배우의 기용은 드라마 수익의 중요한 요건인 시청률 확보에 있어서 중요한 원천이 되지만 이와 동시에 드라마 비용 상승의 중요한 원인이 되기도 한다. 그러므로 어떠한 상황에서 스타배우를 기용하는가에 대해 조사하는 것은 드라마 기획 과정에서 불확실성을 관리하는 방식에 대해 파악하는 단서가 될 수 있다. 본 연구는 한국에서 방영된 텔레비전 드라마를 대상으로 하여 드라마의 스타배우의 기용에 영향을 미치는 요인들에 대하여 분석하였다. 분석 대상으로 2014년 1월부터 2017년 12월까지 공중파 방송 3사와 케이블 방송사에서 방영이 완결된 288편 드라마를 선정하였다. 스타배우 기용에 영향을 미치는 요인으로서 드라마의 방영기간, 즉 드라마의 횟수에 주목하였으며 원작 유무, 외주제작 여부와 PD의 수상 경력의 조절효과도 조사하였다. 그 결과 단편드라마의 경우 스타배우가 기용되며 특히 원작이 존재하는 단편드라마가 원작이 있는 경우에 스타배우를 더욱 기용하는 것으로 나타났다. 이는 광고 수익의 가능성이 큰 스타배우를 기용하는 것에 따르는 높은 출연료의 부담을 덜기 위한 불확실성 감소의 수단으로 방영기간이 짧고 스토리가 검증된 원작을 사용하는 드라마 제작이 이루어지는 것으로 해석된다.
최근 중국에서는 통신기술의 발달로 인터넷 사용인구가 크게 증가했고 인터넷을 이용하여 한국의 드라마를 다운로드해보는 사람이 늘고 있다. 실제로 중국에서의 한류 현황을 살펴보기 위해 실시한 조사에 의하면 대부분의 중국 젊은 층은 한국드라마를 인터넷다운로드 방식을 통해 보고 있는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서는 인터넷 게시판을 통한 시청의견을 바탕으로 중국인들이 선호하는 한국드라마의 특성을 제작 연도, 방송사, 드라마 유형 및 주제, 주연배우, 감독 등의 변인을 통해 살펴보았다. 분석 결과, 선호 드라마의 제작 연도 분석에서 2008, 2009년의 최신 드라마가 선호됨으로써 인터넷 다운로드 시청으로 인해 한국 드라마의 방영 시차가 더욱 좁혀지고 있다는 것을 증명해 주었다. 방송사별로는 차이가 발견되지 않았으며, 드라마 유형에서도 미니시리즈가 가장 선호됨으로써 기존의 연구와 유사한 결과가 도출되었다. 다만, 기존의 연구와 달리, 드라마 주제 면에서 로맨스보다 코믹 장르가 선호되고, 한류 스타 출연 여부보다 주연 배우의 연기력이나 스토리가 한국 드라마의 선호 여부를 좌우하는 것으로 나타났다. 또한 감독부분에서는 특정 감독을 선호하기 보다는 장르를 중요하게 여기는 것으로 나타났다.
이 연구는 아시아 주요 8개국에 수출된 한국 드라마를 대상으로 드라마의 내적 특성에 따른 국가별 판매 차이를 살펴봄으로써 국가 간에 존재하는 한국 드라마 수입 경향을 분석하는 것이 목적이다. 이를 위해 한류 현상이 본격화된 2002년부터 2005년까지 아시아8개국에 수출된 국내 지상파 방송 드라마 594편을 추출하여 교차분석을 실시하였다. 분석 결과, 중국과 일본, 대만, 홍콩 등 아시아 주요 8개국의 경우, 드라마의 유형과 주제, 한류 스타 출연 여부 및 주인공간의 관계 등 모든 특성에서 국가 간 수입 경향의 차이가 있는 것으로 나타났다.
본 연구는 소극적 TV 시청 집단과 적극적 TV 시청 집단의 차이를 시청자의 거주지역의 특성을 중심으로 조사하였다. 플로우 이론과 사회비교 이론을 적용하여 드라마 스토리의 상류 계층 묘사 여부가 각 집단의 드라마 시청률에 미치는 영향력에 대해 살펴보았다. 2016년 2월부터 2019년 3월까지 방영된 드라마 중 상류 계층 묘사 스토리를 가진 것으로 평가되는 4개 드라마와 대조군의 4개 드라마를 선정하여 지역케이블 서비스 업체인 딜라이브 방송의 서울/경기 15개 권역 11만 가구를 대상으로 하는 권역별 평균 시청률 자료를 이용했다. 드라마 시청률에 영향을 미칠 수 있는 권역별 여성비율과 소득수준 등 변수들을 통제하고 분석한 결과 상류 사회 스토리를 담은 상류 계층 묘사 드라마는 적극적 시청 집단의 시청률에 긍정적 영향을 미치는 반면 소극적 시청 집단의 시청률에는 부정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 시청자의 패턴에 따라 상류 계층을 묘사한 드라마 시청률에 미치는 상이한 영향력을 밝혔다는 점에서 의의를 갖는다.
