• 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.

• 디지털융복합연구
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• 제18권12호
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• pp.525-531
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• 2020

다양한 정보가 대량으로 유통되는 IT 환경에서 사용자의 요구를 빠르게 파악하여 의사결정을 도와줄 수 있는 추천 시스템이 각광을 받고 있다. 그러나 현재 추천 시스템은 사용자의 취향이나 관심사가 바뀌었을 때 선호도가 즉시 시스템에 반영이 되지 않을 수가 있으며, 광고 유도로 인하여 사용자의 선호도와 무관한 아이템이 추천될 수가 있다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 양방향 순환 신경망 언어 모델을 이용한 Fuzzy-AHP 기반 영화 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 사용자의 취향이나 관심사를 명확하고 객관적으로 반영하기 위해 Fuzzy-AHP를 적용하였다. 그리고 사용자가 선호하는 영화를 예측하기 위해 양방향 순환 신경망 언어 모델을 이용하여 실시간으로 수집되는 영화 관련 데이터를 분석하였다. 본 시스템의 성능을 평가하기 위해 그리드 서치를 이용하여 전체 단어 집합의 크기에 대한 학습 모델의 적합성을 확인하였다. 그 결과 본 시스템의 학습 모델은 전체 단어 집합의 크기에 따른 평균 교차 검증 지수가 97.9%로 적합하다는 것을 확인할 수 있었다. 그리고 본 모델은 네이버의 영화 평점 대비 평균 제곱근 오차가 0.66, LSTM 언어 모델은 평균 제곱근 오차가 0.805으로, 본 시스템의 영화 평점 예측성이 더 우수함을 알 수 있었다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제2권1호
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• pp.41-48
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• 2017

최근 추천 시스템의 인기와 함께 추천 시스템의 알고리즘의 성능에 대한 평가가 중요해 졌다. 본 연구는 영화 데이터에서 다양한 알고리즘 중 어떤 알고리즘의 효과적인지 판단하기 위하여 모델링과 RMSE를 통한 모델 검증을 하였다. 본 연구의 데이터는 무비렌즈의 평가 데이터 10만건을 활용하여 피어슨 상관계수를 활용한 사용자 기반 협업 필터링, 코사인 상관계수를 활용한 아이템 기반 협업 필터링 그리고 특이 값분해를 활용한 아이템 기반 협업 필터링 모델을 만들었다. 세가지 추천 모델로 평점을 예측한 결과 사용자 기반 협업 필터링보다 아이템 기반 협업 필터링의 정확도가 월등히 높은 것을 확인했고, 행렬 분해를 사용했을 때 더 정확한 추천을 할 수 있었다.

• 패션비즈니스
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• 제12권2호
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• pp.12-27
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• 2008

The purpose of this study is to study main characters' (Roxie Hart, Velma Kelly) costumes and color images in the movie "Chicago". First, regarding the costumes and color images in characters, Roxie's straight silhouette slip in skin tone reflected her frailty and monotonous routines in reality. On the other hand, a white beaded dress showed her fame-hungry and self-absorption in fantasy. Also, a low waistline blue dress and a see-through black dress with a white collar were to disguise her guilt and draw sympathy to win a suitcase. Black and contrasting colors of red and blue body-suit style dresses expressed Velma's sensual attraction, aggressiveness, and desperation. Second, these images were reinforced by color images in the backgrounds in the film. On the scene of Velma's 'cell block tango', black and red showed her strong character. Contrasting colors of the red and blue expressed Velma's desire and despair in her act of 'the desperation'. As for images of black color on Roxie's stages, they represented her self-absorption and frustration of failing to attract public attention. On the ending of duet performance of Roxie and Velma, the yellow of the background expressed success and joy in life.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.81-96
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• 2013

