소비자 감성 분석에 근거한 블록 스트라이프 패턴(block stripe pattern)의 디자인 방법을 제안하고자 남녀 30명을 대상으로 명도, 폭, 간격이 조작된 서로 다른 27개의 블록 스트라이프 패턴의 자극물을 제시하여 감성평가를 실시하였다. Likert 척도에 의해 명도, 배열, 폭, 간격의 4가지 디자인 요소가 요인분석을 통해 도출된 12개의 감성차원에 미치는 영향을 측정하고, 물리량에 근거한 정량적 분석을 통해 감성과의 관계를 파악하였다. 이를 근거로 각각의 감성에 부합하는 명도, 배열, 폭과 간격의 디자인 요소별 물리량과 함께 디자인 요소의 물리적 변화에 따른 감성예측 회귀모형을 도출하였다. 디자인 요소 중 명도차, 간격, 폭의 순으로 디자인 요소의 물리량 변화가 유의적인 감성차를 유발하는 것으로 나타났다. 이 중 명도차는 "캐주얼한"을 제외한 모든 감성에서 감성차에 영향을 미치는 가장 설명력 높은 디자인 요소로 분석되었다. 이 결과를 토대로 각각의 감성에 부합하는 디자인 요소별 물리량과 함께 디자인 프로토타입을 제시하였다.
사용자의 감성을 측정하기 위한 심리적 측정방법 중에서 사용자가 느끼는 감성을 형용사와 같은 어휘를 통해 간접적으로 측정하는 방법, 즉 감성어휘를 추출하여 사용자의 감성을 측정하는 방법이 가장 보편화되어 있는 방법이다. 본 연구의 선행연구에서는 사용자가 제품을 사용하는 도중에 유발되는 인간의 감성 변화를 나타낼 수 있는 감성어휘들과 대표감성들을 추출하여 제품을 사용하는 도중에 표출되는 사용자의 감성을 측정하기에 적합한 주관적 평가스케일을 도출하였다. 사용자의 감성을 측정하기 위한 심리적 측정방법에는 감성어휘를 이용한 체크리스트 외에도 자기-보고 질문지형 스케일도 널리 사용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 선행연구를 통해 도출한 주관적 평가스케일을 보다 더 효과적으로 활용하기 위하여 자기-보고 질문지형 스케일을 제안하였다. 향후 제안한 평가스케일에 대한 신뢰도(reliability) 및 타당도(validity) 검증을 통해 수정 보완함으로써 제품을 사용하면서 자연스럽게 표출되는 사용자의 감성을 효과적으로 측정하기 위한 척도로 활용할 수 있을 것이다.
한국인 20대 여성 얼굴을 대표하는 30개 얼굴의 감성 형용사 평정을 통해 아름다운 얼굴의 감성 특징을 파악하였다. 얼굴 감성을 나타내는 14개 형용사 평정에 대해 주성분 분석을 실시한 결과 얼굴 감성은 샤프 요인과 소프트 요인으로 나뉘며, 사람들이 소프트한 느낌보다 샤프한 느낌을 지닌 얼굴을 더 아름답다고 느끼는 것으로 나타났다. 아름다운 얼굴의 감성 특징 검증을 위해 얼굴 합성법을 이용하여 합성한 이미지에 대해 얼굴 미모와 감성 형용사 평정을 실시하였다. '상위 평균' 이미지는 '전체 평균' 이미지보다, 전체 평균과 상위 평균의 얼굴 특징 차이를 50% 과장한 '상위+50' 이미지는 '상위 평균' 이미지보다 유의미하게 더 아름다운 것으로 평정되었다. 합성 얼굴의 감성 평정 결과 '전체 평균' 이미지는 소프트 감성에서 높은 평정을 받았으며, '상위 평균' 이미지는 샤프 감성, '상위150'이미지는 두 감성 요인을 모두 지니는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 샤프 혹은 소프트 중 하나의 감성 요인이 두드러진 얼굴보다 두 가지 감성 요인 모두에서 높은 평정을 받은 얼굴을 더욱 아름답다고 지각하는 것을 암시한다.
소셜미디어를 통한 여론분석과 브랜드 모니터링에 대한 요구가 증가하면서, 빅데이터로부터 감성을 분석하는 기술에 대한 필요가 늘고 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 단순 긍/부정 감성이 아닌 20종류의 세분화된 감성을 분석하기 위한 감성어휘 구축 알고리즘을 제시한다. 감성어휘 구축을 위해서는 준지도학습을 사용하였으며, 도메인에 특화되지 않은 일반 감성어휘를 구축하도록 학습되었다. 학습된 감성어휘를 인물, 스마트기기, 정책 등 다양한 도메인의 트위터 데이터에 적용하여 세부감성을 분석한 결과, 알고리즘의 특성상 재현율이 낮다는 한계를 가지고 있었으나, 대부분의 감성에 대해 높은 정확도를 지닌 감성어휘를 구축할 수 있었고, 감성을 직간접적으로 나타내는 표현들을 학습할 수 있었다.
