• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권11호
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• pp.145-153
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• 2006

'색채는 우리의 의식과 상관없이 긍정적 혹은 부정적으로 우리에게 영향을 미치는 에너지이다.' 라고 이텐(Johannes Itten)은 말했다. 우리가 자연에서 보는 색채는 감정에 우선적으로 강하게 작용한다. 이러한 색채의 경험은 우리에게 상징 또는 도상으로 다가오며 인간의 심리를 알레고리로 표현하게 된다. 애니메이션의 색채는 영상매체가 갖는 시각적인 요소이자 중요한 의미작용을 하는 이미지이며 빛의 속성이자 가장 먼저 눈에 들어오는 시지각적 요소이다. 형태, 움직임, 명암 등과 같은 조형요소와 함께 색채는 인간과 인간 주변의 상황을 표현하는 매체로서의 중요한 기능을 한다. 애니메이션에서는 캐릭터의 심리적 변화 상태뿐만 아니라 처한 상황을 암시하기 위하여 색채를 상징적으로 사용한다. 심리적 의미전달은 색채의 상징성을 도상(icon)적으로 표현하게 된다. 따라서 애니메이션의 이미지 표현을 위한 색채는 의미전달을 위한 보편성을 띠게 된다. 본 연구는 색채의 상징적 의미가 작품에 어떻게 반영되었는가에 초점을 맞추었다.

• 의료커뮤니케이션
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• 제12권1호
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• pp.51-72
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• 2017

Purpose: Adolescents use emoticons to express their emotions in an online environment. Hence, medical experts can understand the emotions of adolescents by emoticons. The goal of this study was to investigate the relationship between various emotions and emoticons among the Korean adolescents. Methods: The questionnaire survey was conducted between September 1 and 30, 2014, involving 3,272 students in elementary schools, middle schools, and high schools affiliated in the Department of Education of the metropolitan city of Busan. A total of 1,717 students responded to the survey. The participants consisted of 806 males (46.9%), and 911 females (53.1%). Among these, there were 557 elementary school students (32.4%), 617 middle school students (35.9%), and 543 high school students (31.6%). A social networking analysis was conducted using NodeXL. Results: The frequency of emoticon use among adolescents runs in the order of joy, sadness, fear, surprise, anger, disgust, and then depression. Elementary school females mainly use emoticons to express joy; middle school females use emoticons to express sadness, surprise, anger, disgust, and depression; and high school females use emoticons to express fear. Age- and gender-specific emoticon networks were visualized by using the Haren-Korel fast multiscale algorithm. Commonly used emoticons by age and gender were expressed in the networks. Results of age- and gender-specific emoticon networks visualization show similar results of centrality of seven emoticons. Conclusion: In the digital communication environment, emoticons could be used to catch the emotions of adolescents in Korea.

• 감성과학
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• 제19권1호
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• pp.39-48
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• 2016

본 연구는 혁신적 기업에서 감성에 대한 인식 및 활용에 대해 기업의 연차보고서의 내용분석을 통해 밝히고자 하였다. 연차보고서는 현재 기업이 제공하는 상품(제품 및 서비스)에 대한 설명과 기업의 성과 및 방향에 대해 기술하였기 때문에 기업의 감성에 대한 관심 및 활용을 파악하기 위한 내용분석에 적합한 데이터이다. 감성에 대해서는 그 용어가 국내외에서 혼재되어 사용되고 있어, 연관 단어인 '감각', '감성', '정서'와 해당 영단어인 'sensibility'와 'sense', 'emotion', 'feeling', 'affection'의 사전적 정의를 분석하여 서로의 관계를 분석하였고, 본 용어들을 모두 내용분석에 포함하였다. 혁신적 기업을 선정을 위해 경제 학술지 Fast company에서 발표하는 2009년과 2014년의 'The world's 50 most innovative companies'의 리스트에 포함된 기업으로 추출하였다. 그 기업의 연차보고서를 바탕으로 상호 비교하여 2009년과 2014년 사이의 감성의 인식 및 활용에 대한 기업의 변화를 추적하였다. 내용분석의 정량적인 결과에서는 혁신성과 감성의 관련성이 강하지 않다고 판단되나, 정성적인 결과에는 5년 사이에 '감각(sense)'과 '감정(feeling)'에 대한 관심이 증대되고 있음을 확인하였다. 결론적으로, 기업에서 전략적으로 추구하는 혁신성의 방향이 기술 선도 및 차별화에서 사용자 경험 만족으로 옮겨지고 있으며, 사용자의 감각 및 감정을 측정, 평가, 표현하고자 하는 기업의 수가 증대되고 있음을 밝혔다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권3호
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• pp.107-117
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• 2019

