• 산업경영시스템학회지
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• 제39권3호
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• pp.90-99
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• 2016

Forecasting of box office performance after a film release is very important, from the viewpoint of increase profitability by reducing the production cost and the marketing cost. Analysis of psychological factors such as word-of-mouth and expert assessment is essential, but hard to perform due to the difficulties of data collection. Information technology such as web crawling and text mining can help to overcome this situation. For effective text mining, categorization of objects is required. In this perspective, the objective of this study is to provide a framework for classifying films according to their characteristics. Data including psychological factors are collected from Web sites using the web crawling. A clustering analysis is conducted to classify films and a series of one-way ANOVA analysis are conducted to statistically verify the differences of characteristics among groups. The result of the cluster analysis based on the review and revenues shows that the films can be categorized into four distinct groups and the differences of characteristics are statistically significant. The first group is high sales of the box office and the number of clicks on reviews is higher than other groups. The characteristic of the second group is similar with the 1st group, while the length of review is longer and the box office sales are not good. The third group's audiences prefer to documentaries and animations and the number of comments and interests are significantly lower than other groups. The last group prefer to criminal, thriller and suspense genre. Correspondence analysis is also conducted to match the groups and intrinsic characteristics of films such as genre, movie rating and nation.

• 응용통계연구
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• 제26권3호
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• pp.441-452
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• 2013

국내 영화 산업은 투자 배급사 멀티플렉스로 수직 계열화된 대기업 중심으로 온라인 구전 마케팅이 활발히 진행되고 있다, 최근에는 대기업 계열의 멀티플렉스 영화관 중심으로 3D 4D 영화포맷 복합상영을 통해 up-selling을 통한 흥행성과 극대화를 도모하고 있다. 영화산업 기술진보와 흥행여건 변화에 따라, 기존 관객 수 대신 매출액을 흥행성과로 정의하고, 국내 개봉 상업영화를 대상으로 축소추정기법을 포함한 여러 회귀모형을 적용하였다. 특히 LASSO회귀의 경우, 교차타당성 방법을 이용한 예측오차가 가장 적고 흥행성과에 설명력이 높은 변수 순으로 의미 있는 독립변수들을 빠르고 효율적으로 선택할 수 있었다. 2013년도 1분기 개봉 영화를 대상으로 실증분석 결과, 개봉 후 온라인 평점과 빈도 모두 영향력이 높았으나, 개봉 전에는 온라인 평점만 효과적인 것으로 나타났다. 상영포맷 또한 흥행성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 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.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.61-67
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• 2018

This media conversion in which webtoons are remediated to movies and dramas has taken off since the mid-2000s. Webtoons may be favorable for media conversion into movies and dramas as the story as finished and has proven to be fun with a fixed readership: however, only a small number of webtoon were successful box office hits or received high viewer ratings. Then in 2017, the movie based on the webtoon, succeed in attracting more more then 10 million viewers. In this regard, this study derived the success factors by comparing and analyzing the narrative structure and visual elements of , which was the biggest hit movie, with the original webtoon. The case analysis showed that there are two necessary elements for success: a text configuration of strategy optimized for media conversion, which is based on understanding the different media characteristics of webtoon and movie; and a configuration strategy that exaggerates the personalities of the characters and compresses the story of a webtoon which features various events and many characters in a long series, in consideration of the characteristics of movie which needs to give a big impact in 2 hours.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.109-124
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• 2020

이 연구는 한국 영화시장에서의 집중화 현상을 고찰하기 위해 스크린 규모와 흥행, 그리고 국적을 중심으로 이를 분석했다. 분석대상은 2005년부터 2019년까지 15년 동안의 연도별 흥행 100위권 영화로, 총 1,500편이다. 분석결과 스크린수는 매년 꾸준히 증가하는 추세였고, 스크린 집중화는 높은 수준으로 나타났다. 흥행 100위 기준 스크린 집중도는 2005년의 12%에서 30% 이상으로 상승했으며, 흥행 10위 기준에서는 2005년 21%에서 큰 상승폭을 보이며 2014년 이후 매년 50% 이상을 차지했다. 개봉 스크린 규모가 증가하면서 멀티플렉스는 흥행유인력이 높은 영화에 보다 많은 스크린을 할당했다. 오랫동안 스크린 독과점에 대한 비판이 있어왔지만 멀티플렉스는 2011년과 2012년 이후 이를 더 심화시키면서 한 편의 영화가 전체 스크린의 60% 이상을 차지하고 개봉되는 상황을 발생시키고 있다. 멀티플렉스의 이런 방식은 흥행 100위권 영화의 시장 점유율을 95%까지 상승하게 하고 있다. 또한 멀티플렉스는 한국영화보다 할리우드 영화에 보다 더 많은 스크린을 할당하는 경향을 보여주었다. 흥행성과가 높은 100위권을 대상으로 한 분석에서 영화 국적은 한국과 미국으로 집중된 것으로 나타났다. 이를 제외한 18개 국가의 경우 공급 측면에서 9.3%만 차지했다. 영화의 국적별 소비를 살펴보면, 두 국가로의 집중화 현상은 더 강하게 나타났다. 공급 차원에서 90.7%를 차지하고 있지만 소비 측면에서 96.6%를 차지했다. 공급에서의 집중화 현상은 소비에서의 집중화 현상과 정적인 상관관계를 보여주었고, 소비 측면에서의 집중화가 공급 측면보다 조금 더 높게 나타났다. 한국 영화시장은 스크린의 증가가 공급과 소비의 집중화를 심화한 사례로 드러났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.367-375
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• 2018

