최근 음악을 장르로 분류하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 하지만 이러한 분류는 전문가들 마다 분류하는 기준이 서로 상이하여 정확한 결과를 도출하기가 쉽지 않다. 또한 새로운 장르 출현 시, 새롭게 정의해야하는 번거로움이 발생한다. 따라서 음악을 장르로 구분하기 보다는 감정형용사들로 분류, 검색하여야 한다. 선행연구에서는 밝고 어두움을 기준으로 음악을 분류 하였다. 본 논문에서는 선행연구를 포함하여 사람이 느끼는 감정 중, 격렬함과 잔잔함, 그리고 웅장함과 가벼움 등, 3가지 분류 기준을 가지고 분위기에 알맞은 검색을 위한 감정 형용사 기반의 음악 분류 시스템을 제안한다. 분류 알고리즘으로는 Support Vector Machine을 개선한 알고리즘인 Variance Considered Machines을 이용하였으며, 총 525개의 곡을 분류 시도한 결과, 약 85%의 분류 정확도를 나타내었다.
색감정 형용사쌍을 이용하여 단색과 두가지 색을 조합한 배색에서 느낀 감정을 조사를 하였다. 열 개의 색감정형용사쌍을 이용해서 5개의 단색 컬러패치와 두가지 색을 조합한 10개의 배색 컬러패치의 색감정을 측정했다. 20명의 참가자들이 관측 실험에 참가했으며 같은 실험을 영어와 한국어로 진행했다. 실험 결과, 영어와 한국어의 색감정관계에서 언어의 차이는 크지 않았다. 두가지 색을 배색했을 때의 색감정은 각각의 단색을 평균했을 때의 색감정으로 대체적으로 만족스럽게 예측할 수 있었다. 그러나 몇몇의 경우에서 두가지 색이 배색되었을 때의 색감정이 하나의 단색의 색감정보다 강하게 나타난 경우가 발견되었다.
감정표현은 마음 의식의 내적 정태를 나타내는 것으로, 그 종류에는 '감정표현어휘', '고백표현', '문 구성', '간투사 표현', '사역 수동 수수 표현', '조사' '호칭', '문체 선택' 등이 제시되고 있다. 본고는 이러한 감정표현 가운데서 감정을 묘사하는 어휘를 중심으로, "こころ"에 나타난 '포(怖)'의 감정표현의 번역 양상을 '품사' '주어처리' '의미 분류'로 나누어 분석했다. 그 결과 '포(怖)'에 관한 번역 양상을 보면, 사전에 제시된 지시적 표현 이외에, '포(怖)'의 의미가 아닌 다른 표현, 다른 품사로도 번역되었음을 알 수 있었다. 일본어 문에서 사용된 '포(怖)'의 감정 어휘에 대해, 한국어역은 일부 '명사', '관용구', '부사+동사'를 제외하고는 대체로 일본어와 유사한 품사로 번역되었다. '명사'인 경우는 용언으로 풀어 설명한 후 강조 어휘를 더해 번역했으며, '부사+동사'는 2개 이상의 어휘가 이용된 어구로 번역되기도 했다. 상황에 따라 번역 어휘는 'Fear류(類)' 뿐 아니라 'Surprise류(類)'와 'Sadness류(類)'의 어휘까지도 다양하게 사용되었다. 영어 역의 경우, 한국어 역에서 보였던 것과 다른 양상을 보였다. 주로 '동사⇨동사, be+동사의 과거분사', '형용사⇨형용사, 동사, be+동사의 과거분사' '명사⇨be+동사의 과거분사'로 번역되었으며, 'Surprise류(類)', 'Anger류(類)', 'Fear류(類)' 등의 감정을 표현하는 어휘 외에 감정 주체의 상태를 표현할 수 있는 어휘까지 이용되는 등 매우 다양했다. 일본어 문의 감정 주체의 유무에 따른 한국어 역은 대체로 일본어 문과 유사한 문 구조로 번역되었고, 감정 주체가 생략된 3인칭인 일부 예에서는 생략된 요소가 복원 가능하도록 유도한 번역이 보였다. 영어 역을 보면, 일본어 문의 감정 주체의 생략 유무와 관계없이 감정 주체와 판단 주체까지도 복원했으며, 서술자 중심의 주어를 내세워 그에 따른 서술어를 선정해 번역하기도 했다. 그러나 주어 자리에는 반드시 감정을 느끼는 사람만 사용된 것이 아니라 사건, 행위, 감정의 요인 등이 사용되기도 했으며, 화자가 화자의 감정을 직접적으로 서술하기 보다는 주변 상황과 장면을 설명하면서 그로 인해 일어나는 감정을 서술한 경우도 있었다.
