최근 들어 미디어 콘텐츠의 영역 이동이 그 어느 때 보다 활발하게 진행되고 있다. 각각의 미디어들은 그것이 TV든, 영화든, 뮤지컬이든, 애니메이션이든 상품의 형태는 다르지만, 킬러 스토리를 차용하여 개별 미디어의 특성에 맞게 포장하고 있다는 점에서 콘텐츠 비즈니스의 새로운 국면을 열고 있다고 해도 과언이 아니다. 이 연구에서는 이러한 추세에 부응하기 위해 동종 장르 또는 이종 장르간의 리메이크 제작 양상을 살펴보고자 하였다. 분석 대상 장르는 드라마와 영화, 뮤지컬이며, 네이버 검색 엔진과 각 방송사, 영화진흥위원회, 인터파크 홈페이지에서 추출된 자료를 토대로 최종 61편의 리메이크 작품을 선정하였다. 연구 방법으로는 빈도 분석과 교차 분석을 실시하였으며, 연도별, 장르 유형별, 거래 유형별 빈도 차이를 살펴보고자 하였다. 분석 결과, 2006년 이후 리메이크 제작이 급증하고 있는 것으로 나타났으며, 장르로는 드라마와 영화가 원천 장르로 제공되고 있었고, 동종 장르간의 리메이크 제작이 가장 많다는 것을 알 수 있다. 특히, 영화 장르는 다양한 리메이크 제작의 소스가 되고 있으며, 최근 증가하고 있는 리메이크 뮤지컬의 주요 원천인 것으로 나타났다.
본 연구는 위성 DMB 콘텐츠의 장르 소비를 이용자의 장르 레퍼토리와 장르 선호도, 장르소비 유사성으로 구분한 뒤, 위성 DMB 이용 동기가 이와 같은 장르 소비 형태에 영향을 끼치는 가를 탐색적으로 살펴보기 위한 것이다. 연구 결과, 첫째, 응답자들의 위성 DMB 이용 동기에서는 무료함 해소가 평균 3.65로 가장 높은 동기였으며, 다음으로 뉴스교통 정보 3.63, 이동 중 TV 이용 3.45, 휴대 편리 3.40 등의 순으로 나타났다. 이는 위성 DMB가 이동 중 무료함을 해소하거나 뉴스 등의 정보 욕구를 충족시킬 수 있는 매체적 특성을 갖는다는 점을 의미한다. 둘째, 위성 DMB 이용 동기의 하위차원을 확인하기 위해, 16개 이용 동기 평가항목을 대상으로 인자분석을 행했다. 이와 같은 인자분석을 통해서, 총 3개의 인자가 규명되었고 이는 전체 변량의 69.9%를 설명했다. 이들 위성 DMB 이용 동기는 각각 오락적 동기, 사회적 동기, 정보적 동기 등으로 구분되는 것으로 나타났다. 셋째, 응답자들의 위성 DMB 이용 동기에 따른 장르선호도를 회귀분석을 통해 살펴본 결과, 위성 DMB 이용 동기는 장르 선호도에 유의미한 영향을 끼치고 있는 것으로 나타나고 있다. 특히 오락성 동기와 정보성 동기가 대부분의 장르 선호도를 결정하는 요인으로 나타났다. 넷째, 위성 DMB 장르 레퍼토리 결정요인을 탐색하기 위해 인구사회학적 요인, 이용 동기, 매체 이용 시간을 선행 변인으로 투입한 위계적 회귀분석 결과, 위성 DMB 장르 레퍼토리를 결정하는 핵심 요인이 이용 동기 요인이라는 것을 살펴볼 수 있다. 다섯째, 위성 DMB 장르 소비 유사집단을 구분하는 결정요인을 살펴보기 위해, 로지스틱 회귀분석을 행한 결과, 장르 다양 소비 집단 및 비소비 집단을 구분하는 주요 요인은 이용 동기 및 DMB 이용량이었다. 전체적으로, 위성 DMB 이용 동기는 장르 선호도, 장르 레퍼토리, 장르 소비 유사성 등과 같은 콘텐츠 장르 소비 구조에 유의미한 영향을 끼치는 것으로 이해할 수 있다.
