스트룹 효과(Stroop, 1935)는 매우 신뢰롭게 관찰되는 현상으로 이를 응용한 다양한 연구들이 존재한다. 전통적인 스트룹 실험에서는 색과 색 이름을 실험자극으로 사용하였으나 이후 연구들은 어떤 색(예: green)과 그 색을 전형적으로 보여주는 대상의 이름 (예: grass)을 사용한 경우에도 일치 혹은 불일치 조건에 따라 유사한 효과가 발생한다는 것을 보고하였다(Klein, 1964). 그런데 의미표상(semantic representation)의 검증을 위해 스트룹 효과를 활용한 기존 연구들은 대부분 구체적인 대상들과 색의 연합을 검증했기 때문에 구체명사(concrete noun)와 그에 상응하는 색 이름을 연구에 활용하였다(예: Dalrymple-Alford, 1968, 1972; Klein, 1964). 그런데 최근 Sherman과 Clore(2009)는 구체적 대상이 없는 단어의 도덕적인 의미(예: honesty, crime)에 따라 흰색 혹은 검은색으로 제시되었을 때에도 색에 대한 반응이 빨라지거나 느려진다는 것을 보고하였다. 이에 근거하여 본 연구에서는 스트룹 과제를 사용하여 형용사의 온열감각 차원의 의미 (예: 따스한, 냉정한)와 색 온도 (따뜻한 색, 차가운 색)의 연합을 스트룹 과제를 통해 검증하였다. 그 결과 형용사의 온열차원의 의미와 색 온도가 불일치할 때 보다 일치할 때 참가자들은 색에 대해 더 빠르게 반응한다는 것을 확인할 수 있었으며, 형용사의 의미와 색 온도 간의 상호작용을 관찰할 수 있었다. 본 연구의 결과는 스트룹 관련 연구들에서 주로 사용해온 구체명사가 아닌 추상적인 형용사에서도 스트룹 효과가 발생한다는 것을 보여주었다는 점에서 기존 연구들과 차이점을 가진다. 또한 무채색을 사용한 Sherman과 Clore(2009)의 연구와 달리 색상을 사용한 경우에도 단어의 의미에 따라 스트룹 효과를 획득할 수 있다는 새로운 결과를 보여준다.
본 연구의 목적은 TV 화질에 대한 사용자들의 심리적 특성을 평가하기 위한 화질평가척도를 개발하고, TV 화질의 심리 특성과 물리적 특성의 관계를 확인하는 것이다. TV 화질과 관련된 형용사 152개 중 집단설문(남녀 대학생 80명)을 통하여 TV 화질을 잘 표현하는 형용사로 19개의 형용사를 선정하였다. 선정된 형용사는 다음과 같다; '깔끔하다-지저분하다', '깨끗하다-더럽다', '산뜻하다-침울하다', '편안하다-긴장된다', '매끄럽다-거칠다', '밝다-어둡다', '화려하다-수수하다', '변화스럽다-단조롭다', '자연스럽다', '감각적이다', '만족스럽다'. 126명의 남녀 대학생을 대상으로 이들 형용사의 유사성 평정을 실시하고, 유사성 점수에 대하여 요인분석(주성분분석, oblique 회전)을 실시한 결과, '깔끔함' 차원과 '화려함' 차원으로 분류되었다. 그리고 31명의 남녀 대학생을 대상으로 TV 화질에 대한 감성과 물리적 특성과의 관계를 확인하였다. 그 결과 TV 화질에 대한 감성 형용사들은 밝기, 명암, 색농도와 색상의 변화에는 민감하였으나, 선명도의 변화에는 민감하지 않은 것으로 나타났다.
