본 연구는 인공지능(AI) 기반 브랜드 동적 시각 아이덴티티 시스템의 감정 적응 메커니즘을 고찰하고, 감정 적응형 디자인 프레임워크를 제안하는 것을 목적으로 한다. 연구 방법은 감성 컴퓨팅, 브랜드 시각 아이덴티티, 감정 디자인, 사용자 경험 및 브랜드 애착 관련 선행연구를 검토하고 이론적 모델링을 통해 핵심 개념 간 관계를 구조화하는 방식으로 진행하였다. 디지털 미디어 환경에서 고정된 시각 규범만으로는 사용자의 상황과 감정 변화에 유연하게 대응하기 어렵다. 이에 감성 컴퓨팅 이 론과 시각적 감정 표현 원리를 통합하여 인식, 의사결정, 표현 의 3개 계층으로 구성된 프레임워크를 제시한다. 각 계층은 감 정 상태 파악, 반응 전략 선택, 색채·그래픽·움직임 등의 시각 요소 조절을 담당한다. 또한 감정 공명, 브랜드 애착, 감정 기 억의 연계를 논의하고, 감정 강도 조절, 다중모달 정보 융합, 피드백 순환 등의 디자인 전략과 효과 평가 기준을 제안하였 다. 본 연구는 선행연구를 통합한 개념적 제안으로, 향후 사용 자 실험과 설문조사를 통한 검증이 필요하다.

This study examines the emotional adaptation mechanisms of AI-based dynamic brand visual identity systems and proposes an emotion-adaptive design framework. The study reviewed literature on affective computing, brand visual identity, emotional design, user experience, and brand attachment, and theoretically structured key relationships. In digital media environments, fixed visual conventions are insufficient to respond flexibly to changes in users’ situations and emotions. Accordingly, this study integrates affective computing theory with principles of visual emotional expression to propose a three-layer framework: perception, decision-making, and expression. The layers identify emotional states, select response strategies, and adjust visual elements such as color, graphics, and motion, respectively. The study discusses links among emotional resonance, brand attachment, and emotional memory accumulation, and proposes design strategies, including emotional intensity regulation, multimodal information fusion, and feedback loops, along with evaluation criteria. Finally, the study examines implementation challenges and discusses future directions.

<국문초록>
Ⅰ. 서론
    1. 연구배경 및 문제 제기
    2. 연구목적 및 방법
Ⅱ. 문헌고찰 및 이론적 기초
    1. 감정 컴퓨팅과 동적 시각 생성
    2. 이론적 기초
Ⅲ. 감정 적응형 시각 아이덴티티 시스템의 디자인프레임워크
    1. 인식 계층의 감정 상태 파악
    2. 의사결정 계층의 감정 반응 전략
    3. 표현 계층의 감정 기반 시각 생성
Ⅳ. 감정 경험의 작동 경로와 디자인 전략
    1. 감정 공명과 예측적 반응
    2. 감정 기억의 침전
    3. 디자인 전략
    4. 효과 평가 차원
Ⅴ. 결론
<참고문헌>

• 저군(강원대학교 글로벌융합학과 박사과정 재학) | Chu Jun (Doctoral Student, Department of Global Convergence, Kangwon National University)
• 장경풍(강원대학교 글로벌융합학과 교수) | Zhang Qingfeng (Professor, Department of Global Convergence, Kangwon National University) Corresponding author