• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.226-233
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• 2013

본 연구는 영화 소비 과정을 탐색하기 위해 영화 취향 및 영화 정보 이용 요인들, 인구사회 요인들을 투입해 영화 소비에 미치는 영향을 살펴보았다. 본 연구의 주요 결과들은 다음과 같다. 첫째, 영화 소비에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 영화 취향으로 나타났다. 응답자들은 영화 취향 정도가 증가할수록 영화소비가 늘어나는 것으로 나타났다. 둘째, 영화 취향은 영화 정보를 인터넷으로 검색하거나 영화 블로그를 이용하는 행위에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 영화 취향 정도가 높을수록 인터넷으로 영화정보를 검색하거나 영화 블로그를 이용하는 것으로 나타났다. 한편, 영화 블로그를 이용하는 응답자들은 영화 소비가 늘어났던 반면 영화 인터넷 검색 여부는 영화 소비에 영향을 미치지 않았다. 셋째, 성별이나 소득과 같은 인구사회 요인들 중에서 성별 요인만 영화 소비에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 여성 응답자일수록 영화 소비 정도가 증가했다. 반면, 소득 요인은 영화 소비에 영향을 미치지 않았다.

• 국제지역연구
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• 제22권1호
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• pp.237-257
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• 2018

고급문화와 대중문화의 구분이 점차 약해지고, 취향을 중심으로 한 새로운 기준이 제시되고 있다. 이에 따라 대중적 텍스트로서 콘텐츠에 대한 분석도 일반적 해석과 더불어 취향문화적 관점에서 이루어져야 한다. 본 논문은 스포츠영화를 기존의 보편적 분석에서 탈피하여 취향 문화의 관점에서 재해석하고자 했다. 이를 위하여 축구를 소재로 한 영화 <골!>과 <비상>을 선정하고 스포츠영화로서의 보편적 관점과 축구를 중심으로 형성된 취향문화의 관점에서 두 영화를 분석하고 비교했다. 두 영화는 모두 성실한 노력이라는 개인의 태도를 중요시했다. 이는 기존의 스포츠영화 분석에서 말하는 이데올로기 도구로서의 기능이라 볼 수 있다. 취향문화의 관점에서 두 영화를 재분석하면, <골!>은 스타선수의 탄생을 따라가며 국경과 인종을 넘어 축구를 중심으로 한 세계를 보여준다. 반면 <비상>은 K리그 시민구단을 통해 시스템에 대한 불신과 그 속에서도 최선을 다하는 개개인에 대한 신뢰를 강조한다. 취향문화적 관점을 통해 동일한 대중적 텍스트에서 더 다양한 의미를 파악할 수 있다.

• 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.

• 문화경제연구
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• 제20권3호
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• pp.3-33
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• 2017

영화 관객들은 영화를 선택하기 위해 정보를 수집하는 등의 과정에서 추가적인 비용을 지불할 수 있다. 본 논문은 이러한 비용을 거래비용의 관점에서 접근하여 영화 소비행위를 분석하였다. 분석을 위해 '2015 영화소비자조사'를 사용하여 영화 정보와 개인의 인구사회학적 특성을 독립변수로, 관람편수와 관람빈도를 종속변수로 삼아 회귀분석과 다항 로지스틱 회귀 분석을 실시하였다. 분석 결과, '감독', '온라인 평가' 등의 요소를 고려하는 소비자일수록 영화 소비가 활발한 것으로 나타났고, 관람 빈도별 분석에서는 저 고 관람자별로 영화를 선택할 때 고려하는 유의미한 정보가 다르게 나타났다. 이를 통해 개인이 보유한 문화자본과 취향 그리고 영화 정보를 인식하는 정도에 따라 영화 소비가 달라질 수도 있음을 알 수 있었다. 기존 연구들이 주로 영화의 흥행 결정 요인을 분석했다면 본 연구는 소비자의 입장에서 개별 영화 정보를 이용하는 것을 거래비용 관점에서 개인의 취향의 유무, 형성의 정도에 따라 차이가 있다는 것을 실증적으로 분석했다는데 의의가 있다. 상기의 결과를 바탕으로 거래비용이 영화소비에 영향을 미치고 일정 정도의 소비를 통해 취향이 형성되면 거래비용이 낮아져 소비가 늘어나는 순환적 구조라는 것을 추정할 수 있었다. 따라서 제작사는 소비자가 영화 관람에 필요한 거래비용을 낮출 수 있도록 영화 정보를 적절하게 활용하는 마케팅 전략을 수립하고 집행할 필요가 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.201-210
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• 2012

