현재 텍스타일 분야는 활용 범위가 확장됨에 따라 감성과 같은 비물질적인 가치에 관해 관심을 두는 연구들이 증가하는 추세를 보인다. 본 연구의 궁극적인 목적은 디지털 크래프트를 적용한 텍스타일 디자인의 감성적 의의에 초점을 맞추어 실증 연구를 통해 디지털 크래프트를 적용한 감성적 텍스타일 디자인의 생성 가능성 및 활용방안을 제안하는 것이다. 본 연구에서 개발한 주관적 평가 스케일을 통해 측정한 평가결과를 바탕으로 디지털 기술을 적용한 텍스타일 디자인과 디지털 크래프트를 적용한 텍스타일 디자인의 차이를 비교하여 통계적으로 의미가 있는지를 검증하기 위한 실증 연구를 진행하였다. 실험 결과, 디지털 크래프트를 적용한 텍스타일 디자인 작품에 대한 감성 생성 가능성과 활용방안에 대한 몇 가지 의미 있는 시사점을 도출할 수 있었다. 첫째, 에스닉한 감성은 유의한 수준은 아니지만 3번의 비교 분석에서 모두 증가하였다. 둘째, 모던과 클래식한 감성은 모두 감소하였다. 셋째, 디지털 텍스타일 머신과 디지털 텍스타일 머신과 크래프트의 비교 분석에서 펀한 감성이 유의한 차이로 증가함을 보였다. 넷째, 3D 프린팅과 3D 프린팅과 크래프트의 비교분석에서 엘레강스가 유의미하게 증가하였다. 따라서 디지털 크래프트를 적용한 텍스타일 디자인은 사용한 디지털 기술 방식에 따라 에스닉, 펀, 엘레강스한 감성의 전달이 가능할 것으로 예측된다. 본 연구를 통해 도출한 결과를 텍스타일 디자인 개발과 생산 단계에서 적절하게 사용한다면 감성적 텍스타일 디자인의 개발을 위해 효과적으로 작용할 수 있을 것이다. 또한, 본 연구의 결과는 디지털 크래프트를 통한 감성적 텍스타일 디자인에 대해 객관적인 자료를 제공함으로써 향후 학계뿐만 아니라 실무에도 중요한 시사점을 제공해 줄 수 있을 것이라 기대한다.
4차 산업혁명시대의 주요한 변화 동인인 혁신적 테크놀러지와 인공지능의 발전은 상대적으로 인간의 감성적 영역에 대한 관심을 증대시키고 있다. 그리고 이에 대한 교육적 대안으로서 디자인씽킹 프로세스를 활용한 메이커교육에 주목하고 있다. 이는 만들기 활동 과정과 결과로서 경험하게 되는 여러 감성적 측면(타인/사용자의 이해와 공감, 협력활동을 통한 소통, 개방, 공유의 정신, 논리적 사고를 넘어선 직관적 사고의 수용)을 감성지능의 함양이란 가능성과 연결시킬 수 있기 때문이다. 이에 본 연구에서는 대학교 학부생 37명을 대상으로 한 교양과목에서 '디자인씽킹 프로세스 기반의 메이커교육' 프로그램을 개발 및 적용한 뒤 그 결과로서 학생들의 감성지능에 어떤 변화가 이루어지는지 감성지능 검사지를 이용한 양적분석과 면담, 성찰일지와 같은 질적자료분석을 통해 알아보았다. 그 결과로 디자인씽킹기반의 메이커교육 프로그램은 감성지능의 대부분 영역에서 긍정적 영향이 있음을 확인 할 수 있었다.
