스위프트입실와조: JJE24KU, SWJ24KU, KJY24KU, HJD24KU, JHW24KU
목차
연구 목적
본 연구는 한국의 문화적 위상이 높아짐에 따라 증가하는 대규모 공연 수요에 비해, 적절한 공연장 정보와 인프라가 부족한 현실적 문제를 해결하고자 한다. 구체적인 목적은 다음과 같다.
첫째, 서울시 소재 5,000석 이상 대규모 공연장에 대한 종합적 데이터베이스를 구축한다. 공연장의 기본 정보(좌석 수, 위치, 개관연도), 운영 정보(운영기관, 대관료), 접근성(주차장, 주변 지하철)과 함께 각 공연장에서 진행된 공연 이력과 패턴을 체계적으로 정리한다.
둘째, 공연장과 공연 간의 상호적합성을 분석한다. 각 공연장에서 진행된 공연들의 공연자와 그 장르별 특성을 분석하여, 특정 유형의 공연이 어떤 공연장 특성과 높은 적합성을 보이는지 도출한다.
셋째, 이를 통해 공연 기획자들이 공연의 성격과 규모에 최적화된 공연장을 효율적으로 선택할 수 있는 실용적 지침을 제공한다. 이는 궁극적으로 공연의 성공적 운영과 관객 만족도 향상에 기여할 것으로 기대된다.
이러한 연구는 서울시 공연 인프라의 효율적 활용을 촉진하고, 나아가 국제적 수준의 공연 문화 발전을 위한 기초 자료로 활용될 것이다.
연구 대상
본 연구는 서울에 위치한 공연장을 대상으로 하며, KOPIS 공연예술 통합전산망과 Play DB의 데이터를 활용한다. 시간적 범위는 2018년, 2019년, 2023년, 2024년으로, 코로나19의 영향을 받은 2020년부터 2022년까지는 제외한다.
공연장 정보
기본 정보: 이름, 면적, 좌석 수, 개관연도, 운영기관
시설 특성: 야외/실내 여부, 리모델링 여부
운영 정보: 대관료, 본래 용도
접근성: 주변 주차장 수, 지하철과의 거리, 주소 및 좌표
공연 정보
공연 일시, 티켓 가격
공연자 정보
국적, 직업
이러한 데이터들은 공연장-위치, 아티스트-장르, 공연-아티스트, 공연 장르, 공연장-공연의 관계성을 중심으로 분석되어, 각 공연장의 특성과 공연 패턴을 파악하는 데 활용된다. 이를 통해 공연장별 특성과 적합한 공연 유형을 도출하여 공연 기획자들에게 실질적인 데이터를 제공하고자 한다. 자세한 내용은 후엨 클래스와 속성, 릴레이션 설명에서 서술하겠다.
연구 방법
(내용 서술)
온톨로지(Ontology)
온톨로지 그래프(OntoGraph)
클래스(Class)
(내용 서술)
릴레이션(Relation)
(내용 서술)
속성(Attribute)
(내용 서술)
데이터 샘플링
연구 데이터
데이터
노드 데이터(총 XXX건)
- 클래스명1 XXX건
- 클래스명2 XXX건
- 클래스명3 XXX건
- 클래스명4 XXX건
- 클래스명5 XXX건
- 클래스명6 XXX건
링크 데이터(총 XXX건)
- 릴레이션명1 XXX건
- 릴레이션명2 XXX건
- 릴레이션명3 XXX건
- 릴레이션명4 XXX건
- 릴레이션명5 XXX건
- 릴레이션명6 XXX건
연구 결과
(★필수: 문제의식에 맞춰 작성한 Cypher Query와 분석 결과에 대해 서술
필요 시 Neo4j Desktop or bloom or dash or leaflet.js 화면 캡쳐본 삽입할 것)
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참고 자료
(참고 자료 및 주석은 출처 표기 규칙 페이지를 참고할 것!)
주석