[논문]배경색채가 얼굴 표정에서 전달되는 감성에 미치는 영향

손호원; 최다미; 석현정

문제 정의

그러나 실제로 이러한 두 가지 요소의 상호작용에 의한 새로운 감성의 생성의 연구는 수치적으로 정량적인 분석이 진행되지 않았고, 객관화된 가이드라인이 없었다. 따라서 본 연구는 이러한 상호작용을 실험연구를 통해 알아보고자 하며, 디자인과 미디어 분야에 있어서 어떠한 형태로 접목될 수 있는지에 대한 가이드라인을 세우는 것이 최종목표이다.
이러한 미디어에서 가장 빈번하게 쓰이는 사물은 바로 인물과 색채이다. 미디어물의 작가는 의도하고자 하는 특정한 감성을 대중들이 느끼기게 하기 위해 인물과 색채의 혼합을 통한 상호작용으로 그 효과를 극대화 하고자 한다. 그러나 실제로 이러한 두 가지 요소의 상호작용에 의한 새로운 감성의 생성의 연구는 수치적으로 정량적인 분석이 진행되지 않았고, 객관화된 가이드라인이 없었다.
체계적으로 분석해왔다. 본 연구는 이두 가지 요인이 상호작용을 할 때 유도되는 감성적 반응에 주목하며, 실험연구를 통해 이를 측정 및 분석하고자 한다.
본 연구는 표정과 배경색에 따라 사람의 인상에 대한 감성이 어떻게 변하는지를 알아보고자 하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다.

제안 방법

8 이상의 20 대의 대학생으로, 총 72 명이었다. 120 장의 감성적 자극물을 한번에 실험하기에 오랜 시간이 소요되므로, 피실험자를 두 그룹으로 나눠 각 60 장의 자극물에 대해서 실험을 진행하였다. 피실험자는 제시된 자극물에 대하여 감성의 정도를 7 점 척도로 평가하였다.
실험에서는 6 가지의 종류의 얼굴표정에 대해 배경 색의 변화에 따라 6 가지 감성(얼굴표정감성과 동일한 내용)이 다르게 나타나는지를 7 점 척도로 평가하였다. Two-way-ANOVA Test 를통해 각 감성이 불러일으켜질 때의 배 경색과 표정의 상관관계를 분석한 결과 anger, disgusting, happiness, sadness 의 감성은 각 표정과 배경색이 유의한 독립변수로서 작용함을 알 수 있었다.
120 장의 감성적 자극물을 한번에 실험하기에 오랜 시간이 소요되므로, 피실험자를 두 그룹으로 나눠 각 60 장의 자극물에 대해서 실험을 진행하였다. 피실험자는 제시된 자극물에 대하여 감성의 정도를 7 점 척도로 평가하였다.

대상 데이터

그리고 각각의 얼굴표정 주변으로 배경색채를 다르게 적용 시 켜 자극물을 구성하였는데, 배경 색채선정을 위하여 KAIST 산업디자인 대학원에 재학 중인 전공자 10 명을 대상으로 설문을 진행하였다. 각 실험 참가자는 Adobe illustrator CS3 상에 나타나있는 각 HSB 시스템 기반색상의 web color 항목에서 - 밝은(light), 보통의 (moderate), 어두운(dark), 선명한(vivid) 등의 4가지 톤에 부합하는 색상을 선별하였다. 또한 무채색의 경우 검정 (black), 어두운 회 색 (dark gray), 밝은 회 색 (light gray), 그리 고 하양 (white) 를 선별하게 하여, 유채색 16 가지와 무채색 4가지 등 총 20 가지 의 배경 색채를 구성하고, 얼굴 표정과 결합하여 모두 120 가지의 자극물을 구성할 수 있었다.
그리고 각각의 얼굴표정 주변으로 배경색채를 다르게 적용 시 켜 자극물을 구성하였는데, 배경 색채선정을 위하여 KAIST 산업디자인 대학원에 재학 중인 전공자 10 명을 대상으로 설문을 진행하였다. 각 실험 참가자는 Adobe illustrator CS3 상에 나타나있는 각 HSB 시스템 기반색상의 web color 항목에서 - 밝은(light), 보통의 (moderate), 어두운(dark), 선명한(vivid) 등의 4가지 톤에 부합하는 색상을 선별하였다.
실험에 참여한 피실험자는 보정 시력 0.8 이상의 20 대의 대학생으로, 총 72 명이었다. 120 장의 감성적 자극물을 한번에 실험하기에 오랜 시간이 소요되므로, 피실험자를 두 그룹으로 나눠 각 60 장의 자극물에 대해서 실험을 진행하였다.