웹의 발전과 콘텐츠 산업의 팽창으로 비디오 데이터가 폭발적으로 증가함에 따라 데이터의 정보 검색은 매우 중요한 문제가 되었다. 그동안 비디오 데이터의 정보 검색과 브라우징을 위해 비디오의 프레임(frame)이나 숏(shot)으로부터 색채(color)와 질감(texture), 모양(shape)과 같은 시각적 특징(features)들을 추출하여 비디오의 내용을 표현하고 유사도를 측정하는 내용 기반(content-based)방식의 비디오 분석이 주를 이루었다. 영화는 하위 레벨의 시청각적 정보와 상위 레벨의 스토리 정보를 포함하고 있다. 저차원의 시각적 특징을 통해 내용을 표현하는 내용 기반 분석을 영화에 적용할 경우 내용 기반 분석과 인간이 인지하는 영화의 내용 사이에는 의미적 격차(semantic gap)가 발생한다. 왜냐하면 영화의 스토리는 시간의 진행에 따라 그 내용이 변하고, 관점에 따라 주관적 해석이 가능한 고차원의 의미정보이기 때문이다. 따라서 스토리 차원의 정보 검색을 위해서는 스토리를 모델링하는 정형화된 모형이 필요하다. 최근 들어 소셜 네트워크 개념을 활용한 스토리 기반의 비디오 분석 방법들이 등장하고 있다. 그러나 영화 속 등장인물들의 소셜 네트워크를 통해 스토리를 표현하는 이 방법들은 몇 가지 문제점들을 드러내고 있다. 첫째, 등장인물들의 관계에만 초점이 맞추어져 있으며, 스토리 진행에 따른 등장인물들의 관계 변화를 역동적으로 표현하지 못한다. 둘째, 등장인물의 정체성과 심리상태를 보여주는 감정(emotion)과 같은 심층적 정보를 간과하고 있다. 셋째, 등장인물 이외에 스토리를 구성하는 사건과 배경에 대한 정보들을 반영하지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 기존의 스토리 기반의 비디오 분석 방법들의 한계를 살펴보고, 문제 해결을 위해 문학 이론에서 제시하고 있는 서사 구조에 근거하여 스토리 모델링에 필요한 요소들을 인물, 배경, 사건의 세 가지 측면에서 제시하고자 한다.

• 패션비즈니스
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• 제25권1호
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• pp.150-164
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• 2021

This study analyzed the punk style shown in the movie Sid and Nancy (1986), based on a true story. The purpose of this study was to prove that the styles of the main characters had some discriminatory mode as an anti-fashion with not only the value system of the subculture but also the diverse cultural codes applied, revealing their identity. The scope of this study covered the 1970s when Sid died while a member of the Sex Pistols, but was limited to the analysis of Sid and Nancy's costumes. As theoretical background, this study reviewed the preceding studies, specialty books, movie-related sites and their postings, and on-line news reports. To analyze the movie costumes, relevant scenes on the DVD were captured, and thereby, the scenes were categorized per character and style but a performance scene was categorized Sid and Nancy as same punky wedding style because of intention spirituality to marriage by director, and thereupon, 17-cut images were used for the analysis of main characters' styles. Sid's style consisted primarily of black leather jackets, symbolic T-shirts, and jeans, whereas Nancy's style implied a punk style with added fetish styles. Even in the same punk style, their identities were symbolized through bricolage. Through this, subculture styles, were able to confirm that in addition to the value system of subculture, discriminatory modes as anti-fashion with various cultural codes played a role in revealing their identity.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.67-72
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• 2021

연관규칙 마이닝은 여러 테이블에 숨겨진 패턴들의 관계를 나타내주는 방법이다. 요즈음에는 연관규칙 마이닝에 보다 세부적인 의미를 추가하기 위하여 과립화 논리를 이용하고 있다. 또한 기존의 데이터를 이용하여 추천하는 기존의 시스템과는 달리 과립화 연관규칙에서는 신규 가입자나 신규상품에 대한 추천의 경우도 가능하다. 따라서 연관규칙의 과립화의 정성적인 크기를 결정하는 것이 추천 시스템의 성능을 좌우한다. 본 논문에서는 관람자가 평가한 영화에 대한 관계를 파악하기 위하여 퍼지논리와 샤논 엔트로피 개념을 이용하여 관람자와 영화데이터에 대한 과립화 방법을 제안한다. 연구는 관람자와 영화간의 연관규칙의 함의에 결정적인 역할을 하는 데이터의 과립화의 크기를 결정하는 부분과 이러한 과립화를 이용하여 관람자와 영화간의 연관규칙을 추출하는 두 번째 부분으로 구성되어 있으며 넷플릭스의 MovieLens데이터를 이용하여 분석하였다. 최종적으로 도출된 연관규칙의 의미와 추천의 정확도 및 고려해야하는 함의를 제시하였다.

