문화적 할인은 할리우드 영화가 해외 관객의 수용자의 문화적 취향에 따라서 수용이 다르게 나타남을 강조하고 있다. 이와 같은 이해를 바탕으로 이 연구는 한국 내에서 할리우드 영화의 수용이 장르별로 어떻게 다르게 나타나는 지를 분석하였다. 분석대상은 2008년부터 2010년까지 미국에서 1백만 달러 이상의 흥행실적을 거둔 할리우드 영화이며, 이들 영화 중 한국에서 개봉된 영화의 비율 및 흥행성과 등을 중심으로 장르별 수용이 어떻게 차별화되는 지를 고찰하였다. 분석결과를 보면, 할리우드 영화가 한국에서 개봉된 비율은 59.6%이며, 평균보다 낮은 비율로 개봉된 장르는 코미디(46.2%)와 다큐멘터리(20%)뿐이었다. 제작비와 장르의 특성을 고려하면, 할리우드 영화 중 제작비 투자가 많은 장르의 경우 한국 내 개봉비율 또한 높게 나타났다. 또한 미국에서의 흥행실적이 높을수록 한국에서도 흥행실적이 높게 나타나며, 제작비 투입이 높을수록 1개의 영화에 다양한 장르적 요소를 포함하여 제작하는 복합장르화 현상이 발견되었다. 이와 같이 제작비, 미국에서의 흥행실적, 복합장르화 등의 영향력을 통제할 때 할리우드 영화의 수입 후 수용자 수준에서는 문화적 할인이 흥행성에 미치는 효과가 통계적으로 유의미한 나타나지 않았다. 연구의 의의와 한계가 같이 논의 되었다.
The purpose of this paper is to find a method to combine engineering education and the humanities by means of the movie genre. Although the science technology has developed and our living standard has improved, humanities has a tendency to be underestimated. Humanities has been treated as something antiquated, uninteresting or worn-out because it has no economic value or usefulness in itself. Engineering students need flexible, analytic and critical thought as well as the qualities in constructing key questions and trying to solve themselves. Communicative and understanding abilities are also required to them. Movies as a constructive visual device show problems with the reality. Especially, the science-related movie genre offers them an opportunity to think over why humanities matters as well as what matters in human being. The movies make engineering students think, discuss and argue on the humanity.
본 논문은 영화 장르마다 나타나는 클라이맥스 패턴이 다름을 활용하여 사용자의 디바이스 내에 저장되어 있는 이미지들을 하나의 영상으로 자동생성해주는 애플리케이션 개발을 소개한다. 영화의 장르 특성 분류는 국내 영화 드라마, 액션, 공포와 국외 영화 드라마, 액션, 공포 장르를 분석하여 클라맥스 패턴 모델형을 만들었다. 클라이맥스 패턴은 영화의 특정 씬 부분에서 샷사이즈의 변화, 샷의 길이, 인서트샷 사용의 빈도를 특성 요소로 하였고, 결과를 시각화하였다. 장르별 시각화된 모델을 Firebase DB를 활용하는 템플릿으로 개발하였다. 사용자의 디바이스에 저장된 이미지를 선택하여 장르별 템플릿으로 개발된 클라이맥스 패턴 모델과 매칭하였다. 짧은 영상이지만 장르의 특성이 반영되어 감성스토리 영상을 자동생성할 수 있는 것이 본 애플리케이션의 특징이다. 최근 유튜브, 네이버와 같은 플랫폼 사업자들은 사용자가 스마트폰으로 직접 촬영한 사진이나 영상을 활용하여 자동으로 영상을 생성해주는 애플리케이션들을 매년 업그래이드하고 있으나, 영화와 같이 장르 특성을 갖는다거나, 스토리가 보이는 영상생성 기술을 포함한 애플리케이션은 아직 미흡하다. 제안한 자동영상편집은 감성전달이 가능한 영상편집 애플리케이션으로써의 발전 가능성이 있다고 예측한다.
영화에서의 음악의 역할은 중요하다. 영화에서의 내러티브를 전개, 암시해주며, 관객들로 하여금 영화에 더욱 몰입할 수 있도록 감성을 유도한다. 영화음악을 작곡하는데 있어서 선율, 박자, 화성의 연관성을 중요하게 생각하기도 하지만, 특히 서스펜스, 미스테리 스릴러에서의 긴장감을 위한 영화음악은 테레민 악기만이 가지고 있는 고유의 음색으로 음악적 연출이 가능하다.
