본 연구는 감성분석기법이 디자인 평가에 적극 적용되어지면서 발생할 수 있는 감성평가모형의 사용상의 오류를 최소화 하는데 연구의 목적이 있다. 제품, 실내 공간, 가로경관 디자인 분야별로 축약형 모형의 어휘 추출을 위해 선행연구에서 발췌한 어휘로 1차적인 어휘정제작업을 수행하였다. 세 분야에서 공통적으로 사용되는 어휘 19개가 나타났는데 신뢰도 분석 결과, 분야별로 신뢰도에 좋지 않은 영향을 끼치는 어휘들이 각각 다르게 나타났다. 축약형 모형인 EPA모형과 추론형 모형인 PAD모형의 신뢰도 분석을 통한 어휘 적합성을 검토하였다. 결과, 세 분야에서 축약형 모형이 추론형 모형보다 신뢰도가 높게 나타났지만, 계수의 차이가 크지 않았다. 또한 신뢰도에 좋지 않은 영향을 끼치는 어휘들을 삭제하고 신뢰도 분석 한 결과 계수의 차이가 확연히 높은 신뢰도가 나타났다. 따라서 감성평가 시에는 평가대상에 적합한 어휘 선정 과정이 필요하고, 적합한 모형을 사용하는 것이 감성평가의 객관성을 높이는 방법으로 사료된다. 추후 환경 평가에 적합한 감성평가모형의 분석이 신뢰도 검증외에 다양한 통계기법에 의해 분석되어져야 한다.
본 연구는 감성분석기법이 디자인 평가에 적극 적용되어지면서 발생할 수 있는 감성평가모형의 사용상의 오류를 최소화 하는데 연구의 목적이 있다. 제품, 실내 공간, 가로경관 디자인 분야별로 축약형 모형의 어휘 추출을 위해 선행연구에서 발췌한 어휘로 1차적인 어휘정제작업을 수행하였다. 세 분야에서 공통적으로 사용되는 어휘 19개가 나타났는데 신뢰도 분석 결과, 분야별로 신뢰도에 좋지 않은 영향을 끼치는 어휘들이 각각 다르게 나타났다. 축약형 모형인 EPA모형과 추론형 모형인 PAD모형의 신뢰도 분석을 통한 어휘 적합성을 검토하였다. 결과, 세 분야에서 축약형 모형이 추론형 모형보다 신뢰도가 높게 나타났지만, 계수의 차이가 크지 않았다. 또한 신뢰도에 좋지 않은 영향을 끼치는 어휘들을 삭제하고 신뢰도 분석 한 결과 계수의 차이가 확연히 높은 신뢰도가 나타났다. 따라서 감성평가 시에는 평가대상에 적합한 어휘 선정 과정이 필요하고, 적합한 모형을 사용하는 것이 감성평가의 객관성을 높이는 방법으로 사료된다. 추후 환경 평가에 적합한 감성평가모형의 분석이 신뢰도 검증외에 다양한 통계기법에 의해 분석되어져야 한다.
This study is aimed at minimizing the errors in using a sensitivity evaluation model that could occur when sensitivity analysis method is actively used for design evaluation. To extract words of a contrantion-type model by product, interior space, and streetscape design, primary word refinement was ...
This study is aimed at minimizing the errors in using a sensitivity evaluation model that could occur when sensitivity analysis method is actively used for design evaluation. To extract words of a contrantion-type model by product, interior space, and streetscape design, primary word refinement was conducted with the words extracted from preceding studies. The analysis revealed that 19 words were used in all three fields. A reliability analysis revealed that different words had a bad impact on the reliability in each field. The applicability was reviewed through reliability analysis of EPA model as contraction-type and PAD model as inference-type. The results are as follows. Although the reliability of the contrantion-type model was higher than that of inference-type model in all three fields, the differences in Cronbach's Alpha were small. Also, When the reliability was analyzed after deleting the words that had a bad impact on reliability, the differences in the reliability's coefficients were clearly significant. Therefore, it is necessary to select words suitable for sensitivity evaluation target and objectivity of the evaluation can be boosted by using a proper model. Analysis of the sensitivity evaluation model suitable for future environmental evaluation should be analyzed with various statistical methods, beyond verification of reliability.
