본 연구의 목적은 SNS 활용에 있어 사용자 언어 간 감성의 평균차이가 있는지를 검증하는 것이다. 가장 많이 이용되는 SNS 중 하나인 트위터를 대상으로, 영어, 독일어, 러시아어, 스페인어, 터키어 및 네덜란드어 등 6개 언어로 작성된 약 2억 개 트윗을 스트리밍 API를 이용하여 수집하였으며, SentiStrength를 이용하여 주관적/객관적 비율, 감성강도, 긍정/부정 비율, 리트윗 횟수 및 경계불투과도 등에 대한 분석을 시행하고, 트위터를 통한 감성표현의 경향성과 변동을 파악하였다. 분석결과, 언어권에 따라 주관적/객관적 트윗 비율과 긍정/부정 트윗 비율이 각각 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다(p<0.001). 또한, 언어의 종류는 감성강도와 경계 불투과도 그리고 리트윗 횟수에 통계적으로 유의한(p<0.001) 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 이러한 결과는 SNS를 활용한 감성분석에 있어 언어, 문화 별 경향성 및 수준차이를 반드시 고려하여야 한다는 것을 보여준다.
본 연구에서는 직물 디자인의 시각적 요소와 관련된 감성 모형을 제안하고, 아울러 감성 모형을 구성하는 과정에서 사용될 수 있ㅅ는 대안적인 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 설문 조사와 관련 잡지, 신문, 사전 등을 통한 광범위한 어휘 수집이 이뤄졌으며 수집된 어휘는 1,000여 개였다. 수집된 어휘에 대해 이해도 및 적절성 평가를 실시하여 직물 제품과 관련된 감성을 표현하기에 부적절하거나 이해하기 어려운 어휘들을 제거하여 360개의 감성 어휘로 정리하였다. 사용 빈도가 높은 어휘 108개를 이용하여 자유 연상과제를 실시하였으며 그결과 어휘들 간 관계에 대한 연결망을 그려낼 수 있었다. 어휘망에서 중심적인 대표어 역할을 하는 18개 어휘를 추출하여 1차로 유사성평정을 실시하였으며 다차원 척도법으로 분석한 결과 어휘들 간 관계를 표현하기 위해 필요한 차원은 네 개였다. 1차로 구성된 모형의 타당성을 확인하기 위해 추가로 각각 20개씩의 어휘를 새로이 추출하여 2회에 걸쳐 유사성 평정을 실시한 결과, 직물 디자인의 시각적 요소와 관련된 감성을 모형화하기 위해서는 세 개차원이면 충분하다고 생각된다.
원래 오감은 말 그대로 각 감각이 개별적으로 존재하는 것이 아니라 다섯 개의 감각이 때로는 겹치고 보완하고 서로 상승하기도 하면서 우리의 감성구조를 보다 입체적으로 구성한다. 따라서 사람들은 뭔가를 판단할 때 오감을 총동원하게 된다. 그러나 일반적으로 디자인이나 제품개발을 하기 위해 사용하는 의미분별척도는 사물의 성질이나 모양을 묘사하는 이미지 형용사를 사용하기 때문에 이런 감성구조를 파악하기에는 많은 한계를 가질 수 밖에 없다. 본 연구에서는 형용사 이미지어에 의존하는 의미분별척도법(SD법)의 한계를 밝히고, 형태, 색채, 음감, 미감, 후각, 촉감과 같은 오감 정보의 관련기호분석을 바탕으로 보다 입체적으로 감성구조를 파악할 수 있는 감성척도를 개발하였다.
감성분석이란 텍스트에 들어있는 의견이나 감성, 평가, 태도 등의 주관적인 정보를 컴퓨터를 통해 분석하는 과정이다. 본 논문은 다양한 감성분석 실험 중 감성이 드러나는 부분을 파악하여 서술어 중심의 구 혹은 절 단위로 감성 표현 영역을 추출하는 모델을 개발하고자 한다. 제안하는 모델은 BERT에 classification layer와 CRF layer를 결합한 것이고 baseline은 일반 BERT 모델이다. 실험 결과는 기존의 baseline 모델의 f1-score이 33.44%이고 제안한 BERT+CRF 모델의 f1-score이 40.99%이다. BERT+CRF 모델이 7.55% 더 좋은 성능을 보인다.
본 연구는 의미변별법을 사용하여 우리말 형용사의 의미구조를 파악하였다. 우리말. 형용사의 대표적인 반대어 40쌍이 선정되었으며, 요인분석 결과 5개의 요인이 추출되었다. 의미변별법을 색 이미지에 적용시진 결과도 비슷한 요인들을 추출 했으나, 전체 변량을 설명하는 양에 있어서 차이를 나타냈다. 본 연구 결과는 형용사를 사용하는 감성연구의 기반기술을 제공할 것이라 예측된다.