본 연구는 기존 텔레비전 연구에서 활용된 레퍼토리 개념을 통해 문화예술 콘텐츠를 선택하는 방식을 구체적으로 탐색했다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 문화예술 분야 레퍼토리 비율을 개인별 문화 서비스 레퍼토리로 환산하여 계산한 결과, 레퍼토리 1은 평균 1.66개, 레퍼토리 2는 평균 4.27개로 나타났다. 이들 레퍼토리는 영화 취향을 중심으로 수직적으로 구성되어 있다. 둘째, 인구사회 요인별로 레퍼토리 개수를 살펴본 결과, 레퍼토리 1의 경우에는 성별, 연령, 소득 모두에서 집단 간 차이가 유의미한 것으로 나타났다. 레퍼토리 2도 유사하게 차이가 나타났다. 셋째, 레퍼토리가 전혀 없는 응답자와 1개 이상인 응답자를 구분하는 요인으로 연극, 영화, 뮤지컬 등의 취향이 중요한 역할을 차지하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 응답자들이 갖고 있는 레퍼토리는 대체적으로 영화와 연극 등 대중문화 중심적인 것으로 나타났다. 반면, 클래식이나 무용, 미술전시회 등의 순수 문화예술 분야에 대한 취향은 응답자별로 분산되는 것으로 나타났다. 반면, 레퍼토리 2를 분석할 때, 순수 문화예술 분야에 대한 취향 정도가 적지 않은 만큼 적극적인 마케팅 및 홍보가 뒷받침된다면 시장을 확대할 수 있는 가능성이 높을 것으로 판단된다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권1호
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• pp.582-587
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• 2021

도서 취향을 고려하여 도서를 추천해주는 도서 추천 시스템은 사용자의 독서 경험과 독서에 대한 인식 개선에 효과적이다. 축적된 사용자 평점 기록이 상대적으로 적은 도서의 경우 추천 정확도에 한계가 나타난다. 본 연구에서는 상대적으로 풍부한 사용자 평점 데이터를 가진 영화 평점 정보를 이용하여 사용자에게 맞춤형 도서를 추천하는 추천 시스템을 제안한다. 제안하는 방법을 통해 도서 추천의 정확도를 높이고 보다 다양한 종류의 추천을 수행하는데 효과적임을 보였다. 영화 평점 데이터를 활용한 도서추천 시스템은 도서 분야 외 타 미디어 플랫폼의 데이터를 도서추천에 활용하는 의미 있는 시도가 될 것으로 예상한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.443-448
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• 2019

본 논문은 공공 데이터 Open API와 TMDB(The Movie Database) API를 이용하여 사용자의 선호 영화를 Google에서 제공해주는 Tensoflow로 인공신경망 딥러닝 학습하여 사용자가 선호하는 영화를 맞춤 추천하는 애플리케이션의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. 본 애플리케이션은 사용자가 쉽게 영화를 추천받을 수 있도록 만들어진 애플리케이션으로 기존의 필터링 방식으로 추천하는 방식의 애플리케이션들과 달리 사용자의 취향을 딥러닝 학습을 통해 최적의 영화 Contents를 추천함과 아울러 기존 영화의 특성을 학습하여 흥행할 신규 영화를 예측하는 기능 또한 제공한다. 본 애플리케이션에 사용된 신규 영화 흥행 예측 모델은 약 85%의 정확도를 보이며 사용자 맞춤추천의 경우 기존 장르 추천이나 협업 필터링 추천보다 딥러닝을 통한 장르, 감독, 배우 등의 보다 세밀한 학습 추천이 가능하다.

