• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제18권4호
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• pp.995-1004
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• 2007

In this paper, we analyse online word-of-mouth and Korean box-office sales data based on kernel regression method. To do this, we consider the regression model with mixed-data and apply the least square cross-validation method proposed by Li and Racine (2004) to the model. We found the box-office sales can be explained by volume of online word-of-mouth and the characteristics of the movies.

• 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.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제20권4호
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• pp.301-309
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• 2013

This paper predicts gross box office revenue for domestic films using the Korean film data from 2008-2011. We use three regression methods, Linear Regression, Random Forest and Gradient Boosting to predict the gross box office revenue. We only consider domestic films with a revenue size of at least KRW 500 million; relevant explanatory variables are chosen by data visualization and variable selection techniques. The key idea of analyzing this data is to construct the meaningful explanatory variables from the data sources available to the public. Some variables must be categorized to conduct more effective analysis and clustering methods are applied to achieve this task. We choose the best model based on performance in the test set and important explanatory variables are discussed.

• 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.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권9호
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• pp.437-444
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• 2017

영화 매출에 대한 연구가 많이 있었지만 공통적인 핵심주제는 영화 매출에 대한 효율적인 예측모델을 훈련하는 것이다. 그러나 과거의 연구에서는 예측 오차를 발생시키는 요인에 대한 분석이 부족하여 이러한 오차를 줄이는 방법에 대한 연구가 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 같은 시기에 개봉되고 있는 영화들 간의 영향이 예측 오차에 대한 주요인이라는 가정하에 한 영화가 다른 경쟁영화에서 영향을 받는 정도(경쟁값)를 분석하여 영화매출예측 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. 경쟁값을 예측하기 위하여, 먼저 경쟁값의 극성(양수/음수)에 대해 분류하고 양수의 확률과 음수의 확률을 계산한 다음 회귀분석을 이용하여 양수인 값과 음수인 값을 예측한다. 마지막으로, 확률값과 예측값을 통하여 경쟁값의 기댓값을 계산하여 초기 예측된 매출을 보정한다. 실험 결과에 의하면 제안 방법을 통하여 영화 매출 예측의 정확도가 향상됨을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.1087-1095
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• 2016

이 연구는 빅데이터를 활용하여 영화흥행 요인을 분석하는 것이 목적이다. 한국의 영화산업 규모는 날로 커지고 있지만, 현재까지 진행되어온 영화 흥행 요인 분석 및 예측과 관련된 논의는 관련 데이터를 망라하지 못해 정확성을 담보할 수 없는 상황이었다. 지금까지 한국에서의 천만 영화는 총 13편이 있었고, 이 연구에서는 천만 흥행에 눈물과 웃음이 주된 텍스트 내적 요인으로 작용함을 밝혔다. 이에 빅데이터를 활용해 영화에 대한 댓글 중 웃음과 눈물과 관련된 용어를 수집한 후, 영화의 구성 5단계(발단-전개-위기-절정-결말) 중 어느 부분에 웃음과 눈물 요소가 많은지를 도표화하여 천만 영화의 장르별 구성 방식을 논증하였다. 이러한 분석 결과는 앞으로 영화 제작 전 단계에서 시나리오 상에서의 흥행 예측을 하는 종합적인 데이터베이스 구축에 기여하게 될 것이다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권2호
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• pp.19-43
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• 2021

