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pp.39-52
영상실감을 위한 시각과 청각의 이용은 많은 발전을 이루어 왔다. 그러나 후각을 이용한 영상의 실감증대는 기술적 한계와 기초연구의 부족으로 구현되지 못하고 있다. 특히 다양한 영상에 필요한 냄새를 각각 구현하는 것은 반드시 해결해야하는 과제이다. 한 가지 방법은 유사한 냄새들의 군집을 발견하여 각 군집의 대표냄새를 사용하는 것이다. 이를 해결하기 위한 한 가지 방법은 서로 유사한 다양한 냄새를 포괄하는 냄새군집을 발견하 여 각 군집의 대표냄새를 사용하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 냄새 간 쌍유사성 평정에 근거하여 영상에 빈번하게 등장하는 냄새의 군집을 탐색하였다. 먼저 300개의 다양한 냄새를 수집하여 11개의 범주로 구분한 후 각 범주별로 빈도, 선호도, 구체성에 근거하여 152개의 냄새를 선별하였다. 참가자들은 선별된 냄새로 구성 가능 한 1,018개의 냄새쌍에 대해 유사성 평정을 실시하였고 이 결과는 다차원척도법(multi-dimensional scaling, MDS) 으로 분석하였다. 냄새들의 구체성이 낮을수록 대표냄새의 사용이 용이할 것이라는 판단 하에 MDS 결과를 냄새 구체성이 낮은 순서부터 높은 범주순서로 제시하였다. 즉 꽃, 식물, 과일, 채소범주는 냄새 구체성이 낮아 대표냄 새 사용이 용이할 것 같은 범주로 (그림 1), 화학제품, 개인생활용품, 생리적 냄새, 일상적 장소는 구체성이 높은 것과 낮은 것이 섞여 있어 대표냄새 사용에 신중해야하는 범주로 (그림 2), 식재료, 음료, 음식은 구체성이 높아 대표냄새 사용에 어려운 범주로 (그림 3) 분류하였다. 본 연구의 결과는 냄새제작 비용과 시간을 줄이고 소비자 에게 합리적인 가격의 실감서비스를 제공하는데 기여할 수 있을 것이다.
Use of vision and audition for video reality has made much advancement. However use of olfaction, which is effective in inducing emotion, has not yet been realized due to technical limitations and lack of basic research. In particular it is difficult to fabricate many odors required for each different video. One way to resolve this is to discover clusters of odors of similar smell and to use representative odor for each cluster. This research explored clusters of odors based on pairwise similarity ratings. 300 diverse odors were first collected and sorted them into 11 categories. We selected 152 odors based on their frequency, preference, and concreteness. Participants rated similarity on 1,018 pairs of odors from selected odors and the results were analyzed using multi-dimensional scaling (MDS). Based on the idea that low odor concreteness would support valid use of representative odor, the MDS results are presented from low to high smell concreteness. First, flowers, plants, fruits, and vegetables was classified under the easy categories to use representative odor due to their low smell concreteness (Figure 1). Second, chemicals, personal cares, physiological odors, and ordinary places was classified under the careful categories of using it due to their intermediate concreteness (Figure 2). Finally, food ingredients, beverages, and foods was classified under the difficult categories to use it because of their high concreteness (Figure 3). The results of this research will contribute to reduction of cost and time in odor production and provision of realistic media service to customers at reasonable price.
