키워드 태그를 활용한 영화 서사의 연관성 계산 및 시각화 어플리케이션

Abstract

영화 산업은 문화 산업계에서 가장 주목할 만한 사업 중 하나이고, 영화는 상업적인 생산품으로서 뿐 아니라 예술 작품으로서도 독특한 위상을 점유하고 있다. 영화 산업이 나날이 성장하고 빠르게 국제적인 사업이 되어감에 따라, 점차 많은 사람들이 영화에 관심을 보이고 있으며, 영화에 대한 정보 수요 또한 빠르게 증가하고 있다. 영화 정보를 제공하는 것과 관련한 수 많은 연구와 서비스들이 존재하지만, 아주 적은 수만이 영화의 핵심 - 서사 - 에 대한 정보를 제공하고 있다. 게다가 영화 서사에 대한 정보를 얻는 데에 있어 효과적이고 편리한 방법을 제공하고 있는 것들의 예는 거의 찾아보기 힘들다. 이러한 한계를 극복하고 영화 서사 정보를 얻는데 있어 보다 나은 기회를 제공하고자, 본 연구에서는 새로운 관점을 도입하였다. 첫째로, 두 영화 서사를 연관 짓고 그 유사성을 계산하는 방법을 통해 영화의 서사 정보를 전달하는 방식을 택하였다. 이 방법을 통해, 사용자들은 아직 보지 못한 영화를 이전에 이미 감상한 영화들에 비교하여 판단할 기회를 얻을 수 있다. 또한 영화 서사의 특성을 충분히 고려하기 위해 서사학과 서사 구조에 대한 이론을 유사성 계산 과정에 적용하였다. 마지막으로, 집단 지성에 의해 축적되고 분류된 서사 요소 데이터를 채용함으로써 기존 서비스들보다 나은 결과를 산출 할 수 있도록 하였다. 이렇게 개선된 세 가지 특징을 내포한 웹 어플리케이션의 프로토타입을 만들고 테스트하였다. 기존 서비스들에 비해 신뢰성과 유용성에 있어서 좋은 평가를 받았고, 향상된 점들 또한 가치 있는 것으로 나타났다. 본 연구 역시 몇몇 한계를 지니고 있지만, 영화와 그 서사에 대한 보다 나은 정보를 제공하려는 새로운 시도는 의미 있는 것이었으며, 향후 과제를 통해 더욱 발전 할 수 있을 것으로 보인다.