Word-of-mouth (WOM), the communication between consumers offline, has transformed to include electronic word-of-mouth(eWOM), which has grown in its influence due to the advancements in communication technology. Despite the fact that many researchers have studied the impact of WOM and eWOM on the performance of movies in the movie industry, there still exists much controversy. Therefore, this study investigates the relationship of eWOM's volume and valence with the box office revenue for 2 years in Korean movies industry. The results show that the volume of eWOM, which is expected to related to awareness diffusion, is more important than the valence in the early stage of movie release. And in the later stage, the valence of eWOM which is expected to related to persuasion effect influences the box office revenue. In addition, the relationship of the volume and valence on box office revenue in both early and later stage can be increased through the interaction with the star power which raises the familiarity or the movie genre which causes the high arousal.
본 연구는 영화의 흥행에 영향을 미칠 수 있는 영화 포스터 디자인 중 캘리그래피의 사용이 영화의 특성에 따라 어떠한 영향을 받는가에 대해 초점을 맞춘다. 캘리그래피는 영화의 주제와 분위기를 전달할 수 있는 감성적인 의미전달 수단으로 각광받고 있다. 또한, 영화산업은 소비가 일어나기 전에는 그 가치를 알기 힘든 경험재로서의 불확실성이 존재하는 산업으로서 이를 극복하는 다양한 시도가 취해지고 있다. 이에 본 연구에서는 한국영화진흥위원회가 제공하는 2003년-2013년까지의 10년간의 자료를 바탕으로 흥행순위 200위까지의 영화포스터와 각 영화의 특성을 분석하였다. 그 결과 영화의 고전적 느낌을 전달하는 역사배경의 영화 포스터와 부드러운 감성을 전달하는 드라마 장르의 영화의 포스터에서 캘리그래피가 유의적으로 많이 이용되는 것을 발견하였다. 본 연구는 캘리그래피 디자인이 가지고 있는 고유한 기능이 한국 영화포스터에서도 효과적으로 작용하고 있음을 확인하였다.
최근 이용자들이 정보를 공동생산하고 소비하는 웹기반 서비스들이 활발해지면서 이용자가 정보를 이용한 기록이나 이용자가 습득한 정보를 활용하여 생산한 다양한 부가 정보들이 다시 이용자에게 제공되고 있다. 또한 쌍방향으로 이용자들이 소통할 수 있는 정보채널이 다양해짐으로써 공통된 관심사를 가진 이용자의 정보소비 경험을 공유할 수 있는 방법이 활발하게 모색되고 있다. 이 연구에서는 동시출현정보 분석기법과 자아중심 네트워크 분석 기법을 적용하여 IMDB 서비스의 기존 이용자들이 자신이 보고 싶거나 좋아하는 영화를 선별하여 만들어 놓은 영화리스트에 나타난 정보를 토대로 특정 영화를 좋아하는 이용자가 선호할 만한 다른 영화를 찾아낼 수 있도록 연관영화정보를 다각적으로 표현하였다. 한 영화를 기준으로 연관 영화, 감독, 장르로 분석을 한 결과 영화의 테마나 주인공성향과 같은 다양한 자질로도 연관영화가 연결되었고 감독의 경우 영화내용보다는 감독의 인지도에 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한 영화는 주제의 복합성이 큰 것으로 나타나 장르가 연관영화정보를 제공하기에 적합하지 않은 것으로 분석되었다.
본 연구는 한국과 미국의 스포츠 영화가 어떤 특성을 가지며, 그 성과는 어떠한지에 대한 탐색적인 분석이다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 스포츠 영화의 외적 특성을 살펴본 결과, 영화 소재를 제외한 상영연도, 장르, 등급 등은 모두 한국 및 미국 영화에서 유사한 특성을 갖고 있는 것으로 나타났다. 한국 및 미국 스포츠 영화 공통적으로 영화 상영연도는 글로벌 스포츠 이벤트 개최 여부와는 연계성이 높지 않았으며, 장르로는 휴먼 장르 비율이 가장 높았다. 등급의 측면에서는 전체 관람가 등급 점유율이 가장 높았다. 반면, 영화 소재의 경우에는 미국은 미식축구가 가장 높은 비율을 차지한 것으로 나타난 반면 한국은 야구 비율이 가장 높은 것으로 나타났다. 둘째, 스포츠 영화의 내적 특성을 살펴본 결과, 주인공 성별 분포 및 내적 구조는 한국 및 미국 스포츠 영화 모두에서 비교적 유사하게 나타난 반면, 실화 여부에 있어서는 미국 영화가 한국 영화보다 실화 비율이 높은 것으로 나타났다. 주인공 성별 분포에서는 한국 및 미국 스포츠 영화 모두 공통적으로 남자 주인공이 차지하는 비율이 높게 나타났다. 내적 구조에서는 미국은 인물 중심 비율이 약간 높았던 반면 한국 영화는 인물 및 사건 중심 비율이 50%로 같게 나타났다. 셋째, 성과 측면에서는 한국 스포츠 영화들이 미국 스포츠 영화 보다 상업적 성공 비율이 낮은 것으로 판단된다. 이는 스포츠 영화에 접근하는 양 국가의 제작방식 차이를 반영하는 것으로 보인다. 한국 스포츠 영화가 비주류 스포츠의 인간 승리에 초점을 집중함으로써 주제 참신성이나 다양성이 높지 않은 점을 나타내는 반면, 미국 스포츠 영화는 주류 스포츠 영화의 인간 승리에 집중한다는 것이다. 결론적으로 한국 및 미국 스포츠 영화는 내적 구조에서나 외적 구조 모두에서 유사성이 높게 나타나고 있다. 이는 스포츠 영화의 장르적 속성이 영화 기획 및 제작에 그대로 반영되었기 때문으로 보인다. 다만, 미국 영화는 상업적 성공을 위해 한국 영화보다 특정 스포츠 종목에 집중하는 추세가 나타나고 있다.
