• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.151-152
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• 2020

최근 코로나바이러스(COVID-19)의 여파로 경기침체가 이루어 지고 있는 중, 반대로 역성장을 이루고 있는 중고시장의 흥행요인을 분석하고, 또한 기존 지역단위의 중고거래시장이 아닌 새로운 소규모 동네단위 중고시장의 급성장 요인을 분석하여 향후동향을 예측하고자 한다.

• 방재와보험
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• 통권12호
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• pp.67-73
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• 1979

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.417-425
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• 2017

본 연구는 영화 <아가씨>에서 변형된 시공간과 캐릭터를 통해 흥행 요인을 분석하고자 한다. 원작 소설이 있는 영화는 소설의 내러티브를 기초로 영화의 경험재적 특성을 감소시켜 관람 욕구를 유도한다. 본 영화는 소설의 배경인 빅토리아 시대와 다른 일제강점기를 선택하여 식민주의 남성성의 특징을 구현하는 캐릭터를 만들고, 남성에게 억압받는 여성들이 계급성을 초월하여 탈주하는 내용으로 변형하였다. 이를 통해 원작소설의 동성애 요소가 여성의 성장과 연대로 치환되어 부정적 요소를 감소시켰다. 또한 영화 개봉 시기 발생한 여성 대상 범죄의 젠더 담론은 캐릭터들의 공감 요소를 증대시키고 영화의 주제와 부합하였다. 그외 감독과 배우의 스타시스템과 영화 예고편의 효과적 공개 마케팅, 영화제 진출작 선정을 흥행 요인으로 볼 수 있다. 영화는 소설의 각색을 통해 다원적인 창작 역량을 증대하고 관객의 공감 요인을 확대한다. 흥행하는 각색 영화의 차별성은 변형된 내용이 창의적이면서도 시공간을 초월하는 보편적 인식과 상응할 수 있는 주제를 내포하고 매체적 특성을 효과적으로 표현하는 데 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.167-173
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• 2017

인공지능으로 대표되는 4차 산업혁명에 대한 관심이 증가함에 따라 사회 전반에 빅데이터 및 머신러닝 활용하려는 움직임이 활발해지고 있다. 이러한 움직임은 다양한 분야에서의 예측 시스템 개발로 현실화되고 있다. 특히 영화 산업에서는 투자, 마케팅 등에 활용을 위해 흥행 여부를 사전에 예측하고자하는 여러 가지 시도가 있어왔다. 예전에는 영화에 대한 정적 데이터만을 고려한 예측이 주류를 이뤘으나, 최근에는 실시간으로 생성되는 소셜 데이터를 활용하여 예측하고자하는 노력이 진행되고 있다. 본 논문에서는 영화의 정적 데이터와 더불어 기사, 블로그, 영화평 등 다양한 피드백 정보를 활용한 예측 기법을 제안한다. 또한 제안한 기법을 활용하여 상대적으로 흥행에 성공한 영화만을 대상으로 이들의 흥행정도를 정량적으로 추정할 수 있는지의 여부를 실험적으로 평가하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.157-165
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• 2010

지상파 방송의 드라마 시청률 경쟁이 가속화되고 있는 가운데, 케이블 TV와 인터넷 VOD를 통한 재방송 혹은 다시보기가 늘어나고 있다. 이는 인터넷이 방송의 보조적 배포 수단이 아니라 그 자체로 독립적인 서비스 플랫폼의 지위를 얻고 있음을 보여주는 것이다. 또한 실제 드라마 시청률과 온라인 VOD 이용과도 차이를 보이고 있지만 이에 대한 연구는 전무한 편이다. 원소스 멀티유즈(One Source Multi Use)가 현실화 되는 상황에서 원소스의 1차적인 창구가 2차적 창구 효과에 대한 영향과 시청률 왜곡이 가속화되는 현실에서 온라인에서의 지상파 드라마의 흥행요인이 어떠한지를 총체적으로 조망할 필요가 있다. 본 연구는 지상파 드라마를 대상으로 온라인 VOD에서의 흥행 요인을 분석하였다. 본 연구에서는 흥행요인을 크게 4가지, 즉 시청률, 구전 및 온라인 정보, 드라마유형, 스타출연으로 분류하여 조사하였으며 분석결과, 온라인 VOD드라마 이용에 어느 정도영향을 미치는 변인으로는 구전(.324, p<.01) 및 온라인 정보(.325, p<.01) 그리고 스타의 출연(.307, p<.01)인 것으로 분석되었다. 그러나 시청률이 높은 드라마가 온라인 VOD 이용도 높을 것이라는 가설과 드라마 유형이 온라인 VOD 이용에 영향을 미칠 것이라는 가설은 증명할 수 없었다. 그러나 시청률과 온라인 VOD 이용과의 관계를 규명함에 있어 본 연구에서는 실제 시청률데이터 활용하지 못한 것이 본 연구의 한계로 지적된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권7호
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• pp.263-270
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• 2014

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.

