딥러닝을 이용한 음악흥행 예측모델 개발 연구 = A Study on Development of a Prediction Model for Korean Music Box Office Based on Deep Learning

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Among various contents industry, this study especially focused on music industry and tried to develop a prediction model for music box office using deep learning. The deep learning prediction model designed to predict music chart-in period based on 17 variables -singer power, singer influence, featuring singer power, featuring singer influence, number of participating singers, gender of participating singers, lyric writer power, composer power, arranger power, production agency power, distributing agency power, title track, LIKEs on streaming platform, comments on streaming platform, pre-promotion article, teaser-video view, first-week performance. Additionally we conducted a linear regression analysis to sort out factors, and tried to compare the prediction performance between the original DNN prediction model and the DNN model made of sorted out factors.

국문 초록 (Abstract)

본 연구에서는 콘텐츠 산업 중 음악 분야 2차 산업데이터를 활용하여 딥러닝 기법을 이용한 흥행 예측모델 구축 가능성을 살펴보았다. 본 연구를 통해 구축한 딥러닝 예측 모델은 17개 독립변인 -가수 파워, 가수 영향력, 피처링 가수 파워, 피처링 가수 영향력, 참여 가수 수, 참여 가수의 성별, 작사가 역량, 작곡가 역량, 편곡가 역량, 제작사 역량, 유통사 역량, 앨범의 타이틀 여부, 음원 스트리밍 플랫폼 좋아요 수, 음원 스트리밍 플랫폼 코멘트 수, 사전 홍보 기사 수, 티저 영상 조회 수, 초기 흥행성과를 기반으로 음원 흥행성과 -음원이 차트 내 상주하는 기간을 예측하는 구조다. 추가적으로 본 연구가 딥러닝 기법을 콘텐츠 분야에 접목시킨 초기단계 연구임을 고려하여, 콘텐츠 흥행예측 선행연구에서 요인 추출을 위해 활용하는 선형회귀분석을 통해 변인 소거 후 구축한 DNN 예측모델과 예측률 비교를 진행하였다.

참고문헌 (Reference)

1 왕잠력, "중국 음악시장 내 K-pop의 흥행요인에 관한 연구" 중앙대학교 2019

2 김양석, "음악 콘텐츠의 흥행요인이 K-Pop의 흥행성과에 미치는 영향" 호서대학교 2015

3 임성준, "음반 제작주체의 역량 및 제작시스템이 흥행에 미치는 영향에 관한 연구(2002~2006년 한국 음반 산업을 대상으로)" 한국전략경영학회 11 (11): 131-154, 2008

4 최배석, "영화 프로모션 노출이 영화 관람 만족도에 미치는 영향 : 봉준호의 <설국열차, 2013>에 대한 관람 동기와 관여도를 중심으로" 한국콘텐츠학회 13 (13): 92-107, 2013

5 김민기, "소셜웹 시대의 미디어 마케팅 전략: 디지털 음악 콘텐츠를 중심으로" 엘지씨엔에스 12 (12): 45-58, 2013

6 최정은, "디지털시대의 문화예술콘텐츠 플랫폼에 관한 연구 - 구글 아트앤컬처를 중심으로 -" 한국기초조형학회 20 (20): 433-446, 2019

7 현창민, "디지털 음원의 흥행요인에 관한 연구" 중앙대학교 대학원 2014

8 첨애연, "대중음악 음원의 흥행요인에 관한 연구" 성균관대학교 2018

9 권신혜, "기계학습 기반의 영화흥행예측 방법 비교: 인공신경망과 의사결정나무를 중심으로" 사단법인 인문사회과학기술융합학회 7 (7): 593-601, 2017

10 E. Van Herpen, "When demand accelerates demand : Trailing the bandwagon" 19 (19): 302-312, 2009

11 A. H. Maslow, "The influence of familiarization on preference" 21 (21): 162-, 1937

12 R. B. Palm, "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data" Thechnical University of Denmark 2012

13 A. M. Levin, "Movie stars and authors as brand names: Measuring brand equity in experiential products" 1997

14 K. L. Keller, "Conceptualizing, measuring, and managing customer-based brand equity" 57 (57): 1-22, 1993

15 한국콘텐츠진흥원, "2019 콘텐츠산업 통계조사 보고서" 2019