블로그, 소셜 미디어 등의 발달로 인해 점점 더 많은 사람들이 본인의 의견이나 감정을 표현하기 위해 온라인상에서 텍스트 문장을 작성한다. 그리고 이같은 온라인 텍스트 문장속에 숨겨져 있는 긍정 또는 부정등의 감성을 찾아내는 연구분야를 감성분석 이라고 한다. 그중에서도 이모션 마이닝은 사람들의 구체적인 이모션을 찾아내는데 초점을 맞춘 연구분야이다. 본 연구에서는 속성선택 방법과 단일 및 앙상블 분류기를 조합하여 효과적인 이모션 마이닝 예측모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 두가지 대표적인 오픈 데이터인 Tweet와 SemEval2007 데이터를 이용하여 TF-IDF를 계산하고 백 오브 워즈(BOW: bag-of-words) 형태로 속성 셋을 구성하였다. 그리고 효과적인 이모션 마이닝이 될 수 있는 최적의 속성을 선택하기 위하여 상관관계 기반 속성선택(CFS), 정보획득 속성선택 (IG), 그리고 ReliefF 등 세가지 속성선택 방법을 적용하였다. 선택된 속성을 이용하여 아홉가지 분류기 모델로 이모션 마이닝의 정확도를 비교하였다. 실험 결과, Tweet 데이터는 의사결정나무(DT)가 CFS, IG, ReliefF에 의한 속성을 이용할 경우 정확도가 상승했고, 랜덤서브스페이스(RS)는 CFS, IG에 선택된 속성을 사용할 경우 정확도가 상승했다. SemEval2007 데이터는 ReliefF에 의해 선택된 속성으로 로지스틱 회귀분석(LR)을 적용하였을 때 정확도가 상승했고, 나이브 베이지안 네트워크(NBN)은 CFS, IG에 의한 속성을 사용할 경우 정확도가 상승하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.1317-1324
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• 2016

아두이노 플렛폼을 활용하여 스마트 주얼리에 보석처럼 빛나는 효과를 나타내기 위해 감성적인 주얼리로 색을 표현하였다. 감성적인 색 표현을 위해 플러칙의 감정 팽이 모형을 활용하여 감정과 색의 유사성을 적용하였다. 스마트폰에서 쉽게 접할 수 있는 온도, 조도, 소리, 자이로 센서와 스마트 주얼리의 맥박센서로부터 인식된 값을 입력받아 감성을 인식하고 처리하는 과정은 온톨로지 기반의 추론규칙을 적용하고, 상황정보에서 나타난 감성에 따라 감성 색을 찾고 그 감성 색을 스마트 주얼리의 LED에 적용하였다. 주얼리 착용자의 감정에 따라 스마트 주얼리에 내장된 LED에 결정된 감성 색으로 빛을 냈다.

• 디자인학연구
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• 제20권1호
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• pp.133-142
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• 2007

입출력 체계가 텍스트를 기반으로 이루어진 문자에 의한 커뮤니케이션은 비언어적 요소가 삭제되어 사회적 실재감이 감소하는 한계성을 지닌다. 사람들은 이를 극복하기 위해 이모티콘, 아이콘, 통신언어 등의 다양한 요소를 통해 사용자의 감정 및 상황을 시각화하는 방안을 모색하고 있다. 본 연구는 휴대폰에서의 문자 활용을 통해 글꼴을 통한 감정의 시각화 방안을 알아보기 위한 사전 연구로 문헌 연구를 통해 변화된 커뮤니케이션 환경 및 휴대폰 문자메시지 서비스, 그리고 모바일 글꼴 개발 현황에 대해 연구하고, 조사 연구를 통해 휴대폰 문자 메시지와 비언어적 커뮤니케이션에 대한 사용자 인식을 조사하였다. 이를 통해 사용자의 휴대폰 문자메세지에 대한 인식 및 글꼴을 통한 감정 표현의 가능성을 확인하였다. 본 연구를 통해 도출된 결과를 토대로 향후 휴대폰 문자메시지에서 글꼴은 감정을 시각화할 수 있는 방안을 적극적으로 모색해 볼 수 있을 것이다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 2부
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• pp.411-416
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• 2008

