새로운 기술의 발달과 소비자들의 다양한 요구로 인해 기업들은 소비자들의 시선을 끌기 위해 다양한 차별화 전략을 고심하고 있다. 제품의 아이덴티티나 브랜드 이미지 또한 이러한 차별화 전략 중의 하나로 제품에 새로운 가치를 부여하는 주요한 수단이 되고 있다. 이에 본 연구에서는 소비자에게 형성된 브랜드 이미지 중에서 제품을 사용하면서 형성된 감성적인 이미지를 브랜드 감성 이미지라고 정의하고, 사용자가 제품을 사용하면서 느끼는 여섯 가지 대표감성을 평가하여 국내 대표 휴대폰 브랜드 세 개(A브랜드, C브랜드, S브랜드)의 감성 이미지를 비교해 보았다. 휴대폰을 실제 사용하고 있는 사용자들이 휴대폰을 사용하면서 느꼈던 감성을 평가해 봄으로써 국내 휴대폰 브랜드의 이미지, 특히 감성적인 측면에서의 이미지를 평가해 볼 수 있었다. 본 연구의 결과만으로 성급하게 국내 휴대폰 브랜드의 감성 이미지를 규명하기에는 다소 미흡하지만 향후 연령대, 직업, 성비 등 다양한 인구통계학적 변수를 고려하여 연구를 진행한다면 보다 명확한 브랜드 감성 이미지를 추출할 수 있으리라 기대한다.
다양한 이미지 샘플의 Eye test를 바탕으로 기술적인 화질 지표 조절을 통하여 감성 화질을 최적화 시키는 방법이 소개된다. 여러 가지 이미지 콘텐츠의 다양한 이미지에 대하여, 콘트라스트, 명도, 채도 화질 지표 톤 커브를 사용하여 평가가 수행 되었다. 이미지 화질 향상에 기여하는 우선순위는 명암, 채도 및 밝기 순으로 분석 되었다. 이미지 감성 화질 측정치의 기술적인 화질 지표 변화에 따른 기울기의 공통점을 살펴본 결과, 거의 0, 중간 그리고 최대 기울기의 영역으로 구성된 함수 형태로 모델링을 할 경우, 기존의 역 U 형태의 성질 뿐 아니라 log 또는 포화 형태의 감성 화질 변화까지 분석 가능함을 알 수 있었다. 단일 및 복수의 화질 지표의 경우에 대하여도 화질 개선 방안이 모색되었으며, 기존 및 본 논문에서 분석된 결과를 위한 새로운 함수가 소개 되었다. 복수의 통합적 이미지 화질 지표를 통하여 향상 시킬 경우 오직 몇몇 한정된 지표 제어의 경우에만 실현 가능하다는 것을 알 수 있었다. 또한, 화질 향상 방법은 영상 콘텐츠에 따라 크게 차이가 없음을 알 수 있었다.
본 연구는 최근 방송, 영화 등에 활발하게 사용되고 있는 드론의 무빙 영상이 수용자의 몰입도와 흥미 유발, 감정상태 등에 미치는 영향을 살펴본 실험 연구이다. 그동안 미디어 영상 효과 연구들은 영상의 움직임이 스토리 자체에 내재되어 있는 느낌을 주기 위해서 카메라의 움직임을 자제하는 것이 좋으며, 카메라의 움직임이 오히려 수용자의 자연스러운 시청에 방해가 될 수 있다고 주장하고 있다. 본 연구에서는 드론의 움직이는 영상이 시청자의 몰입도, 흥미 유발, 감정 상태 등에 어떤 영향을 미치는지 알아보기 위해서, 대학생들을 두 그룹으로 나누고, 한 그룹의 피실험자들에게는 무빙 중심으로 편집된 드론 영상물을 보여주고, 다른 한 그룹의 피실험자들에게는 호버링 중심으로 편집된 드론 영상물을 각각 보여준 다음, 설문조사를 통해 이들이 느낀 몰입도, 흥미도, 감정상태 등을 측정하고, 측정한 결과를 변량 분석하였다. 분석 결과, 드론의 움직임이 있는 영상물을 감상한 피실험자들은 드론의 움직임이 없는 영상물을 감상한 피실험자들에 비해, 흥미를 더 많이 느끼고, 긍정적인 감정상태를 더 많이 느낀것으로 나타났다. 그러나 드론의 무빙과 피실험자들의 몰입도 간에는 서로 관련이 없는 것으로 나타났다.
