• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.419-428
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• 2015

Stone is a hybrid genre movie in which two different film genres coexist; one is a gangster movie, the other Baduk movie. This film deals with a relationship between an old gangster boss and a young Baduk player. The coexistence of two different worlds becomes a reason for a unique ambiance of this film, because Stone is dynamic and brutal as much as static and meditative. Firstly, this article aims to analyze the narrative structure and characters of this film comparing with conventions of gangster movie genre, especially 'jopok film' of Korean cinema. Secondly, we examine characters of this film and their relationship. Since the economic crisis under the IMF structure, a great part of korean gangster movie has represented the weakness of the fatherhood and the disorganization of family. However, in Stone, the friendship between two heroes, Namhae and Minsu, turns to a father-son relationship. In this way, Stone transformed conventions of film genre.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.153-168
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• 2017

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.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제15권1호
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• pp.43-48
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• 2017

Movie ratings are crucial for recommendation engines that track the behavior of all users and utilize the information to suggest items the users might like. It is intuitively appealing that information about the viewing preferences in terms of movie genres is sufficient for predicting a genre of an unlabeled movie. In order to predict movie genres, we treat ratings as a feature vector, apply a Bernoulli event model to estimate the likelihood of a movie being assigned a certain genre, and evaluate the posterior probability of the genre of a given movie by using the Bayes rule. The goal of the proposed technique is to efficiently use movie ratings for the task of predicting movie genres. In our approach, we attempted to answer the question: "Given the set of users who watched a movie, is it possible to predict the genre of a movie on the basis of its ratings?" The simulation results with MovieLens 1M data demonstrated the efficiency and accuracy of the proposed technique, achieving an 83.8% prediction rate for exact prediction and 84.8% when including correlated genres.

• 한국IT서비스학회지
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• 제16권3호
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• pp.167-183
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• 2017

The rapid growth of information technology and mobile service platforms, i.e., internet, google, and facebook, etc. has led the abundance of data. Due to this environment, the world is now facing a revolution in the process that data is searched, collected, stored, and shared. Abundance of data gives us several opportunities to knowledge discovery and data mining techniques. In recent years, data mining methods as a solution to discovery and extraction of available knowledge in database has been more popular in e-commerce service fields such as, in particular, movie recommendation. However, most of the classification approaches for predicting the movie popularity have used only several types of information of the movie such as actor, director, rating score, language and countries etc. In this study, we propose a classification-based support vector machine (SVM) model for predicting the movie popularity based on movie's genre data and social network data. Social network analysis (SNA) is used for improving the classification accuracy. This study builds the movies' network (one mode network) based on initial data which is a two mode network as user-to-movie network. For the proposed method we computed degree centrality, betweenness centrality, closeness centrality, and eigenvector centrality as centrality measures in movie's network. Those four centrality values and movies' genre data were used to classify the movie popularity in this study. The logistic regression, neural network, $na{\ddot{i}}ve$ Bayes classifier, and decision tree as benchmarking models for movie popularity classification were also used for comparison with the performance of our proposed model. To assess the classifier's performance accuracy this study used MovieLens data as an open database. Our empirical results indicate that our proposed model with movie's genre and centrality data has by approximately 0% higher accuracy than other classification models with only movie's genre data. The implications of our results show that our proposed model can be used for improving movie popularity classification accuracy.

• 응용통계연구
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• 제35권2호
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• pp.265-283
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• 2022