최근 딥러닝(Deep Learning)을 활용하여 텍스트로 표현된 단어나 문장의 의미를 파악하기 위한 다양한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 하지만, 딥러닝을 통해 특정 도메인에서 사용되는 언어를 이해하기 위해서는 해당 도메인의 충분한 데이터에 대해 오랜 시간 학습이 수행되어야 한다는 어려움이 있다. 이러한 어려움을 극복하고자, 최근에는 방대한 양의 데이터에 대한 학습 결과인 사전 학습 언어 모델(Pre-trained Language Model)을 다른 도메인의 학습에 적용하는 방법이 딥러닝 연구에서 많이 사용되고 있다. 이들 접근법은 사전 학습을 통해 단어의 일반적인 의미를 학습하고, 이후에 단어가 특정 도메인에서 갖는 의미를 파악하기 위해 추가적인 학습을 진행한다. 추가 학습에는 일반적으로 대표적인 사전 학습 언어 모델인 BERT의 MLM(Masked Language Model)이 다시 사용되며, 마스크(Mask) 되지 않은 단어들의 의미로부터 마스크 된 단어의 의미를 추론하는 형태로 학습이 이루어진다. 따라서 사전 학습을 통해 의미가 파악되어 있는 단어들이 마스크 되지 않고, 신조어와 같이 의미가 알려져 있지 않은 단어들이 마스크 되는 비율이 높을수록 단어 의미의 학습이 정확하게 이루어지게 된다. 하지만 기존의 MLM은 무작위로 마스크 대상 단어를 선정하므로, 사전 학습을 통해 의미가 파악된 단어와 사전 학습에 포함되지 않아 의미 파악이 이루어지지 않은 신조어가 별도의 구분 없이 마스크에 포함된다. 따라서 본 연구에서는 사전 학습에 포함되지 않았던 신조어에 대해서만 집중적으로 마스킹(Masking)을 수행하는 방안을 제시한다. 이를 통해 신조어의 의미 학습이 더욱 정확하게 이루어질 수 있고, 궁극적으로 이러한 학습 결과를 활용한 후속 분석의 품질도 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다. 영화 정보 제공 사이트인 N사로부터 영화 댓글 12만 건을 수집하여 실험을 수행한 결과, 제안하는 신조어 표적 마스킹(NTM: Newly Coined Words Target Masking)이 기존의 무작위 마스킹에 비해 감성 분석의 정확도 측면에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
본 연구는 청각적 감성을 만족시키는 의류소재의 개발을 위해, 직물 마찰음에 대한 인간의 감서을 생리반응측정과 심리적·주관적 평가를 통해 파악하고, 직물 마찰음이 갖는 음향특성과의 관련성을 고찰하였다. 이를 위해 직물 마찰음의 음향특성을 분석하고, 직물 마찰음에 대한 감각·감성 표현어(부드러움, 시끄러움, 유쾌함, 날카로움, 맑음, 거침, 높음)를 이용하여 주관적 평가를 실시하였으며, 생리적 반응으로서의 뇌파 및 혈류량, 심박변화율, 피부전도수준 등을 측정하였다. 주관적 감각·감성은 대부분 직물 소리의 크기와 관련이 깊은 것으로 나타나, loudness(Z)와 총음압 LPT가 증가할수록 시끄럽고 거칠며 딱딱하고 불쾌하며 탁하다고 지각하였다. 생리적 반응과 관련하여서는, 부드럽고 조용하며 맑다고 지각할수록 slow alpha파가 증가하였고, 유쾌하고 매끄럽다고 평가할수록 혈류량은 증가하였다. 또한, 높다고 지각하는 소리에 대한 LF/HF는 증가하였다. 마찰음의 음향특성이 생리적 반응에 미치는 영향으로서, LPT가 혈류량의 감소에, Loudness(Z)가 피부전도수준의 증가에 각각 영향을 미치며, sharpness(Z)가 높고 ΔL이 작을수록 LF/HF는 증가하는 것으로 나타났다.
최근 대량으로 쏟아지는 감성공학 연구 결과와 논문들을 가치 있는 자료로 만들기 위해서는 감성 데이터가 산업 전반에 활용될 수 있도록 지표로 정리해야 한다. 본 논문에서는 "웹기반 감성 데이터 베이스 구축 및 보급에 관한 연구" 과제를 통해 작성된 감성 데이터 지표에 입각해서 앞으로 대량으로 출현할 감성공학 데이터의 지속적인 지표화를 위한 과정의 자동화를 제안한다. 문서 데이터의 지표화 작업이 자동요약과 유사하다는 점에 착안하여 자동지표화 시스템을 위한 기술들의 기초가 되는 정보유형 및 주요어 추출, 특성표현을 통한 정보문 추출에 대해 감성공학 코퍼스 분석을 통해 연구하고자 한다. 이는 감성공학 분야에서의 지식관리 시스템이나 자동요약 시스템에 활용될 수 있다. 활용될 수 있다.