본 연구에서는 영화 관람 후 높은 평점을 매긴 집단과 낮은 평점을 매긴 집단 중 어느 집단이 영화에 대해 더 많은 이야기를 하는지, 즉 온라인 리뷰를 길게 작성하는지에 대해 알아보고자 하였다. 이를 위해 네이버 영화 API에서 제공하는 영화 평점과 리뷰 데이터를 수집하였고, 한국영화진흥위원회에서 제공하는 영화 손익분기점 데이터를 이용하여 영화를 흥행성공, 흥행부진, 흥행실패로 구분하여 영화 평점과 리뷰길이 간의 상관관계, 영화 개봉 전과 후, 흥행여부에 따른 리뷰길이의 특성, 마지막으로 영화 평점이 리뷰길이에 영향을 미치는가에 대한 회귀분석을 실시하여 제시하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제20권12호
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• pp.615-622
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• 2014

국제적 수준으로 성장한 한국의 영화 시장 환경은 더욱 타당한 자료 분석에 근거한 의사 결정 수단을 필요로 하게 되었다. 또한 발전된 정보 환경으로 인해 실시간으로 생성되는 대규모 데이터를 신속히 처리하고 분석하여 보다 정밀한 결과를 예측할 수 있어야 한다. 특히 전처리 작업은 정보 분석 과정 중 가장 많은 시간이 소요 되므로 대규모 데이터 기반 분석 환경에서도 합리적인 시간 내에 처리할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 영화 흥행 예측을 위한 대용량 데이터 전처리 방법을 연구하였다. 영화 흥행 데이터의 특성을 분석해 전처리의 각 유형별 처리 방법을 설정했으며 하둡 기반 맵리듀스 프레임워크를 사용하는 방법을 사용하였다. 실험 결과 빅데이터 기법을 사용한 전처리가 기존의 방법보다 더 좋은 수행 결과를 보이는 것을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.83-92
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• 2014

본 연구는 한국의 영화산업을 주도하는 기업이 연도별 포트폴리오를 구성하면서 어떤 방식으로 제작비 차별화를 하고 있는 지를 사례연구를 통해 알아보았다. 분석 결과, 롯데엔터테인먼트의 배급전략은 연간 투자포트폴리오에서 제작비가 큰 영화의 투자 비율을 제한하고 전체 예산의 80% 이상을 중간 규모급 영화의 제작에 투자하여 배급 라인업을 보다 더 다양하게 구성하려는 방식을 택한 것으로 나타났다. 이에 반해, 흥행실적은 60억 원 이상의 제작비가 투입된 작품들이 많았고 수익성에서도 가장 높은 수준을 기록하였다. 롯데배급 영화 중 장르별로는 코미디, 드라마가 가장 많이 배급되어 1, 2위를 차지했다. 하지만 코미디와 드라마장르는 수익성 면에서는 7개 장르 중 3, 5위를 차지하였고 액션과 범죄 스릴러 장르가 1, 2위를 차지해, 제작비 차별화 방향과 흥행 실적이 불일치하는 모습을 보였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제25권2호
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• pp.49-63
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• 2020

영화 제작에 막대한 비용이 투입되지만 관객수요는 매우 불확실하기 때문에 개선된 수요예측은 수익 개선을 위한 의사결정의 중요 수단으로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 영화의 개봉 후 수요를 예측함에 있어 기계학습 기법의 적용 타당성을 예측 성능의 관점에서 검증하였다. 분석결과를 종합하면 다음과 같다. 첫째, 대안변수에 대한 통계적 검증 결과 기본 영화 특성(감독, 배우)과 함께 개봉 후 2주차까지의 스크린수, 상영횟수, 관객수, 주요 배우에 대한 관심도 등 시계열 자료가 수요예측에 유의미한 것을 확인하였다. 둘째, Random Forest Classifier와 SVM(Support Vector Machine) 등 분류 기반 기계학습 기법과 Random Forest Regressor와 k-NN Regressor와 같은 회귀모형 기반 기계학습 기법에 적용하여 예측 성능을 평가한 결과, Random Forest 기법이 우수한 결과를 보였다. 셋째, 누적관객수가 1분위보다 작은 영화에서 회귀모형 기반 기법은 낮은 예측 정확도를 보였으며, 분류기반 기법은 반대로 가장 우수한 결과를 얻었다. 즉, 영화 수요의 분포 특성에 따라서 차별화된 기계학습 기법을 적용하는 것이 필요하다.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권3호
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• pp.45-55
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• 2023

본 논문은 한국 영화 산업의 의사 결정자들이 온라인상에서의 영화의 흥행을 극대화할 수 있도록 지원하는 데 도움을 주고자 역대 박스오피스 영화를 수집하여 영화를 유형별로 군집화하고, 유형별 온라인 박스오피스를 예측하는 모델을 제시한다. 이를 위해 먼저 다양한 특성을 고려하여 영화의 흥행 요인을 식별하고, 계산 효율성을 고려하여 특성 차원을 줄인다. 다음으로 영화의 유형을 체계적으로 분류하고, 유형별 온라인 박스오피스를 예측하며 흥행에 이바지한 요소를 분석한다. 이때, AutoML (Automated Machine Learning) 기법을 활용함으로써 다양한 기계학습 알고리즘을 자동으로 구성하고, 문제에 최적화된 알고리즘을 선택함으로써 여러 알고리즘을 쉽게 시도 및 선택한다. 이를 통해 정보화된 판단을 내릴 수 있는 기반을 제공하고, 영화 산업의 더 나은 성과를 도모하는 데 이바지할 것으로 기대할 수 있다.