데이터처리

둘째, fear 의 표정에서는 deep red 일 때 가장 두려움이 크게 느껴지며, light yellow 에서 가장 적게 느껴지는 것으로 나타났다. 셋째, disgusting 에서는 deep yellow 에서 가장 크게, light red 에서 가장 적게 나타났으나 그 차이가 통계적으로는 유의하지 않은 것으로 나타났다 (Oneway ANOVA, p=0.275). 넷째, happiness 에서는 light yellow 일 때 가장 크게, black 일 때 가장 적게 happiness 의 감성이 나타났다.

이론/모형

인물의 표정에 관한 연구는 Ekman 등의 심리학자들로부터 진행되어왔으며, 본 연구의 실험설계를 위하여 Ekman 의 이론에 따른 7 가지의 universal facial expression 중 증오(contempt)를 제외한 분노 (Anger), 공포(Fear), 역겨움(Disgusting), 기쁨(Happiness), 슬픔(Sadness), 놀라움(Surprising) 등의 얼굴 표정을 사용하였다에크만, 2006). 그리고 각각의 얼굴표정 주변으로 배경색채를 다르게 적용 시 켜 자극물을 구성하였는데, 배경 색채선정을 위하여 KAIST 산업디자인 대학원에 재학 중인 전공자 10 명을 대상으로 설문을 진행하였다.

