본 논문에서는 영화를 즐기는 이용자들에게 영화를 추천하는 추천 시스템 개발에 대해 논한다. 본 논문에서는 유저 기반 협업 필터링 기술을 적용한 영화 추천 웹 서비스를 개발하였고, 웹 크롤링 기술을 이용하여 추천된 영화의 상세한 정보를 제공할 수 있도록 하였다. 유저 스터디를 수행한 결과 이 영화 추천 시스템을 이용한 사용자들의 만족도는 대체로 높았다.
ICT 기술의 발전에 힘입어 다양한 모바일 어플리케이션이 속속들이 등장하고 이들이 개인의 삶 속에 깊이 파고든 시점, 영화산업의 새로운 성장판로를 모색하기 위하여 본 연구는 영화 콘텐츠 관련 어플리케이션의 성장 방안을 논의하였다. 실증연구를 통하여 영화 콘텐츠 관련 어플리케이션이 갖춰야 할 핵심요인을 탐색하기 위하여 본 연구에서는 정보시스템 성공 모델을 활용하여 각 품질요인이 영화 소비자의 영화에 대한 태도와 관람의도에 미치는 영향을 알아보았다. 연구 결과, 영화 콘텐츠 관련 어플리케이션의 품질요인 중 가장 중요한 요인은 정보 품질요인이었으며, 이어 서비스 품질이 차선으로 중요한 요인임이 도출되었다. 본 연구에서는 이와 같은 연구 결과를 바탕으로 국내 영화 산업의 발전을 위해 영화 콘텐츠 관련 어플리케이션들이 개선되어야할 방안을 제시하여 새로운 유통 채널로서의 영화 콘텐츠 관련 어플리케이션의 방향성을 제안하였다.
본 연구는 다양한 영화 창구별 소비 특성 및 후속 시장에서의 소비 특성을 살펴보기 위한 것이다. 본 연구의 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 응답자에게 영화 소비 선호 창구를 질문한 결과, 극장, 비디오, DVD, 지상파TV, 케이블TV, 인터넷 등을 포함하는 6개 영화 소비 매체별 조합이 48개로 나타났다. 극장은 자체만의 창구 시장 점유율은 33.5% 정도로 추정되지만, 비디오와 DVD, 지상파TV, 케이블TV, 인터넷 등의 후속 창구와 연계될 때에는 총 64.50%까지 시장이 확대되는 것으로 나타났다. 이는 영화가 다른 후속 창구와의 의존도가 높다는 것을 의미하기도 한다. 둘째, 인구통계학적 특성별 영화 소비 창구 특성을 살펴보았다. 연령별로 영화 소비 창구 조합의 특성을 살펴보면, 40대 응답자들은 극장이 차지하는 비중이 가장 높게 나타난 반면, 10대 응답자들은 극장 비중이 낮게 나타났다. 학력별로 살펴보면, 대졸 이상 응답자들이 극장을 영화 소비 창구로 선택하는 비율은 34.3%인 반면, 고졸 이하 응답자들은 13.1%로 나타났다. 소득별로 영화 소비 창구 조합의 특성을 살펴보면, 400만 원 이상의 고소득 계층에 속하는 응답자들은 극장 비중이 48.9%로 매우 높은 반면, 기타 다른 시장이 차지하는 비중은 낮은 것으로 나타났다. 100만 원 미만의 소득을 갖는 응답자들은 극장 및 후속시장 2개의 비중이 16.8%로 다른 집단에 비해 높은 것으로 나타났다. 영화 소비량별로 영화 소비 창구 조합의 특성을 살펴보면, 영화 소비량이 증가할수록 극장 의존도가 감소하는 것으로 나타났다. 셋째, 극장에서는 일차 소비만으로 더 이상 영화를 소비하지 않는 응답자 비율이 47.7%로 나타난 반면, 개별 후속 시장에서는 그 비중이 0.8%로 나타났다. 이는 후속 시장에서 영화를 소비한 응답자들은 다른 창구에서도 계속적으로 영화에 접근한다는 것을 의미한다.
고객의 기호와 요구에 부응하는 서비스의 제공을 위해 영화 요소 중 정확한 장르의 분류는 고객의 선택에 있어 중요한 문제이다. 기존의 수작업에 의한 장르 분류는 시간과 비용, 신뢰성 등에서 비효율적이다. 이러한 문제의 해결을 위해 영화 시놉시스(Synopsis) 기반의 기계학습 방법은 효율적인 대안이 될 수 있다. 본 논문에서는 대다수 영화서비스 주체가 보유하고 있는 시놉시스 정보를 기반으로 하여 기계학습을 이용한 영화장르 분류에 관한 하나의 정형화된 방법을 제시한다. 기계학습 Algorithm 중 LibSVM, RandomComittee, LMT, NaiveBayes, PART Algorithm 을 이용하여 Algorithm 별, 장르별 분류 정확도를 측정하여 비교한다.
본 연구는 중국역사영화 '영웅'의 색채에 대한 감성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 감성과학적 연구방법을 통해 18~45세 사이의 한중 영상콘텐츠전공학생과 일반인 20명을 대상으로 설문 조사 방식으로 측정하였다. 연구대상은 중국역사영화 '영웅'의 배경, 조명의 색체에서 나타난 감성을 평가하였다. 본 연구결과 영화의 색채가 관객에게 영화에 대한 감성적인 영향을 줄 수 있다는 것으로 예상된다.