This study is aimed at minimizing the errors in using a sensitivity evaluation model that could occur when sensitivity analysis method is actively used for design evaluation. To extract words of a contrantion-type model by product, interior space, and streetscape design, primary word refinement was conducted with the words extracted from preceding studies. The analysis revealed that 19 words were used in all three fields. A reliability analysis revealed that different words had a bad impact on the reliability in each field. The applicability was reviewed through reliability analysis of EPA model as contraction-type and PAD model as inference-type. The results are as follows. Although the reliability of the contrantion-type model was higher than that of inference-type model in all three fields, the differences in Cronbach's Alpha were small. Also, When the reliability was analyzed after deleting the words that had a bad impact on reliability, the differences in the reliability's coefficients were clearly significant. Therefore, it is necessary to select words suitable for sensitivity evaluation target and objectivity of the evaluation can be boosted by using a proper model. Analysis of the sensitivity evaluation model suitable for future environmental evaluation should be analyzed with various statistical methods, beyond verification of reliability.
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문제 정의
따라서 본 연구에서는 대표적으로 많이 사용되는 EPA와 PAD모형을 제품, 실내 공간, 가로경관 디자인 분야의 평가대상으로 감성평가를 실시하고, 통계분석 방법인 신뢰도 분석을 통해 두 모형의 평가 어휘를 비교·분석해 함으로써 감성평가모형이 분야별로 사용될 때 타당성을 검토해보고자 한다.
신뢰도 분석으로는 기본적인 어휘의 신뢰성 검토를 기초연구로써 진행하고, 추 후 연구에서는 주어진 환경자극의 감성을 평가·측정하는데 적합한 감성평가모형을 분야별 감성평가와 신뢰도 분석 외에 다양한 통계분석 방법을 통해 모형의 적용성에 대해 살펴보아야 한다. 또한 감성평가와 관련된 연구들에 있어 평가환경 및 모형을 선택하는데 도움을 줄 수 있는 기초적인 데이터가 되어 감성평가에 객관성을 더하고자 하는데 연구의 목적이 있다.
본 연구에서는 언어적 표현의 감성평가모형들에 대하여 논한다. 연구는 감성평가모형들을 Lee & Kim(2013), Jee(2011)의 선행연구에서 구분된 분류 유형에 따라 축약형 모형과 추론형 모형으로 구분하고, 이 두 가지 유형의 대표적인 EPA(Evaluation-Potency-Activity)모형과 PAD(Pleasure-Arousal-Domi nance)모형으로 평가가 진행된다.
이 연구에서는 이러한 언어적인 감성평가 모형에 대해 서술하고, 그 특징을 분석해보고자 한다. 인간의 감성을 완벽하게 평가한다는 것은 불가능한 일일 것이다.
제안 방법
Jee(2011)의 연구에서는 감성평가모형을 크게 두 가지로 구분하였고, 해당되는 모형들의 특징을 제시하였다. 감성에 대한 개념적 틀을 먼저 개발하고 이 개념에 따라 논리적 추론을 통해 감성 공간의 차원을 개발하는 방식인 하향적 접근방식의 개념주도형과, 감성어를 수집하고 이를 축약하는 상향적 접근 방식의 데이터 주도형으로 구분한다. 이는 감성평가 모형은 여러 학자들에 의해 다양하게 제시되어졌지만, 개발방식의 차이에 의해 크게 두 가지로 구분할 수 있다는 것이다.
가로 경관은 Lee & Kim(2013)의 가로경관 이미지 평가연구에서 밝힌 요소로 선정하였다. 구체적으로 제품 분야는 형태, 색채, 재질을 변인으로, 형태에 대한 카테고리는 직선/곡선/기하학(3), 평가변인 재질에 대한 카테고리는 유광/무광(2), 평가변인 색채에 대한 카테고리는 가구와 소품을 포함한 전체적인 색채 주조색이 White/Grey/Black/Red/Yellow/Orange/Green/Blue/Purple(9)로 분석도구를 구성하여 총 54개의 평가 대상을 취합하였다. 이때 제품의 종류는 한정하지 않고 카테고리에 해당되는 다양한 제품을 대상으로 선정하였다.
또한 Lee & Kim(2013)의 연구에서는 축약형과 추론형으로 구분된 감성평가모형의 대표모형인 EPA와 PAD모형의 비교·분석을 위해 가로경관 분야에서 감성평가를 실시하였다. 신뢰도 분석을 통해 신뢰도를 떨어뜨리는 어휘를 삭제하고, 요인분석을 통해 평가모형의 중요도를 분석함으로써 가로경관의 감성평가에 적합한 평가모형에 대해 논하였다.
