• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.527-538
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• 2014

수요 예측은 영화 산업에서 매우 중요한 문제이다. 최근 들어 트위터(Twitter), 페이스북(Facebook)과 같은 소셜미디어의 비정형 텍스트 데이터를 이용하여 영화 흥행을 예측하고 분석하는 시도들이 활발하게 이루어지고 있다. 기존에는 주로 데이터의 주기별 변화량을 측정하여 데이터 양과 영화 흥행간의 상관성을 분석하거나 데이터에 대해 감성의 극성 값을 부여하는 오피니언 마이닝을 통해 영화의 흥행 추이를 예측하였다. 하지만 이러한 정량적 접근만으로는 관객들이 영화를 선택하게 된 근거나 영화의 어떤 속성을 선호하는지를 알 수 없기 때문에 영화의 흥행 요인을 밝히는데 한계가 있었다. 따라서 본 연구는 트위터 데이터를 수집한 후 빈도수 측정을 통해 트윗의 내용을 대표하는 토픽(topic) 키워드를 추출하여 관객들의 관심을 반영하는 영화적 속성들이 무엇인지를 밝히고, 그 속성들에 대한 관객들의 반응을 분석함으로써 영화의 흥행에 영향을 미친 요인들을 제시한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.167-178
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• 2011

본 연구는 3D 입체 영화의 만족에 영향을 미치는 요인들에 대한 탐색적 연구이다. 본 연구 방법은 기존 선행연구를 바탕으로 3D 입체 영화에 영향을 미치는 요인들로 인물, 스토리, 대사, 음악, 3D 기술적 요인을 도출하고 이러한 요인들이 3D 입체 영화의 만족에 어떠한 영향을 미치는 지에 대하여 분석해보고자 하였다. 또한 영화에 대한 관여도에 따라 3D 입체 영화의 만족에 어떠한 요인이 영향을 미치는지에 대하여 연구해 보고자 하였다. 이에 본 연구의 결과는 크게 다음과 같이 요약된다. 첫째, 3D 입체 영화의 만족에 높은 영향을 주는 영화의 속성은 스토리와 3D 기술적 요인으로 나타났다. 둘째, 영화의 관여도에 따라 3D 입체 영화의 만족에 영향을 주는 요인을 분석해 본 결과 저관여 집단에게서 3D 입체 기술적 요인이 높은 상관관계를 나타냈다. 반면 고관여 집단에서는 3D 입체 기술적 요인과 스토리가 영화의 만족도에 높은 영향을 나타냈다. 이러한 연구결과는 향후 3D 입체 영화에 대한 연구에 있어 변수의 선정에 유용한 시사점을 제공해 줄 것으로 기대된다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2008년도 추계학술대회
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• pp.94-97
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• 2008

CD Now, Video Recommender, Amazon 등과 같은 현재의 협업 기반 필터링 서비스는 일반적으로 서비스를 요구하는 사용자가 관심을 가진 아이템과 비슷한 속성의 아이템을 추천하고 있다. 하지만 영화와 같은 경우 사용자의 주관적 평가가 배제된-명시적 속성만으로는 아이템의 특징을 표현하는데 한계가 있다. 때문에 이를 이용한 방법은 서비스를 제공하는 데 있어 제한을 가지게 된다. 따라서 본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스 사용자가 영화에 대한 자신의 감정을 간단한 선택을 통해 표현함으로써 쉽고 편하게 사용자의 영화 취향을 도출하고 이를 기반한 소셜 네트워크를 형성하는 방법에 대해 논의해 보고자 한다. 이러한 방법을 통해 일반적으로 사용되는 빈도나 인기도 기반의 추천이 아닌 실제 사용자와 유사한 취향과 특성을 가지는 사용자들은 연결해줌으로써 보다 사용자에 특화된 추천을 가능하게 할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.201-207
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• 2022

본 논문에서는 영화 추천 시 평점뿐 아니라 사용자 리뷰도 함께 사용하는 영화 추천 모형을 제안한다. 제안 모형은 고객의 선호도를 다기준 관점에서 이해하기 위해, 사용자 리뷰에 속성기반 감성분석을 적용하도록 설계되었다. 이를 위해, 제안 모형은 고객이 남긴 리뷰를 다기준 속성별로 나누어 암시적 속성을 파악하고, BERT를 통해 이를 감성 분석함으로써 각 사용자가 중요시 생각하는 속성을 선별적으로 협업필터링에 결합하여 추천 결과를 생성한다. 본 연구에서는 유용성을 검증하기 위해 제안모형을 실제 영화 추천 사례에 적용해 보았다. 실험결과 전통적인 협업필터링 보다 제안 모형의 추천 정확도가 향상되는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 개인의 특성을 고려하여 모형을 선별하여 사용하는 새로운 접근법을 제시하였고, 속성 각각에 대한 평가 없이 리뷰로부터 여러 속성을 파악할 수 있는 방법을 제시했다는 측면에서 학술적, 실무적 의의가 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.237-247
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• 2019