• 벤처창업연구
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• 제10권6호
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• pp.177-186
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• 2015

본 연구에서는 영화관람의 의도는 사람들이 계획행동 이론에 따라 다양한 정서적, 환경적, 행동적 요인에 의해 영향을 받는다는 기존 연구를 실증분석 하고자 하였다. 즉, 개인적 요인의 경우 과거에 경험했던 영화정보취득을 바탕으로 형성된 개인의 취향이 영화 선택의 많은 부분을 차지하고, 이와는 다르게 환경적 요인은 주로 거주 집단의 경험, 인지적 태도, 주관적 규범 그리고 가치관에 많은 영향을 받게 된다. 이에 따라 본 논문은 계획행동 이론을 적용하여 영화관람 의도의 결정요인을 실증분석하고 연구결과를 영화마케팅에 활용하고자 하였다. 또한, 개인적 요인이건, 환경적 요인이건, 영화 소비활동은 1차적으로 합리적인 정보습득의 과정에서부터 시작되며, 영화 탄생 이후 지금까지 영화 소비층의 1차적 정보습득의 주된 경로는 대부분 영화포스터에 의존하였다는 점을 반영하여 영화포스터의 표현형식의 조절변수 역할을 분석한 것이 본 연구만의 차별적인 부분이다. 이에 따라 본 연구는 영화수용자를 대상으로 관람의도 취향을 분석해 보았고 이에 영화포스터의 표현형식으로 특징을 분류하여 영화관람 의도에 대한 조절영향을 파악하였다. 이러한 연구결과는 한 장의 포스터가 영화관람을 유인하는 효과대비 저렴한 비용의 마케팅 효과를 낼 수 있고 온 오프라인 정보 홍수시대에 영화포스터는 최소 시간, 최소 공간을 활용하여 매우 빠르게 보급될 수 있어 상품의 1차적 관심을 충족시키는 중요 수단이라는 중요한 시사점을 확인할 수 있었다. 이를 기반으로 영화포스터의 나아가야할 방향은 세대별로 감성을 자극하는 영화포스터를 제작하여 적극적으로 마케팅에 활용하고 영화포스터를 하나의 작품으로 만들어 판매해야 할 필요가 있다는 측면을 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.399-400
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• 2018

해마다 방대한 양의 콘텐츠가 쏟아져 나오는 현재의 콘텐츠 시장은 '즐길 거리'가 차고 넘치는, 수요보다 공급이 많은 시장이다. 이러한 환경에서 소비자가 자신의 취향에 맞는 콘텐츠를 쉽고 빠르게 찾을 수 있게 하는 맞춤형 콘텐츠 제공의 측면에서 빅데이터의 효율적인 활용은 중요하다. 더 나아가 콘텐츠의 소비 단계 뿐만 아니라 기획 및 제작 단계에서도 빅데이터는 소비자가 흥미를 느낄만한 콘텐츠를 미리 예측하며, 성공 가능성 높은 콘텐츠를 기획 및 제작할 수 있게 하는데 기인하는 중요한 핵심 요소이다. 이미 게임, 영상, 음악 등의 분야에서는 개인의 기호와 취향에 맞춤화된 콘텐츠를 제공하거나 소비자에게 더 인기를 얻을 수 있는 콘텐츠 기획 및 개발에 빅데이터를 활용하고 있으며, 앞으로는 더욱 다양한 장르에서 빅데이터 활용 사례가 증가할 전망이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.569-572
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• 2018

본 연구는 영화 포스터를 대상으로 OpenCV를 활용하여 k-means clustering 기반의 색감을 분석하는 기법을 제안한다. 또한 이를 활용하여 영화 포스터 간의 유사도를 구하고 특정 영화와 대표색을 가지는 영화를 추천하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 본 연구에서 다음과 같은 가정을 기반으로 한다. 첫 번째, 포스터는 해당 영화를 가장 잘 나타내는 이미지로, 포스터의 색감은 영화의 전반적인 분위기를 가진다. 두 번째, 영화 사이에 유사한 색감을 가진다면, 해당 영화들은 유사한 분위기를 가진다. 본 연구에서는 2단계로 나누어 연구를 진행한다. 우선 k-means clustering 기법을 통하여 데이터를 전처리 하여 영화별 대표색을 선정한다. 이 때, 선정된 대표색을 이용하여 각 영화간 색감 유사도를 분석한 결과를 통해, 같은 장르의 영화도는 유사도가 높음을 확인할 수 있었다. 다음으로 앞의 색감 유사도 분석을 통하여 특정 영화와 높은 유사도를 가지는 영화를 추천한다. 본 연구에서 추천된 영화는 기존의 영화 선택 기준에 비하여 사용자 본인의 취향을 반영한다. 본 연구 내용이 영화를 추천하는 과정에서 반영된다면 추천 시스템의 정확도와 사용자 만족도 향상에 기여할 것으로 기대된다.