기존 음악 장르 분류의 경우 음악의 특징 추출 또는 기계학습을 중점적으로 연구되어왔다. 하지만 자동 분류에 필요한 장르 데이터는 음악을 제공하는 웹 사이트마다 다르고, 각 웹 사이트의 장르 분류는 해당 음악이 아닌 앨범의 장르를 표시한다. 보다 나은 자동 분류를 위해서는 일관된 장르 데이터의 제공이 필요한데, 본 논문에서는 이러한 연구의 일환으로 여러 웹사이트에서 수집한 장르 데이터에 따른 판별 성능을 분석하였다. 분석 결과 장르 분류 방법에 따라 신경망 학습 및 판별성능이 큰 차이가 발생하였다.
본 논문은 디지털 게임의 하위 장르 분화 양상을 고찰하고 각 양상에 따라 핵심 장르 요소가 변화하는 특성을 규명하는 데에 목적을 둔다. 디지털 게임의 장르는 변화를 거듭하는 생성적 체계이다. 기존 장르의 핵심 메커니즘을 수정하거나 뒤집으며 등장하는 게임의 하위 장르들은 게임의 장르 체계가 지닌 생성적 성격을 확인할수 있는 대표적 사례이다. 하위 장르 분화를 고찰한 기존의 연구들이 게임 텍스트의 계보학을 통해 메커니즘의 변화를 추적했다면, 본 논문은 플레이어가 장르 변화를 인지하는 원리에 초점을 두고 해당 양상을 분석한다. 개념적 혼성 이론을 통해 '로그라이크'와 '메트로배니아' 장르의 분화 과정을 분석한 결과 로그라이크는 상위 장르와의 프레임 대립을 통해, 메트로배니아는 상위 장르의 프레임 확장을 통해 변별력을 확보한 장르임을 확인했다. 프레임 대립에 따라 분화한 하위 장르의 경우 핵심 장르 요소는 독립성을 확보하고 손쉽게 타 장르와 결합되며, 프레임 확장에 따라 분화한 하위 장르의 경우 핵심 장르 요소는 맥락 의존성을 강하게 드러내며 해당 장르의 맥락을 벗어나 사용되기 힘들다는 특징을 보인다.
영화 장르에 대한 기존 연구는 특정 장르와 영화 성과간의 유의성 검증에 집중하였다. 그러나 기존 연구는 대상 국가 및 시기에 따라 서로 다른 결과를 보여주고 있어 이론적, 실무적 시사점을 얻는 데 어려움이 있으며 주로 단일 장르와 성과 간의 관계에 집중했기 때문에, 최근 중요하게 부각되고 있는 복합 장르 문제를 이해하는 데 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 사회연결망 분석 방법과 복합 장르 자료를 활용하여 장르 간 네트워크를 구성하고 장르 중심성과 영화 성과와의 관계를 분석하였다. 연구 결과 장르 중심성과 영화 성과 간에는 역 U 형태의 관계가 있는 것으로 확인되었다. 이는 지나친 '탐색'과 지나친 '활용'보다는 이 둘 간의 직절한 균형이 필요하다는 이론적 주장을 지지하는 결과이다. 본 연구는 실무적 차원에서 영화 장르의 범위와 조합을 선택하는 데에도 유용하게 활용할 수 있을 것이다. 향후 연구에서 연구 대상을 확대하고 장르 간 연결에 대한 질적 분석을 수행한다면 연구의 신뢰성을 높일 수 있을 것으로 기대하며 영화산업의 성장과정과 연계한 장르 네트워크의 동적 연구로도 확장 가능할 것이다.
본 연구에서는 한국 온라인 게임 콘텐츠 시장에 대해 장르적 구분에 의거한 경쟁 구조를 가정하고, 장르에 따라 분류된 하부시장 내에서 각각 다르게 나타나는 경쟁 유형을 분석하였다. 먼저 장르별 1, 2위 게임 콘텐츠들의 시장지배력을 분석하기 위하여, 장르 내에서의 플레이타임 점유율과 표준편차 통계량을 활용하여, 장르별 ANOVA분석 및 Cluster 분석을 수행하였다. ANOVA 분석 결과에 따르면, 장르별 1위 게임의 점유율에서 'FPS/레이싱 > RTS/스포츠 > 포커 > 고스톱 > RPG > 아케이드 > 보드'의 관계가 있었고, 1위와 2위 게임의 플레이타임 합계 점유율에서는, 'RTS > FPS/레이싱 > 스포츠 > RPG > 고스톱 > 포커 > 아케이드 > 보드'의 관계가 확인되었다. 그 밖에 Cluster 분석에서는 시장지배적 성향의 강한 정도와 그 변동성이 유사한 수준에 있는 장르들의 군집을 구분하여 제시하였다.
