빅데이터 미술관 융합 콘텐츠 비즈니스

빅데이터 플랫폼 기반하의 미술관 융합 콘텐츠 비즈니스 접근 모델 연구 – A Study on Business Approach Model for Museum of Art Convergent Contents based on Big Data Platform

본 연구에서는 빅데이터 기반하의 미술관 융합콘텐츠 비즈니스 모델을 수립하기 위해, PEST1) 분석에따른 사회, 경제, 정치, 기술적 배경을 토대로 연구의진행 목표와 방향성을 세가지로 설정하여 진행하였다. 첫째, 콘텐츠 비즈니스 산업과 동향을 기반으로빅데이터 개념 고찰 연구, 둘째, 빅데이터 관리 및 분석 플랫폼을 개발에 대한 조사 및 분석 연구, 셋째, 미술관 콘텐츠 비즈니스 모델을 구현할 수 있는 플랫폼 제안 연구. 이상 세 가지의 연구목표를 설정하여진행하였다. 본 연구에서는 미술관내에서 융합콘텐츠의 개념과비즈니스를 고찰하였으며, 국내·외의 빅데이터 관리· 분석 플랫폼을 개발하고 있는 현황을 분석하였다. 이러한 이론적 고찰을 바탕으로 미술관 콘텐츠 비즈니스 구성요소를 분석하였으며, 미술관 콘텐츠 비즈니스 모델을 제안하기 위하여 콘텐츠 비즈니스를 위한플랫폼 접근방안을 시그널 라이브러리 DB 검증모델접근방안, 고정밀 하이브리드 예측 엔진 개발 접근방안, 휴리스틱2) 예측기술과 알고리즘 구현 모델 접- 176 – 근방안, 예측 분석을 위한 서비스 플랫폼 접근 방안, 소셜미디어 수집·저장 분석 기술 모델 접근 방안을제안하였다. 본 연구에서 진행된 빅데이터 기반하의미술관 콘텐츠 플랫폼은 기본적으로 시그널 분석에서부터 접근이 이루어진다. 미술콘텐츠에 대한 시그널라이브러리 DB를 설계하고, 시그널에 대한 개발 및검증이 이루어져야 한다. 다음은 미술 콘텐츠에 맞는고정밀 하이브리드 예측 엔진을 개발해야 한다. 하이브리드 예측엔진은 기계학습기반의 예측기술과 논리규칙 기반의 휴리스틱 예측기술, 상호융합 하이브린드 알고리즘의 순서로 진행되어진다. 다음은 예측분석을 위한 서비스 플랫폼을 개발해야 하며, 시범운영을 해야 한다. 본 연구는 미술관 콘텐츠 비즈니스의 분류체계와플랫폼을 제안한 연구는 전무한 상황이기 때문에 미술콘텐츠 비즈니스의 기반연구이고, 토대연구가 될 것이다. 향후 미술관 빅데이터 플랫폼 기반하의 콘텐츠비즈니스 모델에 대한 수요가 급증할 것으로 예상되기 때문에 이에 대한 구체화된 연구가 필요할 것으로보여지며, 추가적으로 콘텐츠 라이센스, 컨설팅 서비스에 대한 심도 깊은 연구도 필요하다.

In order to establish a museum convergent contents business model based on big data, this study was conducted by setting three goals and directions based on social, economic, political and technological background according to PEST analysis. Three research goals of this study were first, exploration on the concept of big data based on the trend of contents business industry, second, survey and analysis on management of big data and development of analysis platforms and third, suggestion of platform to establish museum contents business model. This study explored the concept of convergent contents and business within museums and analyzed development status of domestic and overseas big data management and analysis platforms. Based on this theoretical exploration, study analyzed constituting factors of museum contents business and, in order to suggest museum contents business model, study proposed signal library database verification model approach, high-precision hybrid prediction model development approach, heuristic prediction technology and algorithm realization model approach, service platform approach for prediction analysis and social media collection, storage and analysis technology model approach to develop a platform. Museum contents platform based on big data developed by this study was basically approached from signal analysis. Signal library database on art contents must be designed and development and verification on signal must be conducted. Next, high-precision hybrid prediction engine which fits art contents must be developed. Hybrid engine proceeds in the order of prediction technology based on machine learning, heuristic prediction technology based on logical rule and inter-convergent hybrid algorithm followed by development of service platform for prediction analysis and pilot test. Since there is no study which suggested classification system and platform of museum contents business, this study will be a basic and fundamental study for art contents business. As demand for contents business model based on museum big data platform is predicted to rapidly increase in the future, more details studies are required and in-depth studies are required on contents license and consulting services as well.