영화 흥행 실패의 리스크를 줄이기 위해 객관적인 흥행 예측 지표가 요구된다. 본 논문에서는 영화 스크립트의 텍스트를 분석하여 흥행성과를 예측하는 기법을 제안한다. 객관적인 흥행 예측 지표는 누적 관객 수와 누적 매출액으로 설정하였다. 실험은 2010년 1월 1일부터 2016년 8월까지 개봉한 영화중에서 누적 관객 수와 누적 매출액을 기준으로 상위 50위까지의 영화 스크립트를 분석하여 진행했다. 실험을 통해 영화 제작에 앞서 스크립트 분석만을 활용한 영화 흥행성과 예측이 가능함을 보였다.
주문형 비디오 시스템의 비용과 성능에 실제 영향을 미칠 수 있는 주요 설계 문제로서 실시간 디스크 스케쥴링, 버퍼 관리, 프리페칭, 영화 할당, 그리고 장치 대역폭 감소 등이 있다. 여기서 영화 할당은 영화 사본의 개수를 결정하고, 그리고 서버들에게 영화 사본들이 배치될 위치를 결정한다. 본 논문에서는, 인기도를 고려해서 영화 사본들이 디스크에 배치될 때 topic 별로 분리해서 각각의 topic 들을 서로 다른 서버에 배치시키는 알고리즘을 제안한다. 그리고 본 논문에서는 각 서버에 한 개의 영화를 저장할 수 있는 버퍼를 두어 가장 인기있는 비디오만 버퍼를 사용하는 버퍼관리 알고리즘을 제안한다.
인터넷 포털은 많은 양의 정보를 빠르고 쉽게 이용 할 수 있다는 특성 때문에 지속적으로 영향력이 커지고 있다. 웹 이용자들은 다양한 정보 습득, 네티즌 간의 정보 교환 등 다양한 목적을 위해 포털 사이트를 사용하고 있다. 문화콘텐츠 이용자들은 타인의 경험을 미리 알아보기 위해 포털 사이트에서 정보를 검색한 후 해당콘텐츠를 사용하고 개인적인 의견을 게시하기도 한다. 영화를 보고자 하는 이용자들은 관련 정보를 검색하고 얻는 과정에서 영화에 대한 다른 이용자들이 게시한 다양한 정보들을 접하게 된다. 영화 관련 포털사이트에서는 영화에 대한 제한된 글자수의 리뷰와 평점을 제공하는데 이와 같은 정보의 영향으로 영화에 대한 태도를 형성할 뿐 아니라, 영화 관람 여부를 결정하도록 만들 수 있다. 하지만 영화 리뷰는 사용자가 전체를 읽을 수 없기 때문에 일부 리뷰와 리뷰 개개의 평점보다는 전체 평점을 참고 하여 의사결정을 하는 정도가 대부분이다. 이처럼 전체 평점만을 참고하게 되면 편향적인 정보 습득으로 인하여 잘못된 판단을 할 수 있게 된다. 이러한 리뷰의 특성에도 불구하고 리뷰는 사용자의 의견을 풍부하게 드러내고 영화를 보지 않은 다른 이용자들의 선택에 영향을 미친다는 점에서 다양한 실용적 활용성을 갖는 데이터임은 분명하다. 본 연구에서는 리뷰 데이터를 활용하여 평점을 예측하기 위한 평점예측 연구를 수행하였다. 리뷰테이터를 형태소로 추출하고 형태소별로 극성값을 계산하여 리뷰에 대한 평점을 예측하는 모형으로서, 기존의 긍부정 값만을 근거로 하는 모형에 비해 정확도가 높아진 것을 확인하였다.
최근 스마트폰 사용자가 급속히 증가함에 따라서 다양한 종류의 어플리케이션들이 개발되고 있으며, 특히 필요한 정보를 편리하게 제공하는 어플리케이션들이 많이 개발되고 있다. 본 논문은 영화 관련 정보를 효과적으로 제공하는 어플리케이션의 설계 및 개발을 목표로 진행되었다. 영화 순위 어플리케이션은 예매 순위를 제공하는 맥스무비와 CGV, 그리고 한국 박스오피스 순위를 제공하는 네이버무비의 순위를 사용자들이 편리하게 한 번에 비교할 수 있는 어플리케이션을 설계하고 구현하였다. 또한 Database 서버 기술을 활용하여 정해진 시간마다 순위정보를 업데이트함으로써 사용자들에게 최신의 정보를 제공하고 각 영화별 자세한 정보를 네이버무비, 맥스무비, CGV로부터 제공받을 수 있도록 구현하였다.
소셜네트워크서비스(SNS)는 사용자들이 자신들의 정보를 가족, 친구, 그리고 소속단체원들과 공유하는 것을 가능케 해 준다. SNS 상의 정보의 양은 기하급수적으로 증가하고 있는 추세다. 특히 페이스북은 연예오락(영화, 음악, TV쇼 등)과 관련된 흥미로운 기능을 채택해 오고 있다. 그러나 페이스북은 사용자들에게 관심 아이템을 추천할 때 필요한 사용자들의 시간, 장소, 소셜 상황 등 상황적 정보는 고려하지 않고 있다. 따라서 이 논문에서 사용자들이 언제, 어디서, 누구와 영화를 보는지 등에 대한 다양한 상황적 정보의 통합에 기반을 둔 영화 추천 접근법을 제안 하고자 한다. 또한 두 명이 함께 영화를 관람하러 갔을 때 동시에 만족할만한 영화 추천 방법을 제안한다. 실험을 위해 사용자들의 영화관람 내용을 기록하고 이에 기반을 두어 적절한 추천 영화를 소개해 줄 수 있는 'MyMovieHistory'라는 페이스북 응용프로그램을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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