추론형 모형은 Russell 등(1989)이 개발한 PAD모형의 형용사 어휘들로 평가하고, 축약형 모형은 정해진 어휘가 없으므로 선행연구에서 발췌한 후, 1차적인 어휘 정제 과정을 거쳐 최종 선정한다. 어휘 정제 작업은 제품, 실내 공간, 가로경관 디자인 분야별 감성평가가 적용된 각각 10편의 선행 연구에서 형용사 어휘들을 취합하고, 빈도분석(Frequency Analysis)을 통해 빈도 2미만의 어휘들과 중복된 의미의 어휘들을 삭제하는 방법으로 실시하였으며, 보다 자세한 내용은 3.1. 절에 제시하였다.
연구는 감성평가모형들을 Lee & Kim(2013), Jee(2011)의 선행연구에서 구분된 분류 유형에 따라 축약형 모형과 추론형 모형으로 구분하고, 이 두 가지 유형의 대표적인 EPA(Evaluation-Potency-Activity)모형과 PAD(Pleasure-Arousal-Domi nance)모형으로 평가가 진행된다.
연구의 결과로는 첫째, 축약형 감성평가모형 어휘를 추출하였다. 제품, 실내 공간, 가로경관 분야별로 선행연구에서 취합된 평가어휘를 1차적 정제작업을 거쳐 제품 67개, 실내 공간 53개, 가로경관 37개로 선정하였다.
그러다보니 감성을 평가하는 모형들의 특징을 분석하지 않고 무분별하게 적용하여 사용상의 오류가 발생하고 있다. 이러한 오류를 줄이고 보다 객관적인 감성평가를 위해 대표적으로 많이 사용되는 EPA와 PAD모형을 제품, 실내 공간, 가로경관 디자인 분야의 평가대상으로 감성평가를 실시하고, 통계분석 방법인 신뢰도 분석을 통해 두 모형의 적합성에 대해 살펴보았다.
통계학에서 사용되는 신뢰도 분석은 측정 항목을 사용하여 반복 측정할 경우 동일하거나 비슷한 결과를 얻을 수 있는가를 검정하거나, 측정 항목이 측정하려고 하는 속성을 얼마나 잘 측정했는가를 검정하기 위한 목적에 의해 수행된다(Kim, 2012). 이러한 통계 분석 방법을 본 연구에서는 감성평가에 사용되는 측정 항목 즉, 평가모형의 어휘로 다양한 평가대상을 평가 하였을 때 신뢰도가 어느 정도 되는지를 분석해 보는 것으로 응용하였다.
제품 디자인 분야 감성평가모형 어휘들의 신뢰성 검증을 위하여 신뢰도 분석을 실시하였다. 어휘 전체의 신뢰도 분석을 실시한 결과 Cronbach's Alpha값은 0.
제품 디자인의 전반적인 신뢰도는 높게 나타났고, 각각 모형의 신뢰도를 분석해 보기 위해 축약형 모형과 추론형 모형으로 나누어서 분석하였다.
885로 전체적인 평가어휘를 신뢰할 수 있는 것으로 나타났다고 결과는 표 3과 같다. 제품과 동일한 방법으로 모형별 신뢰도를 살펴보기 위해 축약형 모형과 추론형 모형으로 나누어서 각각 신뢰도 분석을 실시하였다. 결과 축약형 모형의 Cronbach's Alpha값은 0.
평가어휘로 추론형 모형인 PAD모형은 정해진 18개의 평가어휘를 사용하고, 축약형 모형의 형용사 어휘를 추출하기 위해 1차적인 어휘정제 작업을 실시하였다. 제품 디자인 분야의 감성평가가 이루어진 선행연구 Kim 등(2003)과, Jeong & Lee(2006)을 포함한 10편의 논문에서 총 158개의 형용사 어휘를 발췌하였다.
대상 데이터
가로경관 디자인 분야에서 감성평가 이루어진 Yoon & Park(2002), Rhee(2004)의 연구를 포함한 10편의 선행연구에서 사용된 형용사 어휘 48개를 발췌하였다.
가로경관 디자인은 가로의 이용 목적에 따른 분류와 용도를 변인으로, 평가변인에 대한 카테고리는 보·차도 구분/보·차도 겸용/보행자 전용(3)으로 구분하였고, 평가변인 용도별로는 주거/상업/업무/복합(4)으로 구분하여 총 36개소의 가로경관을 평가대상으로 선정하였다.
감성평가를 위한 평가대상의 분야는 제품 디자인, 실내 공간 디자인, 가로경관 디자인으로 한정하였고 분야별 평가변인을 설정하여 대상을 선정하였다. 이때 평가변인은 다음 연구에서의 수량화 Ⅰ류 분석을 통한 디자인 요소들의 정량적인 분석을 위해 설정하였다.