본 연구는 비대면 수업에서 미술품의 해설을 듣고 수업의 결과로 학습자의 감정을 확인하는 것을 목적으로 수행되었다. 제안한 시스템은 AI 서버를 통해 미술품의 해설을 듣고 학습자의 감정을 전용 키로 입력하고 그 결과를 음악으로 표현하게 된다. 이를 위해 감정 키를 활용한 비대면 미술감상 수업 모형의 방향을 설정하였고, 이를 바탕으로 비대면 미술감상을 위한 시스템을 구성하였다. 학습자는 미술품의 해설을 듣고 제시되는 질의에 대한 감정을 입력하기 위해 본 연구에서 제안한 '감정 키를 활용한 스마트 기기'를 사용하게 된다. 제안한 시스템을 통해 온라인 미술수업에서 학습자는 감정 상태를 표현할 수 있게 되고 교수자는 수업 참여결과를 전달받아 교육적 분석을 위해 다양하게 활용하게 된다.
기계 학습 기반의 많은 감정 분류 시스템들은 문장으로부터 언어적 자질을 추출하기 위하여 형태소 분석기를 사용한다. 그러나 온라인 상품평에는 많은 띄어쓰기 오류 및 철자 오류가 포함되어 있어서 일반적으로 형태소 분석기가 좋은 성능을 내기 어려우며, 기반 시스템의 낮은 성능은 감정 분류 시스템의 성능하락을 초래한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 어절 패턴과 음운 패턴의 최장 일치 매칭(matching)에 기반한 자질 추출 방법을 제안한다. 두 종류의 패턴은 대용량의 품사 부착 말뭉치로부터 자동으로 구축된다. 어절 패턴은 영사, 동사와 같은 내용어를 포함하는 어절들로 구성되며, 음운 패턴은 동사나 형용사와 같은 용언의 초성과 중성의 쌍으로 구성된다. 음운 패턴에 초성과 중성만을 사용한 이유는 철자 오류에 영향을 덜 받기 때문이다. 제안 방법을 평가하기 위하여 SVM(Support Vector Machine)을 기계 학습기로 사용하는 감정 분류 시스템을 구현하였다. 한국어 상품평에 대한 실험에서 제안 방법을 자질 추출 모듈로 사용하는 감정 분류 시스템이 형태소 분석기를 사용하는 것보다 우수한 성능을 보였다.
인터넷의 발달을 통해 지속적으로 인스턴트 커뮤니케이션이 발달해왔다. 인스턴트 커뮤니케이션에서 가장 대표적인 것이 메신저 애플리케이션이다. 메신저 애플리케이션에서 이모티콘은 송신자의 감정 전달을 보완하기 위해 활용됐다. 메신저 애플리케이션 송신자의 감정 전달에 약한 모습을 보이는데 그 이유는 면대면 커뮤니케이션이 아니기 때문이다. 이모티콘은 과거 화자의 기분 상태를 나타내는 기호로만 사용됐다. 그러나 현재는 이모티콘은 감정 전달 뿐만 아니라 개인의 특성과 개성을 나타내고 싶어 하는 소비자의 심리를 반영하는 형태로 발전해가고 있다. 이모티콘의 사용 환경이 개선되었고, 이모티콘 자체가 발전함으로써 이모티콘 자체에 대한 관심도는 증가하였다. 대표적인 예로 카카오톡, 라인, 애플 등에서 서비스를 진행하고 있으며, 관련 컨텐츠 상품의 매출도 지속적으로 증가할 것으로 전망하고 있다. 이모티콘 자체의 관심도 증가와 관련 사업의 성장세에도 불구하고 현재 적절한 이모티콘 추천 시스템이 부재하다. 국내 점유율 90% 이상의 메신저 애플리케이션인 카카오톡조차 단순히 인기 순이나 최근 순, 혹은 간략한 카테고리 별로 분류한 정도이다. 소비자들은 원하는 이모티콘을 찾기 위해서 스크롤을 계속해서 내려야 하는 불편함이 있으며, 본인이 원하는 감성의 이모티콘을 찾기 어렵다. 소비자들이 편의성 향상과 기업의 이모티콘 관련 사업의 판매 매출 증가를 위해 소비자가 원하는 이모티콘을 추천해줄 수 있는 이모티콘 추천 시스템이 필요하다. 적절한 이모티콘을 추천하기 위해서 소비자가 이모티콘을 보고 느낀 감성에 대해 정량화할 필요성이 있다. 정량화를 통해 소비자가 원하는 이모티콘 셋이 가진 특징과 감성에 대해 분석할 수 있으며, 분석 결과를 토대로 소비자에게 이모티콘을 추천할 수 있다. 