This study was developed using the DTP (digital textile printing) jacquard fabrics with a three-dimensional pattern for bag and evaluated the preference and emotional structure. The following conclusions were obtained. Three-dimensional patterns of 12 species using the illustrator program, including six kinds of designs based on the text and six kinds of character types based on the geometry of the basic design was developed. As a result of evaluating the preference of the three-dimensional pattern jacquard fabric, the most preferred fabric was a three-dimensional patterned jacquard fabric with a motif of the Korean consonant "ㅅ". The results of analyzing the emotional dimension of the three-dimensional pattern jacquard fabric, eight factors including simple image, feminine image, exotic image, graphic image, sporty image, masculine image, dynamic image and stereoscopic image were derived. Between emotional factors and preferences correlation analysis showed the stronger the simple image, the feminine image, and the sporty image, the more preferable. It suggested the possibility of a morphological and new fabric for bag, textile design motifs by using Hangul consonants attempt to limit the flatness of the existing geometric form patterns that can be applied to three-dimensional bag whether swirly patterns overcome.
This study develops textile pattern design ideas created through the visualization of music. Methods of auditory and synesthesia were employed to analyze various attributes of popular music genres and appoint language image, shape image, and color image to obtain their interrelationships. This study provides data that can be used to express emotional images on textile print pattern designs. This research used different genres of popular music as stimuli. The language image was extracted and introduced to the overall color scheme; in addition, the color image was verified. The analysis of the color image was executed by applying it with the color set image scale of I.R.I colors. Then, the color image of the target genre of popular music was examined and analyzed through a color tone system. The preference in shape image was realized through visual images based on basic principles of points, lines, and sides composition; subsequently, an analysis of the emotional image of popular music followed. An examination of the emotional images of different popular music genres have led to the discovery that language image, color image, and shape image all share a common emotional image. There was also a realization that similarity and interrelationship exists in language, color, and shape images experienced by listening to popular music.
이미지를 감성으로 쾌 또는 불쾌, 긴장 또는 평온의 구분 감성을 트리 형식으로 가중치를 부여하여 평가한다. 이미지 대표평가 감성인 명도대비를 평가 기준으로 1차는 쾌, 불쾌 또는 긴장 또는 평온이고 2차는 세분화 이미지 감성으로 구분한다. 4개의 감성인식을 수치화 된 명도대비 데이터로 측정한다. 평가 구현은 OpenCV를 통해 명도대비를 그래프화하여 긴장, 평온, 쾌, 불쾌 값 변화에 따라 4개 감성으로 구분하여 컴퓨팅한다. 감성 컴퓨팅으로 명도대비의 입력된 값에 따라 '불쾌'를 '쾌' 또는 '긴장'을 '평온'으로 감성적 변화를 줄 수 있다. 이미지 감성의 규칙성을 계산화 된 컴퓨팅 시스템으로 제어할 수 있고 향후 산업방향에 감성 인식의 적용에 대한 긍정적인 역할을 할 것이다.
영상 검색에서 보다 빠르고 정확한 결과를 제공하기 위해 많은 시스템들은 결과내 재검색을 위한 카테고리 내 검색을 제공하고 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 감성 카테고리를 사용하여 영상을 분류하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 영상에 포함된 컬러와 패턴 정보를 가지고 감성 벡터를 추출하여, 각 영상을 8 개의 감성 카테고리로 분류한다. 이때, 감성 카테고리는 고바야시가 정의한 8 개의 어휘 {romantic, natural, casual, elegant, chic, classic, dandy, modern}를 사용한다. 질의에 대한 결과가 주어지면, 사용자는 선택한 감성 카테고리로 재분류된 영상들을 제공받을 수 있다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위하여 야후 이미지 검색에서 수집된 풍경 영상 1,000 장으로 사용자 평가를 실시하였으며 이를 통해 제안된 시스템의 성능을 증명하였다.
Purpose: This study intends to offer strategic implications that can be used in Korean medicine hospitals through analysis of causal relationship among factors focusing on image improvement and trust building. Methods: Differential model was introduced to test causal relationship. Questionnaire was developed, and data was collected and analyzed with Structural Equation Modeling. Results: Medical service has effects on image, trust, and CS. CS has an effect on trustworthiness, and trustworthiness has positive effect on loyalty intention and has negative effect on switching intention. Emotional attachment has moderating functions between trust and loyalty intention and between trust and switching intention. Conclusion: This study offers practical implications to relevant managers, at the same time it has limitations that omits relevant study of inducing factor for emotional attachment.
If we want to recognize the human's emotion via the facial image, first of all, we need to extract the emotional features from the facial image by using a feature extraction algorithm. And we need to classify the emotional status by using pattern classification method. The AAM (Active Appearance Model) is a well-known method that can represent a non-rigid object, such as face, facial expression. The Bayesian Network is a probability based classifier that can represent the probabilistic relationships between a set of facial features. In this paper, our approach to facial feature extraction lies in the proposed feature extraction method based on combining AAM with FACS (Facial Action Coding System) for automatically modeling and extracting the facial emotional features. To recognize the facial emotion, we use the DBNs (Dynamic Bayesian Networks) for modeling and understanding the temporal phases of facial expressions in image sequences. The result of emotion recognition can be used to rehabilitate based on biofeedback for emotional disabled.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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