• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.01a
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• pp.15-18
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• 2020

특정 영화의 스크린 독과점이 꾸준히 논란이 되고 있다. 본 논문에서는 영화 스크린 분배의 불평등성을 지적하고 이에 대한 개선을 요구할 근거로 머신러닝 기법을 활용한 영화 관람객 예측 모델을 제안한다. 이에 따라 KOBIS, 네이버 영화, 트위터, 구글 트렌드에서 수집한 3,143개의 영화 데이터를 이용하여 랜덤포레스트와 그라디언트 부스팅 기법을 활용한 영화 관람객 예측 모델을 구현하였다. 모델 평가 결과, 그라디언트 부스팅 모델의 RMSE는 600,486, 랜덤포레스트 모델의 RMSE는 518,989로 랜덤포레스트 모델의 예측력이 더 높았다. 예측력이 높았던 랜덤포레스트 모델을 활용, 상영관을 크게 확보하지 못 했던 봉준호 감독의 영화 '옥자'의 상영관 수를 조절하여 관람객 수를 예측, 6,345,011명이라는 결과를 제시한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.19 no.9
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• pp.402-410
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• 2019

Local area festivals have grown on a scale for the past 20 years, but have suffered ups and downs. Through the trial and error of the festival operation, problems such as prediction of the number of visitors, planning of event scale, calculation and expansion of sales volume, and management of various participants in the duration were highlighted. To solve, this study designed and developed a mobile payment system and festival operation management system for local scale festivals as a platform operating system of web and app combined. The results of this study presents four basic functions. It includes ticketing management, attendance identification and entrance control, charge of festival currency and use of payments, real-time provision and management of related information, and performance reporting for each role. It was applied to local festivals in practice as to enable local shop owners to participate in advertisements or sponsorships and confirmed their contribution to local commercial market and the revitalization of festivals through this system.