• 제목/요약/키워드: 컴포트 푸드

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대학생들의 정서에 따른 컴포트 푸드의 차이: 성차를 중심으로 (The differences of comfort food depending on various emotions : focused on gender difference)

  • 김지예;이상희
    • 감성과학
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    • 제17권3호
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    • pp.15-28
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    • 2014
  • 본 연구는 대학생을 대상으로 하여 컴포트 푸드(comfort food)의 구성요인과 종류, 그리고 희노애락의 4개 정서에 따른 컴포트 푸드의 섭취에 성차가 존재하는가를 확인하고자 하였다. 이를 위해 대학생 425명을 연구 참가자로 선정하여 설문조사를 실시하였다. 그 결과 첫째, 남학생과 여학생 모두에서 따뜻함과 위안을 주는 음식, 즐거운 추억을 떠올리게 하는 음식, 맛있는 음식을 컴포트 푸드의 개념으로 가장 높게 지각하고 있었으며, 음식 외적 요소에서 부담 없는 음식, 편리한 음식을 컴포트 푸드의 개념으로 가장 낮게 지각하고 있었다. 그러나 건강을 고려한 음식에서는 여자가 남자보다 컴포트 푸드로 더 적합하게 생각하는 것으로 나타났다. 둘째, 컴포트 푸드의 종류로 남자는 고기류, 찌개 및 백반, 술을 보고하였고, 여자는 찌개 및 백반, 과일 및 야채, 고기류를 보고하였다. 남자가 음식종류를 선호하고 여자가 스낵 종류를 선호한다는 가설을 지지되지 않았다. 셋째, 제시된 4개의 정서에 따라 섭취하는 컴포트 푸드의 종류를 살펴본 결과, 부정적 정서를 경험하는 상황에서는 남녀 모두 주로 술, 초콜릿, 매운 음식 그리고 음료를 선호하고 있었으며, 긍정적 정서를 경험하는 상황에서는 남녀 모두 치킨이 공통적으로 선호되었으며 여학생들은 다양한 음식들을 컴포트 푸드로 선택한 것에 반해 남학생들은 술을 주요 상위권의 음식으로 선택하고 있었다. 마지막으로 본 연구의 제한점과 후속연구에 대해서 논의하였다.

사회적 배제와 따뜻한 향 선호 (Social Exclusion and Preference for Odors Perceived to be Emotionally Warm)

  • 이국희
    • 감성과학
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    • 제21권4호
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    • pp.11-24
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    • 2018
  • 본 연구는 사회적 배제가 물리적 따뜻함을 추구하게 만든다는 선행연구에 기초하여 사회적 배제가 감성적 따뜻함을 추구하게 만들고, 감성적 차가움을 회피하게 만들 것이라는 예측을 향 감성을 사용하여 검증하기 위해 이루어졌다. 이를 위해 차가운 감성으로 지각되는 향과 따뜻한 감성으로 지각되는 향을 선정하기 위한 사전조사를 실시한 후, 사회적 배제를 지각한 집단과 통제 집단의 향 선호도에 차이가 있는지 확인하기 위한 두 가지 실험을 진행하였다. 결과적으로 사회적 배제를 경험한 사람은 그렇지 않은 사람보다 따뜻한 향에 대한 선호가 강한 반면, 차가운 향에 대한 선호는 약했다. 본 연구는 사회적 배제가 물리적 따뜻함을 추구하게 만드는 현상을 감성적 차원으로 확장했다는 측면과 선행연구에서 간과해 왔던 차가움을 회피하게 하는 현상까지 관찰했다는 측면에서 이론적으로 중요하다. 또한 컴포트 푸드, 인물 감성, 공간 감성 디자인, 인공지능 채팅봇의 감성 등에도 실용적 시사점을 가진다.

감정과 날씨에 따른 개인 맞춤형 옷 및 음식 추천 시스템 (Personalized Clothing and Food Recommendation System Based on Emotions and Weather)

  • ;박두순
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제11권11호
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    • pp.447-454
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    • 2022
  • 4차 산업혁명 시대를 맞아 우리는 정보의 홍수 속에 살고 있다. 이런 환경에서 우리에게 필요한 정보를 찾기란 매우 어렵고 복잡하다. 따라서 정보의 홍수 속에서 추천 시스템은 필수적이다. 이러한 추천 시스템 중 영화, 음악, 음식, 의류의 각각에 대한 추천 시스템들은 많은 연구가 진행되어 왔다. 현재까지 대부분의 개인화 추천 시스템들은 개인의 성향인 나이, 장르, 지역, 성별 등을 체크해서 옷들을 추천한다던가, 책들을 추천한다던가, 영화들을 추천해왔다. 미래 세대에서는 나이, 장르, 지역, 성별 등을 체크해서 옷, 책, 영화들을 한꺼번에 추천 받기를 원할 것이다. 본 논문에서는 사용자의 감정과 날씨에 따라 개인 맞춤형 옷과 음식을 한꺼번에 추천하는 추천 시스템을 제안한다. 소셜미디어인 트위터에서 사용자의 데이터를 얻었고, 트윗을 기반으로 감정 분석을 해서 Paul Eckman 이론에 따라 사람의 6 가지의 기본 감정으로 분류했다. 이렇게 얻어진 기본 감정을 Hayashi의 Quantification Method III를 적용하여 색깔로 변환하였으며, 이러한 색깔은 추천하는 옷의 색상으로 표현하였다. 또한, visualcrossing.com API의 날씨 정보를 이용하여 의류의 종류를 추천한다. 그리고 감정에 따른 컴포트 푸드의 내용에 따라 다양한 음식을 추천한다.