• 응용통계연구
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• 제29권4호
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• pp.657-678
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• 2016

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.

• 디지털융복합연구
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• 제17권10호
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• pp.417-426
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• 2019

본 논문의 연구 목적은 게임 원작으로 만든 영화의 흥행 환경을 비교하여 게임 원작으로 만든 영화의 흥행 성공과 실패를 분석하고 좋은 게임원작 영화를 만드는 데 필요한 요소를 도출해내는 것이라고 할 수 있다. 구체적인 분석 콘텐츠는 <워크래프트: 전쟁의 서막>, <앵그리버드>, <툼레이더>로 게임을 리메이크한 영화의 구체적인 성공과 실패 요소에 대해 연구하였다. 연구를 통해 분석된 내용으로는, 관객층은 게임 팬층과 비게임 팬층으로 나누어 질 수 있고, 영화를 만들 때 양쪽에 대한 기대심리를 어떻게 반영하느냐가 영화를 만드는 중요한 요소라는 것이다. 또한 다른 주제관과 다른 스타일과 장르의 게임을 영화로 리메이크시 천편일률적인 동일한 방식으로 만들 수는 없고 융통성 있는 다양성과 매니지먼트가 필요하다. 무조건적인 게임의 시나리오 화나 영화의 게임전환은 대중에게 인기를 얻을 수 없으며 구체적인 타겟 대상 관중에 대한 분석이 매우 중요하다고 할 수 있다.

• 산업융합연구
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• 제20권4호
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• pp.31-37
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• 2022

영화 시장에서 흥행을 기록하는데 어떤 요인들이 영향을 미치는지에 대한 연구는 관련 산업의 리스크를 줄이고 영화 산업을 발전시키는데 매우 중요하다. 본 연구에서는 영화흥행에 영향이 있는 독립변수들의 상관의 정도를 찾아내기 위해서 먼저 AHP 기법을 이용한 영화전문가들에 대한 설문조사를 실시하여 측정요인별 중요도를 평가하였다. 또한, 스마트폰 보급과 사용의 증가로 검색 포털 및 SNS 관련 빅데이터에서 도출된 요인이 영화흥행에 영향을 미칠 것이라는 가설을 설정하였다. 그리고 앞에서 언급한 전문가 서베이 정보와 빅데이터를 모두 반영한 예측모형을 제안하였다. 제안한 모형의 예측의 정확도를 알아보기 위해 실 데이터를 가지고 검증한 결과 기존모형보다 향상됨(10.5%)을 확인하였다. 따라서 제안한 모형은 영화제작사 및 배급사들의 의사 결정에 도움이 될 것이라 판단된다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.145-153
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• 2020

빠르게 변화하고 있는 4차 산업 시대에 빅데이터는 다양한 분야에 활용되고 있다. 최근 문화예술콘텐츠 전반에도 빅데이터의 활용은 급속도로 적용되고 있고, 그중에서도 영화는 자본이 많이 드는 예술장르로서 빅데이터의 활용은 매우 유용한 분석 수단이다. 본 연구는 2019년 제72회 칸 영화제의 황금종려상과 아카데미 시상식에서 4관왕(작품상, 감독상, 각본상, 외국어 영화상)을 차지하며 한국영화의 가치를 보여준 영화 <기생충>을 대상으로 빅데이터 분석기법을 적용하여 실시하였다. 이렇게 분석된 값은 데이터의 주기별 변화량과 감성의 값을 부여하는 오피니언 마이닝을 통해 영화 흥행을 예측하고, 페이스북(Facebook), 트위터(Twitter) 등 SNS의 활용지수와 토픽 키워드를 추출하여 관객들의 관심을 반영하는 영화적 요인들이 무엇인지를 살펴보았다. 이처럼 빅데이터를 활용한 영화흥행 요인분석으로 모델 구축 및 모형 개발로 흥행예측이 가능해지면 영화제작 과정의 효율성을 극대화하면서 제작비용과 영화실패에 따른 리스크를 최소화 할 것이다.