• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.51-61
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• 2013

오늘날 대부분의 영화가 고전적인 내러티브 형식을 뛰어넘어 대안적 형태를 갖추고 있다는 점에서 이야기 구조가 갖는 패턴, 플롯과 서브텍스트, 갈등, 인물, 대사, 발견, 반전, 구성점 등 전통적인 내러티브 요소에 대한 분석과 전통적인 관습의 대안적 형태로서 드러나는 서사체계를 파악하기 위한 요소들을 중심으로 한국 중국 일본영화를 비교해보았다. 최근의 중국영화는 장르적으로 특징적인 변화가 있는데 전체적으로 서사, 전쟁/ 무협 액션류의 장르에서 최근 들어 멜로, 로맨스, 코메디류의 장르의 비중이 커지는 상황이다. 중국영화의 대체적인 특징은 중국 자국영화가 아닌 외국영화인 경우 영화를 선택하게 되는 가장 중요한 요소는 블록버스터 영화, 그리고 유명스타의 출연여부인데, 외국 영화에서는 대형스타의 출연이 관객들의 의사 결정에 큰 영향을 끼치게 된다. 일본은 OSMU 전략에 따른 작품의 집결지라고 볼 수 있을 만큼 드라마나 애니메이션, 만화가 원전인 작품이 제작되고 있다. 시리즈 형식의 블록버스터 영화와 장르별로는 공포 스릴러 영화나 멜로 영화들의 빈도가 높은 편이었으며, 다른 아시아 국가와의 비교를 통해 보더라도 판타지 장르나 동화적인 상상, 애니메이션 풍의 스토리텔링이 일본에서 강점을 보이고 있었다.

• 경영과학
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• 제32권1호
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• pp.133-145
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• 2015

Motion picture industry in Korea has been growing constantly and aroused various kinds of research attention. Particularly, the introduction of official box-office database service brought quantitative studies. However, approaches based on diffusion models have been rarely found with domestic film markets. In addition to the fundamental statistical review on Korea and US film markets, we applied a diffusion model to daily box-office revenue. Unlike conventional preference of Gamma distribution on the film markets, estimation results proved that BMIC can also explain the trend of daily revenue successfully. The comparison with BMIC showed that there is a distinctive difference in diffusion patterns of Korea and US film markets. Generally, word-of-mouth effect appeared more significant in Korea.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권8호
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• pp.4090-4102
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• 2018

After emerging online communications, text mining and sentiment analysis has been frequently applied into analyzing electronic word-of-mouth. This study aims to develop a domain-specific lexicon of sentiment analysis to predict box office success in Korea film market and validate the feasibility of the lexicon. Natural language processing, a machine learning algorithm, and a lexicon-based sentiment classification method are employed. To create a movie domain sentiment lexicon, 233,631 reviews of 147 movies with popularity ratings is collected by a XML crawling package in R program. We accomplished 81.69% accuracy in sentiment classification by the Korean sentiment dictionary including 706 negative words and 617 positive words. The result showed a stronger positive relationship with box office success and consumers' sentiment as well as a significant positive effect in the linear regression for the predicting model. In addition, it reveals emotion in the user-generated content can be a more accurate clue to predict business success.

• 문화경제연구
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• 제21권3호
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• pp.59-88
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• 2018

최근 들어 침체되어 있던 영화 부가시장 매출이 증가세를 보이고 있으며 특히 IPTV 및 디지털 케이블 TV 영화 VOD 매출 증가가 두드러진다. TV VOD 시장의 중요성이 높아짐에 따라 본 연구에서는 TV VOD 관련 시계열 총계(aggregate) 자료를 사용하여 TV VOD 수요의 특징과 수요 결정요인에 대한 실증적 결과를 제시하였다. 구체적으로 2013 년 1월부터 2018년 6월 기간 동안 우리나라 TV VOD 월별 총 이용실적 자료와 시계열모형(ARDL)을 통해 실증분석을 하였다. 분석 결과, TV VOD 수요의 특성과 관련하여 VOD 수요는 극장 수요에 비해 계절성이 약하며, 월별 VOD 이용실적 1위 영화의 성과가 해당월의 전체 수요에서 차지하는 비중이 극장에 비해 낮음을 알 수 있었다. 또한 홀드백와 극장 개봉성과 간에 일관된 관계가 존재한다고 보기는 어려웠다. 수요 결정요인에 대한 분석 결과, 단기적 관계에서 1인당 실질 GDP, IPTV 가입자 수, 극장 관객 수 및 대체재의 가격이 TV VOD 수요에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 장기탄력성에서는 1인당 실질 GDP를 제외한 나머지 변수들의 영향은 통계적으로 유의하지 않았다. 극장 관객 수의 경우는 장단기 모두에서 유의하게는 나타났으나 10% 유의수준에서 유의성이 확인되었으므로 본 변수의 영향이 강건하다고 보기는 어렵다.

