본 연구는 보다 정확한 텍스트의 감성 분석을 위해 새로운 감성 특징인 감성 패턴을 제안하고, 이를 이용한 영화평 평점 추론에 대해 소개한다. 텍스트 감성 분석은 텍스트에 포함된 감성인 긍정과 부정을 인식하고 분류하는 작업으로, 이를 위해 감성 특징인 감성 단어와 구문 패턴을 이용한다. 텍스트 내에 존재하는 감성 단어와 구문 패턴의 감성을 통해 텍스트 전체의 감성을 분류하는 것이다. 하지만, 기존 감성 분석은 감성 단어와 구문 패턴의 감성을 독립적으로 고려하기 때문에 문장 혹은 글 전체의 감성 정보를 정확히 파악하기 어렵다는 한계를 가지고 있다. 그러므로 본 연구는 기존 감성 특징들을 독립적으로 고려하는 것뿐만 아니라 문장 내에서 출현하는 감성들을 의미적으로 연결하여 하나의 패턴으로 정의한 감성 패턴을 제안하고, 감성 분석의 세부 연구 주제인 평점 추론에 감성 패턴을 새로운 감성 특징으로 사용하였다. 제안하는 감성 패턴의 효과를 검증하기 위해 영화평에 대한 평점 추론 실험을 수행하였다. 감성 패턴을 포함한 모든 감성 특징들을 사전에 정의한 학습 영화평들로부터 추출하고, 이를 확률 기법을 이용해 실험 영화평들의 평점을 추론하였다. 그 결과 감성 패턴을 사용하였을 경우 기존 감성 특징들만 사용했을 때 보다 추론한 평점이 더욱 정확함을 확인하였다.
Mobile의 기술발달과 보편화에 따라 소비자들은 Mobil이 자기 개성 표현인 액세서리화되고, 더욱 감성적이고 차별화된 디자인을 요구함에 따라, 기업들은 이런 소비자들의 개성화 감성화의 니즈를 표면처리 디자인 기술로 효율적으로 적용해 소비자의 감성만족을 시키려 하고 있다. 국내외 Mobile 시장에서 Metal Case 외장의 2차원적인 디자인패턴은 다양한 표면처리 가공 접근이 용이하지 못하고, 패턴디자인의 한계에 이르렇다. E/F(INLET)의 도금 가공 기술의 Concept은 "원활한 모재의 제품 박리성" 에 있으나, 역발상으로 "Metal 모재와의 밀착성"으로 제품디자인을 구현하여, 제품의 도금 두께층 및 신뢰성 기술 확보함으로, 표면층에 사진, 그림, 인물 풍경, 자연물이미지 등의 다양한 감성디자인패턴의 구현이 가능해졌다. 산업기술자원부의 디자인혁신센터로 중소기업디자인개발 지원을 위해 설립된 중앙대학교 디자인경영센터와 SR I-TECH의 기술력으로 3차원 감성디자인패턴을 개발하게 되었다.
본 논문은 칼라 패턴의 감성 평가를 위해 러프 집합 이론이 효과적으로 사용될 수 있음을 보여준다. 우리는 주어진 랜덤 칼라 패턴을 보여주고 사람들로 하여금 감성 평가를 하게 하여 수집된 심리학적 실험 데이터를 기반으로 VPRS(Variable Precision Rough Set) 이론을 적용, 관련 규칙들을 추출하였다. 이러한 규칙들은 벽지 등의 컬러 패턴들에 대한 근사적인 감성 평가 뿐만 아니라, 이미지 속성 공간을 언어적 이미지 스케일로 표현된 감성 공간으로 매핑 시키기 위한 적응 퍼지 시스템 등의 초기 조건으로도 사용할 수도 있다.
본 연구의 목적은 건물 파사드 디자인을 효과적으로 지원 할 수 있는 패턴의 감성적인 디자인 특성을 도출하여 그 특성들의 상관관계를 분석하는 것이다. 본 논문에서 다루어지는 디자인 패턴은 Ben Pell이 제시한 5가지, 즉 응용 패턴, 다공 패턴, 레이어드 패턴, 캐스트 패턴, 타일 패턴 이다. 본 논문은 5가지 패턴 유형의 예비 조사 후 50명을 대상으로 10쌍의 형용사 어휘를 가지고 Likert 7단계의 SD척도로 감성 어휘 조사 하였다. 본 논문은 예비조사에서 감성 어휘의 감성 치수가 가장 높은 응용 패턴의 디자인 특성을 분석하고 있다. 응용 패턴은 '연속적인'과 감성 상관성이 높다. 이 '연속적인'과의 상관관계가 높은 감성 어휘는 '비연속적인' 과 '규칙적인' 으로 도출 되었다. 본 논문에서 최종 도출한 응용패턴의 감성 디자인 특성은 '연속적인-비연속적인' 과 '불규칙적인-규칙적인' 등의 감성 어휘 쌍과 상대적으로 높은 상관관계를 갖는 것으로 요약될 수 있다. 디지털 기술의 지원에 의해 디자인된 파사드의 디자인 특성을 분석했다는 점과 도출된 디자인 특성의 활용 방향을 논의하고 있다는 점이 본 논문이 갖는 가치이다.
