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저자정보
안용대 (서울대학교) 안진원 (서울대학교) 박성훈 (서울대학교) 조성준 (서울대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2017년 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 [3개 학회 공동주최]
발행연도
2017.4
수록면
1,639 - 1,652 (14page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2017

데이터 기반 영화 개봉주 토요일 관객수 예측
안용대 ,  안진원 ,  박성훈 외 1명 한국경영과학회 학술대회논문집 2017.04 학술대회자료
데이터 기반 영화 개봉주 토요일 관객수 예측
안용대 ,  안진원 ,  박성훈 외 1명 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2017.04 학술대회자료

초록· 키워드

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영화 산업에서 마케팅 활동은 실제로 영화가 개봉되기 전에 관객들을 극장으로 유인하는 흥행에 굉장히 중요한 요소다. 특히 개봉 주 주말 관객수는 개봉 전에 이루어지는 마케팅 활동에 의해서 가장 크게 영향을 받을 뿐만 아니라, 극장이 얼마만큼의 스크린을 영화에 할당해 줄 것인지를 결정하는 기준이 되기 때문에 중요하다. 그래서 배급사는 동시기에 상영하는 영화들과의 경쟁에서 우위를 점하기 위해서 개봉 주 주말 관객수를 예측한 후, 이에 맞는 마케팅 전략을 수립하여 대응하고 있다. 그러나 현재 배급사에서 이루어지고 있는 방법은 과거의 의사 결정을 기반으로 하여 체계적으로 성능을 향상시키는 것이 불가능하며, 예측 값의 신뢰도를 수치화할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 실무자의 경험과 감에 의해서 예측을 하기 때문에 업무에 관한 지식을 전달하는데도 어려움이 따른다. 본 연구에서는 2010년 이후에 국내에서 개봉한 영화에 대한 영화 기본 속성 데이터와 온라인/오프라인 설문조사를 통해서 얻어지니 마켓 리서치 데이터를 사용하여 개봉 주 토요일 관객수를 예측하는 기계학습 모델을 제안한다. 뛰어난 설명력을 확보하기 위해서 학습시킨 다양한 모델들 중에서 최종적으로 Decision tree를 통해서 예측을 수행했다. 우리가 제안하는 방법은 개인의 주관적인 경험과 감에 의한 판단이 아닌 객관적인 모델을 통한 체계적 예측을 시스템화하고, 예측 값의 신뢰도를 수치화하여 예측 성능을 지속적으로 향상시켜 나갈 수 있도록 하는 등 data-driven 방식의 예측 모델을 통해서 앞서 언급한 단점들을 해결했다는데 그 의의가 있다.

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 실험 설계
4. 실험 결과
5. 결론
6. 향후 연구 방향
참고문헌

참고문헌 (0)

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