본 논문에서는 멀티 레이블을 이용한 CNN 구조 활용과 NLP 학습을 이용하여 한국 영화의 장르를 예측하는 방법을 제안한다. 포스터는 영화의 전반적인 내용을 한눈에 알아볼 수 있게 하는 매체이기 때문에 다양한 요소들로 구성되어 있다. 합성곱 신경망(Convolutional neural network)을 활용해, 한국 영화 포스터가 가지는 특징들을 추출하여 영화 장르 분류를 진행하였다. 하지만, 영화의 경우 감독이 생각하는 장르와 관객이 영화를 봤을 때, 느끼는 장르가 다를 수 있다. 그렇기 때문에 장르 예측에 있어서 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 합성곱 신경망 활용뿐만 아니라, 자연어 처리(Natural Language Processing)를 같이 활용한 방법을 제안한다.
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.
본 연구의 목적은 영화 흥행 성과 예측 모형을 예술 영화와 상업 영화 각각에 적용하여 영화 유형별 상이한 예측 요인을 비교 분석하는 것이다. 이에 따라 예술 영화와 상업 영화 각각에 대해 영화 흥행 성과 예측 모형을 적용한 결과, 두 회귀식은 구조적으로 다른 것으로 검증되었다. 보다 구체적으로, 두 회귀식의 회귀계수의 차이를 살펴본 결과, 스크린수, 관객 평가, 장르는 예술 영화와 상업 영화 모두에 영향을 미치는 흥행요인으로 나타났다. 그러나 감독 명성, 상영등급, 전문가 평가, 배급사 영향력, 영화 제작국, 그리고 개봉 시기는 예술 영화의 흥행 성과에 대해서만 유의한 예측 변수로 검증되었다.
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.
영화 산업의 빠른 발전으로 영화의 제작 수가 급격하게 증가하고 있으며, 영화 추천 시스템은 관객들의 과거 행동이나 영화 후기에 기반하여 관객들의 선호도를 예측하여 영화의 선택에 도움을 주고 있다. 본 논문은 평점의 평균과 편향의 보정을 이용하여 잠재요인 모델에 기반한 영화 추천 시스템을 제안한다. 특이값 분해 방법이 평점 매트릭스 분해에 사용되고, 통계 경사 하강법이 최소자승 손실 함수의 파라미터 최적합에 사용된다. 그리고 평균 제곱근 오차를 사용하여 제안한 시스템 성능을 평가한다. Surprise 패키지를 이용하여 제안한 시스템을 구현 하였으며, 모의실험 결과는 평균 제곱근 오차가 0.671이며, 다른 논문에서 방법에 비하여 좋은 성능을 가진다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 합성곱 신경망 기반의 영화 평점 예측 구조를 제안한다. 제안하는 구조는 문장 분류을 위하 고안된 TextCNN를 세 가지 측면에서 확장하였다. 첫 번째로 문자 임베딩을 이용하여 단어의 다양한 변형들을 처리할 수 있다. 두 번째로 주목 메커니즘을 적용하여 중요한 특징을 더욱 부각하였다. 세 번째로 활성 함수의 출력을 1-10 사이의 평점으로 만드는 점수 함수를 제안하였다. 제안하는 영화 평점 예측 구조를 평가하기 위해서 영화 리뷰 데이터를 이용하여 평가해 본 결과 기존의 방법을 사용했을 때보다 더욱 낮은 MSE를 확인하였다. 이는 제안하는 영화 평점 예측 구조의 우수성을 보여 주었다.
본 논문에서는 영화의 흥행을 예측하기 위한 방법을 제안한다. 최근 영화시장이 성장함에 따라 시장의 수요를 예측하기 위한 다양한 연구들이 수행되고 있다. 영화는 비교적 수명주기가 짧은 문화상품이다. 따라서 안정적인 수익을 창출하기 위해 개봉 전 마케팅비용 및 개봉 후 스크린 수 등에 대한 설계가 필요하다. 이를 위해서는 상품의 수요와 경제적인 수익규모에 대한 계산이 선행되어야 한다. 기존 관련 연구들의 경우 예측을 위한 변수로서 주로 영화 자체의 속성들이나 시장에서의 경쟁요인 등을 이용한다. 그러나 정작 상품을 구매하는 주체인 잠재관객들에 대한 비중은 비교적 미비하다. 따라서 본 논문에서는 사람들이 가진 영화에 대한 인지도를 고려하기 위해 트위터를 하나의 설문표본으로서 활용했다. 기존에 사용된 변수들과 트위터에서 추출한 정보를 오프라인 요소와 온라인 요소로 정의하고, 두 요소를 취합하여 기계학습을 적용했다. 실험을 통해 본 논문에서 제시하는 예측기법을 검증했으며, 실험결과 약 95%의 정확도로 영화의 흥행을 예측했다.