이모티콘은 메타데이터화의 방법으로 정량화가 가능하다. 메타데이터화 방법은 빅데이터 시대에 비정형, 반정형 데이터에 대해서 의미를 추출하기 위해 데이터를 구조화 혹은 조직화하는 작업이다. 비정형 데이터인 이모티콘을 메타데이터화를 통해 구조화한다면, 쉽게 소비자가 원하는 감성 형태로 분류할 수 있을 것으로 생각한다. 정확한 감성을 추출하기 위해 감정과 관련된 선행 연구를 통해 7개의 공통 감성 형용사와 한국어에서만 나타나는 은유 혹은 표현적 특징들을 반영하기 위해 하위 세부 표현들까지 고려했다. 이모티콘의 가장 큰 특징인 캐릭터를 기반으로 "표상", "형상", "색상"의 범주에서 세부 하위 감성들을 수집했다. 정확도 높은 추천 시스템을 설계하기 위해 감성 지표만이 아니라 객관적 지표도 고려하였다. 메타데이터화 방법을 통해 이모티콘이 갖고 있는 캐릭터의 특징을 객관적 지표로 14개, 감성 지표로 활용하기 위해 감성 형용사를 36개를 추출하였다. 추출된 감성 형용사는 대비되는 형용사로 구성하여 총 18개로 줄였으며, 18개의 감성 형용사는 카카오톡의 이모티콘을 인기 순으로 임의의 40개 셋을 대상으로 측정하였다. 측정을 위해 이모티콘을 평가할 조사 대상자 온라인으로 모집하였고, 277명의 20~30대의 이모티콘을 구매한 경험이 있는 소비자를 대상으로 설문을 진행하였다. 설문응답자에게 서로 다른 5개의 이모티콘 셋을 평가하도록 하였다. 평가 결과 수집된 18개의 감정 형용사는 요인분석을 통해 감성 지표 요인으로 추출하였다. 추출된 소비자 감성 지표의 요인은 "코믹", "부드러움", "모던함", "투명함"이었다. 이모티콘의 객관적 지표와 감성 지표 요인을 활용하여 소비자 만족과의 관계를 분석하였고, 객관적 지표와 감성 지표 간의 관계도 분석하였다. 이 과정에서 객관적 지표가 소비자 태도에 바로 영향을 주는 것이 아니라 감성 지표 요인을 통해 소비자 태도에 영향을 주는 매개 효과가 있음을 확인하였다. 분석 결과는 소비자의 감성 평가 메커니즘을 밝혀냈고, 소비자의 이모티콘 감성 평가 메커니즘은 객관적 지표가 감성 지표 요인에 영향을 미치며, 감성 지표 요인은 소비자 만족에 영향을 미치는 관계였다. 따라서 감성 지표 요인의 네 가지만으로 이모티콘 추천 시스템을 설계하였고, 추천 방법은 각 감성과의 거리를 유클리디안 거리로 측정하여 거리의 차가 0에 가까울수록 비슷한 감성으로 정의하였다. 본 연구에서 제안한 이모티콘 시스템의 검증을 위해 각 감성 지표 요인과 소비자 만족의 평균을 지표 값으로 활용하여 각 이모티콘 셋의 감성 패턴을 그래프로 비교하였고, 추천된 이모티콘들과 선택된 이모티콘이 대체로 비슷한 패턴을 그리는 것을 확인하였다. 정확한 검증을 위해 사전 조사하였던 소비자를 대상으로 이모티콘 추천 시스템이 제시한 결과와 유사하게 평가하였는지 유사 순위를 세 구간으로 나누어 비교하였고, 순위별 예측 정확도는 결과 1순위 81.02%, 2순위 76.64%, 3순위 81.63%였다. 본 연구의 결과는 학문적, 실무적으로 다양한 분야에서 활용 가능한 방법론을 제시하였으며, 기존에 없던 이모티콘 추천 시스템의 설계를 통해 소비자에게는 편의와 이모티콘을 서비스하는 기업에는 매출증대의 효과를 가져올 것으로 예상한다. 그리고 본 연구를 통해 지능형 이모티콘 시스템으로 발전할 수 있는 단초를 제공했다는 점에서 의미가 있다. 본 연구에서 제안한 감성 요인들을 활용하여 감성 라이브러리로 사용함으로써, 새로운 이모티콘 출시 시 감성 평가의 지표로 활용할 수 있다. 축적된 감성 라이브러리와 기업의 판매 데이터, 매출 정보, 소비자 데이터를 결합하여 본 연구에서 제안한 추천 시스템을 복합형 추천 시스템으로 발전시켜 단순 소비자의 편의성이나 매출 증가뿐만 아니라 기업에서 전략적으로 활용 가능한 지적 자산으로 활용할 수 있을 것으로 판단한다.
