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학술저널
저자정보
이도연 (성균관대학교) 장병희 (성균관대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제20권 제8호
발행연도
2020.8
수록면
10 - 18 (9page)

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본 연구에서는 콘텐츠 산업 중 음악 분야 2차 산업데이터를 활용하여 딥러닝 기법을 이용한 흥행 예측모델구축 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 차트내 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.
#음악 흥행 예측 #음원차트 #딥러닝 #심층신경망 #DNN #Music Box Office #Music Chart #Deep Learning #Deep Neural Network

목차

요약
Abstract
I. 서론
Ⅱ. 이론적 논의
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
최정은 / 2019 / 디지털시대의 문화예술콘텐츠 플랫폼에 관한 연구 - 구글 아트앤컬처를 중심으로 - / 기초조형학연구 20(3):433~446 Crossref 한국콘텐츠진흥원 / 2019 / 2019 콘텐츠산업 통계조사 보고서 google schola R. B. Palm / 2012 / Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data google schola 권신혜 / 2017 / 기계학습 기반의 영화흥행예측 방법 비교: 인공신경망과 의사결정나무를 중심으로 / 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지 7(4):593~601 dbpia K. L. Keller / 1993 / Conceptualizing, measuring, and managing customer-based brand equity / The Journal of Marketing 57(1):1~22 google schola

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