이 사용되고 있고, 사람의 냄새가 느껴지는 손글씨, 즉 캘리그래피를 사용하는 사례가 늘어최근 감성디자인이 대두되면서 디자인을 필요로 하는 각종 분야에 감성을 자극하는 요소들나고 있다. 본 연구에서는 영상물의 내용을 짐작하게 할 수 있는 다른 요소들은 모두 배제한 채, 설문지조사를 통해 캘리그래피 타이틀의 특성 중 상징성을 실증해보고, 상징성 강한 캘리그래피 타이틀 사용이 영상물 소비자들의 감성에 미치는 영향을 알아보고, 영상물의 내용을 미리 알 수 있게 작업한 캘리그래피 타이틀이 시청자들의 시청의사에 미치는 영향력을 조사하였다. 가독성은 그리 높지 않으나 영상물의 내용을 짐작하게 하는 상징성이 높은 캘리그래피의 무분별한 남용은 잠재고객인 시청자들에게 시청하겠다는 관심과 시청하지 않겠다는 반감 모두를 가지게 하였다. 또한 캘리그래피 타이틀이 영상화면에서 보여질 때의 조건에 따라 시청자들의 선호도에 미치는 영향을 조사하여 시청자들은 CM Super된 예고타이틀이 TV모니터의 좌측보다는 우측에 위치하는것을 선호했고, 통상적인 우상단과 함께 우하단에 대해서도 높은 선호도를 표현한다는 결과를 얻었다. 효과적인 캘리그래피 타이틀로고 제작은 광고 ZAPRATE을 변경시킬 수 있고, 드라마 방영 전 CM에 ZAP IN을 상대적으로 높게 만들어 CM이 끝난 후, 드라마 시청에 영향을 미칠 수 있다는 연구를 계속하여 시청자의 감성을 자극하여 시청하겠다는 의사를 갖도록 도와주는 드라마 타이틀 제작시 효과 적인 캘리그래피 사용방법과 시청률에 영향을 줄 수 있는 예고타이틀의 활용방법에 대한 접근방법의 모색이 이루어지기를 기대한다.
개인용 디바이스의 발달로 개인들이 손쉽게 인터넷에 접속할 수 있게 되었으며, 소셜미디어를 통한 정보의 공유와 습득이 일반화 되고 있다. 특히 분야별 전문 커뮤니티가 발달하며 사회적 영향력을 행사하고 있어 기업과 정부는 이들의 의견을 반영하여 전략을 수립하는 일에 관심을 기울이고 있다. 온라인상의 다양한 텍스트로부터 대중의 의견을 읽어내는 것을 오피니언마이닝이라고 한다. 그 중 하나인 감성사전은 방대한 비정형데이터를 빠르게 파악하는 도구로 여러 분야에서 활용되고 있다. 주식시장은 사회의 여러 요인을 반영하여 변동한다. 최근에는 버즈량 분석 등 빅데이터를 기반으로 오피니언마이닝을 활용한 주식시장 연구가 시도되고 있다. 대표적인 예로 뉴스와 같은 텍스트 데이터 분석을 활용한 연구들이 발표되고 있다. 본 논문에서는 뉴스의 정제된 형식과 한정된 어휘를 사용한 기존연구를 보완하고자 증권전문 사이트 'Paxnet'의 게시 글을 분석대상으로 삼아 주식시장 맞춤형 감성사전을 구축하여 투자자들의 감성을 분석하는 데 기여했다.
기업 디자인과 마케팅의 새로운 패러다임 중의 하나는 인간의 감성이 기업의 중요한 마케팅의 수단으로 등장하고 있는 것이다. 하지만 현재까지 이 분야의 대부분의 연구는 이론적 고찰을 중심으로 이루어지고 있으며, 실증적으로 화장품이나 패션의류 같은 산업을 제외한, 생활용품이나 주방용품 산업에서는 인간의 감성을 소구하는 감성 마케팅과 감성 디자인 전개가 활발하다고는 보기 어렵다. 하지만 점진적으로 기업에서 인간의 감성을 자극하는 마케팅과 디자인에 대한 관심이 매우 높아 간고 있다. 이에 본 연구는 감성에 대한 고찰을 바탕으로 감성디자인을 전략적인 도구로 사용한 감성 마케팅 사례를 연구하여 소개하고자 한다. 그리고 무엇보다 감성디자인과 감성마케팅의 적용사례에 대한 실증적 연구 발표가 적은 주방 용품 산업에서의 실증적인 사례로써 감성 디자인을 통한 감성 마케팅을 적용한 마블코팅 프라이팬 제품을 소개하고자 한다. 그리고 이러한 감성 마케팅과 감성 디자인을 적용한 실증적 사례가 시장에서 어떠한 반응을 보였는지, 제품의 매출변화와 시장 점유율에 미치는 영향을 조사하여 그 결과를 도출해 보았다. 본 연구에서 채택한 큰 틀(framework of the research methodology)의 연구 방법은 아래와 같다. 첫째, 선행연구와 문헌 조사를 통한 감성디자인과 감성마케팅의 정의를 알아보았다. 둘째, 연구자의 5년 동안의 프라이팬 기업의 현장 경험과 인터뷰결과(Empirical research method)에 의한 연구 가설과 연구문제들을 설정하고, 셋째, 기업의 실증적 자료, 기업의 임원 및 매니저와의 인터뷰(Interview), 그리고 제품 사용자의 설문조사(Questionnaire)를 통해 본 연구 목적인 '연구 가설'을 검증하고, '연구문제들' 결론을 도출하는 방법으로 연구를 진행하였다. 넷째, 연구결과에 대한 보안을 하고자 추가적으로 기업에 대한 광고 등의 판촉활동에 대한 관계와 연구결과에 대한 검증을 위한 인터뷰를 진행하였다. 결론적으로 궁극적인 본 연구 목적은 감성디자인을 통한 전략적 감성 마케팅의 사례를 소개하고, 그 가치를 재평가하여, 소비자 입장에서의 감성 마케팅과 디자인의 문제점을 소개하고, 앞으로 감성 디자인과 감성 마케팅의 전략적 차원에서 도입하려는 기업인이나 연구자에게 선행적 사례로 도움을 주는 것에 있다.