본 연구는 개봉일 흥행순위, 특히 개봉일 흥행 1위 여부에 초점을 두고 영화의 최종 흥행 예측 지표를 탐색하고자 한다. 한국 영화시장의 최근 5년간(2013~2017년) 개봉작 총 794편의 자료에 대한 회귀분석을 통해, 개봉일 흥행 1위를 달성한 영화일수록 최종 흥행성과가 더 좋음을 확인하였다. 또한 영화의 질(quality)이 개봉일 흥행 1위 영화의 흥행에 추가적인 영향을 준다고 보기는 어려웠다. 개봉일 흥행 1위 여부 외에 개봉일 대비 일요일 상영횟수 증가 여부도 최종 관객 수에 영향을 가지는 것으로 나타났다. 개봉일 흥행 1위 영화 158편에 대한 추가 분석 결과, 개봉 2주차 관객증가율의 최종 흥행 설명력이 높았다. 영화의 개봉일 흥행과 최종 흥행 간의 상관계수를 연도별로 비교한 결과, 상관계수가 일관된 증가 추세를 보이지는 않았다. 본 연구는 영화 흥행에 대한 새로운 지표들을 발굴하고 해당 지표들의 최종 흥행에 대한 영향이 유의하다는 것을 확인하였다는 점에서 기존 연구와 차별성을 가진다고 볼 수 있다.
영화라는 매체는 크게 내러티브와 스펙터클로 이루어진다. 비슷한 내러티브라도 스펙터클이 달라지거나 혹은 비슷한 스펙터클이라도 내러티브가 달라지면 총체로서의 영화가 관객에게 주는 경험은 완전히 달라진다. 본 논문은 비슷한 내러티브의 영화들이 관객에게 주는 경험의 차이를 논하기 위해 그림 형제의 "백설 공주"이야기에 기반 하여 만들어진 디즈니의 <백설 공주와 일곱 난쟁이>, 타셈 싱의 <거울아 거울아>, 루퍼트 샌더스의 <스노우 화이트 앤 더 헌트맨>, 세 편의 영화들을 내러티브와 스펙터클로 나누어 비교분석하였다. 그 결과 디즈니의 <백설 공주>가 내러티브적인 면과 스펙터클적인 면에서 모두 이후에 만들어진 영화들의 원형으로 작용했다는 사실을 알 수 있었다. 디즈니의 <백설 공주>가 "잠자는 숲 속의 공주" 이야기에서 차용한 키스신이나 백설 공주가 동물들과 교감한다는 설정, 일곱 난쟁이 각각의 이름과 성격묘사 등은 그림 형제의 원작에는 없는 부분인데 이후의 영화들은 모두 이 변화를 채택했다. 특히 <스노우 화이트 앤 더 헌트맨>의 경우 백설 공주의 의상도 디즈니 버전과 흡사하고, 일부 샷들은 설정과 구도까지도 거의 동일하다. 그럼에도 불구하고 이 영화들은 확연하게 다른 스타일의 스펙터클로 자신의 정체성을 보여준다. 디즈니의 <백설 공주>가 이후 많은 영화들의 원형이된 마녀의 전형적인 모습을 보여준다면 <거울아 거울아>는 타셈 싱만이 가능한 눈속임 그림과도 같은 독특한 마법의 세계를 보여주고 있으며 <스노우 화이트 앤 더 헌트맨>는 친숙한 것 사이의 섬뜩함이라는 언캐니의 스펙터클로 관객을 압도한다. 즉 비교적 예측 가능한 단순한 내러티브에도 불구하고 세 영화가 박스 오피스에서 비교적 성공을 거둔 것은 많은 부분 스펙터클의 힘이다.
본 연구는 영화 흥행에 미치는 온라인 구전 변수들의 영향을 다루었다. 2012년 부터 2015년까지 4년 동안 국내에서 개봉한 총 관객 수 50만 이상인 276편의 영화에 대한 통계분석 결과 개봉 후 포털의 평가자 수, 개봉 후 블로그 수, 개봉 후 뉴스 수와 같은 온라인 구전의 크기를 나타내는 변수들이 온라인 구전의 방향을 나타내는 개봉 후 포털의 평점이나 혹은 영화의 내재적 속성을 나타내는 변수들로서 감독, 배우, 배급사, 등급, 국적, 개봉 월, 개봉 계절 등 보다 영화 흥행과 더욱 연관성이 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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