본 논문에서는 텍스타일 영상의 내용 데이터, 감성 데이터, 메타데이터를 결합시킨 영상 검색 시스템을 제안한다. 섬유 패션의 정보를 가지고 있는 메타데이터와 영상의 색상 및 감성 색상을 이용한 내용의 결합은 그 동안의 섬유 패션산업과 관련된 영상 검색 시스템에서 진일보된 것이다. 우선 메타데이터의 정보를 통해서 영상을 검색하게 된다 검색된 영상 안에서 색상히스토그램과 색상스케치, 감성 히스토그램을 통하여 주어진 영상과 비슷한 영상들을 검색하게 된다. 본 논문에서는 텍스타일 영상으로부터 감성 특성을 추출하기 위해서, H, Nagumo의 배색이미지차트에서 제안하는 160개 감성어에 대한 감성 색상을 이용하였다. 본 논문에서 제안된 텍스타일 영상 검색 시스템에서 부가적인 기능인 돋보기 기능, 색상 히스토그램 기능, 색상 스케치 기능, 반복 패턴 보기 기능을 통해 검색된 텍스타일 영상들의 정보를 효과적으로 제공함으로써 사용자의 편의를 강화하였다.
중국은 다양한 민족의 형성과 아울러 문화의 유구한 역사를 대변하는 문명대국이다.그 중에서도 전통 문화 콘텐츠인 길상 문양은 이데올로기가 격동했던 중국의 역사 변천 과정을 겪으면서 지금까지 중국인들의 민족감성을 자극하는 감성 키워드로 자리잡고 있다. 그 중 길상문양은 중국의 길고 긴 온고지신의 인내를 통해 풍부한 전통문화 콘텐츠의 기반이 되었고, 그러한 감성 문화 자원의 기반아래 하나의 전통 문화 콘텐츠의 중심이 되었다고 해도 과언이 아니다. 길상문양은 중국의 역사와 민족 감성을 대변하는 일종의 표현 수단으로 사람들의 생활관습과 정서, 문화배경에 대한 긴밀한 대변자 역할을 감당하는 키워드가 되었다. 또한, 길상문양은 일종의 마을의 토템신앙의 가치를 지니며 동시에 정보 전달의 기능도 포함하고 있다. 이러한 정보의 상징성은 결국 길상 문양의 형성에 기반이 되었으며, 길상문양이라는 개념적 키워드로 발현하고 있다. 길상문양의 종류는 너무나 다양하여 모든 문양을 연구하기에는 그 범위가 광범위하고 깊어 연구의 전문성에 한계를 가지고 있다. 그래서 본 연구는 길상문양 중에서도 어(魚)문양을 연구한다. 어(魚)문양은 중화민족이 창조한 최초의 길상 서금 문양(동물문:動物紋)이 되었고, 중국에서는 이미 육천년의 역사를 가지게 되었다. 어(魚)문양의 독특한 이미지와 길상의 의미가 중화민족에게는 특유의 고유한 문화 콘텐츠를 보여 주었으며, 중국전통문화를 구성하는 중요한 콘텐츠가 되었다. 전통 어(魚)문양에 대한 현대의 연구는 역사에 대한 상징성과 문양 이미지에 더 많은 의미를 부여하였고, 어(魚)문양의 상징적인 의미로서는 현대적 디자인과 결합시키는 데 신경을 많이 쓰지 않았다. 따라서 어(魚)문양의 길상적 의미와 이미지에 대한 연구를 통해 전통 어(魚)문양이 현대 기업 아이던티티 디자인에 어떠한 가치를 주는지에 대해 분석하고자 하는 것이 본 연구의 목적이다. 연구방법은 중국 전통 어(魚)문의 역사 및 길상이 함의하고 있는 상징성을 연구함으로써 어(魚)문양이 민족, 문화, 예술, 생활 등 각 측면에서 영향을 준 의의와 문화 콘텐츠를 분석하고, 전통 어(魚)문양을 응용한 기업 아이던티티 디자인 사례들을 분석하고자 한다. 또한 소비자의 브랜드 의식, 구매심리, 어(魚)문양의 심리적인 영향력 등에 대한 생각을 파악하고, 더욱 더 어(魚)문양이 기업 아이덴티티 디자인에 대한 영향력을 잘 설명하기 위하여 설문조사도 같이 진행하고자 한다. 조사 대상은 중국 20세 이상의 성인 연령층 총100명의 소비자들이다. 전통 어(魚)문양은 현대적 디자인에 영향을 미친 중요한 구심점이 될 수 있다. 따라서 본 연구는 전통 어(魚)문양을 기업 이미지로 표방한 사례를 통해 분석된 내용들은 대다수 중국인들에게 전통 길상 문양에 대한 긍정적 인식을 제고할 수 있으며, 신뢰성을 바탕으로 한 기업 호감지수에 어떠한 긍정적 영향을 미쳤는지에 대하여 고찰하고자 한다. 현대 중국 기업 아이덴티티 디자인에 있어 길상의 상서로운 이미지를 현대적으로 재해석함으로서 소비자들에게 민족적 감성 인지와 더불어 기업에 대한 이미지의 호감도를 극대화 시키는지에 대한 반응을 설문조사하고, 그 결론을 유추하여 전통컨셉의 활용에 대한 발전가능성을 예측하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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