개인화 서비스와 같은 지능정보 시스템을 위해서는 사용자 선호도의 학습은 중요한 연구 분야이다. 본 연구에서는 채팅 도메인에서의 사용자 선호도를 학습하는 방법을 제시하며, 기존의 평면적인 사용자 선호도 모델의 문제점을 해결하기 위한 사용자 선호도 모델을 제안한다. 사용자가 선호도 학습의 대상에 대하여 얼마나 관심이 있는가를 나타내는 관심도와 대상에 대한 감성을 나타내는 호감도 라는 요소로 모델링 할 수 있다. 자연어 처리를 통해 현재 대화에서의 주제 탐지와 호감도 분석을 하고, 이를 이용하여 사용자의 선호도와 호감도를 학습한다. 시간의 흐름에 따라 변하는 사용자 선호도의 특징을 고려하여, 사용자 선호도를 세션, 단기, 장기 선호도로 나누어 계산한다. 사용자선호도 학습의 대상이 되는 키워드와 주제에 대하며 시간에 따라 변하는 사용자의 선호도 변화를 고려하여 선호도 결정을 한다 사용자 선호도 학습 효과의 검증을 위하여 사용자 평가를 하였으며 주제 선호도, 키워드 선호도, 키워드 호감도에 대하여 각각 86.52%, 86.28%, 87.22%의 성능을 보였다.
인터넷의 발달을 통해 지속적으로 인스턴트 커뮤니케이션이 발달해왔다. 인스턴트 커뮤니케이션에서 가장 대표적인 것이 메신저 애플리케이션이다. 메신저 애플리케이션에서 이모티콘은 송신자의 감정 전달을 보완하기 위해 활용됐다. 메신저 애플리케이션 송신자의 감정 전달에 약한 모습을 보이는데 그 이유는 면대면 커뮤니케이션이 아니기 때문이다. 이모티콘은 과거 화자의 기분 상태를 나타내는 기호로만 사용됐다. 그러나 현재는 이모티콘은 감정 전달 뿐만 아니라 개인의 특성과 개성을 나타내고 싶어 하는 소비자의 심리를 반영하는 형태로 발전해가고 있다. 이모티콘의 사용 환경이 개선되었고, 이모티콘 자체가 발전함으로써 이모티콘 자체에 대한 관심도는 증가하였다. 대표적인 예로 카카오톡, 라인, 애플 등에서 서비스를 진행하고 있으며, 관련 컨텐츠 상품의 매출도 지속적으로 증가할 것으로 전망하고 있다. 이모티콘 자체의 관심도 증가와 관련 사업의 성장세에도 불구하고 현재 적절한 이모티콘 추천 시스템이 부재하다. 국내 점유율 90% 이상의 메신저 애플리케이션인 카카오톡조차 단순히 인기 순이나 최근 순, 혹은 간략한 카테고리 별로 분류한 정도이다. 소비자들은 원하는 이모티콘을 찾기 위해서 스크롤을 계속해서 내려야 하는 불편함이 있으며, 본인이 원하는 감성의 이모티콘을 찾기 어렵다. 소비자들이 편의성 향상과 기업의 이모티콘 관련 사업의 판매 매출 증가를 위해 소비자가 원하는 이모티콘을 추천해줄 수 있는 이모티콘 추천 시스템이 필요하다. 적절한 이모티콘을 추천하기 위해서 소비자가 이모티콘을 보고 느낀 감성에 대해 정량화할 필요성이 있다. 정량화를 통해 소비자가 원하는 이모티콘 셋이 가진 특징과 감성에 대해 분석할 수 있으며, 분석 결과를 토대로 소비자에게 이모티콘을 추천할 수 있다. 이모티콘은 메타데이터화의 방법으로 정량화가 가능하다. 메타데이터화 방법은 빅데이터 시대에 비정형, 반정형 데이터에 대해서 의미를 추출하기 위해 데이터를 구조화 혹은 조직화하는 작업이다. 비정형 데이터인 이모티콘을 메타데이터화를 통해 구조화한다면, 쉽게 소비자가 원하는 감성 형태로 분류할 수 있을 것으로 생각한다. 정확한 감성을 추출하기 위해 감정과 관련된 선행 연구를 통해 7개의 공통 감성 형용사와 한국어에서만 나타나는 은유 혹은 표현적 특징들을 반영하기 위해 하위 세부 표현들까지 고려했다. 