공연예술 기관에서의 공연에 대한 흥행 예측은 공연예술 산업 및 기관에서 매우 흥미롭고도 중요한 문제이다. 이를 위해 출연진, 공연장소, 가격 등 정형화된 데이터를 활용한 전통적인 예측방법론, 데이터마이닝 방법론이 제시되어 왔다. 그런데 관객들은 공연안내 포스터에 의하여 관람 의도가 소구되는 경향이 있음에도 불구하고, 포스터 이미지 분석을 통한 흥행 예측은 거의 시도되지 않았다. 그러나 최근 이미지를 통해 판별하는 CNN 계열의 딥러닝 방법이 개발되면서 포스터 분석의 가능성이 열렸다. 이에 본 연구의 목적은 공연 관련 포스터 이미지를 통해 흥행을 예측할 수 있는 딥러닝 방법을 제안하는 것이다. 이를 위해 KOPIS 공연예술 통합전산망에 공개된 포스터 이미지를 학습데이터로 하여 Pure CNN, VGG-16, Inception-v3, ResNet50 등 딥러닝 알고리즘을 통해 예측을 수행하였다. 또한 공연 관련 정형데이터를 활용한 전통적 회귀분석 방법론과의 앙상블을 시도하였다. 그 결과 흥행 예측 정확도 85%를 상회하는 높은 판별 성과를 보였다. 본 연구는 공연예술 분야에서 이미지 정보를 활용하여 흥행을 예측하는 첫 시도이며 본 연구에서 제안한 방법은 연극 외에 영화, 기관 홍보, 기업 제품 광고 등 포스터 기반의 광고를 하는 영역으로도 적용이 가능할 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.296-310
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• 2017

본 연구는 중국에서 개봉된 영화의 흥행성과에 영향을 미치는 요인들을 발견하고자 하였다. 중국 영화 시장의 2010~2014년도 흥행 100위권 내 영화 총 499편을 분석대상으로 설정하였다. 선행연구에 기초하여 종속변수로 영화 박스오피스 실적을 선정하였고, 독립변수로는 영화 장르, 배우파워, 감독파워, 속편, 리메이크, 상영시기, 수상경력, 온라인 평점, 배급사, 제작지역을 투입하였다. 회귀분석 결과, 장르, 수상경력, 속편, 리메이크, 상영시기, 제작지역, 감독파워, 배우파워(제2주연), 온라인 평점이 중국 개봉 영화의 박스오피스 실적에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히, 온라인 평점과 속편의 영향력이 상대적으로 높게 나타났다. 이러한 결과는 중국 영화시장을 대상으로 마케팅 및 제작 전략을 수립할 때 효과적으로 활용할 수 있을 것이다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.193-199
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• 2017

This study applied the scenario of the film "Warcraft: The Beginning, 2016" based on the world view and nonlinear story of online games to the basic requirements of a good story of five items. Based on this, it was found that the storyline of the film "Warcraft: The Beginning, 2016" was faithful to the game series with the same title, but weak for a film. This film did not satisfy any of the five requirements of a good scenario used for Hollywood production. Even before this film, many hit games were made into films, but box office hits are hard to find among them. As the game World of Warcraft was very famous worldwide, when it was made into a film, the film was expected to be a box office hit. However, it failed miserably at the box office. This is a result of failing to recognize that the characteristics of games that an individual leads the story are different from those of films that no interaction or choice can be made. It is necessary to understand that although games and films are the same in that they have narrative structures and visual stimulation graphics, they are totally different in the way they immerse people.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권16호
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• pp.21-32
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• 2009

본 연구는 2003년부터 2008년까지 한국에서 개봉된 애니메이션 영화들을 분석대상으로 하여 해당 영화의 흥행성과에 영향을 미치는 요인들을 고찰하고자 한다. 종속변수는 전국 총관객수이다. 총관객수에 영향을 미치는 요인이 무엇인지 고찰하기 위해 독립변인은 배급사 파워, 개봉스크린 규모, 개봉시점, 속편형태, 수상실적, 영화의 국적 및 등급, 그리고 전문가 평점과 네티즌의 온라인평점으로 설정되었다. 회귀분석 결과에서 전국 관객수에 유의미한 영향력을 미치는 변수는 개봉스크린 규모, 할리우드직배사의 배급, 여름시즌 개봉, 그리고 네티즌 평점이다. 본 연구는 한국 영화시장에서 애니메이션 흥행성과에 대한 분석을 시도했다는 점에서 의의를 찾을 수 있을 것이다.