급변하는 디지털 미디어 환경은 넷플릭스(Netflix)와 디즈니 플러스 (Disney+)와 같은 OTT 스트리밍 플랫폼의 확산과 인공지능(Artificial Intelligence, AI)의 발전으로 인해 전 세계 미디어 산업을 재편하며 공 영방송의 위기를 가속화하고 있다. 이에 본 연구는 한국 공영방송의 지 속 가능성을 확보하기 위한 전략을 모색하고자, 다채널 및 멀티플랫폼 환경에서 영국 BBC와 대표적인 한국 KBS가 공영방송의 핵심 가치를 어 떻게 정의하고 규정하고 있는지 비교분석했다. 이를 통해 두 방송사가 OTT 및 AI 시대에 공영방송의 책무를 어떻게 재해석하고 실천하고 있는 지를 탐구했다. 연구 결과, BBC는 글로벌 청중을 타켓으로 고품질 뉴스 와 AI 기반 교육 콘텐츠 제공에 주력하는 반면, KBS는 국내 청중의 다 양한 요구를 반영한 포괄적이고 세대 간 차별 없는 콘텐츠 제작을 강조 하고 있는 것으로 나타났다. 이러한 분석을 바탕으로 본 연구는 KBS가 경쟁력 있는 콘텐츠를 개발하고 OTT 및 AI 중심의 미디어 환경에서 국 제적 경쟁력을 강화하기 위한 실질적인 방안을 제시했다.

본 논문에서는 OTT 플랫폼에서의 킬러콘텐츠 분석틀을 제시하고, 킬러콘텐츠로 주목받아 온 K-드라마 4편의 사례를 분석하였다. 사례는 킹덤(시즌 1, 시즌 2, 아신전), 오징어게임, 지옥 그리고 애플티비플러 스가 출시한 파친코(시즌 1)이다. 분석을 위해, 본 논문에서는 킬러콘텐 츠 분석도구를 활용하였다. 킬러콘텐츠 분석도구는 문화콘텐츠 창출-소 통-향유의 체계 및 내적 구조로 구성된다. 분석 결과, 4편은 공통적으 로 내적구조 ① 스토리텔링, ② 이미지투르기에서 강점을 나타내었다. 킹덤의 경우 이외에도 ③ 캐릭터빌딩 구조가 탄탄했으며, 오징어게임의 경우 ㉡ 시대상황 및 ③ 캐릭터 빌딩에서 강점을 나타내었다. 지옥은 ③ 캐릭터 빌딩에서 압도적 강점을 나타내었고, 파친코는 (a) 문화원형 과 ㉢ 마케팅 부문에서 강점이 있다.

This study explores multiple variables of an OTT service for discovering hidden relationship between rating and the other variables of each successful and failed content, respectively. In order to extract key variables that are strongly correlated to the rating across the contents, this work analyzes 170 Netflix original dramas and 419 movies. These contents are classified as success and failure by using the rating site IMDb, respectively. The correlation between the contents, which are classified via rating, and variables such as violence, lewdness and running time are analyzed to determine whether a certain variable appears or not in each successful and failure content. This study employs a regression analysis to discover correlations across the variables as a main analysis method. Since the correlation between independent variables should be low, check multicollinearity and select the variable. Cook's distance is used to detect and remove outliers. To improve the accuracy of the model, a variable selection based on AIC(Akaike Information Criterion) is performed. Finally, the basic assumptions of regression analysis are identified by residual diagnosis and Dubin Watson test. According to the whole analysis process, it is concluded that the more director awards exist and the less immatatable tend to be successful in movies. On the contrary, lower fear tend to be failure in movies. In case of dramas, there are close correlations between failure dramas and lower violence, higher fear, higher drugs.

이 연구는 빠르게 진화하고 있는 OTT 서비스가 기존의 방송산업에 미친 영향과 영상콘텐츠의 생산과 유통, 소비에 미친 영향을 분석하였다. 이를 위해 초기 OTT 서비스의 개념이 어떻게 확장되었는지를 서비스 유형화와 함께 재개념화하였고, 서비스 제공사업자의 특성에 따라 어떠한 대응을 하고 있는지 분석하였다. 구체적으로는 OTT 서비스가 플랫폼과 디바이스의 다변화, 콘텐츠의 생산과 유통, 소비와 같은 전 영역에서 어떠한 변화를 초래하고 있는지를 살펴보고 이러한 변화에 영향을 미치는 요인이 무엇인지를 분석하였다. 그리고 OTT 사업의 현황을 정리하면서 가장 활발하게 OTT 서비스를 하고 있는 ‘넷플릭스’의 국내 진출 이후의 변화와 동향에 대하여 살펴보고 분석하였다. 이러 한 분석결과를 중심으로 OTT 서비스를 둘러싼 다양한 행위자들의 전략과 대응 등을 살펴보고 넷플릭스의 국내 진출 이후의 변화와 동향에 대하여 정리하였다.

e스포츠의 발달로 게임을 매개로 한 여러 분야의 산업들이 함께 성장하였다. 게임방송은 다 양한 플랫폼을 통해 시청자들에게 도달하면서 대중적인 게임문화 확산에 기여하고 있으며, 게 임이 점차 스포츠로 인식되기 시작하면서 게임방송을 실시간으로 시청하고자 하는 수요가 늘어 나고 있다. 이러한 수요와 함께 최근 OTT(Over-The-Top) 서비스를 기반으로 한 글로벌 게임 중계 방송채널은 빠르게 증가하고 있는 추세이다. 이에 본 연구에서는 YouTube의 Open API 분석을 통한 글로벌 게임방송 스트리밍 현황 파 악 및 시청행태를 분석하고 국내 게임방송산업의 발전을 위해 실무적인 제안을 하고자 한다. 본 연구는 방송 공급자와 시청자 모두 온라인 상태에서 실시간으로 방송을 스트리밍 하는 상태 인 세션을 중심으로 방송시간 및 실시간 시청자를 카테고리, 날짜, 요일, 시간대별로 나누어 분 석하였다.