가로경관 디자인 분야에서 감성평가 이루어진 Yoon & Park(2002), Rhee(2004)의 연구를 포함한 10편의 선행연구에서 사용된 형용사 어휘 48개를 발췌하였다. 이 중 중복되거나 빈도 2미만의 어휘를 제외하여 총 37개의 축약형 모형 형용사 어휘가 추출되었다.
실내 공간 디자인 분야의 감성평가가 이루어진 Kim(2004), Lee(2005)의 연구를 포함한 10편의 선행연구에서 형용사 어휘 총 132개를 발췌하였다. 이 중 중복되거나 빈도 2미만의 어휘를 제외하여 총 53개의 축약형 모형 형용사 어휘가 추출되었다.
제품 디자인 분야의 감성평가가 이루어진 선행연구 Kim 등(2003)과, Jeong & Lee(2006)을 포함한 10편의 논문에서 총 158개의 형용사 어휘를 발췌하였다. 이 중 중복된 어휘 제외, 빈도 2미만의 어휘를 제외하여 총 67개의 축약형 모형 형용사 어휘가 추출되었다.
구체적으로 제품 분야는 형태, 색채, 재질을 변인으로, 형태에 대한 카테고리는 직선/곡선/기하학(3), 평가변인 재질에 대한 카테고리는 유광/무광(2), 평가변인 색채에 대한 카테고리는 가구와 소품을 포함한 전체적인 색채 주조색이 White/Grey/Black/Red/Yellow/Orange/Green/Blue/Purple(9)로 분석도구를 구성하여 총 54개의 평가 대상을 취합하였다. 이때 제품의 종류는 한정하지 않고 카테고리에 해당되는 다양한 제품을 대상으로 선정하였다. 실내 공간 디자인의 변인은 형태, 색채를 변인으로 한정하여 전체적인 공간 구성의 특성과 색채를 변인으로 대상을 선정하였다.
제품, 실내 공간, 가로경관 감성평가 어휘로 각각 67개, 53개, 48개를 축약형 모형 어휘로 선정하여 평가를 실시하였다. 표 1은 1차적인 어휘 정제 작업을 거쳐 감성평가에 사용 될 축약형·추론형 모형의 평가 어휘를 제품, 실내 공간, 가로경간 순으로 정리한 내용이다.
연구의 결과로는 첫째, 축약형 감성평가모형 어휘를 추출하였다. 제품, 실내 공간, 가로경관 분야별로 선행연구에서 취합된 평가어휘를 1차적 정제작업을 거쳐 제품 67개, 실내 공간 53개, 가로경관 37개로 선정하였다. 이를 통해 분야별 공통성 있는 어휘 19개와 독립적으로 사용되는 어휘 제품 32개, 실내 공간 16개, 가로경관 9개로 나타났다.
평가대상의 변인은 분야별로 구성요소가 될 수 있는 요소들로 선정하였다. 제품의 경우는 Lee(2008)의 연구에서 밝힌 심미적 디자인 요소인 형태, 색채, 재질로 하였다. 실내공간은 Yu(2008)의 연구에서 밝힌 실내 공간 디자인 요소 중 형태, 재질, 색채 중 재질을 제외하였다.
평가 대상으로는 실제 디자인 된 제품, 실내 공간, 가로 경관 이미지를 활용하였고, 피험자 구성은 일반적으로 비전문가와 전문가의 혼합구성으로 20~50명 정도 평가 실험을 하는 것이 보통이지만, 내용을 잘 이해하지 못하는 피험자는 오히려 실험 결과에 해를 끼칠 수 있으므로(Lee et al., 2009) 비슷한 유형의 감성평가에 익숙한 그룹 20명을 대상으로, 7단계 척도로 평가를 진행하였다.
평가 범위로 제품 디자인, 실내 공간 디자인, 가로 경관 디자인의 세 분야를 감성평가 대상으로 한다.
실내 공간 디자인의 변인은 형태, 색채를 변인으로 한정하여 전체적인 공간 구성의 특성과 색채를 변인으로 대상을 선정하였다. 평가변인 공간구성의 특성에 대한 카테고리는 단순/복잡(2), 창문의 유/무(2), 평가 변인 색채에 대한 카테고리는 White/Black/Red/Yellow/Green/Blue/Brown/Mix(8)로 분석도구를 구성하여 총 32개를 평가 대상으로 선정하였다. 가로경관 디자인은 가로의 이용 목적에 따른 분류와 용도를 변인으로, 평가변인에 대한 카테고리는 보·차도 구분/보·차도 겸용/보행자 전용(3)으로 구분하였고, 평가변인 용도별로는 주거/상업/업무/복합(4)으로 구분하여 총 36개소의 가로경관을 평가대상으로 선정하였다.
