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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.9
- 수록면
- 99 - 113 (15page)
- DOI
- 10.13088/jiis.2024.30.3.099
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영화 예고편은 영화를 홍보하는 데 있어서 가장 효과적인 수단 중 하나로 알려져 있다 . 영화 예고편은 영화의 줄거리 뿐만 아니라, 영화의 분위기, 규모, 등장인물 등에 대한 정보를 제공하기 때문에 관객이 영화 관람 여부를 결정하는 데 있어 중요한 역할을 한다. 하지만, 이러한 중요성에도 불구하고 영화 예고편이 영화 흥행에 어떠한 영향을 미치는지는 아직까지 체계적으로 연구되지 않았다. 본 연구에서는 딥러닝 알고리즘을 이용해서 영화 예고편의 시각, 음향, 대사 관련 특성 정보를 추출하고 이러한 정보를 이용해서 영화 예고편이 영화 흥행에 미치는 영향을 멀티모달 접근법을 이용해 분석해 보았다. 2017년 1월부터 2023년 10월까지 한국에서 개봉된 상업 영화 중 애니메이션, 콘서트, 뮤지컬 등의 특정 타겟층을 대상으로 하는 영화를 제외한 총 296편을 분석한 결과, 영화 예고편이 갖는 시각, 음향, 대사 관련 특성 정보를 독립적으로 모형에 적용할 때보다 종합적으로 사용하였을 때 영화 흥행을 가장 잘 예측할 수 있었다. 그리고 영화 예고편은 개봉 직후 관람객수에 가장 큰 영향을 미쳤고, 개봉 이후 시간이 지날수록 관람객 수에 미치는 영향 정도가 줄어들었다. 마지막으로 영화의 장르에 따라 영화 예고편이 흥행에 미치는 영향 정도가 크게 다르지 않은 것으로 나타났다. 본 연구는 영화 예고편 동영상의 여러 특성 정보들을 다양한 딥러닝 알고리즘을 사용해서 흥행에 미치는 영향정도를 다양한 관점에서 체계적으로 분석했다는 의의를 갖는다.
목차
1. Introduction
2. Research Methods
3. Results
4. Conclusion and Future Research Directions
References
국문요약
참고문헌 (29)
참고문헌 신청
Abdali, A.-M. R., & Al-Tuma, R. F. (2019). Robust real-time violence detection in video using CNN and LSTM. In 2019 2nd Scientific Conference of Computer Sciences (SCCS). 104-108. https://doi.org/10.1109/SCCS.2019.8852616
Asur, S., & Huberman, B. A. (2010). Predicting the future with social media. In 2010 IEEE/WIC/ACM international conference on web intelligence and intelligent agent technology.Vol 1. 492-499. IEEE. https://doi.org/10.1109/WI-IAT.2010.63
Choudhery, D., & Leung, C. K. (2017). Social media mining: prediction of box office revenue. In Proceedings of the 21st international database engineering & applications symposium,20-29. https://doi.org/10.1145/3105831.3105854
Clark, K., Luong, M.-T., Le, Q. V., & Manning, C. D. (2020). Electra: Pre-training text encoders as discriminators rather than generators. https://doi.org/10.48550/arXiv.2003.10555
Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). Bert: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. https://doi.org/10.48550/arXiv.1810.04805
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Clark, K., Luong, M.-T., Le, Q. V., & Manning, C. D. (2020). Electra: Pre-training text encoders as discriminators rather than generators. https://doi.org/10.48550/arXiv.2003.10555
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