• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권6호
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• pp.1259-1269
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• 2015

최근 빅 데이터는 학계에서 키워드로 자리매김을 하고 있다. 빅 데이터의 유용성은 학계뿐만 아니라 정부, 지자체 그리고 기업체까지 파급되고 있고, 빅 데이터 속에서 유용한 정보를 도출해 내기 위해 노력하고 있다. 본 연구에서는 영화에 대한 리뷰를 가지고 텍스트 마이닝 (text mining)을 이용한 빅 데이터 분석을 수행한다. 본 연구의 목적은 포털 사이트 'D'사와 영화진흥위원회의 영화에 대한 리뷰 데이터, 그리고 고객들의 평점평균 (score)과 스크린 수 (screen number)를 설명변수로 사용하고, 영화 흥행 여부를 종속변수로 하여 로지스틱 회귀분석을 통한 영화 흥행 예측 모형을 제안하는 것이다. 분석결과, 본 연구에서 제안한 예측모형의 정분류율은 95.74%로 얻어졌다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제20권12호
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• pp.615-622
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• 2014

국제적 수준으로 성장한 한국의 영화 시장 환경은 더욱 타당한 자료 분석에 근거한 의사 결정 수단을 필요로 하게 되었다. 또한 발전된 정보 환경으로 인해 실시간으로 생성되는 대규모 데이터를 신속히 처리하고 분석하여 보다 정밀한 결과를 예측할 수 있어야 한다. 특히 전처리 작업은 정보 분석 과정 중 가장 많은 시간이 소요 되므로 대규모 데이터 기반 분석 환경에서도 합리적인 시간 내에 처리할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 영화 흥행 예측을 위한 대용량 데이터 전처리 방법을 연구하였다. 영화 흥행 데이터의 특성을 분석해 전처리의 각 유형별 처리 방법을 설정했으며 하둡 기반 맵리듀스 프레임워크를 사용하는 방법을 사용하였다. 실험 결과 빅데이터 기법을 사용한 전처리가 기존의 방법보다 더 좋은 수행 결과를 보이는 것을 확인하였다.

• 경영정보학연구
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• 제16권3호
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• pp.113-134
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• 2014

온라인 리뷰는 네트워크 기술의 발전을 통해 그 영향력이 확대되고 있다. 특히, 사전 정보로 통해 소비가 결정되는 영화는 온라인 리뷰가 소비자들의 영화 결정에도 중요한 영향을 미치고 있다. 이에 본 연구는 영화관련 온라인 리뷰를 영화 소비 후 소비자들의 평가 정보라 가정하고, 이를 활용한 영화 흥행성과 예측모형을 제시하고자 한다. 선행 연구를 통하여 영화관련 온라인 리뷰에 감독, 배우, 스토리, 효과 등의 독립적인 속성 및 종합적인 평가가 있음을 확인하였으며, 본 연구에서는 각 속성을 2개 이상 평가하고 있는 복합형 리뷰 10가지를 추가하여 총 15가지로 온라인 리뷰 분류하였다. 2010년부터 2013년까지 개봉한 한국영화 중 상업영화 209개의 개봉 첫 주 온라인 리뷰를 온라인 리뷰 마이닝을 진행하고, 최종적으로 리뷰 마이닝 결과를 판별분석을 통한 영화 흥행성적 예측모형을 제시한다. 판별분석을 실시한 결과, 온라인 리뷰로부터 도출된 감독, 배우, 효과 및 스토리 관련 평가와 개봉 첫 주 전체 온라인 리뷰 수가 유의미하게 변별하였다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권4호
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• pp.593-601
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• 2017

본 연구는 영화산업의 가치사슬단계에 따라 각 단계에서 고려할 수 있는 변인을 활용하여 제작/투자, 배급, 상영단계별 모형을 구성하였다. 모형의 예측력을 높이기 위해 회귀분석으로 유의미한 변인을 도출하여 모형을 추가로 설정하였다. 주어진 변인을 바탕으로 기계학습 분석방법인 인공신경망과 의사결정나무 분석방법 간의 예측력 차이를 비교하였다. 분석 결과, 제작/투자 모형과 배급 모형에서 모든 변인을 투입했을 때는 인공신경망의 정확도가 의사결정나무보다 높았으나, 회귀분석결과에 따라 선정된 변인을 투입하였을 때는 의사결정나무의 정확도가 더 높았다. 상영 모형에서는 회귀분석결과의 반영여부와 관계없이 인공신경망의 정확도가 의사결정나무의 정확도보다 높게 나타났다. 본 논문은 영화흥행 예측연구에 기계학습기법을 적용하여 예측성과가 향상됨을 확인하였다는데 의의가 있다. 선형회귀분석 결과를 기계학습기법에 반영함으로써 기존의 선형적 분석방법의 한계를 극복하고자 하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.78-98
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• 2018