본 연구는 주관 감성에 따른 생리 데이터의 패턴을 분류하고, 임의의 생리 데이터의 패턴을 확인하여 각성-이완, 쾌-불쾌의 감성을 추론하기 위해 베이지안 이론(Bayesian learning)을 기반으로 한 추론 모델을 제안하는 것이 목적이다. 본 연구에서 제안하는 모델은 학습데이터를 분류하여 사전확률을 도출하는 학습 단계와 사후확률로 임의의 생리 데이터의 패턴을 분류하여 감성을 추론하는 추론 단계로 이루어진다. 자율 신경계 생리변수(PPG, GSR, SKT) 각각의 패턴 분류를 위해 1~7로 정규화를 시킨 후 선형 관계를 구하여 분류된 패턴의 사전확률을 구하였다. 다음으로 임의의 사전 확률 분포에 대한 사후 확률 분포의 계산을 위해 베이지안 이론을 적용하였다. 본 연구를 통해 주관적 평가를 실시하지 않고 다중 생리변수 인식을 통해 감성을 추론 할 수 있는 모델을 제안하였다.
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.
자율신경계 반응은 인간의 각성을 측정하는 변수가 될 수 있다(황민철 외, 2001). 본 연구에서는 자율신경계 반응만으로 인간의 2차원 감성 분류를 할 수 있는지를 살펴보았다. 5명의 피험자에게 대중가요나 효과음 등과 같은 다양한 청각자극을 제시하여 감성을 유발한 후, 자율신경계의 반응을 3가지 생리신호(GSR, SKT, PPG)를 통해 측정하여 반응 패턴을 분석하였다. 결과적으로, 자율신경계 반응 패턴은 각성/이완뿐만 아니라 쾌/불쾌간 감성 구분의 가능성을 확인할 수 있었다.
감성이란 외부의 자극에 대해 직관적이고 반사적으로 발생하는 저절로 반응하는 현상이다. 감성은 살아온 사회$\cdot$문화적 배경에 따라 흑은 현재 상태에 따라서 다르게 나타난다. 하지만 다소 개인적인 차이가 있을 수 있을지라도 개인이 속한 사회에 따라서 비슷한 상황 아래서는 비슷한 유형의 반응이 나타난다. 현재 감성 인식을 위해서 개인의 행동이나 신체적인 표현을 이용한 감성 인식 연구가 진행 중이다. 이러한 방법은 감성을 표현하는 방식에서 개인차가 커지면 효용성이 떨어질 수밖에 없다. 우리가 거짓말 탐지기를 사용하는 것처럼 본 논문에서는 감정에 따라 달라지는 개인의 생체 신호를 이용해서 감성 인식을 하고자 한다. 이를 위해서 감성에 따른 여러 가지 생체 신호를 추출하고 감성 인식을 위한 생체 신호의 특징점을 파악하고 패턴분류를 하고자 한다.
감성형용사는 감성 평가공간을 구성하거나 컬러 및 컬러 패턴을 평가하거나 선택하는 데 있어서 대단히 중요하다. 본 논문에서는 Soen의 랜덤컬러 패턴을 평가하기 위해 사용된 13개의 형용사 쌍을 대상으로 다차원 척도분석, 요인분석 , 군집분석 등을 수행하여, 이들이 무게감, 활동감, 온도감을 표현하는 감성요인으로 축약할 수 있으며, 이는 이전의 단색에 대한 연구들과 근사적으로 일치함을 보였다. 또한 컬러 패턴의 선호도를 표현하는 형용사는 다른 1차적인 감성표현 형용사들의 조합으로 표현되어 질 수 있음을 회귀분석을 통하여 검증하였다. 이는 벽지, 카펫 등 컬러 패턴이 나타나는 대상과는 무관하게 무게감, 활동감, 온도감을 표현하는 통일된 감성평가공간 구성이 가능할 수 있음을 의미한다.
인터넷이 폭 넓게 보급되어 개인의 의견을 개진할 기회가 확대됨에 따라 정치, 경제 등의 사안이나 제품 기업의 이미지, 공인에 대한 긍정.부정의 글을 개진할 수 있게 되었다. 이러한 현상에 따라 기업, 제품, 혹은 공공의 분야에서 일반 개인들이 어떻게 생각하는가에 대한 분석 및 자료수집의 필요성이 높아지고 있다. 감성용어 문서분류시스템은 문서의 내용 중 감성기반의 용어들에 기반하여 이에 대한 패턴을 정의하고 이에 대응하는 범주에 문서를 자동으로 할당하는 작업으로써 효율적인 정보 관리 및 검색을 가능하게 한다. 하지만 자동문서 분류를 하기 위해서는 방대한 양의 데이터를 수집 보관하기 위한 분산 환경이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 감성기반 문서분류 시스템을 위한 감성용어 추출 및 긍정, 부정의 패턴을 검색해 자동 문서분류를 위해 RTI(Run Time Infrastructure)를 통한 분산 시스템 환경으로 구성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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