초록 ▼

□연구개요
다양한 분야가 융합되는 4차 산업혁명 시대를 맞이하여 연관성이 드러나 보이는 1차적인 융합은 산업체와 학계에서 연구를 진행하였으나, 잠재적인 연관성이 있는 경우는 미흡한 편이다. 또한 정보의 분류면에서도 활자 정보와 영상 정보를 별도로 진행하는 연구가 대부분이기에 당 연구는 ‘빅데이터’의 제품 ‘시장성’에 대한 상관서을 통합적으로 분석한다,
본 연구는 이 잠재적인 연관성을 표출하여 시너지가 될 수 있는 분야끼리의 융합을 도모하는 소셜 네트워크 서비스 데이터 기반 융합 예측 시스템을 구축하는데 의의를 둔다.

□연구개요
다양한 분야가 융합되는 4차 산업혁명 시대를 맞이하여 연관성이 드러나 보이는 1차적인 융합은 산업체와 학계에서 연구를 진행하였으나, 잠재적인 연관성이 있는 경우는 미흡한 편이다. 또한 정보의 분류면에서도 활자 정보와 영상 정보를 별도로 진행하는 연구가 대부분이기에 당 연구는 ‘빅데이터’의 제품 ‘시장성’에 대한 상관서을 통합적으로 분석한다,
본 연구는 이 잠재적인 연관성을 표출하여 시너지가 될 수 있는 분야끼리의 융합을 도모하는 소셜 네트워크 서비스 데이터 기반 융합 예측 시스템을 구축하는데 의의를 둔다.

□연구 목표대비 연구결과
1년차: 대용량의 소셜 네트워크 서비스(SNS) 데이터를 분석하여 각기 다른 분야 간의 관련성을 추출
- 트위터와 같은 SNS를 비롯 Naver와 같은 국내의 포탈에 업데이트 되어 있는 다양한 장르의 영화에 대한 리뷰를 분석하여 장르별 흥행 요소 추출
2년차: 분석된 타분야 간의 관련성을 바탕으로 기존 제품 및 서비스의 개선점 도출 그리고 신제품을 위한 새로운 개발 요소를 제공하는 알고리즘을 구축
- 영화 장르별 공통 흥행 요소 및 차별화 요소 추출 알고리즘 도출 (국제학회발표)
3년차: SNS 데이터의 시간적 변동성을 분석하여 시장의 동향을 예측하여 기존제품 개선점 및 신제품 개발의 시점 제시
- 영화의 광고를 시작하는 시점부터 실제 개봉 그리고 공식적인 폐막할 때까지 실제 매출에 대한 패턴을 분석하고 이를 부스터 알고리즘에 학습시켜서 장르별 패턴을 추추출, 최종적으로 유사 장르 영화가 개봉할시 매출에 대한 예측을 진행
4년차: SNS 데이터 중 이미지 데이터를 분석하여 유사성과 차별성 추출
- 인스타그램과 같은 SNS 및 네이버 등 포털에서 영화에 대한 포스터를 수집하여 흥행한 영화에 대한 이미지 패턴 분석 수행

□연구개발결과의 중요성
모델의 Case study를 영화 산업을 활용하여 분석을 진행하였으나, 본 과제의 주요 맹점은 SNS상에서 습득되는 대용량의 활자와 영상이 실제로 관련 산업의 매출에 도움이 될 수 있는지에 대한 상관관계를 밝혀내는 것임.
실제로 두 가지 데이터 모두 매출과의 강한 상관관계가 나타났으며 시간에 따른 변화도 존재한다는 것을 밝혀냄.
본 연구는 텍스트 마이닝 기반의 통계적 기법인 부스터 알고리즘을 비롯 이미지 프로세싱을 하는 CNN 같은 머신러닝 등 다양한 알고리즘 등을 구현하였으며 SNS에 올라오는 빅데이터와 매출의 상관성은 시간에 따라 달라진다는 것을 시계열 모델로 입증함. 이에 실제 산업체에서 활용할 경우 무엇보다 ‘적시’에 홍보 등을 해야 매출을 극대화할 수 있음.

(출처 : 요 약 문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 5
• 3. 연구개발결과의 중요성 ... 10
• 4. 참고문헌 ... 11
• 5. 연구성과 ... 12
• 대표적 연구실적 ... 13
• 끝페이지 ... 15