2004년~2017년 8월까지 국내에 개봉된, 다양성 영화를 제외한 순수 국산 상업 극영화 855편만을 대상으로 하여 이들 영화의 감독, 제작자, 주연배우, 흥행성적을 조사하여 각각의 변수들에 대한 10분위 분석을 시행하였다. 다양성을 제외한 극영화 855편을 만드는 데에는, 감독은 509명, 제작자는 696명, 주연배우는 785여 명이 참여하였다. 프로야구 등 스포츠에는 많은 통계적 분석이 활용되고 있다. 승률, 점유율, 타율, 출루율, 도루성공률, 장타율, 삼진, 비율, 볼넷 비율, 홈런 비율 등이 스포츠 경기 결과를 예측하고, 프로선수들의 평가지표로 다뤄지고, 선수들의 연봉 협상의 참고자료가 되고 있다. 스포츠 경기처럼 우연이 많이 존재하는 영화 흥행에서도 영화의 퀄리티를 결정짓는, 창의력이 있어야 하는 인력들 즉 제작자, 감독, 주연배우 등의 평가에 10분위를 활용하여, 이들의 성과를 예측하거나 공헌도를 평가하는 데에 참고자료가 될 수는 없는지를 탐색하고자 한다. 본 연구에서는 대본 즉 시나리오에 대해서는 제작자, 배우, 감독이 선택하는 안목과 경륜을 통한 간접평가만을 담고 있다. 향후 시나리오 내러티브 분석의 정량화, 창작 인력의 성장과 쇠퇴를 볼 수 있는 시계열 분석, 창작 인력 간의 상호작용을 보는 네트워크 분석이 요구된다.

• 응용통계연구
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• 제29권7호
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• pp.1257-1270
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• 2016

본 연구는 영화 흥행의 척도로서 총 관객수의 예측을 다루었다. 의사결정나무, MLP 신경망모형, 다항로짓모형, support vector machine과 같은 데이터마이닝 분류 기법들을 사용하여 개봉 전, 개봉 일, 개봉 1주 후, 그리고 개봉 2주 후 시점 별로 예측이 이루어진다. 국적, 등급, 개봉 월, 개봉 계절, 감독, 배우, 배급사, 관객수, 그리고 스크린 수와 같은 영화의 내재적인 속성을 나타내는 변수 뿐만 아니라 포털의 평점과 평가자 수, 블로그 수, 뉴스 수와 같은 온라인 구전 변수들이 예측변수로 사용되었다. 10-중 교차 검증에서 신경망모형의 정확도는 개봉 전 시점에서도 90% 이상의 높은 예측력을 보였다. 또한 최종 온라인 구전 변수의 추정치를 예측변수로 추가함으로서 예측의 정확도가 더 높아짐을 볼 수 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권8호
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• pp.1621-1626
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• 2017

본 연구에서는 국내에서 성공한 영화들의 쇼트 분석을 통해 흥행한 영화의 클라이맥스부분에서 공통된 편집 패턴 분석을 찾아 씬(작은 이야기 단위)의 구성이 잘 기획되어 있는지 데이터 시각화 연구를 한다. 이 연구는 편집패턴들의 모형을 참조하여 영화 전체에 클라이맥스 표현 패턴이 몇 개로 구성되어 있는지 분석하는 것으로 쇼트이미지들의 자동 수집과 수집된 데이터들의 샷사이즈 자동 분류 시스템을 설계하고 이 시스템을 통해 클라이맥스 패턴 중심으로 하나의 씬을 이루고 있음을 증명한다. 작은 이야기인 씬의 구성이 클라이맥스 패턴으로만 판단하기 어려워 배우들의 대화를 통해 씬을 찾아 비교분석을 하였다. 배우들 간의 대화 기반 씬 예측을 위한 character-net은 등장인물들 간의 대화 내용을 추적하여 인물들 간의 대화 형성을 네트워크 망 모양으로 시각화할 수 있다. 망 모양의 시각화를 통해 큰 이야기와 작은 이야기의 구성을 분석할 수 있으며, 씬 수에 따른 밀집도로 영화의 흥행 여부를 예측할 수 있다. 이 두 가지 연구를 비교하여 영화의 기획 구성 및 제작 방법에 기여를 할 것이라 판단한다.