사용자들의 영화정보를 기록한 MovieLens 데이터는 추천 시스템 연구에서 아이디어를 탐색하고 검증하는데 상당한 가치가 있는 데이터로, 기존 데이터 분할 및 군집화 알고리즘을 사용하여 사용자 평점 데이터를 기반으로 항목 집합을 분할하는 연구 등에 사용되는 데이터이다. 본 논문에서는 기존 연구에서 대표적으로 사용되었던 영화 평점 데이터와 영화 장르 데이터를 통해 사용자의 장르 선호도를 예측하여 선호도 패턴을 기반으로 사용자를 군집화(clustering)하고, 유의미한 정보를 얻는 연구를 진행하였다. MovieLens 데이터는 영화의 전체 개수에 비해 사용자별 평균 영화 평점 수가 낮아 결측 비율이 높다. 이러한 이유로 기존의 군집화 방법을 적용하는 데 한계가 존재한다. 본 논문에서는 MovieLens 데이터 특성에 모티브를 얻어 쌍별 규합 벌점함수(pairwise fused penalty)를 활용한 볼록 군집화(convex clustering) 기반의 방법을 제안한다. 특히 결측치 대체(missing imputation)도 동시에 해결하는 최적화 문제를 통해 기존의 군집화 분석과 차별화하였다. 군집화는 반복 알고리즘인 ADMM을 통해 제안하는 최적화 문제를 풀어 진행한다. 또한 시뮬레이션과 MovieLens 데이터 적용을 통해 제안하는 군집화 방법이 기존의 방법보다 노이즈 및 이상치에 상대적으로 민감하지 않은 것으로 보인다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.51-59
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• 2010

Collaborative Filtering(CF) 기법에 기반을 둔 다양한 영화 추천 방법들이 제안 되어 왔다. CF는 영화를 본 사람들이 직접 영화에 대해 평가한 점수를 기반으로 같은 성향을 가진 이웃 그룹을 결정하고, 새로운 영화에 대해 그 영화를 이미 본 이웃의 점수를 기반으로 사용자의 새로운 영화에 대한 선호도 값을 예측하는 방법이다. 본 논문에서는 사용자에 따라 영화 장르에 대한 선호도 정보를 CF의 예측 값에 반영하는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 CF를 기반으로 하는 모든 종류의 추천 방법에 결합하여 사용할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 CF알고리즘에 장르기반 알고리즘을 결합한 CF-Genre의 성능과 기존의 CF 알고리즘의 성능을 측정 비교하였다. 성능 평가의 결과 CF-Genre가 기존 CF의 예측 성능을 3.3% 정도 개선하였다.

• 디자인융복합연구
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• 제14권4호
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• pp.1-16
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• 2015

본 연구는 영화 리뷰 값이 1000개 이상인 673개의 영화를 대상으로 영화 장르별로 관객들이 느끼는 감정 어휘의 분포를 탐색하고 영화 흥행도와 감정 어휘의 관계를 파악하는데 목적이 있다. 분석을 위해 네이버 영화 리뷰를 크롤링하고 감정 어휘 사전을 활용하여 7개의 대표 감정 어휘, 영화 티켓 판매액, 영화 관람 관객 수, 상영 스크린 수, 한 스크린 당 영화 관람 관객 수, 영화의 장르, 영화의 영문 이름으로 구성된 데이터를 생성하였다. 연구 목적을 위한 분석은 상관관계 분석 방법과 Parallel coordinates 시각화 분석 방법을 사용하였다. 연구 결과로는 첫째, 장르에 따른 영화 흥행도를 분석하여 영화 흥행도가 가장 높은 장르는 코미디이고 가장 낮은 장르는 호러라는 결과를 확인하였다. 둘째, 모든 장르에서 'Happy'와 'Surprise'의 값이 높게 나오지만 다른 장르들에 비해 판타지 장르의 영화는 지루한 감정이 많이 느껴지고, SF장르의 영화는 화나는 감정이 많이 느껴진다는 결과를 확인 하였다. 셋째, 모든 장르의 감정 어휘 별 상관관계를 분석하여 Disgust'의 값이 높아질 때 'Anger'의 값도 높아지고, 'Happy'의 값이 높아질 때 'Surprise'의 값은 낮아진다라는 결과를 확인하였다. 넷째, 영화 흥행도에 따른 감정 어휘를 분석하여 영화 흥행도와 'Happy'는 선형 관계이지만 영화 흥행도와 'Fear'는 비선형 관계인 것을 확인 하였다.