데이터처리
분석 방법으로는 통계패키지 프로그램인 SPSS 20.0 for Windows의 신뢰도 분석(Reliability Analysis)이 사용되었다. 통계학에서 사용되는 신뢰도 분석은 측정 항목을 사용하여 반복 측정할 경우 동일하거나 비슷한 결과를 얻을 수 있는가를 검정하거나, 측정 항목이 측정하려고 하는 속성을 얼마나 잘 측정했는가를 검정하기 위한 목적에 의해 수행된다(Kim, 2012).
이론/모형
가로 경관은 Lee & Kim(2013)의 가로경관 이미지 평가연구에서 밝힌 요소로 선정하였다.
추론형 모형은 Russell 등(1989)이 개발한 PAD모형의 형용사 어휘들로 평가하고, 축약형 모형은 정해진 어휘가 없으므로 선행연구에서 발췌한 후, 1차적인 어휘 정제 과정을 거쳐 최종 선정한다. 어휘 정제 작업은 제품, 실내 공간, 가로경관 디자인 분야별 감성평가가 적용된 각각 10편의 선행 연구에서 형용사 어휘들을 취합하고, 빈도분석(Frequency Analysis)을 통해 빈도 2미만의 어휘들과 중복된 의미의 어휘들을 삭제하는 방법으로 실시하였으며, 보다 자세한 내용은 3.
성능/효과
‘가벼운-무거운’, ‘강한-약한’, ‘귀여운-귀엽지 않은’ 등과 같이 실내 공간보다는 제품을 평가하는데 적합한 어휘들이거나 ‘전원적인-도시적인’같이 경관 평가에 적합한 어휘들이 실내 공간 분야에서 신뢰성을 저해하는 것으로 분석된다.
‘고급스러운-저급스러운’, ‘고풍스러운-현대적인’, ‘깨끗한- 지저분한’, ‘단순한-복잡한’, ‘부드러운-딱딱한’, ‘따뜻한-차가운’, ‘세련된-촌스러운’, ‘산뜻한-칙칙한’, ‘편안한- 긴장된’, ‘평범한-독특한’, ‘어두운-밝은’, ‘시원한-답답한’, ‘새로운-오래된’, ‘즐거운-지루한’, ‘자연스러운-어색한’, ‘조화로운-조화롭지 않은’, ‘화려한-수수한’, ‘중후한-경쾌한’, ‘안정감 있는-불안정한’의 총 19개 어휘가 공통어휘로 나타난 것으로 보아 이 어휘들은 평가대상에 따라 크게 구분되지 않고, 다수의 연구자들이 감성평가에 사용하고 있는 어휘로 분석된다.
결과 축약형 모형의 Cronbach's Alpha값은 0.891, 추론형 모형의 Cronbach's Alpha값은 0.863으로 실내 공간 디자인 감성평가모형으로는 제품과 동일하게 추론형보다 축약형 모형의 신뢰도가 높게 나타났지만, 값의 차이가 크지 않았다.
결과 축약형 모형의 Cronbach's Alpha값은 0.970, 추론형 모형의 Cronbach's Alpha값은 0.928로 제품 디자인 감성평가모형으로는 추론형보다 축약형 모형의 신뢰도가 조금 높게 나타났다.
여기서 최적화 분석이란 신뢰도를 최적화하는 과정으로 보다 객관성 있는 평가 항목을 위한 분석과정이다(Won & Jung, 2010). 결과적으로 제품 디자인 분야에서는 어휘들 대부분이 신뢰도가 높게 나타났으며, 최적화 분석 전과 후의 계수 값이 크게 차이나지는 않았지만, 삭제 후 감성평가 시에 보다 정확한 감성평가가 이루어지는 것으로 분석되었다.
결론적으로 감성평가모형과 평가어휘 구성은 분야별로 다르게 선택되어져야 한다. 평가어휘 관점에서 보았을 때 사용되는 어휘에 따라서 감성평가 신뢰도에 영향을 주고, 같은 어휘여도 평가대상에 따라 피험자가 느끼는 감성의 해석이 조금씩 다르기 때문에 평가 어휘의 선정은 무엇보다 중요하다.
