• 서비스연구
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• 제13권1호
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• pp.48-62
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• 2023

최근 K-POP 열풍에서 볼 수 있듯이 한국 음악 산업의 규모와 영향력은 더욱더 커지고 있다. 한국의 음원 시장에는 1년에 최소 6천 개의 음원이 공개되고 있지만 흥행했다고 말할 수 있는 음원은 많지 않다. 이에 흥행작을 만드는 요인이 무엇인지 밝히기 위한 많은 연구 및 시도가 이루어지고 있다. 음악의 상업적인 성공에는 음악의 질뿐만 아니라 미디어 노출이나 홍보와 같은 상업적인 요소 또한 중요한 역할을 담당한다. 최근 대중음악 산업에서는 인터넷 밈을 활용한 마케팅이 많이 나타나는데, 인터넷 밈이란 사람들 사이에서 확산되는 문화적 단위로 이미지나 동영상 등 다양한 형태로 확산되는 활동이나 트렌드라고 할 수 있다. 인터넷 환경과 디지털 커뮤니케이션 특성에 따라 다양한 밈의 형태로 콘텐츠들이 확대 재생산되고 있으며, 이는 소비자들에게 더 큰 반응을 일으킨다. 기존에 인터넷 밈현상은 자연적으로 발생해왔으나, 최근 마케팅 효과를 인지한 아티스트 측에서 마케팅의 요소로 활용하고 있다. 본 논문에서는 대중음악의 흥행 요인과 흥행의 관계에서 인터넷 밈의 매개효과를 분석하고, 이를 반영한 예측모델을 제안하였다. 분석 결과, '커버효과'와 '챌린지효과'의 매개효과가 있는 요인은 동일하게 나타났다. 내부 흥행요인 중에서는 '가수의 인지도', 'POP, 댄스, 발라드, 성인가요, 일렉트로니카' 장르에서 매개효과가 존재하였으며, 외부 흥행 요인 중에서는 '기획사 역량','음악 방송 프로그램 출연 횟수', '뉴스 기사 수'에서 매개효과가 나타났다. 커버효과와 챌린지효과를 반영한 예측 모형은 각각 F1-score가 0.6889, 0.7692로 나타났다. 본 연구는 실제 차트 데이터를 수집·분석하여 실무적으로 활용 가능한 상업적인 방향성을 제시하였으며, 대중음악의 여러 흥행 요인과 인터넷 밈의 매개효과가 존재한다는 것을 발견하였다는 점에서 의의를 갖는다.

• 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.

• 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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.35-47
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• 2020

박스 오피스 예측은 영화 이해관계자들에게 중요하다. 따라서 정확한 박스 오피스 예측과 이에 영향을 미치는 주요 변수를 선별하는 것이 필요하다. 본 논문은 영화의 박스 오피스 예측 정확도 향상을 위해 다변량 시계열 데이터 분류와 주요 변수 선택 방법을 제안한다. 연구 방법으로 한국 영화 일별 데이터를 KOBIS와 NAVER에서 수집하였고, 랜덤 포레스트(Random Forest) 방법으로 주요 변수를 선별하였으며, 딥러닝(Deep Learning)으로 다변량 시계열을 예측하였다. 한국의 스크린 쿼터제(Screen Quota) 기준, 딥러닝을 이용하여 영화 개봉 73일째 흥행 예측 정확도를 주요 변수와 전체 변수로 비교하고 통계적으로 유의한지 검정하였다. 딥러닝 모델은 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron), 완전 합성곱 신경망(Fully Convolutional Neural Networks), 잔차 네트워크(Residual Network)로 실험하였다. 결과적으로 주요 변수를 잔차 네트워크에 사용했을 때 예측 정확도가 약 93%로 가장 높았다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.67-83
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• 2018