세계유산위원회는 제16차 유네스코 총회에서 문화경관을 세계유산의 범주에 넣기로 정했다. 인간과 자연환경 또는 문화유산과 자연유산 사이에 일어나는 상호작용의 중요성을 인식한 데서 나온 결정이다. 이러한 변화의 흐름에 따라 세계 여러 나라들은 자국의 문화경관을 보호하기 위한 정책과 제도를 마련했다. 하지만 우리나라는 세계 발전 흐름과 다르게 문화경관의 개념과 범주를 명확하게 정의하지 않은 채 비슷한 뜻을 가진 명승 개념으로 관련 정책과 제도를 운용하고 있다. 그리고 경관을 관리하는 대표적 방법의 하나인 '경관 형용사 목록'마저 외국에서 개발한 내용을 가져와 번역해서 쓰고 있다. 이런 배경에서 본 논문에서는 세계 발전의 흐름을 담아 문화경관의 개념 및 범주를 정의했다. 그리고 우리나라 지역의 문화경관 특성을 나타내기에 알맞은 형용사를 모아서 문화경관 형용사 목록을 만들었다. 구체적으로 전라남도 신안군 사례를 중심으로 지역신문에서 문화경관 관련 기사 4,556건을 수집해 빅데이터 분석 방법으로 핵심 표현 등을 분석했다. 본 논문에서 연구 결과로 제시한 '문화경관 구성 요소 분류표', '문화경관 형용사 목록', '명사·형용사 네트워크 맵'은 다른 지역 연구에 적용할 수 있으며, 우리나라 지역의 문화경관 특성을 밝히고 보호하는 일에 기본 자료로 활용할 수 있을 것이다.
한국어의 동사성 명사와 형용사성 명사는 경동사와 결합하여 문장의 서술어 역할을 하는데 이때에 명사는 보어 자질을 경동사에 전달하고 이렇게 결합한 후에 생성되는 서술어 복합체가 술어로 역할 한다. 이번 구문분석 시스템 연구에서는 LKB 시스템을 통해 한국어에서 체언과 결합하는 격조사의 처리와 용언과 결합하는 어미의 처리 및 동사/형용사성 명사가 경동사에 보어 자질을 전달하여 술어 복합체를 이루는 현상을 집중적으로 다룬다.
기존의 이미지 검색에서는 원하는 이미지를 검색하기 위하여 사용자가 이미지의 가시적 속성을 정확히 표현하도록 요구함으로써 질의가 제한되었다. 본 논문에서는 색상으로부터 유추될 수 있는 감성 형용사를 감성 용어 시소러스로 구축하여 감성 기반의 이미지 검색이 가능하도록 하였다. 감성 용어 시소러스를 이용함으로써 ‘부드러운’, ‘세련된’등과 같은 감성 용어를 검색의 질의어로 사용할 수 있게 되어 사용자의 검색 의도를 보다 정확하게 표현할 수 있게 되고, 검색의 결과에 대한 만족도를 향상 시킬 수 있다.
본 연구는 소비자의 라이프스타일에 따라 견직물에 대한 감각·감성의 차이가 있는지를 분석하고, 라이프스타일별 촉감선호도와 구매선호도 차이를 규명함으로써 견직물의 소재 디자인시 감성관련정보를 제공하고자 한다. 라이프스타일에 따라 감각형용사는 ‘거칠다, 우글쭈글하다, 촘촘하다’등에서 보수파가 캐주얼파보다 높은 평가하였으며, 감성형용사는 ‘개성적이다, 독특하다’등에서는 보수파가 캐주얼파보다 높게 평가하였으며 ‘클래식하다’는 보수파가 캐주얼파보다 높게 평가하였다. 또한, ‘캐주얼하다, 액티브하다, 신선하다’는 보수파가 캐주얼파보다 높게 평가하였다. 세 clluster별로 촉감선호도와 구매선호도를 분석한 결과 cluster 2를 가장 ‘촉감이 좋다, 구매시 선호한다’라고 하였다. 촉감선호도는 라이프스타일에 따라 유의한 차이가 없었으나 구매선호도에서는 라이프스타일에 따라 유의한 차이가 있었다.
인간의 감성을 이해하고 반응하는 인간 친화적 게임기술 개발은 게임을 디자인하는데 매우 중요한 요소이다. 게임에서 유발되는 감성 중 목표 감성에 도달하는 정도를 나타내는 의미로 게임성을 정의하는 것은 필요하다. 대부분의 감성관련 연구는 감성어휘 체계화를 통한 대표 감성을 추출하고 해당 디자인 소와의 연관관계로 감성을 평가하고자 하였다. 그러나 이러한 정의는 게임성에 대한 방향성을 이해하는데 긍정적인 면은 있으나 구체적이고 객관적인 플레이어의 감성을 표현 할 수 없는 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 게임성에 대한 체계적 이해를 위하여 형용사 시소리스를 이용함으로써 감성적 표현을 플레이어의 의도에 따라 정확하게 나타낼 수 있도록 형용사의 의미적 상관관계를 분석할 수 있는 방안을 제안하였다.