본 연구는 감성이 인체의 감각기관에 의하여 감지된 외부의 자극에 대하여 인체가 느끼는 복합감정이라는 특성을 고려하여, 향이라는 후각적 감각과 색이라는 시각적 감각이 복합적으로 어떠한 감성으로 표현되는지 알아보았다. 우선 향과 색 감성을 동시에 측정할 수 있는 감성평가 척도제작을 위해 선행 연구를 통하여 향, 색, 의복 색채에 중복되는 19쌍의 형용사 어휘를 채택하였고, 예비 조사를 통하여 향 관련 어휘 1쌍을 첨부하여 총 20쌍의 감성 형용사를 양극 7점 척도로 감성평가 척도를 작성하였다. 전문가 집단인 시각디자인 전공 남녀 각 15명씩을 대상으로 개별 실험을 통해 후로랄 향, 자스민 향, 라벤더 향, 모과 향의 네 가지 향에 대하여 연상되는 색상을 I.R.I Hue&Tone 색채 표에서 선택하게 하고, 향과 선택한 색에 대한 감성평가를 실시하였다 향과 색에 대한 감성구조는 '심미성', '낭만성', '개성', '강도', '자연성'의 다섯 요인으로 구성되었다. 향 종류별 선택 색상의 빈도 분석결과 차이를 보였고, 성별의 선택색상 역시 다르게 나타났다. 향과 색에 대한 감성 척도 평균값을 구하여 감성을 기존 연구에서 밝힌 종류별 향에 대한 감성과 비교한 결과 유사하였다.
치열한 경쟁 시장에서 브랜드는 사람들이 제품을 선택하는 중요한 기반이 되었으며 브랜드는 사람들의 지위와 힘의 상징이기도 하다. 따라서 브랜드 이미지 디자인의 중요성이 커지고 있다. 그리고 컬러는 감정의 표현이며 브랜드 이미지 중요한 요소로 브랜드 이미지의 커뮤니케이션 및 마케팅 환경을 개선 할 수 있다. 본 연구는 인터브랜드에서 2019년 한중 TOP 50 브랜드를 조사 대상으로 선정하고 각 브랜드의 홈페이지에서 브랜드 CI를 다운로드하여 Adobe Photoshop 프로그램과 HSB 시스템을 통해 이미지를 데이터화 한 후 브랜드의 컬러를 분석하였다. 한국과 중국 기업 브랜드의 컬러 특성을 분석 할 때 큰 차이가 없고 I.R.I 컬러 이미지 스케일을 분석 결과 한국 브랜드의 전체적인 디자인은 소비자에게 활기차고 고상하며 따뜻한 감성 형용사를 확인할 수 있다. 반면에 중국 브랜드의 전체적인 디자인은 소비자에게 엄숙하고 현대적이며 세련된 감성 형용사를 볼 수 있다. 결과를 바탕으로 본 연구는 기업이 자체 브랜드 런칭과 제품 개발시 컬러와 형태를 선정하는 것이 실무적인 시사점을 제공할 수 있다.
