This study investigates the effects of visual texture on color emotion and establishes prediction models for color emotion by both physical color properties and visual texture characteristics. A variety of fabrics including silk, cotton, and flax were colored by digital textile printing according to chromatic hue and tone combinations that are evaluated in terms of color emotion. Subjective visual texture ratings are also obtained for gray-colored same fabrics to those used in color emotion tests. As a result, fabric clusters by visual texture factors showed significant differences in color emotion factors that are primarily affected by physical color properties. Finally prediction models for color emotion factors by both physical color properties and visual texture clusters were established, which has a potential to be used to explain color emotion according to the visual texture characteristics of fabrics.
This study was aimed to investigate the effects of visual texture on color emotion and to establish prediction models for color emotion by both physical color properties and visual texture characteristics. A variety of fabrics were printed by digital printer according to hue and tone combinations. Subjective sensation was evaluated in terms of visual texture for fabrics printed in gray whereas color emotion for those in chromatically printed. As results, fabric clusters by visual texture showed significant differences in color emotion factors and the differences were clearer for grayish tone fabrics. Prediction models for color emotion factors by both physical color properties and visual texture clusters were proposed as for all fabrics and grayish ones, respectively.
색감정 형용사쌍을 이용하여 단색과 두가지 색을 조합한 배색에서 느낀 감정을 조사를 하였다. 열 개의 색감정형용사쌍을 이용해서 5개의 단색 컬러패치와 두가지 색을 조합한 10개의 배색 컬러패치의 색감정을 측정했다. 20명의 참가자들이 관측 실험에 참가했으며 같은 실험을 영어와 한국어로 진행했다. 실험 결과, 영어와 한국어의 색감정관계에서 언어의 차이는 크지 않았다. 두가지 색을 배색했을 때의 색감정은 각각의 단색을 평균했을 때의 색감정으로 대체적으로 만족스럽게 예측할 수 있었다. 그러나 몇몇의 경우에서 두가지 색이 배색되었을 때의 색감정이 하나의 단색의 색감정보다 강하게 나타난 경우가 발견되었다.
시각 정보 중 색채는 인간의 감성을 일으키는 중요한 요소이다. 그러므로 감성을 유발하거나 예측하기 위해서 색의 효과를 확인하는 것은 중요하다. 본 연구는 색채에 따른 감성의 차이를 확인하고자 색채 자극에 따른 심혈관 반응을 측정하였다. 색채 자극은 Red, Green, Blue, Cyan, Mangenta, Yellow의 6가지 색상으로 구성된 이미지들을 사용하였다. 실험에 참여한 대학생 26명(남자 13명)은 Electrocardiogram (ECG) 센서를 착용하고 모니터에 제시된 각 자극을 본 후 주관감성을 평가하였다. 색채 자극에 따른 심혈관 반응 데이터는 Kruskal-wallis 검정과 Mann-Whitney 검정을 수행하여 분석하였다. 그 결과 Coherence ratio가 Green과 Magenta (p=.004), Red (p=.006), Yellow (p=.004) 색상에서 유의한 차이가 있었다. 본 연구는 색상에 따른 유효한 심혈관 반응 변수와 감성의 차이를 확인하였으며 이러한 차이는 쾌-불쾌의 감성과 관련이 있었다. 본 연구는 녹색이 쾌의 감성을 유발하고 적색이 불쾌의 감성을 유발할 수 있음을 보인 실증적인 연구로써 의의가 있다.
Paintings can evoke emotions in viewers. In this paper, we propose a method for extracting emotion from paintings by using the colors that comprise the paintings. For this, we generate color spectrum from input painting and compare the color spectrum and color combination for finding most similarity color combination. The found color combinations are mapped with emotional keywords. Thus, we extract emotional keyword as the emotion evoked by the painting. Also, we vary the form of algorithms for matching color spectrum and color combinations and extract and compare results by using each algorithm.