지속적으로 인터넷 및 디지털의 발전으로 많은 양의 미디어 데이터를 저장하고 온라인을 통해 개인에게 맞춤형 서비스를 제공하는 플랫폼이 등장하고 있다. 이러한 서비스를 제공하는 업체들은 미디어의 소비를 촉진 시키기 위해 개인 취향에 맞는 영화를 추천한다. 각 업체에서는 사용자가 선호할 미디어 추천을 위해 다양한 알고리즘에 대해 많은 연구를 하고 있다. 영화는 액션, 멜로, 공포, 드라마 등으로 장르를 구분하고 있으며, 영화의 오디오(음악,효과,음성)는 영화를 구성하는 중요한 제작 요소로 자리잡고 있다. 본 연구에서는 영화예고편을 바탕으로 장르별 오디오를 추출하고, 장르별 오디오의 공통점을 확인 후 인공지능의 지도학습을 통해 영화 장르를 구별하고 추후 메타데이터 생성을 위한 활용방안을 제안하고자 한다.
최근 IPTV와 스마트 TV 등의 등장과 영상 콘텐츠를 시청하고 검색할 수 있는 웹 서비스의 등장으로 영상 콘텐츠의 접근이 용이해져 사용자들은 자신이 원하는 콘텐츠를 찾고자 하는 요구가 증가하고 있다. 하지만 서비스되는 콘텐츠의 양이 방대하여 영상 콘텐츠를 검색할 때 사용하는 키워드 기반의 검색은 많은 양의 결과를 가져오며 사용자가 필요로 하지 않은 결과가 검색된다. 따라서 사용자가 원하는 콘텐츠의 검색 시간과 노력이 증가 하게 되었다. 이를 극복 하기 위해 콘텐츠 추천 및 검색에 대한 연구가 수행되어 왔다. 기존의 연구에는 사용자의 선호도 분석을 통하여 영상 콘텐츠를 추천하거나 비슷한 성향을 가지는 사용자들을 분류하여 콘텐츠를 추천하는 기법들이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 영상 콘텐츠 중 영화의 추천을 위해 사용자 개인의 영화 메타데이터의 선호도를 분석하고, 영화의 메타데이터와 영화의 유사성을 도출하여 이를 기반으로 영화 추천 기법을 제안한다. 영화의 특징을 담고 있고, 사용자의 영화 선호도에 영향을 끼치는 장르, 줄거리, 배우, 키워드 등의 영화 메타데이터를 기반으로 온톨로지를 구축하고, 확률 기법을 통한 메타 데이터간의 유사성을 분석하여 유사 메타데이터를 연결한다. 또한 사용자의 선호도와 그룹을 정의하고, 사용자 정보를 활용하기 위한 사용자 모델을 정의한다. 제안하는 추천 기법은 1) 사용자 정보기반의 후보 영화 검색 컴포넌트, 2) 사용자 선호기반의 후보 영화 검색 컴포넌트, 3) 1)과 2)의 결과를 통합하고 가중치를 부여하는 컴포넌트, 4) 최종결과의 분석을 통한 개인화된 영화 추천 컴포넌트 등 총 4가지 컴포넌트로 구성된다. 제안하는 추천 기법의 실험을 위하여 20대 남/녀 10명씩 20명을 대상으로 실험을 진행하였으며, 실험결과 평균 Top-5에서 2.1개 Top-10에서 3.35개 Top-20에서 6.35의 영화가 보고 싶은 영화로 선택되었다. 본 논문에서는 영화 메타데이터간의 연관성 도출을 통하여 영화간의 유사성을 도출하고 이를 기반으로 사용자의 기본적인 정보를 활용한 추천뿐만 아니라 사용자가 예상하지 못한 영화의 추천이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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