둘째, 디자인 분야별 감성평가모형의 적합성을 살펴보기 위해 신뢰도 분석을 실시한 결과 제품, 실내공간, 가로경관 순으로 계수 값이 차이가 나게 축약형모형의 신뢰도가 추론형 모형 보다 높게 나타났다. 또한 신뢰도에 좋지 않은 영향을 끼치는 어휘로 제품 7개, 실내 공간 19개, 가로경관 19개가 나타났다.
모형별 신뢰도로 축약형 모형의 Cronbach's Alpha값은 0.869, 추론형 모형의 Cronbach's Alpha값은 0.783으로 가로경관 디자인 감성평가모형 역시 다른 분야들과 같이 추론형보다 축약형 모형의 신뢰도가 높게 나타났다.
모형별 어휘들을 구체적으로 살펴보면 축약형 모형 어휘는 ‘고전적인-고전적이지 않은’, ‘남성적인-여성적인’, ‘따뜻한-차가운’, ‘미래적인-미래적이지 않은’, ‘복잡한-단순한’, ‘중후한-중후하지 않은’이 추론형 모형 어휘로는 ‘자율적인-이끌리는’이 신뢰도에 좋지 않은 영향을 끼치는 것으로 나타났다.
세 분야에서 공통적으로 사용되는 감성평가 어휘였지만, 제품 디자인 분야에서는 ‘고풍스러운-현대적인’, ‘단순한-복잡한’, ‘따뜻한-차가운’, ‘중후한-경쾌한’이 평가 신뢰도를 떨어뜨리는 어휘들로 나타났다.
신뢰도 최적화 분석을 위해 19개의 항목을 삭제하고, 반복적 신뢰도 분석 결과 Cronbach's Alpha값이 0.943의 데이터 신뢰도가 나타났다.
신뢰도 최적화 분석을 위해 7개의 항목을 삭제하고, 반복적 신뢰도 분석 결과 Cronbach's Alpha값이 0.977의 데이터 신뢰도로 나타났다.
신뢰도에 좋지 않은 영향을 끼치는 어휘들을 삭제하고 신뢰도 분석을 했을 때, 계수의 차이가 확연히 나는 것으로 보아 신뢰도에 좋지 않은 영향을 끼쳤던 어휘들을 제하고 평가했을 때 신뢰도를 높일 수 있다는 것을 검증해보았다.
943의 데이터 신뢰도가 나타났다. 최적화 분석 전과 후의 계수 값이 확연히 차이 나는 것은 신뢰도에 좋지 않은 영향을 끼칠 수 있는 어휘를 삭제 후 감성평가 시에 보다 객관성 있는 감성평가가 이루어지는 것으로 분석되었다.
실내 공간 디자인 분야에서는 ‘평범한-독특한’이, 가로경관 디자인 분야에서는 ‘단순한-복잡한’, ‘따뜻한-차가운’, ‘평범한-독특한’, ‘어두운-밝은’, ‘새로운-오래된’, ‘즐거운-지루한’, ‘화려한-수수한’이 신뢰도를 떨어뜨리는 어휘들로 나타났다.
어휘로는 ‘가벼운-무거운’, ‘강한-약한’, ‘귀여운-귀엽지 않은’, ‘기하학적인-유기적인’, ‘날카로운-날카롭지 않은’, ‘다양한-단조로운’, ‘복고적인-진취적인’, ‘자유분방한-격식 있는’, ‘장식적인-절제된’, ‘전원적인-도시적인’, ‘평범한-특별한’, ‘한국적인-이국적인’, ‘자극적인- 긴장 풀린’, ‘흥분된-차분한’, ‘열광적인-완만한’, ‘신경과민의-둔감한’, ‘또렷한-졸리는’, ‘각성된-각성되지 않은’, ‘자율적인-이끌리는’이 신뢰도에 좋지 않은 영향을 끼치는 것으로 나타났다.