이 연구는 영화에서 음악과 영상의 심화된 관계를 모색하기 위해 두 미디어가 갖고 있는 공통점을 찾아 어떻게 결합되고 그에 따른 효과는 무엇인지 살펴본다. 음악을 영상에 종속되는 미디어로 여기는 기존 관점의 한계를 뛰어넘어, 두 미디어 사이의 심화된 관계를 조명하기 위해 영화 <인터스텔라>를 분석한다. 영화에서는 '반복 구조'의 동일한 속성을 공유하여 음악과 영상을 결합했으며, 이것은 영화의 주제 및 스토리에 대한 전달력을 높이고 시 청각적 자극을 극대화하며 몰입감을 형성한다. 즉, 대등한 위치에서 결합된 영상과 음악은 서로에게 끼치는 영향력이 크기 때문에 상호의존적 관계 수립에 대한 가능성을 긍정적으로 고찰할 수 있는 토대를 마련한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.587-590
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• 2020

최근, 디지털 콘텐츠 산업이 폭발적으로 성장됨에 따라 고객 유치를 위한 개인화 추천 기술들이 많은 주목을 받고 있다. 개인화 추천 방식들을 큰 갈래로 나누어 본다면 협업 필터링 기술과 내용 기반 기술로 나눌 수 있다. 협업 필터링의 경우 개인화 추천에는 적합하지만 사용자 평가 데이터의 양이 방대해야 하며 초기에 평가자가 없는 콘텐츠에 대해 추천할 수 없는 초기 평가자 문제가 존재한다. 따라서 매일 방대한 양의 콘텐츠가 편입되는 분야에서 사용하기에 큰 결점이 될 수 있다. 본 논문에서는 영화들의 정보가 담긴 데이터 셋과 사용자 평가 데이터, 그리고 사용자의 선호 기준을 의미하는 메타 가중치를 활용한 내용 기반의 맞춤형 영화 추천 시스템을 제안한다. 논문에서는 먼저, 영화를 고를 때 일반적으로 중요시 보는 속성들을 활용하여 영화의 특징 벡터를 구성하고, 이를 사용자 평가와 결합하여 개인의 선호에 대한 특징 벡터를 구성하는 방법을 제안하며, 구성된 데이터와 코사인 유사도, 메타 가중치를 활용하여 사용자 선호와 유사한 영화들을 도출하는 방법을 제안한다. 또한, 평가데이터를 활용하여 구현된 추천시스템의 검증 프로세스를 구성하고, 검증 프로세스를 활용한 손실 함수를 설계하여 적합한 메타 가중치를 학습하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 다수의 속성을 조합하여 활용하므로 추천 결과가 과도하게 특수화 되지 않을 수 있으며, 메타 가중치라는 요소를 통해 더욱 개인화 된 추천을 제공할 수 있다.

• 한국언론정보학보
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• 제50권
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• pp.94-120
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• 2010

본 연구는 김기덕의 영화를 무속적 세계관의 관점에서 새롭게 조망해 보기 위한 논문이다. 연구를 통해 영화 매체가 지닌 원초적인 특성으로서, 그리고 김기덕 영화가 지니고 있는 내적 전형성 및 근원적 속성으로서의 제의성(祭儀性)을 드러내고자 했다. 분석을 위해서 연구자는 김기덕 영화 14편 전체를 분석 대상으로 선정하고, 무속적 상징 구조 분석틀을 이용하여 분석을 진행했다. 구체적으로 김기덕 영화에 등장하고 있는 인물들의 무속적 성격, 무속적 행위, 세계관의 특징, 관객과의 무속적 관계 등을 분석해 보았다. 분석 결과, 김기덕은 영화를 통해 지속적인 굿판을 벌여왔으며, 영화가 지니고 있는 환상성, 제의성 등의 원초적 속성을 직접적으로 재현하고 있다는 것을 알 수 있었다. 또한, 지극히 한국적인 문화의 원형적 상징들을 영화의 곳곳에서 발견할 수 있었다. 이를 통해 남성과 여성의 화합이라는 김기덕 영화의 핵심적 서사는 고난 희생 죽음 등과 같은 무속적 제의 과정을 통해서 달성되고 있는 것으로 해석할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.563-568
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• 2020

