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학술저널
저자정보
김성수 (경희대학교) 진창호 (경희대학교)
저널정보
한국전시산업융합연구원 한국과학예술융합학회 한국과학예술융합학회 Vol.39 No.5
발행연도
2021.12
수록면
37 - 47 (11page)
DOI
10.17548/ksaf.2021.12.30.37

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본 연구는 온라인 사용자의 연령대와 영화의 장르를 기반으로 성공적인 영화 시나리오 구성을 파악하고자 하는 것에서 시작되었다. 본 연구의 목적은 사용자의 평점 데이터를 기반으로 Random Forest를 활용하여 관객이 선호하는 영화의 유형을 규칙으로 정의함으로써 영화 시나리오의 이상적인 조합을 식별하는 것이다. 따라서 본 논문은 관객의 평점에 따라 장르 18개와 연령대 측면에서 영화의 성공과 실패를 좌우하는 영화 시나리오 조건들을 규칙으로 해석을 시도하였다. 또한 시나리오 조건과 결과(성공, 실패)로 구성된 규칙의 유용성(frequency)과 신뢰도(error)를 장르와 목표연령대의 바람직한 조합을 선별하는 기준으로 정의했다. 연구 결과 및 내용은 다음과 같다. 첫째, 여러 개의 의사결정나무로 이루어진 Random Forest 알고리즘을 활용하여 많은 수의 규칙을 생성함으로써 신뢰성이 높은 규칙들을 산출하였다. 둘째, 규칙 내 불필요한 조건들을 제거하여 규칙을 일반화함으로써 실용적인 규칙을 생성하였다. 셋째, 공통된 요소를 포함하는 규칙들을 묶어서 단일 규칙의 의미보다 확장된 해석을 할 수 있었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 정의된 규칙들이 성공적인 영화 시나리오 구성에 있어 초석이 될 수 있기를 기대한다. 더불어 본 연구는 각 영화 요소들의 유기적 관계를 데이터마이닝 기법인 Random Forest을 통해 도출하였기에 영화 예술과 데이터 과학의 융합 연구로서 의미를 지닌다.
#Movie(영화) #Genre(장르) #Random Forest(랜덤 포레스트) #Convergence(융합) #Multidisciplinary(다학제적)

목차

Abstract
국문초록
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 연구방법 및 결과
Ⅳ. 결론 및 제언
Reference

참고문헌 (29)

참고문헌 신청
배정호 / 2010 / 온라인 구전과 영화 매출 간 상호영향에 관한 연구: 한국 영화 산업을 중심으로 / 아시아마케팅저널 12(2):1~25 dbpia Bologna, Guido / 2018 / A Comparison Study on Rule Extraction from Neural Network Ensembles, Boosted Shallow Trees, and SVMs / Applied Computational Intelligence and Soft Computing google schola Breiman, Leo / 2001 / Random Forests / Machine Learning 45(1) google schola 전범수 / 2003 / 국내 영화관람객의 영화 소비 행동 영화관람 집단별 관랍동기, 선택기준,의존미디어,선호장르의 비교 / 한국방송학보 17(2):298~326 dbpia 전범수 / 2004 / 영화 장르의 사회적 소비 구조 / 한국방송학보 18(3):554~597 dbpia

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