이들 중에는 신뢰도에 좋지 않은 영향을 끼칠 수 있는 문항으로 축약형 모형은 ‘오래된-새로운’, ‘번화한-한적한’, ‘단조로운-복잡한’, ‘시시한-즐거운’, ‘차가운-따뜻한’, ‘어두운-밝은’, ‘평범한-독특한’, ‘다양한-획일적인’, ‘화려한-수수한’으로 나타났고, 추론형 모형으로는 ‘자극적인-긴장 풀린’, ‘흥분된- 차분한’, ‘열광적인-완만한’, ‘신경과민의-둔감한’, ‘각성된-각성되지 않는’, ‘통제적인-통제받는’, ‘영향을 미치는-영향을 받는’, ‘관리하는-보호받는’, ‘우세적인-순종적인’, ‘자율적인-이끌리는’을 확인 할 수 있다. 이 중 PAD모형의 형용사 어휘가 제품과 실내 공간에 비해 다수인 것으로 보아, 평가대상이 가로경관 환경일 경우는 PAD모형으로 평가 시 신뢰도에 좋지 않은 영향을 끼칠 수 있다고 분석된다. 이는 피험자들이 추론형 모형 평가 시 어휘의 난해성에 대해서 지적한 부분이 영향을 끼쳤으리라고 볼 수 있다.
이들 중에는 신뢰도에 좋지 않은 영향을 끼칠 수 있는 문항으로 축약형 모형은 ‘오래된-새로운’, ‘번화한-한적한’, ‘단조로운-복잡한’, ‘시시한-즐거운’, ‘차가운-따뜻한’, ‘어두운-밝은’, ‘평범한-독특한’, ‘다양한-획일적인’, ‘화려한-수수한’으로 나타났고, 추론형 모형으로는 ‘자극적인-긴장 풀린’, ‘흥분된- 차분한’, ‘열광적인-완만한’, ‘신경과민의-둔감한’, ‘각성된-각성되지 않는’, ‘통제적인-통제받는’, ‘영향을 미치는-영향을 받는’, ‘관리하는-보호받는’, ‘우세적인-순종적인’, ‘자율적인-이끌리는’을 확인 할 수 있다.
이들 중에는 신뢰성을 저해하는 문항으로 축약형모형은 ‘가벼운-무거운’, ‘강한-약한’, ‘귀여운-귀엽지 않은’, ‘기하학적인-유기적인’, ‘날카로운-날카롭지 않은’, ‘다양한-단조로운’, ‘복고적인-진취적인’, ‘자유분방한-격식 있는’, ‘장식적인-절제된’, ‘전원적인-도시적인’, ‘평범한-특별한’, ‘한국적인-이국적인’으로 나타났다.
제품, 실내 공간, 가로경관 분야별로 선행연구에서 취합된 평가어휘를 1차적 정제작업을 거쳐 제품 67개, 실내 공간 53개, 가로경관 37개로 선정하였다. 이를 통해 분야별 공통성 있는 어휘 19개와 독립적으로 사용되는 어휘 제품 32개, 실내 공간 16개, 가로경관 9개로 나타났다. 세 분야에서 공통적으로 사용되는 감성평가 어휘였지만, 제품 디자인 분야에서는 ‘고풍스러운-현대적인’, ‘단순한-복잡한’, ‘따뜻한-차가운’, ‘중후한-경쾌한’이 평가 신뢰도를 떨어뜨리는 어휘들로 나타났다.
970, 추론형 모형의 Cronbach's Alpha값은 0.928로 제품 디자인 감성평가모형으로는 추론형보다 축약형 모형의 신뢰도가 조금 높게 나타났다. 하지만, 큰 차이를 보이지 않는 계수 값인 것으로 보아 제품 디자인 분야에서는 두 모형 모두 감성평가에 적용 되었을 때 신뢰도 있는 평가가 이루어 질 수 있다고 볼 수 있다.
제품과 실내 공간 분야와 마찬가지로 신뢰도 최적화 분석을 위해 19개의 항목을 삭제하고, 반복적 신뢰도 분석 결과 Cronbach's Alpha값이 0.956%의 데이터 신뢰도가 나타났다.
가로경관 디자인 분야는 두 모형의 신뢰도 차이가 가장 큰 분야로 나타났다. 추론형 모형에 포함되는 형용사 어휘가 제품과 실내 공간에 비해 다수이고, PAD의 각성(A)과 우세(D)가 모두 포함된 것으로 보아, 평가대상이 가로경관 환경일 경우는 추론형 모형으로 평가 시 신뢰도에 좋지 않은 영향을 끼친다고 분석된다.
실내 공간 디자인 분야에서는 ‘평범한-독특한’이, 가로경관 디자인 분야에서는 ‘단순한-복잡한’, ‘따뜻한-차가운’, ‘평범한-독특한’, ‘어두운-밝은’, ‘새로운-오래된’, ‘즐거운-지루한’, ‘화려한-수수한’이 신뢰도를 떨어뜨리는 어휘들로 나타났다. 감성평가의 신뢰도에 좋지 않은 영향을 끼칠 수 있는 어휘들이 분야별로 다를 수 있으므로 신중한 검토가 필요하다는 결론이다.