• 패션비즈니스
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• 제9권6호
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• pp.141-159
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• 2005

Targeting a film that is the medium of having powerful influence upon the masses, the present study examined about a role and characteristics in the movie costume, and a role of costume designers, which are shown in process of being changed the film costume. There are many designers who were in charge of the film costume, but the present study examined centering on designers who participated aiming to create the image of a character from the stage of manufacturing a movie. It presented and analyzed visual materials by dividing four genres such as a historical drama movie, a horror movie, a fantasy movie, and a modern-play movie, and by selecting a typical work. A Historical drama movie needs to be investigated costume by the historical background in a movie, but inside it was shown clothes that were elaborately reproduced and newly created. A horror movie plays a role of medium that reflects the human society and the internal mentality of a human being along with the attribute of entertainment. As a genre that requires much costume, make-up and special effect aiming at dramatic effect, a role of film costume possesses great weight. As a fantasy movie is a field based on 'fiction' of a writer who creates a work, it is a field that requires creativity of a costume designer most. As a modern-play movie is what reproduces reality, it best reflects the phases of that time, and is the field that is influenced by costume or fashion trend. Costume needs to be designed in a bid to allow spectators to be inspired the wholly united and harmonious mood with leading a story of a movie, and the individual image.

• 한국언론정보학보
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• 제51권
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• pp.47-64
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• 2010

한국의 극장용 영화 시장은 국내 제작 영화와 해외 수입 영화 간 차별화된 경쟁이 발생되는 시장이다. 본 연구는 국내 극장용 영화 시장에서 국내 제작 영화와 해외 수입 영화 간의 장르 차별화가 어떻게 발생하고 있는지를 3가지 차원(관객 선호도, 제작 및 수입, 흥행 실적)에서 종합적으로 검증하였다. 분석 결과 첫째, 한국 영화 선호 관객들은 '문화적 스토리 중심 장르'에 대한 선호도가, 외국 영화 선호 관객들은 '고제작비 투입 중심 장르'에 대한 선호도가 높은 것으로 나타났다. 둘째, 외국 영화는 '고제작비 투입 중심 장르'인 액션/전쟁 장르가 많이 수입되기는 하였지만, 동시에 저비용 장르인 코미디와 드라마/멜로 장르 또한 다수 수입되고 있었다. 그에 비해 한국 영화는 코미디와 드라마/멜로 장르에 편중되어 제작되고 있다. 셋째, 한국 영화의 흥행은 주로 코미디와 드라마/멜로 장르가 흥행하였고, 외국 영화는 액션과 SF/판타지를 중심으로 흥행하였다. 이러한 분석결과는 한국 영화의 제작과 흥행이 문화적 투입 요소가 높은 장르를 중심으로 차별화된 분포를 보이고 있음을 제시한다. 이러한 분석 결과는 한국 영화 시장의 다양성 확보를 위한 정책적 지원 논의와 산업적 측면에서 영화 기획 전략에 있어 함의를 제공할 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.13-19
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• 2021

영화를 감상하는 동안 관객들은 각기 다양한 감성 반응을 보인다. 슬퍼하고 분노하며, 기뻐하고 화를 내는 등의 감성 반응이 영화가 전개되는 스토리에 따라 나타난다. 영화 전개에서 벌어지는 상황과 사건 등에서 관객이 보인 감성반응이 무엇인지를 뇌파 측정을 통해 알 수 있다. 이것을 연구하기 위해 연구 대상으로 각 장르를 대표하며, 흥행에 성공하여 많은 사람들에게 알려진 미국 영화 4편을 선택하였다. 어드밴처 장르의 <내서널트래저>, 애니메이션 장르의 <토이스토리3>, 액션 장르의 <아이언맨1>, 드라마 장르의 <블라인드사이드>이다. 이들 영화의 감성반응을 측정하기 위해 뇌파의 PPG를 중심으로 4개 경우를 설정하여 시계열 그래프 패턴으로 분석하였다. 그 결과 그래프에 나타난 감성반응이 스토리 전개와 밀접한 상관성이 있음을 알 수 있었다. 본 연구는 향후 영화 제작할 때, 특히 스토리를 어떻게 구성하여 전개시켜 나갈 것인가 할 때 장르 선택에 도움을 줄 것이고, 관객들의 감성을 유도해 내는 데도 도움을 줄 것이라고 기대한다.