게임의 발달은 시각적으로 현실에 가까운 게임캐릭터의 탄생을 가져왔고 현재는 아바타나 이모티 콘 등으로 게임 캐릭터에 감정을 불어넣는 움직임이 활발히 진행되고는 있으나 이는 유동적으로 변화하는 게임 속 환경에 능동적으로 대처하는 감정표현이 아닌 1차적인 입력에 의해 결과 값만을 표현하는 것으로서, 아직 깊이 있는 게임캐릭터의 감정표현은 이루어지고 있지 않다. 이에 본 논문은 유동적으로 변화하는 게임 속 환경에 능동적으로 행동과 감정을 표현하는 게임캐릭터를 제작하기 위해 게임 캐릭터에게 적용할 수 있는 감정 요소를 대표적인 인지심리모델인 OCC모델을 바탕으로 분류하고 이를 상용화 된 RPG게임의 게임 상황 분석을 온톨로지를 통하여 체계화시켜 게임캐릭터를 위한 인공감정모델 'CROSS(Character Reaction on Specific Situation) Model AE Engine'을 제안하고자 한다.

• 디자인학연구
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• 제17권2호
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• pp.199-208
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• 2004

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.

• 한국게임학회 논문지
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• 제10권6호
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• pp.125-135
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• 2010

게임에서 흔히 사용하는 전신형 가상 캐릭터를 이용한 감정 표현은 주로 몸동작을 이용한다. 이때 가상 캐릭터가 표현하는 모든 감정에 대하여 각기 다른 애니메이션을 만들어 주어야 한다. 이런 이유로 인간과 같이 감정의 강도에 따라 다른 크기의 동작을 표현하려면, 만들어야 할 애니메이션의 수가 기하급수적으로 늘어나게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 가상 캐릭터가 감정 강도에 따라 다른 크기의 동작을 행할 수 있게 하는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 감정 강도별로 캐릭터가 동작을 형성하기 위해 회전시키는 뼈대에 가중치를 주어 소극적인 표현 또는 과장된 표현이 가능하도록 하였다. 제안하는 방법을 검증하기 위해 실제 가상 캐릭터에 신체 가중치를 적용할 수 있는 EATool(Emotional Animation Tool)을 구현하였다. 구현된 환경을 통해 걷기 동작에 서로 다른 감정을 부여한 후, 각 감정의 강도에 따라 신체 가중치를 적용하였다. 실험 비교 결과 감정 강도에 따라 동일한 걷기 동작의 형태가 달라지는 것을 확인할 수 있었다.

• 감성과학
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• 제19권3호
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• pp.103-120
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• 2016

본 연구는 영상의 시간적 요소를 제어하였을 때 어떠한 감성적 효과가 나타나는가를 탐구하였고, 연구 결과를 기반으로 영상 감성 평가 도구를 개발하였다. 연구는 두 단계로 나누어 진행되었다. 첫 번째 연구에서는 원본 영상 대비 영상의 재생 스타일 적용이 야기할 수 있는 감성적 가치를 수집하고자 하였다. 영상의 배속, 방향성, 연속성 등 세가지 시간적 요소를 제어해 총 11 가지의 재생 스타일을 설정하였다. 그리고 재생 스타일 각각에 대하여 원본 영상과 견주어 어떠한 감성적 효과가 부가되는가를 어휘 형태로 수집하였다. 원본 영상으로는 중성적인 감성과 네 개의 감성 영상 - 기쁨, 여유로움, 화남, 슬픔 - 을 활용하였다. 실험을 통해 (N=30) 총 3,800 개의 단어들이 수집되었으며, 위 단어들은 899 종의 감성 어휘로 정리되었다. 그리고 감성 어휘들은 유의어 관계에 의해 총 52 가지의 감성 어휘 군집으로 최종 분류되었다. 두 번째 연구에서는 재생 스타일이 적용된 영상의 감성을 평가하는 도구를 개발하고자 하였다. 연구의 자극물로 재생 스타일이 적용된 11 가지 상업적 영상물을 수집하고, 각 영상을 재생 스타일이 적용되지 않은 원본 영상으로 변환하였다. 그리고 첫 번째 실험과 같이 재생 스타일이 적용된 영상과 원본 영상을 동시에 제시해, 재생 스타일에 의한 효과를 평가하였다. 평가자들은 (N=30) 감성 어휘 899 종 가운데 선별된 대표적인 영상 감성 어휘 38개에 대해 5 점 척도로 응답하였다. 요인 분석법을 통해 응답을 분석한 결과 총 4개의 감성 요인 - 기쁨, 슬픔, 회상적, 이상함 - 이 추출되었다. 이 4개 요인은 보편적인 정서 이론가 비교하여 기쁨과 슬픔이 공존한다는 차이점을 나타내었다. 추가적으로, 연구 결과를 토대로 애니메이션 기반의 감성 평가 도구를 개발한 후 이에 대한 활용 가치 및 응용 방안에 대하여 논의하였다.