• 디지털산업정보학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.87-97
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• 2019

Reaction of people is importantly considered about specific case as a social network service grows. In the previous research on analysis of social network service, they predicted tendency of interesting topic by giving scores to sentences written by user. Based on previous study we proceeded research of sentiment analysis for social network service's sentences, which predict the result as positive or negative for movie reviews. In this study, we used movie review to get high accuracy. We classify the movie review into positive or negative based on the score for learning. Also, we performed embedding and morpheme analysis on movie review. We could predict learning result as positive or negative with a number 0 and 1 by applying the model based on learning result to social network service. Experimental result show accuracy of about 80% in predicting sentence as positive or negative.

• 경영과정보연구
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• 제34권3호
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• pp.161-177
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• 2015

인터넷 포털은 많은 양의 정보를 빠르고 쉽게 이용 할 수 있다는 특성 때문에 지속적으로 영향력이 커지고 있다. 웹 이용자들은 다양한 정보 습득, 네티즌 간의 정보 교환 등 다양한 목적을 위해 포털 사이트를 사용하고 있다. 문화콘텐츠 이용자들은 타인의 경험을 미리 알아보기 위해 포털 사이트에서 정보를 검색한 후 해당콘텐츠를 사용하고 개인적인 의견을 게시하기도 한다. 영화를 보고자 하는 이용자들은 관련 정보를 검색하고 얻는 과정에서 영화에 대한 다른 이용자들이 게시한 다양한 정보들을 접하게 된다. 영화 관련 포털사이트에서는 영화에 대한 제한된 글자수의 리뷰와 평점을 제공하는데 이와 같은 정보의 영향으로 영화에 대한 태도를 형성할 뿐 아니라, 영화 관람 여부를 결정하도록 만들 수 있다. 하지만 영화 리뷰는 사용자가 전체를 읽을 수 없기 때문에 일부 리뷰와 리뷰 개개의 평점보다는 전체 평점을 참고 하여 의사결정을 하는 정도가 대부분이다. 이처럼 전체 평점만을 참고하게 되면 편향적인 정보 습득으로 인하여 잘못된 판단을 할 수 있게 된다. 이러한 리뷰의 특성에도 불구하고 리뷰는 사용자의 의견을 풍부하게 드러내고 영화를 보지 않은 다른 이용자들의 선택에 영향을 미친다는 점에서 다양한 실용적 활용성을 갖는 데이터임은 분명하다. 본 연구에서는 리뷰 데이터를 활용하여 평점을 예측하기 위한 평점예측 연구를 수행하였다. 리뷰테이터를 형태소로 추출하고 형태소별로 극성값을 계산하여 리뷰에 대한 평점을 예측하는 모형으로서, 기존의 긍부정 값만을 근거로 하는 모형에 비해 정확도가 높아진 것을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.25-44
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• 2013

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.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제26권6호
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• pp.139-157
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• 2019

This study is intended for demonstrating the impacts of different factors on the formation of online consumer engagement behavior of young Chinese moviegoer in Korea. Based on Value-Exchange Model [Itani et al., 2019], we build research model to reveal the relationships among perceived enjoyment, perceived movie information value, multiplex-audience relationship quality, multiplex usage satisfaction, and online consumer engagement through experiments on valid data we collected from 186 participants who had lived in Korea and experienced the multiplex pages of top 3 movie theaters, where Smart PLS 3.0 is the tool used for statistical analysis. The experimental results show that both perceived enjoyment and perceived movie information value positively correlate to multiplex-audience relationship quality, and multiplex audience relationship quality significantly influences multiplex usage satisfaction and online consumer engagement. In addition, it is found that relationship quality plays the role of mediator between perceived enjoyment and satisfaction. The findings from this study offer both academic and managerial implications for movie distributors who are interested in developing potential Chinese consumer market in Korea.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.13-22
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• 2020