본 연구에서는 블랙박스로 알려진 딥러닝 모델에 설명 근거를 제공할 수 있는 설명자 모델을 적용해 보았다. 영화평 감성 분석을 위해 MLP, CNN으로 구성된 딥러닝 모델과 결정트리의 앙상블인 Gradient Boosting 모델을 이용하여 감성 분류기를 구축하였다. 설명자 모델로는 기울기(gradient)을 기반으로 하는 IG와 레이어 사이의 가중치(weight)을 기반으로 하는 CAM, 그리고 설명가능한 대리 모델을 이용하는 LIME과 입력 속성에 대한 선형모델을 추정하는 SHAP을 사용하였다. 설명자 모델의 특성을 보기 위하여 히트맵과 관련성 높은 N개의 속성을 추출해 보았다. 설명자가 제공하는 기여도에 따라 입력 속성을 제거해 가며 분류기 성능 변화를 측정하는 정량적 평가도 수행하였다. 또한, 사람의 판단 근거와의 일치도를 살펴볼 수 있는 '설명 근거 정확도'라는 새로운 평가 방법을 제안하여 적용해 보았다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권42호
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• pp.125-150
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• 2016

2000년대 들어 한국영화는 천만 관객 동원과 한국형 블록버스터의 성공에 힘입어 산업적인 성장세를 이어가고 있다. 영화의 소재로 남북한 분단 이데올로기뿐만 아니라 역사, 정치, 사회문제 등의 다양한 소재가 다루어지며 실화를 바탕으로 한 영화도 인기를 끌었다. 이에 따라 영화산업의 외형적 규모도 점점 더 확대되고 있다. 이러한 배경에는 다양한 원인이 존재할 것이다. 그 중에서도 한국 상업영화의 발전은 문화소비로서의 대중문화 속성과 다양한 대중의 속성을 파악하여 만든 웰 메이드(well made)영화 그리고 이에 적극적으로 반응하는 미디어적 현상이 주원인일 것이다. 한국 대중영화가 영화 시장에서 확고한 위치를 점하며 자연스럽게 미디어 매체의 관심을 받게 되면서 많은 담론들이 생성되고 있다. 또한 대중영화의 파급력을 인지한 미디어 매체와 소셜 미디어의 영향력은 사회 정치적으로 변화를 이끌기도 하지만 이데올로기의 논란으로 이어지기도 한다. 왜냐하면 대중문화 연구와 관련된 이데올로기적 의미는 의식적 혹은 무의식적이거나 작가(예술가) 자신의 의도와는 관계없이, 언제나 세상에 대한 특정한 이미지를 재현하거나 표현하기 때문이다. 따라서 본 논문은 우선적으로 1990년대 말부터 한국영화가 대중영화로 확고히 자리 잡을 수 있었던 요인과 계기에 대한 논의를 검토하였다. 그런 다음, 2000년대 들어서 더욱 빈번한 정치, 사회, 역사에 대한 수많은 담론들을 형성한 대중영화와 미디어 그리고 소셜 미디어의 관계에 대해 고찰하였다. 이러한 흐름의 논의는 대중영화의 폭과 변화를 이해하는데 도움을 줄 것이다. 또한 편향적인 미디어의 홍수 속에서 사회 정치적인 영화보기나 읽기란 무엇인가에 대해서도 자문하는 계기가 될 것이다.

• 디지털콘텐츠
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• 9호통권124호
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• pp.100-109
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• 2003

급격한 정보화 사회로의 발전과정에서 디지털 스토리텔링은 게임, 애니매이션, 디지털영화, 웹 에듀테이먼트, 웹 홍보 등 광범위한 영역으로 확산 되고 있다. 이 같은 디지털 스토리텔링은 디지털 미디어의 특징에 힘입어 과거 헐리우드 영화와 같은 아날로그 스토리텔링의 문화적 제국주의를 극복하는 민주적, 평등적, 속성을 안고 있다. 디지털콘텐츠의 제작, 율성을 국가적 비전으로 삼아야 할 이때, 디지털 스토리텔링은 디지털콘텐츠의 질적 향상을 위한 시대적인 요청이라 할 수 있다.