이는 PAD모형 중 각성(Arousal)의 감정차원은 실내 공간 디자인을 평가하는데 신뢰도에 좋지 않은 영향을 끼칠 수 있다는 것을 말한다. 또한 신뢰도에 좋지 않은 영향을 끼칠 수 있는 추론형 모형 어휘들이 제품 디자인 분야에서 보다 다수로 나타났는데, 이는 PAD모형의 어휘들을 실내 공간 디자인 감성평가 시에 적용 할 때는 보다 신중한 어휘 검증 후에 평가가 이루어져야 할 것으로 사료된다.
신뢰도 분석으로는 기본적인 어휘의 신뢰성 검토를 기초연구로써 진행하고, 추 후 연구에서는 주어진 환경자극의 감성을 평가·측정하는데 적합한 감성평가모형을 분야별 감성평가와 신뢰도 분석 외에 다양한 통계분석 방법을 통해 모형의 적용성에 대해 살펴보아야 한다.
언어적 감성평가모형의 특성상 평가어휘와 대상에 따라 결과가 조금씩 달라질 수 있는 것이 연구의 한계이다. 향후에는 이러한 연구의 한계점을 보완하여 제품, 실내 공간, 가로경관 뿐만 아니라 다양한 환경평가에 적합한 감성평가모형의 적용 타당성이 분석되어야 한다.
언어적 감성평가모형의 특성상 평가어휘와 대상에 따라 결과가 조금씩 달라질 수 있는 것이 연구의 한계이다. 향후에는 이러한 연구의 한계점을 보완하여 제품, 실내 공간, 가로경관 뿐만 아니라 다양한 환경평가에 적합한 감성평가모형의 적용 타당성이 분석되어야 한다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
제품, 실내 공간, 가로경관의 세 분야 모두에서 감성평가 어휘에 공통적으로 추출된 어휘는?
이렇듯 각각 독립적으로 추출된 어휘뿐만 아니라, 제품, 실내 공간, 가로경관의 세 분야 모두에서 감성평가 어휘에 공통적으로 추출된 어휘는 다음과 같다. ‘고급스러운-저급스러운’, ‘고풍스러운-현대적인’, ‘깨끗한- 지저분한’, ‘단순한-복잡한’, ‘부드러운-딱딱한’, ‘따뜻한-차가운’, ‘세련된-촌스러운’, ‘산뜻한-칙칙한’, ‘편안한- 긴장된’, ‘평범한-독특한’, ‘어두운-밝은’, ‘시원한-답답한’, ‘새로운-오래된’, ‘즐거운-지루한’, ‘자연스러운-어색한’, ‘조화로운-조화롭지 않은’, ‘화려한-수수한’, ‘중후한-경쾌한’, ‘안정감 있는-불안정한’의 총 19개 어휘가 공통어휘로 나타난 것으로 보아 이 어휘들은 평가대상에 따라 크게 구분되지 않고, 다수의 연구자들이 감성평가에 사용하고 있는 어휘로 분석된다. 다음 장에서는 이러한 어휘들의 신뢰도 분석을 통해 어휘별로 신뢰도에 영향을 미치는 어휘인지 검토해 보고자 한다.
최적화 분석이란?
977의 데이터 신뢰도로 나타났다. 여기서 최적화 분석이란 신뢰도를 최적화하는 과정으로 보다 객관성 있는 평가 항목을 위한 분석과정이다(Won & Jung, 2010). 결과적으로 제품 디자인 분야에서는 어휘들 대부분이 신뢰도가 높게 나타났으며, 최적화 분석 전과 후의 계수 값이 크게 차이나지는 않았지만, 삭제 후 감성평가 시에 보다 정확한 감성평가가 이루어지는 것으로 분석되었다.
인간의 감성을 측정 또는 평가하는 방법은 어떻게 구분되는가?
그러나 감성을 디자인에 응용하고자 하는 기술이 보다 객관적으로 의미 있게 실행되기 위해서는 학문적으로 보다 체계적인 기반 정립이 우선적으로 선행되어야 한다. 인간의 감성을 측정 또는 평가하는 방법으로는 생리학적인 방법과 심리학적인 방법으로 구분할 수 있다(Lee, 1998). 이 중 심리학적 방법으로 언어 표현의 방법인 의미분별법(Semantic Differential Method: SD)은 대부분의 환경평가에 있어서 다양한 평가모형을 통해 감성평가에 사용된다.
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