감성은 개인적인 생활경험을 통해 표현되며 동일한 감정상태와 정보자극을 주더라도 다른 감성이 발생될 뿐만 아니라 개인, 사회, 문화 요인에 따라서 크게 변한다. 따라서 다른 영역의 감성과 도서에 대한 감성이 같지 않기 때문에 별도의 감성 사전 구축이 필요하다. 구축된 감성사전은 비슷한 성향의 도서와 사람을 묶어 추천해 주는데 활용할 수 있다. 감성 사전 구축을 위한 원천 정보로 네티즌이 책을 읽고 호감도와 함께 짧은 문장으로 쓴 소감을 활용하였다. 감성분석에서 가장 기본이 되는 분류는 긍정과 부정으로 나누는 것이다. 하지만, 실제로 도서를 추천하기위해서 긍정과 부정으로만 구분하는 것은 충분하지 않다. 따라서 본 연구에서는 도서에 대해서 감성을 긍정과 부정의 호감정도와 감성의 활성도를 조합한 8개의 감성으로 분류하고 각각의 지수를 함께 산출하여 감성어 사전을 구축하고 활용하는 방안을 제시하였다.
인간의 주관적이고 애매한 감성은 차세대 컴퓨팅의 다양한 분야에서 연구되며. 인간의 감성을 이해하고 감성의 변화에 능동적으로 반응하는 사용자 중심의 정보 처리에 대한 요구가 급격히 증가하고 있다. 우리는 감성기반 이미지 검색을 위해 저차원 시각정보에 대한 강성처리를 연구하고 있다. 기존의 저차원 시각정보 특징을 고려한 내용기반 이미지 검색 방법은 사용자의 취향이나 감성 요구에 적합한 결과를 검색하기에는 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 인간의 감성을 이해, 검색, 인식하기 위한 시각정보와 감성간의 관계 연구 중 우리의 기존 연구인 시각적 형태 정보의 감성어휘 공간에서 형태와 어휘간의 감성거리를 이용한 분류방법을 제안한다. 그리고 분류된 각 영역에서의 대표 어휘를 추출하여 시각적 형태에 따른 감성어휘간의 구체적 계층 관계를 정의한다. 이는 감성기반 이미지 검색 분야에 활용 가능한 연구이며, 우리가 사용하는 언어에 내재된 감성정보를 해석하고 그 어휘들의 체계적인 시각적 감성관계를 정의하는 의의를 갖는다.
본 연구는 감성의 객관적 분류기술을 기반으로 인간의 감성을 이해하고 감성의 변화에 능동적으로 반응하는 사용자 중심의 감성컴퓨터를 개발하기 위한 목적으로 진행되었으며, 컴퓨터 사용자를 대상으로 컴퓨터 사용 시에 자주 경험하는 감성상태를 나타내는 어휘와 감성유발상황을 브레인 스토밍과 설문을 통하여 조사하고 분석 및 분류하였다. 컴퓨터 사용자가 컴퓨터를 사용할 때 느끼는 감성상태를 표현하는 어휘는 쾌.불쾌 및 각성.이완의 2 차원적으로 분류하였으며, 컴퓨터 작업환경에서 감성상태를 유발하는 상황도 결과적으로 2 차원적으로 분류되었다. 이는 2 차원적 감성분류알고리즘의 개발과, 특히 부정적 감성을 경감시킬 수 있는 사용자 인터페이스 개발을 위한 기초연구에 활용될 수 있다.
소셜 웹이 확산되면서 오피니언 마이닝 혹은 감성 분석 연구가 주목을 받고 있다. 감성 분석을 위해서는 감성을 판별하기 위한 감성자원이 제공되어야 한다. 기존 감성 분석에서는 감성의 극성에 대한 강도를 표현하는 방법으로 리소스를 구축하고 이를 통하여 의견의 극성을 결정하였다. 본 논문에서는 의견의 극성뿐만 아니라 긍/부정의 근거가 되는 감성의 카테고리를 구성하고자 한다. 본 논문에서는 합리적인 분류를 위하여 심리학적 감정들을 초기 감성으로 정의한다. 그리고 실제로 소셜 웹에서 사용되는 감성의 분포를 얻기 위하여 소셜 웹의 텍스트를 분석하여 감성 정보를 추출한다. 추출한 감성 정보를 이용하여 초기 감성들을 재분류함으로써 소셜 웹을 위한 감성 카테고리를 구성한다. 본 논문에서는 이 방법을 통하여 23개의 감성 카테고리를 제시한다.
2차원 감성 모형에서는 중립 감성이라는 것이 존재하지 않지만, 인간이 생활에서 느끼는 감성은 중립 감성이 상당 부분을 자치한다. 따라서 인간의 감성 변화를 정확히 파악하기 위해서는 중립 감성에 대한 이해가 필수적이다. 본 연구에서는 5명의 뇌파 출현량을 반복적으로 측정함으로써 중립 감성의 개인내 안정성과 개인간 차이를 살펴보았다. 그 결과 $\theta$파와 $\alpha$파는 개인내 안정성을 반영하였으며, $\delta$파와 $\beta$파는 개인간 차이를 반영하는 것으로 나타났다.
본 연구는 의복배색에 의해 표현되는 다양한 감성을 파악하기 위해 여성복을 대상으로 배색(2색배색)에 따른 시각적 감성의 구성요인, 시각적 감성의 차이, 시각적 감성 포지셔닝, 선호도ㆍ구매욕구ㆍ고급감ㆍ쾌감과 시각적 감성과의 관계를 알아보았다. 자료수집은 서울ㆍ부산 지역의 20대 여성 803명을 대상으로 조사하였으며 수집된 자료분석은 SAS를 이용하여 통계처리하였다. 그 결과 배색연출, 배색방법, 지역에 따른 시각적 감성의 차이가 현저히 나타났으며 이러한 결과는 의복 색채기획 및 감성을 바탕으로한 마케팅 전략에 응용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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