칼라 이미지 스케일은 칼라 전문가들의 지식에 의해 획득되고, 형용사와 대응되는 칼라(들)을 선택하기 위해 동일한 형용사 이미지 스케일들에서 형용사들과 칼라를 표현한다. 이들은 이미지 스케일을 얻기 위한 실험과 통계분석의 어려움 때문에 일반적으로, 단지 제한된 수의 칼라들만이 이미지 스케일에 위치한다. 이는 칼라를 선택하는 과정을 비전문가에게 어렵게 만든다. 본 논문에서는 이미지 스케일에 따라 연속적인 칼라를 제공하는 퍼지 K-근접 이웃 보간 방법에 기초를 둔 칼라 이미지 스케일의 보간 방법을 제안한다. 실험의 결과들은 보간된 이미지 스케일은 칼라 선택 과정에 있어 실용적으로 유용하게 사용될 수 있을 것이라 본다.
제품의 품질 및 가격 뿐만 아니라 물질적 풍요로움과 더불어 다변화 되어가는 생활 환경 속에서 소비자의 감성과 선호도를 파악하는 것은 제품 판매 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 이를 위하여 제품의 기능적 측면 뿐만 아니라 개개인의 정서적 감정과 선호도가 반영된 제품의 설계나 디자인 또한 요구되고 있다. 본 연구에서는 소재 개발의 프로세스가 고객 중심으로 변화하는 것에 대응하여 사용자의 감성과 선호도를 중심으로 소재를 개발하는 방법의 하나로 협력적 필터링 개인화 기법을 응용하여 섬유 패션 디자인 추천 시스템을 제안한다. Textile 기반의 협력적 필터링 시스템에서 예측에 사용될 이웃의 수를 결정하기 위해서 Representative Attribute-Neighborhood를 사용한다. 이웃들간의 사용자 유사도 가중치는 피어슨 상관 계수(Pearson Correlation Coefficient)를 사용한다. 소재에 대한 사용자의 감성이나 선호도에 대한 Textile의 대표 감성 형용사를 추출함으로써 소재 개발을 위한 감성 형용사 데이터 베이스를 구축한다. 구축된 감성 형용사 데이터 베이스를 기반으로 성향이 비슷한 사용자에게 Textile을 추천한다. 사용자 선호도 예측과 Textile 기반의 협력적 필터링 기술을 이용한 섬유 패션 디자인 추천 에이전트를 구축하여 시스템의 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.
본 논문에서는 질감제시장치의 주파수와 진폭의 변화를 이용하여 실시한 예비 실험과 본 실험으로 이루어진 감성평가의 실험에 대해 서술한다. 먼저 예비 실험은 관련 형용사 수집, 적합성 평가, 유사성 평가의 세 단계로 구성되어 있으며, 질감 인식과 관련된 유효한 형용사들을 찾는데 목적을 둔다. 예비실험의 첫 단계인 수집 단계에서 33개의 질감인식과 관련된 형용사를 얻을 수 있었으며, 이들은 형용사의 적합성 평가와 유사성 평가를 통해 최종적인 유효한 10개의 질감 요소로 정리되었다. 이렇게 예비실험 결과 얻어진 10개의 형용사는 본 실험에서의 기초 감각을 기술하는 중요한 요소로서 사용이 된다. 본 실험에서는 10개의 감각의 요소를 규격을 갖춘 7종류의 사포와 질감제시장치의 일정 기준에 의해 선정된 15개의 주파수와 진폭의 조합으로 평가가 된다. 실험 결과 사람에게 인지되는 추상적인 거칠기의 감각요소는 표면의 공간정보(spatial information)에 의해 결정되는 울퉁불퉁함(ruggedness)와 표면의 공간정보 뿐 아니라 시간정보(spatio-temporal information)에 의해 결정되는 까끌까끌함(prickliness)의 두 감각의 요소로 구성되어 있음을 확인할 수 있었다. 또한 개발된 질감제시 장치의 정량적인 제어를 통해 두 가지 감각의 요소를 다양하게 유도시킬 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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