[논문]한글 글꼴 추천시스템을 위한 크라우드 방식의 감성 속성 적용 및 분석

김현영; 임순범

doi:10.9717/kmms.2017.20.4.704

[국내논문] 한글 글꼴 추천시스템을 위한 크라우드 방식의 감성 속성 적용 및 분석
Application and Analysis of Emotional Attributes using Crowdsourced Method for Hangul Font Recommendation System 원문보기

멀티미디어학회논문지 = Journal of Korea Multimedia Society, v.20 no.4, 2017년, pp.704 - 712

김현영 (Dept. of IT Engineering, SookMyung Women's University) , 임순범 (Dept. of IT Engineering, SookMyung Women's University)

Abstract ▼ AI-Helper

Various researches on content sensibility with the development of digital contents are under way. Emotional research on fonts is also underway in various fields. There is a requirement to use the content expressions in the same way as the content, and to use the font emotion and the textual sensibility of the text in harmony. But it is impossible to select a proper font emotion in Korea because each of more than 6,000 fonts has a certain emotion. In this paper, we analysed emotional classification attributes and constructed the Hangul font recommendation system. Also we verified the credibility and validity of the attributes themselves in order to apply to Korea Hangul fonts. After then, we tested whether general users can find a proper font in a commercial font set through this emotional recommendation system. As a result, when users want to express their emotions in sentences more visually, they can get a recommendation of a Hangul font having a desired emotion by utilizing font-based emotion attribute values collected through the crowdsourced method.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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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.

제안 방법

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.
본 논문에서는 한글글꼴에 대한 감성 기반 추천시스템을 개발하기 위해, 먼저 한글글꼴에 적합한 국제표준 기반의 감성 분류체계의 속성 PADO 모델을 정의하였고, 이후 실제 사용단계의 속성값 데이터를 누적하기 위해, 크라우드 소스 기법을 활용하였다.
분류체계의 검증은 Fig. 1 영문 감성 분류체계에서 확인할 수 있듯이, TTA 시각적 디자인 분류그룹들과 감정속성 PADO분류간의 상관관계를 확인함으로서 한글글꼴 감성분류체계 및 각각 분류속성의 타당성과 신뢰성을 검증하였다. 설문내용은 Fig.
이는 로만 글꼴의 시각적 디자인 계열에 따라 각기 다른 감성이 전달되고 있음을 보여준다. 전통적이며 안정감을 주는 세리프 계열과, 단순하면서 솔직한 느낌을 전달하는 산세리프 계열, 캐주얼하면서 독특한 감성을 주는 장식체들을 비교 하였다.
제안한 감성 글꼴 속성과 분류체계의 검증을 위하여, 국내 상용글꼴 시장에서 많이 유통되고 있는 20개 글꼴에 적용하여 글꼴 감성 분류체계로서의 타당성과 신뢰성에 대한 검증을 진행하였으며, 또한 감성 기반 추천시스템의 효과성을 확인하기 위하여 글꼴전문가 및 일반사용자를 통해 사용목적에 맞는 감성을 가진 글꼴이 추천되었는지, 추천되어진 글꼴이 원하는 감성을 전달하는지 등에 대해 점검하였다.
추천시스템에 대한 사용성 평가는 글꼴전문가 3명, 일반인 3명에 대하여 3가지 항목으로 진행하였다. 첫 번째는 ‘추천 성공율’에 대한 평가이다.

대상 데이터

글꼴 감성 분류 체계는 추천시스템을 구축하기 이전에 검증이 되어야 함으로 Google Survey를 통해 63명의 설문을 통해 진행하였다. 이들은 국내 대표 글꼴사인 한양, 산돌, 타이포그라피연구소, 더폰트그룹 등의 글꼴전문가 18명과 일반사용자 45명을 대상으로 하였다.
선정된 상용글꼴 16개는 한국정보통신기술협회(TTA)의 정보통신단체표준 TTAK.KO-10.090 6-Part2 [19] 및 글꼴 모양 분류체계 연구 [20]에서 정의한 5개의 디자인 분류그룹에 따라, 각 그룹에 소속되는 2-4개의 상용글꼴을 선정하였다.
글꼴 감성 분류 체계는 추천시스템을 구축하기 이전에 검증이 되어야 함으로 Google Survey를 통해 63명의 설문을 통해 진행하였다. 이들은 국내 대표 글꼴사인 한양, 산돌, 타이포그라피연구소, 더폰트그룹 등의 글꼴전문가 18명과 일반사용자 45명을 대상으로 하였다. 설문내용은 먼저 감성분류체계에 대한 설명과 사례를 보여주고 상용한글 글꼴 20개에 대해각 글꼴에서 느껴지는 감성을 수치로 받았다.
추천시스템의 사용성 평가에서는 70명의 일반사용자들이 입력한 글꼴의 감성 속성 값을 활용하여 진행하였고, 평가자들의 의미 있는 결과를 받았다. 따라서 대규모 데이터를 활용한 PADO 모델의 검증이 좀 더 필요할 것이다.

