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문제 정의
- 그러나 글꼴전문가가 아닌 일반 사용자들이 콘텐츠의 정보 및 부가가치를 높여줄 수 있는 감성적인 글꼴을 선택하려면, 여전히 서체사가 일방적으로 정한 글꼴이름이나 글꼴 제작사명에만 의지하여 취사선택을 하여야 함으로 목적하는 감성의 글꼴선택이 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 영문 글꼴의 감성 기반 분류체계와 데이터 프로세싱용 감성 서술 국제표준을 분석하여 이를 한글 글꼴에 응용할 수 있는 감성기반 분류체계의 대표속성을 제안하며, 이를 바탕으로 한글추천시스템을 구현하였다.
- 이들 표준안에서는 데이터 처리 시 주석이나 정의, 서술 등 일반적 용도로 활용할 수 있도록 감정 분류 체계를 정리하였으나, 아쉽게도 기존의 모든 연구를 통합하여 일관된 단일 감정 분류체계라기 보다는 사용가능한 여러 분류체계를 나열하였고, 각 분류체계를 기반 하여 여러 감정요소를 저장 및 표시하는 방식에 집중되어 있다. 따라서 본 연구에서는 한글글꼴의 감정 분류체계를 정의하기 위해서 기존 분류체계 연구 및 표준에서 제안한 여러 방식 중에서 가장 한글글꼴의 감성을 표현하기에 적합한 기본 안을 선택하고, 이를 실물 글꼴과 사용자들을 통해 검증하는 논의가 필요하다.
- 위 연구에서는 EmotionML에서 지원하는 12개의 감성 분류체계 중 Mehrabian의 모델[18]인 PAD (Pleasure, Arousal, Dominance) 분류체계가 적합하며, 또한 글꼴전문가들이 한글 글꼴 감성을 표현하기 위하여, PAD 기본 모델에 추가되기를 희망하는 감성단어 75개를 추출하였다. 75개의 단어를 다시 PAD 모델에서 정의되어진 “긍정적-부정적”, “활동적-수동적”, “부드러운-강한” 어의구별척도(Semantic Differential Scale) 형식의 3개 감성 축으로 정렬하였고, 이 들 중 정렬되지 않는 감성인 “조직적 – 자유로운”을 발견하였다.
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