성능/효과

연구결과를 요약하면 다음과 같다. Ekman 의 universal facial expression 과 동일한 감성이 배경색에 따라 다르게 나타나는지에 대한 결과를 살펴보았는데, 색상을 결정하는 tone 과 color 의 카테고리에 따른 유의한 차이 보다는 tone 과 color 를 조합하여 나타나는 컬러 개별에 대한 감성이 다르게 나타났다. 예를 들어, Anger 는 black 과 vivid red 에서 강하게 light green 에서 약하게 나타났으며 fear 는 deep red 일 때 크게 light yellow 에서 가장 적게 느껴지는 것으로 나타났다.
평가하였다. Two-way-ANOVA Test 를통해 각 감성이 불러일으켜질 때의 배 경색과 표정의 상관관계를 분석한 결과 anger, disgusting, happiness, sadness 의 감성은 각 표정과 배경색이 유의한 독립변수로서 작용함을 알 수 있었다. 또한 감성의 변화가 색상의 어떠한 속성에 의해 영향을 받는지 알아보기 위해 배경색의 tone 과 color 에 따른 감성 의 변화를 분석한 결과 각 tone 과 color 는 surprising 의 감성에 대해서 인터렉션 효과가 존재하는 것으로 나타났으나 다른 표정에서는 전반적으로 뚜렷한 상관관계가 보이지 않는 것으로 발견되었다.
또한 감성의 변화가 색상의 어떠한 속성에 의해 영향을 받는지 알아보기 위해 배경색의 tone 과 color 에 따른 감성 의 변화를 분석한 결과 각 tone 과 color 는 surprising 의 감성에 대해서 인터렉션 효과가 존재하는 것으로 나타났으나 다른 표정에서는 전반적으로 뚜렷한 상관관계가 보이지 않는 것으로 발견되었다. 그리고, 각 감성별로 살펴본 결과 첫째, anger 에서는 배경색이 black 일 때와 vivid red 가장 두드러지게 나타났으며, light green 일 때가장 작게 나타났으며 그 결과가 유의한 것으로 나타났다. 둘째, fear 의 표정에서는 deep red 일 때 가장 두려움이 크게 느껴지며, light yellow 에서 가장 적게 느껴지는 것으로 나타났다.
275). 넷째, happiness 에서는 light yellow 일 때 가장 크게, black 일 때 가장 적게 happiness 의 감성이 나타났다. 다섯째, Sadness 는 dark gray 에서 가장 크게, light red 에서 가장 작게 나타났으나 차이 가 유의 하지 않았으며, 마지 막으로 s 니 rprising 에서는 moderate blue 와 vivid green 에서 크게, light blue 에서 작게 나타났다.
넷째, happiness 에서는 light yellow 일 때 가장 크게, black 일 때 가장 적게 happiness 의 감성이 나타났다. 다섯째, Sadness 는 dark gray 에서 가장 크게, light red 에서 가장 작게 나타났으나 차이 가 유의 하지 않았으며, 마지 막으로 s 니 rprising 에서는 moderate blue 와 vivid green 에서 크게, light blue 에서 작게 나타났다.
그리고, 각 감성별로 살펴본 결과 첫째, anger 에서는 배경색이 black 일 때와 vivid red 가장 두드러지게 나타났으며, light green 일 때가장 작게 나타났으며 그 결과가 유의한 것으로 나타났다. 둘째, fear 의 표정에서는 deep red 일 때 가장 두려움이 크게 느껴지며, light yellow 에서 가장 적게 느껴지는 것으로 나타났다. 셋째, disgusting 에서는 deep yellow 에서 가장 크게, light red 에서 가장 적게 나타났으나 그 차이가 통계적으로는 유의하지 않은 것으로 나타났다 (Oneway ANOVA, p=0.
Two-way-ANOVA Test 를통해 각 감성이 불러일으켜질 때의 배 경색과 표정의 상관관계를 분석한 결과 anger, disgusting, happiness, sadness 의 감성은 각 표정과 배경색이 유의한 독립변수로서 작용함을 알 수 있었다. 또한 감성의 변화가 색상의 어떠한 속성에 의해 영향을 받는지 알아보기 위해 배경색의 tone 과 color 에 따른 감성 의 변화를 분석한 결과 각 tone 과 color 는 surprising 의 감성에 대해서 인터렉션 효과가 존재하는 것으로 나타났으나 다른 표정에서는 전반적으로 뚜렷한 상관관계가 보이지 않는 것으로 발견되었다. 그리고, 각 감성별로 살펴본 결과 첫째, anger 에서는 배경색이 black 일 때와 vivid red 가장 두드러지게 나타났으며, light green 일 때가장 작게 나타났으며 그 결과가 유의한 것으로 나타났다.
각 실험 참가자는 Adobe illustrator CS3 상에 나타나있는 각 HSB 시스템 기반색상의 web color 항목에서 - 밝은(light), 보통의 (moderate), 어두운(dark), 선명한(vivid) 등의 4가지 톤에 부합하는 색상을 선별하였다. 또한 무채색의 경우 검정 (black), 어두운 회 색 (dark gray), 밝은 회 색 (light gray), 그리 고 하양 (white) 를 선별하게 하여, 유채색 16 가지와 무채색 4가지 등 총 20 가지 의 배경 색채를 구성하고, 얼굴 표정과 결합하여 모두 120 가지의 자극물을 구성할 수 있었다.
전반적으로 disgusting 과 sadness 를 제외한 표정에서 배경색상에 따라 감성의 변화가 유의하게 다름을 발견할 수 있었으며, tone 과 color 의 상관관계는 suiprising 이외의 감성에서는 존재하지 않은 것으로 나타났다. 그러나 몇몇 표정에서 tone 과 color 의 개별적인 영향이 존재하는 것을 볼 수 있었다.

후속연구

긍정적인 표정도 Happiness 이외의 더 다양한 종류의 표정으로 분화시킨 후 실험을 진행하면 다른 실험결과를 얻을 수 있을 것이다.
이는 표정에서 드러나는 감성은 좀 더 복합적으로 나타날 수 있다는 것으로, 척도가 아닌 정성적 인터뷰 형식으로 진행하여, 좀 더 다양한 결과를 얻을 수 있을 것이다.
이러한 실험 결과는 영화, 광고, 포스터 등의 인물을 사용하여 이미지를 전달하는 시각 매체에 이용될 수 있으며, 컬러와 표정의 컴비네이션을 통해 효과적으로 원하는 감성을 조절할 수 있는 가이드라인으로서 사용될 수 있다.

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