이모티콘의 가장 큰 특징인 캐릭터를 기반으로 "표상", "형상", "색상"의 범주에서 세부 하위 감성들을 수집했다. 정확도 높은 추천 시스템을 설계하기 위해 감성 지표만이 아니라 객관적 지표도 고려하였다. 메타데이터화 방법을 통해 이모티콘이 갖고 있는 캐릭터의 특징을 객관적 지표로 14개, 감성 지표로 활용하기 위해 감성 형용사를 36개를 추출하였다. 추출된 감성 형용사는 대비되는 형용사로 구성하여 총 18개로 줄였으며, 18개의 감성 형용사는 카카오톡의 이모티콘을 인기 순으로 임의의 40개 셋을 대상으로 측정하였다. 측정을 위해 이모티콘을 평가할 조사 대상자 온라인으로 모집하였고, 277명의 20~30대의 이모티콘을 구매한 경험이 있는 소비자를 대상으로 설문을 진행하였다. 설문응답자에게 서로 다른 5개의 이모티콘 셋을 평가하도록 하였다. 평가 결과 수집된 18개의 감정 형용사는 요인분석을 통해 감성 지표 요인으로 추출하였다. 추출된 소비자 감성 지표의 요인은 "코믹", "부드러움", "모던함", "투명함"이었다. 이모티콘의 객관적 지표와 감성 지표 요인을 활용하여 소비자 만족과의 관계를 분석하였고, 객관적 지표와 감성 지표 간의 관계도 분석하였다. 이 과정에서 객관적 지표가 소비자 태도에 바로 영향을 주는 것이 아니라 감성 지표 요인을 통해 소비자 태도에 영향을 주는 매개 효과가 있음을 확인하였다. 분석 결과는 소비자의 감성 평가 메커니즘을 밝혀냈고, 소비자의 이모티콘 감성 평가 메커니즘은 객관적 지표가 감성 지표 요인에 영향을 미치며, 감성 지표 요인은 소비자 만족에 영향을 미치는 관계였다. 따라서 감성 지표 요인의 네 가지만으로 이모티콘 추천 시스템을 설계하였고, 추천 방법은 각 감성과의 거리를 유클리디안 거리로 측정하여 거리의 차가 0에 가까울수록 비슷한 감성으로 정의하였다. 본 연구에서 제안한 이모티콘 시스템의 검증을 위해 각 감성 지표 요인과 소비자 만족의 평균을 지표 값으로 활용하여 각 이모티콘 셋의 감성 패턴을 그래프로 비교하였고, 추천된 이모티콘들과 선택된 이모티콘이 대체로 비슷한 패턴을 그리는 것을 확인하였다. 정확한 검증을 위해 사전 조사하였던 소비자를 대상으로 이모티콘 추천 시스템이 제시한 결과와 유사하게 평가하였는지 유사 순위를 세 구간으로 나누어 비교하였고, 순위별 예측 정확도는 결과 1순위 81.02%, 2순위 76.64%, 3순위 81.63%였다. 본 연구의 결과는 학문적, 실무적으로 다양한 분야에서 활용 가능한 방법론을 제시하였으며, 기존에 없던 이모티콘 추천 시스템의 설계를 통해 소비자에게는 편의와 이모티콘을 서비스하는 기업에는 매출증대의 효과를 가져올 것으로 예상한다. 그리고 본 연구를 통해 지능형 이모티콘 시스템으로 발전할 수 있는 단초를 제공했다는 점에서 의미가 있다. 본 연구에서 제안한 감성 요인들을 활용하여 감성 라이브러리로 사용함으로써, 새로운 이모티콘 출시 시 감성 평가의 지표로 활용할 수 있다. 축적된 감성 라이브러리와 기업의 판매 데이터, 매출 정보, 소비자 데이터를 결합하여 본 연구에서 제안한 추천 시스템을 복합형 추천 시스템으로 발전시켜 단순 소비자의 편의성이나 매출 증가뿐만 아니라 기업에서 전략적으로 활용 가능한 지적 자산으로 활용할 수 있을 것으로 판단한다.