본 연구는 영화 분야 크라우드펀딩 성공요인 실증분석을 위하여 국내 크라우드펀딩 플랫폼 텀블벅의 영화 프로젝트 중, 총 583개 데이터를 수집하여 분석을 진행하였다. 구체적으로 목표 금액, 게시글 정보, 리워드 선택 옵션, 창작자 펀딩 파워, 에디터 추천 여부, 창작자 콘텐츠 파워, 영화 유형, 코멘트 수, 댓글 수, SNS 정보 수 등 10개의 독립변인을 설정하고 크라우드펀딩 최종 달성률을 종속변인으로 설정하여 영향관계를 검증하였다. 연구 결과 영화 크라우드펀딩 프로젝트 달성률에 목표금액, 텍스트 수, 동영상 수, 에디터 추천 여부, 후원자 댓글 수, SNS 정보 수가 유의미한 영향을 미치는 것으로 드러났다. 본 연구는 '에디터 추천 여부'와 '창작자의 SNS 정보 수' 변인을 크라우드펀딩 연구 분야에 접목시켜 두 변인 모두 크라우드펀딩 달성률에 정(+)적인 영향을 미치는 것을 검증했다는 점에서 시사점을 가진다.

• 통합자연과학논문집
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• 제14권4호
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• pp.183-188
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• 2021

Collaborative filtering is one of the commonly used methods in the web recommendation system. Numerous researches on the collaborative filtering proposed the numbers of measures for enhancing the accuracy. This study suggests the movie recommendation system applied with Word2Vec and ensemble convolutional neural networks. First, user sentences and movie sentences are made from the user, movie, and rating information. Then, the user sentences and movie sentences are input into Word2Vec to figure out the user vector and movie vector. The user vector is input on the user convolutional model while the movie vector is input on the movie convolutional model. These user and movie convolutional models are connected to the fully-connected neural network model. Ultimately, the output layer of the fully-connected neural network model outputs the forecasts for user, movie, and rating. The test result showed that the system proposed in this study showed higher accuracy than the conventional cooperative filtering system and Word2Vec and deep neural network-based system suggested in the similar researches. The Word2Vec and deep neural network-based recommendation system is expected to help in enhancing the satisfaction while considering about the characteristics of users.

• 한국언론정보학보
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• 제40권
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• pp.221-248
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• 2007

본 연구는 다양한 영화 창구별 소비 특성 및 후속 시장에서의 소비 특성을 살펴보기 위한 것이다. 본 연구의 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 응답자에게 영화 소비 선호 창구를 질문한 결과, 극장, 비디오, DVD, 지상파TV, 케이블TV, 인터넷 등을 포함하는 6개 영화 소비 매체별 조합이 48개로 나타났다. 극장은 자체만의 창구 시장 점유율은 33.5% 정도로 추정되지만, 비디오와 DVD, 지상파TV, 케이블TV, 인터넷 등의 후속 창구와 연계될 때에는 총 64.50%까지 시장이 확대되는 것으로 나타났다. 이는 영화가 다른 후속 창구와의 의존도가 높다는 것을 의미하기도 한다. 둘째, 인구통계학적 특성별 영화 소비 창구 특성을 살펴보았다. 연령별로 영화 소비 창구 조합의 특성을 살펴보면, 40대 응답자들은 극장이 차지하는 비중이 가장 높게 나타난 반면, 10대 응답자들은 극장 비중이 낮게 나타났다. 학력별로 살펴보면, 대졸 이상 응답자들이 극장을 영화 소비 창구로 선택하는 비율은 34.3%인 반면, 고졸 이하 응답자들은 13.1%로 나타났다. 소득별로 영화 소비 창구 조합의 특성을 살펴보면, 400만 원 이상의 고소득 계층에 속하는 응답자들은 극장 비중이 48.9%로 매우 높은 반면, 기타 다른 시장이 차지하는 비중은 낮은 것으로 나타났다. 100만 원 미만의 소득을 갖는 응답자들은 극장 및 후속시장 2개의 비중이 16.8%로 다른 집단에 비해 높은 것으로 나타났다. 영화 소비량별로 영화 소비 창구 조합의 특성을 살펴보면, 영화 소비량이 증가할수록 극장 의존도가 감소하는 것으로 나타났다. 셋째, 극장에서는 일차 소비만으로 더 이상 영화를 소비하지 않는 응답자 비율이 47.7%로 나타난 반면, 개별 후속 시장에서는 그 비중이 0.8%로 나타났다. 이는 후속 시장에서 영화를 소비한 응답자들은 다른 창구에서도 계속적으로 영화에 접근한다는 것을 의미한다.