2013년 누적인원 2억명을 돌파한 한국의 영화 산업은 매년 괄목할만한 성장을 거듭하여 왔다. 하지만 2015년을 기점으로 한국의 영화 산업은 저성장 시대로 접어들어, 2016년에는 마이너스 성장을 기록하였다. 영화산업을 이루고 있는 각 이해당사자(제작사, 배급사, 극장주 등)들은 개봉 영화에 대한 시장의 반응을 예측하고 탄력적으로 대응하는 전략을 수립해 시장의 이익을 극대화하려고 한다. 이에 본 연구는 개봉 후 역동적으로 변화하는 관람객 수요 변화에 대한 탄력적인 대응을 할 수 있도록 주차 별 관람객 수를 예측하는데 목적을 두고 있다. 분석을 위해 선행연구에서 사용되었던 요인 뿐 아니라 개봉 후 역동적으로 변화하는 영화의 흥행순위, 매출 점유율, 흥행순위 변동 폭 등 선행연구에서 사용되지 않았던 데이터들을 새로운 요인으로 사용하고 Naive Bays, Random Forest, Support Vector Machine, Multi Layer Perception등의 기계학습 기법을 이용하여 개봉 일 후, 개봉 1주 후, 개봉 2주 후 시점에는 차주 누적 관람객 수를 예측하고 개봉 3주 후 시점에는 총 관람객 수를 예측하였다. 새롭게 제시한 변수들을 포함한 모델과 포함하지 않은 모델을 구성하여 실험하였고 비교를 위해 매 예측시점마다 동일한 예측 요인을 사용하여 총 관람객 수도 예측해보았다. 분석결과 동일한 시점에 총 관람객 수를 예측했을 경우 보다 차주 누적 관람객 수를 예측하는 것이 더 높은 정확도를 보였으며, 새롭게 제시한 변수들을 포함한 모델의 정확도가 대부분 높았으며 통계적으로 그 차이가 유의함으로써 정확도에 기여했음을 확인할 수 있었다. 기계학습 기법 중에는 Random Forest가 가장 높은 정확도를 보였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2019년도 춘계종합학술대회
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• pp.113-114
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• 2019

불확실성이 큰 콘텐츠 산업의 특성상 방송 콘텐츠는 막대한 투자에 비해 그 효과 예측이 매우 어려우며 아직까지 출연진과 제작진에 대한 합리적인 평가지표도 존재하지 않는다. 방송용 드라마의 경쟁력을 평가하는 수단으로 현재까지 가장 유용한 지표는 시청률이다. 비록 스마트폰과 같은 매체를 통한 시청이 늘어남에 따라 TV 시청률의 절대 수치는 지속적으로 감소하고 있지만 TV 시청률을 대체할 만한 유용한 지표는 아직까지 없다. 본 연구에서는 방송용 드라마에 참여하는 인적자원의 평가지표와 시청률의 비교 우위를 활용하여 드라마의 흥행성을 과학적으로 예측하려고 한다.

• 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.

• 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.

• 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.

• 디자인융복합연구
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• 제15권6호
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• pp.195-214
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• 2016

예측 분석은 패턴인식(Pattern recognition) 혹은 기계학습(Machine learning)으로 불리는 확률적 학습 알고리즘을 기반으로 하기 때문에 사용자가 분석 과정에 개입하여 더 많은 정보를 얻어내기 위해서는 높은 통계적 지식수준이 요구된다. 또한 사용자는 분석 결과외의 다른 정보를 확인 할 수 없고 데이터의 특성 변화와 데이터 하나하나의 특징을 파악하기 힘들다는 단점이 있다. 본 연구는 이러한 예측분석의 단점을 보완하고자 통계적인 데이터 분석 방법과 시각화 분석 방법을 결합하여 데이터 분석을 진행하였으며 통계적인 분석 방법만을 진행 할 경우 발생하는 단점을 보완하고 데이터에서 더 많은 정보를 도출해 내기 위한 방법론을 제시 하고자하였다. 이를 위해 본 연구는 영화 리뷰에서 추출한 감정 어휘가 독립변인이고 영화의 흥행 값이 종속변인인 데이터를 예제 데이터로 활용하여 진행하였다. 본 연구의 연구 방법론을 적용하였을 때의 이점은 다음과 같다. 첫째, 의사결정나무 분석에서 제시된 분할 기준이 적용될 때 마다 변하는 데이터의 패턴을 파악할 수 있다. 둘째, 제시된 최종 예측모형에 포함된 데이터들의 특성을 확인 할 수 있다. 본 연구의 시사점은 예측모형의 단점을 보완하고 데이터로부터 더 많은 정보를 추출하기 위해 통계적인 데이터 분석과 시각적인 데이터 분석을 결합하여 시행하였다는 것이다. 통계적인 분석 방법을 통해 각 변수의 관계를 파악하고 높은 예측 값을 가지는 모형을 도출하였으며, 시각화 분석에서는 인터랙션 기능을 제공함으로서 통계적으로 제시된 예측모형을 검증하고 더 다양한 정보를 도출 할 수 있게 하였다.