This study identified color emotion factors of naturally dyed two-color combination fabrics focused on yellowish and reddish shades to examine the relationship between color emotion factors and physical colorimetric variables (as well as tone combination groups) to provide prediction models for color emotion factors of naturally dyed fabrics with a two-color combination. Each of eight different stimuli were prepared by paring two pieces of silk fabrics colored in red and yellow by natural dyeing respectively; in addition, their color emotion descriptors were evaluated by human subjects using semantic deferential scales. 'Joyful', 'Natural', 'Classical', and 'Soft' were extracted as color emotion factors for the naturally dyed yellowish-reddish combination fabrics. They were found to be significantly affected by physical colorimetric variables such as CIE $C^*$ and $L^*$ and tone combination groups. Finally, prediction models for all color emotion factors were established using physical colorimetric variables and tone combination groups that led to the conclusion that they could be applicable to design a color combination for naturally dyed fashion fabrics.
디지털 기술의 발달과 함께 색 정보를 획득하고 색 정보를 다양한 콘텐츠와 결합하여 활용할 수 있는 새로운 방법들이 등장하고 있다. 색은 이미지의 요소로서 이미지와 관련된 정보를 주거나 우리의 감성에 영향을 준다. 또한, 색 자극에 의한 감성의 변화나 감각의 변화는 인지 기능에 변화를 가져온다. 본 연구는 인지 기능에 있어서 사용자의 감성에 따른 색 오버레이의 효과에 대해 조사한다. 이 목적에 따라, 20대 성인 남녀 각각 10명을 대상으로 영상을 이용하여 긍정적인 감정과 부정적인 감정을 유도 한 후에 적색/주황색/녹색 오버레이를 적용했을 때의 문제 풀이 능력을 테스트 하였다. 실험 분석 결과 긍정적인 감정 상태에서는 적색이 문제 풀이 능력을 저하시켰고, 부정적인 감정 상태에서는 녹색이 문제풀이 능력을 향상 시켰다. 또한, 색 오버레이 적용애 따른 초기 감정 상태가 인지에 주는 영향을 분석한 결과, 색 오버레이 적용시에는 초기 감정 상태에 따른 차이가 발생하지 않는 반면, 색 오버레이 미적용시에는 긍정적 감정 상태에서 언어 인지 능력이 통계적으로 유의미하게 부정적인 감정 상태에서 보다 향상됨을 보였다.
This study was performed to compare the color emotion and preference of Koreans and Chinese for a two-color combination by dyeing cotton fabric with persimmon and indigo and to establish prediction models of color preference. Nine specimens prepared by combining two different colored fabrics (persimmon and indigo) were evaluated for color emotion and preference by Korean and Chinese groups of female college students. Koreans described most specimens as natural and traditional, whereas the Chinese described them as more pleasant and elegant as well as warmer and lighter than Koreans did. The contrast tone was the most preferred combination by both groups, whereas it was perceived as more modern and less warm by Koreans. Relationships between physical color variables and color emotions were quantified; these relationships were applied to establish a prediction model of color preference with tone combination types for each group. These results could help in making the design of fashion textiles more preference- and emotion-oriented for Korean and Chinese consumers.
A new emotion-based image retrieval method is proposed in this paper. The research was motivated by Soen's evaluation of human emotion on color patterns. Thirteen pairs of adjective words expressing emotion pairs such as like-dislike, beautiful-ugly, natural-unnatural, dynamic-static, warm-cold, gay-sober, cheerful-dismal, unstablestable, light-dark, strong-weak, gaudy-plain, hard-soft, heavy-light are modeled by 19-dimensional color array and $4{\times}3$ gray matrix in off-line. Once the query is presented in text format, emotion model-based query formulation produces the associated color array and gray matrix. Then, images related to the query are retrieved from the database based on the multiplication of color array and gray matrix, each of which is extracted from query and database image. Experiments over 450 images showed an average retrieval rate of 0.61 for the use of color array alone and an average retrieval rate of 0.47 for the use of gray matrix alone.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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