• Asia Marketing Journal
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• 제12권2호
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• pp.1-25
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• 2010

기존 영화 산업에서 구전의 크기는 매출에 영향을 주지만 방향성은 영향을 주지 못하는 것으로 연구되었다(Liu 2006). 하지만, 이러한 분석 방법을 국내 영화 데이터에 동일하게 적용시켜 본 결과, 구전의 방향성도 영화의 매출에 영향을 주는 것으로 밝혀졌다. 이는 아시아 지역의 소비자들에게서 나타나는 독립적 자아관점과 북미 지역의 소비자들에게서 나타나는 상호의존적 자아관점의 차이로 인해 나타난 결과로 보인다. 즉, 국내 소비자의 경우는 영화를 선택/관람함에 있어 타인의 평가가 영향력을 주기 때문에 구전의 방향성도 유의한 양(+)의 값을 가진다. 기존의 연구에서는 구전의 크기가 일방적으로 매출에 영향을 미친다는 가정을 통해 영화 산업의 구전효과를 분석했으나, 이는 발생된 매출이 구전의 크기에 미치는 영향을 간과한 것이다. 따라서 매출이 구전에 미치는 효과까지 고려하여 연립방정식(Simultaneous Equation)을 통해 구전의 크기와 매출 간 상호 관계를 추정한 결과, 구전의 방향성은 위의 분석과 동일하게 영화 개봉 후 지속적으로 매출에 양(+)의 영향력을 미치는 것으로 나타났다. 하지만, 구전의 크기는 매출의 원인이 되는 것이 아니라, 오히려 매출이 증가하여 구전의 크기가 증가하는 것이라는 결과를 보여주었다. 즉, 개봉 후 1주차에는 소비자들이 영화를 선택할 때 구전의 크기와 방향성이 동시에 고려되지만, 2주차 이후로는 구전의 크기는 매출에 영향을 미치는 변수가 아니라, 매출의 증가에 따른 결과라는 사실이 밝혀졌다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.225-235
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• 2010

People are getting more interested in 3D stereoscopic movie, but due to the sudden concern, there is less research how 3D stereoscopic movie influence on people. The present research aims at developing 3D stereoscopic movie measurement. For this, we tested three variables which are perceived functionality, impression, and presence. Perceived functionality is defined as how people perceive functions of 3D stereoscopic movie for instance depth, and impression is defined as how people integrate various information as a total image. Finally, presence is a psychological state that individual's perception fails to accurately acknowledge the role of the technology in the experience. As a result, perceived functionality consists of four factors, impression consists of eight factors, and presence consists of three factors. As an exploratory research, we cannot guarantee the validity of the measurement, but as a seminal research it is worthwhile to pay attention.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.249-251
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• 2016

다중 화자 대화 시스템에서, 시스템의 입장에서 어느 시점에 참여해야하는지를 아는 것은 중요하다. 이러한 참여 모델을 구축함에 있어서 본 연구에서는 다수의 화자가 대화에 참여하는 영화 대본으로 구축된 MovieDic 말뭉치를 사용하였다. 구축에 필요한 자질로써 의문사, 호칭, 명사, 어휘 등을 사용하였고, 훈련 알고리즘으로는 Maximum Entropy Classifier를 사용하였다. 실험 결과 53.34%의 정확도를 기록하였으며, 맥락 자질의 추가로 정확도 개선을 기대할 수 있다.