본 논문에서는 기존 웹툰 장르 검색 시스템의 단점을 보완하기 위해 키워드 기반 유사 장르 검색 시스템을 제안한다. 기존 웹툰의 장르와 키워드를 분석하여 44개의 장르를 설정하고 해당 장르에 적합한 웹툰을 수집한다. 나무위키와 위키피디아 문서로 학습된 Word2Vec모델에 기반하여 계산한 사용자 입력 키워드와 44개의 장르간 유사도로 사용자 입력에 가장 유사한 장르를 찾는다. 유사 장르에 포함되는 웹툰을 결과로 출력하여 사용자가 선호하는 장르의 웹툰을 제시한다. 실험 결과에서는 나무위키에서 '장르'로 검색하여 얻는 작은 크기의 문서 집합에서 Word2Vec을 학습한 모델에서 가장 높은 검색 성능을 보였다.
본 논문에서는 사용자가 음악을 직접 선곡하지 않고 락, 트로트, 댄스, 힙합, 발라드 등 5가지의 장르 중 사용자가 선호하는 음악의 장르를 추천하는 시스템을 구현하였다. 실시간으로 연주되는 음악에서 Bass Drum 신호를 추출ㆍ분석하여, 기본적으로 한 마디에 소요되는 시간, 주법, 진폭 등 세가지 파라메터를 이용하여 5가지 장르로 분류하였다 선택 곡 수와 들은 시간으로 퍼지 추론을 통해 각 장르에 대한 사용자 만족도를 평가한다. 평가된 만족도에 의해 사용자가 선호하는 장르의 음악을 제공하는 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 온라인 오디오 장르 분류의 성능을 비교 분석한다. 온라인 동작을 위해 1초 단위의 오디오 신호를 입력하여 music, speech, effect 중 하나의 장르로 판단한다. 학습 방법은 GMM과 심층 신경망을 사용하며, 특성은 MFCC와 스펙트로그램을 포함하는 네 가지 종류의 벡터를 사용한다. 각 성능을 비교 분석하여 장르 분류에 적합한 학습 방법과 특성 벡터를 확인한다.
대표적인 문화 상품인 영화는 시기별로 유행하는 장르가 달라진다는 특성을 갖는다. 본 연구는 거시경제 상황, 장르의 유행 동력, 장르 간의 경쟁이라는 영화시장 내외부의 요인이 영화 장르의 흥행과 그 유행에 어떠한 영향을 미치는지를 분석한다. 분석 결과, 경제 상황이 우호적일 때에는 액션/범죄 장르가 유행의 흐름을 타는 반면, 경제상황이 악화되면 다른 장르에 비해 액션/범죄 장르의 흥행이 크게 꺾이는 것으로 나타났다. 경제 상황이 잠재적 관람객의 소비자 심리에 영향을 미치며, 이러한 심리적 변화가 특정 장르의 흥행에도 영향을 주는 것으로 해석할 수 있다. 또한 액션/범죄 장르는 자체적인 유행의 동력이 크고, 따라서 유행이 상당히 오래 지속되는 특징을 보인다. 나아가 멜로/코미디 장르가 다른 장르와의 경쟁에 가장 취약한 반면, 액션/범죄 장르는 다른 장르와의 경쟁에 크게 영향을 받지 않는 것으로 나타났다. 이 결과는 액션/범죄 장르가 잠재적 관객의 기반이 상당히 넓고, 그 충성도 또한 높기 때문인 것으로 해석된다. 이 연구의 분석 결과는 문화예술 시장을 이해하고 설명하는 것뿐만 아니라, 문화 상품 공급자들이 활용할 수 있는 유용한 전략적 시사점을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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