• 산업융합연구
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• 제20권4호
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• pp.31-37
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• 2022

영화 시장에서 흥행을 기록하는데 어떤 요인들이 영향을 미치는지에 대한 연구는 관련 산업의 리스크를 줄이고 영화 산업을 발전시키는데 매우 중요하다. 본 연구에서는 영화흥행에 영향이 있는 독립변수들의 상관의 정도를 찾아내기 위해서 먼저 AHP 기법을 이용한 영화전문가들에 대한 설문조사를 실시하여 측정요인별 중요도를 평가하였다. 또한, 스마트폰 보급과 사용의 증가로 검색 포털 및 SNS 관련 빅데이터에서 도출된 요인이 영화흥행에 영향을 미칠 것이라는 가설을 설정하였다. 그리고 앞에서 언급한 전문가 서베이 정보와 빅데이터를 모두 반영한 예측모형을 제안하였다. 제안한 모형의 예측의 정확도를 알아보기 위해 실 데이터를 가지고 검증한 결과 기존모형보다 향상됨(10.5%)을 확인하였다. 따라서 제안한 모형은 영화제작사 및 배급사들의 의사 결정에 도움이 될 것이라 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.93-101
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• 2014

영화의 스토리에 대한 분석은 영화의 설계도와 같은 스크립트를 분석하여 용이하게 이루어질 수 있다. 영화의 스크립트는 파이널 드래프트(Final Draft)의 형식화된 구조로 기술되어 있지만, 웹상에 공개된스크립트들은 대부분 형식이 파괴되어 문장 내용에 대한 분석이 없으면 형식을 복원하기 힘든 상황이다. 이를 위해 자동으로 스크립트를 파싱한 후에 사용자들이 협업적으로 결과물의 오류를 자유롭게 점검하고 수정할 수 있도록 웹기반의 스크립트 분석 소프트웨어를 개발하고 제공할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자에 의해 스크립트의 형식 오류가 수정되고 걸러지게 하여 완성도 높은 영화 데이터 축적을 가능케 하는 웹 기반의 협업적 스크립트 분석 플랫폼의 구조를 제시하고, 구현 결과에 대한 성능평가를 진행하였다. 실험을 통해 자동 파싱 성공률이 64.95%로 나타났고, 협업적 오류 수정은 5단계를 거친 후에 대부분의 오류가 수정되어 99.58%의 파싱 정확도를 보여주었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제14권4호
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• pp.581-587
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• 2013

본 논문에서는 레빈쉬타인 거리(Levenshtein distance)를 이용한 감성 분류 방법을 제안한다. 감성 자질에 레빈쉬타인 거리를 적용하여 BOW(Back-Of-Word)를 생성하고 이를 학습 자질로 사용한다. 학습 모델은 지지벡터기계(support vector machines, SVMs)와 나이브 베이즈(Naive Bayes)를 이용하였다. 실험 데이터로는 다음 영화 사이트로부터 영화평을 수집하였으며, 수집한 영화평은 총 2,385건이다. 수집된 영화평으로부터 감성 어휘를 수작업을 통해 수집하였으며 총 778개 어휘가 선별되었다. 실험에서는 감성 어휘에 레빈쉬타인 거리를 적용한 BOW를 이용하여 기계학습을 수행하였으며, 10-fold-cross validation 방식으로 분류기의 성능을 평가하였다. 평가 결과는 레빈쉬타인 거리가 3일 때 다항 나이브 베이즈(Muitinomial Naive Bayes) 분류기에서 85.46%의 가장 높은 정확도를 보였다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안하는 방법이 문서 내의 철자 오류에 대해서도 분류 성능에 영향을 적게 받음을 알 수 있었다.