• Asia Marketing Journal
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• 제11권4호
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• pp.21-48
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• 2010

본 연구에서는 영화 수명 주기 상의 세 단계(개봉 당시 스크린 수, 첫 주 관객수, 전체 관객 수) 모형을 바탕으로 한국시장에서 영화의 흥행성과를 비교 분석하였다. 제작비 같은 규모(scale) 요인, 관객 평가, 전문가 비평 같은 평가(evaluation) 요인, 상영 당시의 경쟁(competition) 요인, 그리고 군집행동(herding behavior)이 각 단계에서 어떻게 다른 영향을 미치는 지 알아보았다. 또한 한국 시장에서 상영된 한국영화와 외국영화를 따로 분석함으로써 이러한 영향들이 이 두 그룹의 영화의 흥행에 어떤 차이를 보이는지를 분석하였다. 본 연구에서 군집행동(herding behavior) 현상은 국내 영화의 전체 관객 수 결정 단계에서만 유의한 것으로 나타났다. 이는 평가가 좋고 첫 주 흥행성적이 좋은 국내 영화의 경우 개봉 일주일 이후에 관객들이 현저히 늘어나는 경향이 있음을 의미한다. 각 단계에서 국내 영화와 외국 영화 간 영향요인들의 영향력 차이를 분석한 결과 규모요인은 모든 단계 모든 영화의 성과에 중요한 역할을 하지만 특히 외국영화의 첫 주 성과와 전체 성과에 결정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 마찬가지로 한국영화의 첫 주 성과에는 규모요인이 결정적 역할을 하였다. 경쟁요인은 모든 단계에서 외국영화보다는 국내영화에 더 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 평가요인도 한국영화의 경우 모든 단계에서 영향력이 유의했지만 특히 스크린 결정에 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 외국영화의 경우, 스크린 결정에는 평가요인의 영향이 유의하지 않았으나 전체 성과를 예측하는 데에는 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다. 이 외에 스토리 배경 (속편여부/원작유무), 장르, 제작사 등 다른 변수들의 영향력 또한 분석되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.1-14
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• 2021

최근 일반 대중을 대상으로 한 콘텐츠 투자 플랫폼 중 하나로 크라우드펀딩 플랫폼이 주목받고 있다. 본 연구는 영화 크라우드펀딩 프로젝트 요인이 크라우드펀딩 달성률에 미치는 영향을 살펴보고자 하였다. 이를 위해 크라우드펀딩 플랫폼에 게시된 영화 프로젝트의 주요 정보를 변인화하였다. 텍스트 수, 이미지 수, 스타파워, IP 기반 영화 여부, 영화 제작 단계, 박스오피스 예측, 투자 자금 비율, 투자 가능 여분 금액, 수익 정산 방식, 최소 투자 금액 조건을 독립변인으로 설정하였으며, 이들 변인이 크라우드펀딩 달성률에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보았다. 다중회귀분석을 실시한 결과, 영화 제작 단계, 투자 자금 비율, 투자 가능 여분 금액, 수익 정산 방식이 종속변인에 유의미한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 본 연구는 탐색적 접근법을 통해 영화 크라우드펀딩 프로젝트의 흥행에 영향을 미치는 변인을 발굴하였다는 점에서 의의가 있다. 또한, 본 연구의 결과는 영화 크라우드펀딩 프로젝트 기획 시 실무적 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권2호
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• pp.19-43
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• 2021

공연예술 기관에서의 공연에 대한 흥행 예측은 공연예술 산업 및 기관에서 매우 흥미롭고도 중요한 문제이다. 이를 위해 출연진, 공연장소, 가격 등 정형화된 데이터를 활용한 전통적인 예측방법론, 데이터마이닝 방법론이 제시되어 왔다. 그런데 관객들은 공연안내 포스터에 의하여 관람 의도가 소구되는 경향이 있음에도 불구하고, 포스터 이미지 분석을 통한 흥행 예측은 거의 시도되지 않았다. 그러나 최근 이미지를 통해 판별하는 CNN 계열의 딥러닝 방법이 개발되면서 포스터 분석의 가능성이 열렸다. 이에 본 연구의 목적은 공연 관련 포스터 이미지를 통해 흥행을 예측할 수 있는 딥러닝 방법을 제안하는 것이다. 이를 위해 KOPIS 공연예술 통합전산망에 공개된 포스터 이미지를 학습데이터로 하여 Pure CNN, VGG-16, Inception-v3, ResNet50 등 딥러닝 알고리즘을 통해 예측을 수행하였다. 또한 공연 관련 정형데이터를 활용한 전통적 회귀분석 방법론과의 앙상블을 시도하였다. 그 결과 흥행 예측 정확도 85%를 상회하는 높은 판별 성과를 보였다. 본 연구는 공연예술 분야에서 이미지 정보를 활용하여 흥행을 예측하는 첫 시도이며 본 연구에서 제안한 방법은 연극 외에 영화, 기관 홍보, 기업 제품 광고 등 포스터 기반의 광고를 하는 영역으로도 적용이 가능할 것이다.