인터넷이라는 가상의 공간에서 사람들은 공동체를 형성하며 서로 상호작용 한다. 이러한 사이버 공간에서 아바타(Avatar)의 존재는 자신을 표현하는 분신일 뿐만 아니라 가상공간에서 나를 표현하는 '또 하나의 나'로서 의미를 부여한다. 자신의 생각에 따라 표정 짓고 행동하는 아바타를 보며 사용자가 느끼는 현실감은 실로 크다고 할 수 있다. 따라서 아바타 기반 채팅 커뮤니케이션에서 문자 입력만으로 아바타의 표정이 애니메이션 될 수 있다면 사용자간의 커뮤니케이션에 더욱 효과적인 감정 전달이 가능할 것이다. 본 연구는 채팅시 사용자에 의해 입력되는 단어들에 의해 아바타가 스스로 반응하는 시스템을 위해 요구되는 감정 표현 어휘들을 분류 분석하였다. 분류 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 한국어의 형용사와 자동사에서 추출한 감정 표현 어휘는 25개 그룹 209단어로 분류할 수 있었다. 둘째, 25개의 감정 표현 어휘 그룹 중 긍정적인 표현은 단 2개(좋다, 혹하다)이고 나머지 23개는 모두 부정적인 감정 표현 어휘들이다. 따라서 한국어에는 긍정적인 감정 표현 어휘보다는 부정적인 감정 표현 어휘가 더 발달되어 있다는 것을 알 수 있었다. 셋째, 분류된 25개의 감정 표현 어휘들을 수량화이론III류 분석하여 아바타의 표정을 제작한 결과 감정 표현 어휘들과 아바타 표정이 밀접한 관련성을 지니고 있어 사용자의 감정을 표현하는데 있어 유용하다는 것을 명확히 하였다. 하지만 국어 언어학적 구조 즉, 문맥 전체의 의미를 정량적 관계로 해석해 내지 못하는 등 실험의 한계성을 지니고 있다.
향은 방향성 또는 휘발성 물질에 의해 코의 점막을 통해 흡입되어 뇌파등의 생체 신호의 변화를 초래하고 풍부한 감성도 유발시킨다. 향은 기억력에 관련된 원시 감정을 유발시킬 뿐만 아니라 생체에서 나오는 페로몬(pheromone)은 행동 양식까지 영향을 미친다. 또한 향을 이용하여 증상의 경감, 예방효과등 질환을 치료하는 aromatherapy는 매우 유망한 분야이다. 본 연구에서는 이러한 페로몬향과 aromatherapy에 사용되는 essential oil등을 이용하여 주관적 감성 평가를 실시하고 이를 통계 분석하여 여러 종류 향들의 자극으로 유발되는 감성의 특징을 밝혀내고자 하였다. 둘째로 향의 선호도를 결정하는데 작용하는 감성요인을 알고자 하였다. 실험에 사용된 향은 26종류이고, 총33명의 지원자가 참여하였다. 설문지는 9점척도의 18문항을 선별하여 4가지 유형으로 작성한 후 유형별로 자료를 정리하여 베리막스의 요인분석, 외귀분석, 군집분석등을 이용하여 분석하였다. 베리막스의 요인분석으로 설문에 사용한 감성 형용사를 쾌한 감성으르 결정하는 요인, 자극의 강도를 결정하는 요인, 이외의 다른 고풍스럽거나 현대적인 요인 등 비슷한 3개 요인으로 나누었다. 향의 선호도를 결정하는데 중요한 감성척도에서는 피검자 성별에 따라 차이가 있음을 보여주었다. 남성의 경우 '황홀하다, 여성적이다' 인데 반해 여성인 경우 '쾌적하다. 친숙하다'라는 감성 척도가 중요하게 작용하였다. 또한 각 향별로 군집을 분류하여 향의 종류를 구분할 수 있었으며 또한 각 향별 선호도를 결정하는 감성 척도도 구해 보았다. 또한 향의 분류에 따른 감성 척도의 특징을 성별로 관찰한 결과 페로몬 향의 경우 essential oil과는 달리 성별에 따른 차이가 나타났다. 결론적으로 후각을 자극하는 향물질로 유발된 감성을 측정해 본 결과 성별에 다라 선호도를 결정하는 감성요인의 차이를 알 수 있었으며, essential oil에서는 성별 차이가 없는데 비하여 페로몬 향의 경우 성별의 차이를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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