• 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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.151-167
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• 2015

한국 영화의 시장 점유율은 최저 2008년 42.1%에서 최고 2013년 59.7%로 높은 점유율을 유지하고 있다. 그러나 멀티플렉스와 와이드 릴리스 전략, 4대 메이저 배급 회사와 3대 멀티플렉스 체인의 독과점의 영향으로 한국 영화 흥행의 양극화 현상은 심화되고 있다. 한국 영화 흥행 집중도는 2004년 0.53에서 2014년 0.85로 심화되었다. 흥행 순위 상위 10%의 한국 영화가 차지하는 관객 수 비중은 2004년 30.28%에서 2014년 71.2%로 급격히 높아진 반면에, 흥행 순위 하위 50%는 2004년 11.03%에서 2014년 0.08%로 아주 낮아졌다. 상영 스크린 집중도도 2004년 0.36에서 2014년 0.67로 심화되었고, 상영 횟수 집중도도 2004년 0.46에서 2014년 0.78로 높아졌다. 좌석 수의 집중도도 2004년 0.50에서 2014년 0.79이다. 많은 관객이 선택하는 영화라서 상영 스크린 수를 늘리고, 상영 횟수를 늘리고, 많은 좌석 수를 확보한다면, 이는 자연스러운 시장의 선택 결과라고 하겠다. 하지만 이들 영화들의 좌석 점유율 집중도를 보면 그렇지 않음을 알 수 있다. 좌석 점유율 집중도는 2004년 0.22에서 2014년 0.38로 다른 집중도와는 달리 완만한 증가세를 유지하고 있다. 상위 10% 영화들의 좌석 점유율은 2004년 38.2%에서 2014년 32.3%이며, 하위 50%는 2004년 23.5%에서 2014년 23.8%로 나타났다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권36호
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• pp.511-551
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• 2014

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.

• Asia Marketing Journal
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• 제16권3호
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• pp.77-100
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• 2014

Many researchers have analyzed the relationship between the financial success patterns of a motion picture and many other factors, such as the production cost, marketing, stars, awards, reviews, genre, and rating. Through these studies, many researchers and investors concluded that big budgets to make a blockbuster movie can serve as an insurance policy to meet their ROI; thus the box office is dominated by blockbuster movies. High-budget blockbuster movies are more likely to receive attention because these movies are more recognizable given their high expenses for production and casting. Therefore, audiences choose blockbusters in an effort to reduce the searching cost and to mitigate the possibility of a regrettable choice. This behavior of consumers, in turn, causes distributors to allocate screens for blockbusters, resulting in "concentration of blockbuster consumption." As such, low-budget films cannot easily become popular due to the lack of distribution. Indeed, low-budget films released on a small number of screens often end up becoming dismal failures. However, there are exceptional examples which are contrary to the general idea in the movie industry that a big budget and showings on a large number of screens can guarantee the success of a movie. Although researchers have attempted to analyze the performances of movies with small budgets, such movies are likely to be regarded as outliers and then be entirely discarded, as they are far from the 'three-sigma' range, especially given that previous research methodologies could not explain the financial success of such unique examples. This study attempts to explain the financial success at the box office of low-budget movies by applying the concept of the tunnel effect in quantum mechanics, as the phenomenon found in the movie industry is similar to a particle's movement in quantum physics. The tunneling effect is a phenomenon by which a particle without enough energy to pass over a potential barrier tunnels through it. Adopting the analogy, this study draws a tunneling probability function and cultural constant to forecast other outliers using the Schrödinger equation. Moreover, the study finds that word-of-mouth creates in the movie industry this phenomenon of finding outliers.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.527-538
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• 2014

수요 예측은 영화 산업에서 매우 중요한 문제이다. 최근 들어 트위터(Twitter), 페이스북(Facebook)과 같은 소셜미디어의 비정형 텍스트 데이터를 이용하여 영화 흥행을 예측하고 분석하는 시도들이 활발하게 이루어지고 있다. 기존에는 주로 데이터의 주기별 변화량을 측정하여 데이터 양과 영화 흥행간의 상관성을 분석하거나 데이터에 대해 감성의 극성 값을 부여하는 오피니언 마이닝을 통해 영화의 흥행 추이를 예측하였다. 하지만 이러한 정량적 접근만으로는 관객들이 영화를 선택하게 된 근거나 영화의 어떤 속성을 선호하는지를 알 수 없기 때문에 영화의 흥행 요인을 밝히는데 한계가 있었다. 따라서 본 연구는 트위터 데이터를 수집한 후 빈도수 측정을 통해 트윗의 내용을 대표하는 토픽(topic) 키워드를 추출하여 관객들의 관심을 반영하는 영화적 속성들이 무엇인지를 밝히고, 그 속성들에 대한 관객들의 반응을 분석함으로써 영화의 흥행에 영향을 미친 요인들을 제시한다.

• 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.