개인주의와 개방주의 가치관으로 무장한 21세기형 신세대이며 정보화의 선도계층인 Y세대, N세대, N세대 등이 X세대에 이어 새롭게 등장하였다. 이 신세대들은 그 어느 때보다 자신들만의 감성을 중요시하며, 자신의 개성적인 이미지 창출과 욕구해소를 위한 방편으로 감성을 만족시켜주는 제품만을 선호하는 구매행동이 나타나고 있다. 이들 신세대의 디지털제품에 대한 선호는 과거의 획일적, 규격적인 제품으로부터 관심이 멀어지고 좀 더 새롭고, 자신들만이 가질 수 있는 다종다양한 상품의 요구로 인해 그들의 감성에 대응할 수 있는 신 개념의 제품차별화가 필요하게 되었다. 과거에는 부모님의 취향이나 제품의 가격에 의해서 구매가 결정되었지만, 21세기에는 거의 모든 제품들은 이들 세대에 의하여 구매되거나 주 사용대상이 되므로 디자인 전반이 그들의 소비감성에 맞추는 방향으로 될 것이다. 그러므로 제품을 개발하는데 있어 대상 소비자의 의식적 상태, 즉 욕망(Wants)과 욕구(Needs)를 충족시킬 수 있는 소비자 지향적이고 인간의 감성에 중점을 둔, 새 천년의 소비와 유행의 주역이 될 신세대에게 만족을 줄 수 있는 디자인개발과 전략연구가 절실하다.
본 연구는 가상 인플루언서 마케팅의 출발선에서 가상 인플루언서에 대한 수용자의 반응을 알아보는 것을 목적으로 한다. 이에 국내에서 활동 중인 가상 인플루언서의 인스타그램에서 게시글과 댓글, '좋아요' 수와 동영상 리뷰 수를 수집하였다. 자료의 수집과 분석에는 Python 3.7과 Textom을 사용하였다. 감성 분석결과, 긍정 감성이 부정과 중립의 감성보다 높게 나타났으며, 긍·부정 모두 가상 인플루언서의 외모가 주요한 요인으로 나타났다. 중립의 감성에서 가상 인플루언서에 대한 소비자의 관심을 유추할 수 있었다. 본 연구는 가상 인플루언서에 대한 소비자의 반응을 알아보고 가상 인플루언서에 대한 긍정과 부정의 감정에 대한 요인을 파악하여, 가상 인플루언서 마케팅의 전략 수립에 도움이 될 자료를 제시했다는 것에 그 의의가 있다.
본 연구에서는 코로나19 관련 연구논문의 연구주제를 탐색하고 동향을 검토하고 있다. 또한 감성분석을 통해 부정적인 어조가 강한 경고가 되는 주제들을 알아본다. 잠재 디리슐레 할당(LDA)를 이용하여 총 8개의 토픽을 발견하였고, 이를 구조적 토픽 모델링(STM)과 비교하여 비교적 안정적인 결과임을 확인하였다. 또한 k-means 군집 알고리즘을 통해 각 토픽별로 세부 연구주제를 발견하였고 주성분 분석을 이용하여 이를 시각적으로 표현하였다. 감성분석을 통해 각 토픽별 긍정적, 부정적인 단어들을 살펴보고 감성점수를 계산하여 연구논문의 주된 어조를 파악하였는데, 특히 생물 의학 관련, 국제적 역학관계, 심리적 영향과 관련된 연구에서 부정적인 어조가 강한 것으로 나타나 해당 부문에 대해서 주의와 관심이 요구된다. 향후 연구자들이 연구의 방향성을 탐색하고 정책결정자들이 연구지원 사업을 결정하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.