성능/효과

Fig. 8에서 확인할 수 있듯이 의도된 글꼴, 임의글꼴 모두 평균 6점(3위)이상으로 성공적인 추천이 이루어졌음을 알 수 있으며, 일반인과 전문가의 평균값에서는 차이가 나지만 모두 6점(3위)이상임으로 참여자의 글꼴 전문성과 관계없이 추천이 성공함을 알 수 있다.
감성 분류체계의 속성들에 대해서는 63명의 전문가와 비전문가 집단을 통해 검증하는 과정에서, 속성의 타당성 및 신뢰성 검증이 쉽지 않을 것으로 예상하였지만 실제 검증 값을 통해 시각적 디자인 분류와 PADO 분류가 묶어지는 것을 확인할 수 있었다.
또한 각 속성에 대하여 요인분석을 통해 그룹 지워진 글꼴 군에 대한 신뢰도 분석에서 모든 항목에 대하여 0.6이상의 신뢰도 지수를 확보하였고, 5% 유의수준에서 t-test 값이 모두 7.3이상을 나타냄으로 속성의 항목들은 상호 상관관계가 없으며, 독립적인 기준자로 의미 있음을 확인하였다.
설문응답자 63명의 설문을 통해 진행한 결과에 대한 수치값들은 Table 1에서와 같이 확인할 수 있으며, PADO 모델에 대하여 글꼴들을 분류하면, 실제 디자이너들이 글꼴 기획시 정의한 TTA 시각적 디자인 분류그룹과 PADO 각 성분으로 모아지며 일치하는 것을 알 수 있다.

후속연구

그러나 속성 검증 그룹과 감성 속성 입력 그룹이 상호 다른 그룹임으로 그룹간의 공통점이 없는 상태에서 감성 속성만을 활용한 글꼴 추천의 성공 율이높다는 것도 의미 있는 연구가 될 것이다. 실제 추천사이트를 공개하여 좀 더 많은 사람들이 글꼴을 평가하고 사용할 수 있게 함으로써 추천시스템의 완성도 역시 더 높여질 수 있을 것으로 예상한다.
추천시스템의 사용성 평가에서는 70명의 일반사용자들이 입력한 글꼴의 감성 속성 값을 활용하여 진행하였고, 평가자들의 의미 있는 결과를 받았다. 따라서 대규모 데이터를 활용한 PADO 모델의 검증이 좀 더 필요할 것이다.
또한 글꼴의 감성 분류체계에 대한 좀 더 깊이 있는 연구가 필요하다. 일단 모양기반 분류체계의 표준안이 있음으로 모양기반 분류체계와 감성기반 분류체계와의 관계식을 정리한다면 크라우드 소싱 기법이 아닌 글꼴의 윤곽선이나 이미지 데이터를 활용하여 직접적인 감성을 추출할 수 있을 것으로 보며, 이러한 글꼴 감성 정보 자동화 연구가 지속적으로 필요하다.
그러나 속성 검증 그룹과 감성 속성 입력 그룹이 상호 다른 그룹임으로 그룹간의 공통점이 없는 상태에서 감성 속성만을 활용한 글꼴 추천의 성공 율이높다는 것도 의미 있는 연구가 될 것이다. 실제 추천사이트를 공개하여 좀 더 많은 사람들이 글꼴을 평가하고 사용할 수 있게 함으로써 추천시스템의 완성도 역시 더 높여질 수 있을 것으로 예상한다.
또한 글꼴의 감성 분류체계에 대한 좀 더 깊이 있는 연구가 필요하다. 일단 모양기반 분류체계의 표준안이 있음으로 모양기반 분류체계와 감성기반 분류체계와의 관계식을 정리한다면 크라우드 소싱 기법이 아닌 글꼴의 윤곽선이나 이미지 데이터를 활용하여 직접적인 감성을 추출할 수 있을 것으로 보며, 이러한 글꼴 감성 정보 자동화 연구가 지속적으로 필요하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	추천시스템에 대한 사용성 평가는 어떠한 방법으로 진행되었나?	첫 번째는 ‘추천 성공율’에 대한 평가이다. ①익숙하고 의도된 글꼴을 미리 생각하고 감성속성을 지정하여 결과순위를 점검한다. ②목적한 글꼴이 없는 상태에서 감성속성을 지정하여 결과로 나타난 글꼴의 순위를 점검한다. 1위이면 10점, 2위면 7점, 3위는 5점, 4위 이하는 3점 이하로 지정하였다.
	목적하는 감성의 글꼴선택이 불가능한 이유는?	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.
	글꼴은 어떠한 특성을 갖는가?	정보의 효과적 전달을 위해 정보전달방식이나 재현방식을 디자인하는 것은 인간의 역사와 더불어 존재해 온 개념이다. 이 중 문자정보의 표현수단인 글꼴은 단순히 메시지의 내용만 전달하는 소극적인 형식일 뿐만 아니라 메시지의 내용을 적극적으로 구성하고 그 시대의 정신과 커뮤니케이션 환경을 반영하는 문화적인 특성을 갖는 것이라 할 수 있다[1]. 특히 다양한 미디어 기반 콘텐츠 사용이 활성화되면서 의미 있는 문자정보를 전달하기 위한 글꼴의 활용이 다양화되고 있으며, 글꼴 및 타이포그래피는 우리 언어 정보의 핵심 요소로 데이터 인포그라픽 및 감성표현, 감성 전달을 위한 주요한 수단으로 인정되고 있다[2,3,4].

참고문헌 (20)

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상세보기
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W3C, Emotion Markup Language 1.0, W3C Recommendation 22, 2014.
W3C, Vocabularies for EmotionML, W3C Working Group Note 1, 2014.
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상세보기
Korea Telecommunication Technology Association e-Publishing PG, Hangul Font Production Guides for Font Registration System-Part 2. Design Based Classification, TTAK KO-10.0906-Part2, 2016.
H.Y. Kim, S.B. Lim, "Standardization Study of Font Shape Classification for Hangul Font Registration System," Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 20, No. 3, pp. 571-580, 2017.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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