이 논문은 방송콘텐츠의 개념이 제도적으로 정립되지 않음에 따라 발생한 문제를 살피고, 방송콘텐츠 개념의 범주와 의의를 제시하여 관련한 논의를 활성화하는데 그 목적이 있다. 콘텐츠 향유 패턴이 점차 파편화됨에 따라, 드라마·예능·다큐멘터리 등 방송콘텐츠는 전통적인 방송산업의 유통구조를 벗어나 N스크린을 통해 다양하게 향유되며 그 부가가치를 극대화한다. 그러나 법률상 방송콘텐츠의 개념은 방송산업의 전통적인 유통망에 종속되어 있거나, 심지어는 부재한 실정이다. 이 논문은 방송콘텐츠에 대한 새로운 정의를 제안하여 이와 같은 문제를 바로잡고자 하였다. 방송콘텐츠 개념 정의의 필요성을 원론적·법률적·산업적 측면에서 다각적으로 살핀 결과, 방송콘텐츠는 방송미디어로부터 독립된 새로운 개념으로 정의될 필요가 있었다. 이를 바탕으로 방송콘텐츠의 개념과 유형 분류에 관한 기존의 논의를 검토하여 방송콘텐츠 개념 정립을 위한 방향성을 확인하였고, 방송콘텐츠를 상위범주(교양, 오락)와 하위범주('다큐멘터리·시사교양·교육', '드라마·애니메이션·예능·음악·스포츠')로 구분하여 정의하는 방안을 제시하였다.
TV 드라마는 타 장르에 비해 시청률과 채널 홍보 효과가 매우 크며, 한류를 통해 산업적 효과와 문화적 영향력을 확인시켜줬다. 따라서, 이와 같은 드라마의 흥행 여부를 예측하는 일은 방송 관련 산업에서 매우 중요한 부분임은 주지의 사실이다. 이를 위해서 본 연구에서는 2003년부터 2012년까지 10년간, 지상파 채널을 통해 방송된, 총 280개의 TV 미니시리즈 드라마를 분석하였다. 이들 드라마 중 평균 시청률 상위 45개, 하위 시청률 45개를 선정하여 흥행 드라마의 시청시간 분포 (5%~100%, 11-Step) 모형을 만들었다. 이들 기준 모형과 신규 드라마의 시청시간 분포와의 이격 거리를 Euclidean/Correlation으로 측정한 유사도(Similarity)를 통해, 시청자의 초기(1~5회) 시청시간 분포로 신규 드라마의 성패 여부를 예측하는 모델을 만들었다. 또한 총 방송 시간 중 70% 이상 시청한 시청자를 열혈 시청층(이하 열혈층) 으로 분류하고, 상위/하위 드라마의 평균값과 비교하여, 신규 드라마의 흥행여부를 판별할 수 있도록 설계하였다. 연구 결과 드라마의 초반 시청자 충성도(시청시간)는 드라마의 대흥행 여부를 예측하는데 중요한 요소임을 밝혔으며, 최대 75.47%의 확률로 대흥행 드라마의 탄생을 예측할 수 있었다.
본 연구는 본 연구는 대중적으로 인기 있는 캐릭터 웹드라마의 장르를 분석하여 언어 모델 GPT를 통한 스토리 추천 개발을 연구하였다. 연구 결과, 웹드라마에서도 반복되는 비슷한 클리셰가 존재함을 확인했다. 본 연구에서는 공통된 이야기 구조(클리셰)를 분석하여 숙련되지 않은 영상 제작자도 손쉽게 캐릭터 웹드라마를 제작할 수 있도록 대표적인 이야기 구조를 정형화하여 제시하였다. 분석을 위해 10대에게 가장 인기있는 장르인 학원 로맨스 장르 웹드라마의 클리셰를 기승전결에 따라 목록화하였다. 또한 본 연구는 분석하여 목록화한 클리셰를 지피티에게 학습시켜 사용자를 위한 스토리 추천 매커니즘을 연구하였다. 본 연구를 통해 웹콘텐츠의 데이터베이스 소비론의 입장에서 다양한 데이터베이스의 수용을 통해 대중의 인기뿐 아니라 다양한 콘텐츠의 제작에 박차를 가할 것으로 기대된다.
본 논문은 캐릭터 웹드라마에 적합한 간접광고 제품을 추천하는 인공지능(AI) 시스템 알고리즘 개발에 관한 연구이다. 본 연구는 웹드라마의 대사 작성에 있어 그에 어울리는 간접광고 제품을 추천함으로써 시청자의 콘텐츠 몰입도를 높이고, 드라마의 스토리를 보다 깊게 이해하는 데 도움을 주는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 자연어처리 모델 인 GPT를 활용하여 대사, 줄거리를 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 소품형, 배경형 등 두 가지 유형의 간접광고 제품 추천 시스템을 개발한다. 이를 통해 웹드라마의 스토리에 부합하는 제품을 적절히 배치함으로써 간접광고가 자연스럽게 노출될 수 있도록 하고, 그로 인해 시청자들의 몰입도가 증가하며, 상품 홍보의 효과 또한 높인다. 숨겨진 뜻이나 문화적 뉘앙스를 완벽하게 이해하기 어려운 인공지능 모델의 한계와 학습에 필요한 충분한 데이터 확보가 어렵다는 한계가 있다. 그러나 본 연구는 AI가 창작물 제작에 어떻게 기여할 수 있는지에 대한 새로운 인사이트를 제공하고, 창의적 산업 분야에서 자연어 처리 모델의 활용 가능성을 넓히는 중요한 발판이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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