Sentiment analysis is a method used to comprehend feelings, opinions, and attitudes in text, and it is essential for evaluating consumer feedback and social media posts. However, creating sentiment dictionaries, which are necessary for this analysis, is complex and time-consuming because people express their emotions differently depending on the context and domain. In this study, we propose a new method for simplifying this procedure. We utilize syntax analysis of the Korean language to identify and extract sentiment words based on the Reason-Sentiment Pattern, which distinguishes between words expressing feelings and words explaining why those feelings are expressed, making it applicable in various contexts and domains. We also define sentiment words as those with clear polarity, even when used independently and exclude words whose polarity varies with context and domain. This approach enables the extraction of explicit sentiment expressions, enhancing the accuracy of sentiment analysis at the attribute level. Our methodology, validated using Korean cosmetics review datasets from Korean online shopping malls, demonstrates how a sentiment dictionary focused solely on clear polarity words can provide valuable insights for product planners. Understanding the polarity and reasons behind specific attributes enables improvement of product weaknesses and emphasis on strengths. This approach not only reduces dependency on extensive sentiment dictionaries but also offers high accuracy and applicability across various domains.

본 연구는 보다 정확한 텍스트의 감성 분석을 위해 새로운 감성 특징인 감성 패턴을 제안하고, 이를 이용한 영화평 평점 추론에 대해 소개한다. 텍스트 감성 분석은 텍스트에 포함된 감성인 긍정과 부정을 인식하고 분류 하는 작업으로, 이를 위해 감성 특징인 감성 단어와 구문 패턴을 이용한다. 텍스트 내에 존재하는 감성 단어와 구문 패턴의 감성을 통해 텍스트 전체의 감성을 분류하는 것이다. 하지만, 기존 감성 분석은 감성 단어와 구문 패턴의 감성을 독립적으로 고려하기 때문에 문장 혹은 글 전체의 감성 정보를 정확히 파악하기 어렵다는 한계를 가지고 있다. 그러므로 본 연구는 기존 감성 특징들을 독립적으로 고려하는 것뿐만 아니라 문장 내에서 출현하는 감성들을 의미적으로 연결하여 하나의 패턴으로 정의한 감성 패턴을 제안하고, 감성 분석의 세부 연구 주제 인 평점 추론에 감성 패턴을 새로운 감성 특징으로 사용하였다. 제안하는 감성 패턴의 효과를 검증하기 위해 영 화평에 대한 평점 추론 실험을 수행하였다. 감성 패턴을 포함한 모든 감성 특징들을 사전에 정의한 학습 영화평 들로부터 추출하고, 이를 확률 기법을 이용해 실험 영화평들의 평점을 추론하였다. 그 결과 감성 패턴을 사용하 였을 경우 기존 감성 특징들만 사용했을 때 보다 추론한 평점이 더욱 정확함을 확인하였다.

본 연구의 목적은 체크패턴의 폭과 색채조합에 따른 넥타이의 감성이미지를 알아보는 데 있었다. 본 연구에 사용된 실험도구는 체크문양의 폭(소: 0.2cm, 중: 1cm, 대: 2cm), 색조조합(유사: 하양+밝은, 반대: 하양+어두운), 색상조합(WR: 하양+빨강, WB: 하양+파랑, WG: 하양+회색)으로 만든 총 18개의 사진 자극물과 체크넥타이의 감성이미지를 평가하기 위해 의미미분척도를 사용하였다. 피험자는 경남에 거주하는 여대생 216명을 대상으로, 조사는 2009년 9월에 실시되었다. 자료분석은 SPSS프로그램을 사용하여 변량분석과 Duncan-test를 실시하였다. 그 연구결과는 다음과 같다. 체크패턴의 폭과 색채조합에 따른 넥타이의 감성이미지를 요인분석한결과 매력성, 젊음, 현시성, 품위성, 온유성의 5가지 차원으로 도출되었다. 폭은 현시성 차원에서, 색조조합은 매력성, 현시성, 품위성, 온유성 차원에서 독립적인 영향을 미쳤으며, 이 두 변인 간에는 서로 상호작용하여 매력성 차원에 유의적인 영향을 미쳤다. 색상조합은 감성이미지의 모든 차원에서 독립적인 영향을 나타내었다. 또한 색상조합은 폭과 상호작용하여 매력성, 젊음, 현시성, 품위성 차원에 유의적인 영향을 미쳤고, 색조조합과 상호작용하여서도 매력성, 젊음, 현시성 차원에 두드러진 단서로 작용하였다.

본 연구는 남녀 대학생을 대상으로 동일색조 코디네이션과 1:2:3면적비 변화에 따른 스트라이프 넥타이의 감성이미지와 상호작용효과를 알아보고자 한다. 이들 단서로 사용된 56개 자극물은 4가지 색조합, 2가지 색조, 7가지 면적비로 구성되었고, 감성이미지는 26개의 형용사쌍에 대해 7단계로 평가되었다. 조사대상자는 경남, 서울, 부산, 대구 등지에 거주하는 대학생 1344명의 피험자로 하였으며, 그 연구결과는 다음과 같다. 동일색조 코디네이션과 1:2:3면적비 변화에 따른 스트라이프 넥타이의 감성이미지를 요인분석한 결과 매력성, 젊음 활동성, 현시성, 능력성, 온유성의 5가지 차원으로 도출되었다. 색조합과 색조는 감성이미지의 모든 요인에서 독립적인 영향을 나타내었다. 또한 색조는 면적비와 상호작용하여 현시성과 능력성 요인에서 두드러진 단서로 작용하였다. 성별과 면적비는 젊음 활동성 요인에서, 성별과 색조는 온유성 요인에서, 색조합과 색조는 현시성과 온유성 요인에서 상호작용효과를 나타내었다. 이러한 연구결과는 남성 코디네이션을 위한 효과적인 기초자료로 활용될 것이다.

텍스타일 패턴 디자인에 대한 소비자의 감성을 반영하는 한 방법을 제시하기 위하여 블록 스트라이프 패턴 (block stripe pattern)에 대한 디자인 요소를 조사하였다. 자극물은 명도차(3가지), 배열(2가지), 폭(2가지), 간격(3가지)의 4가지 요소를 조작하여 구성되었다. 36가지 조합 중에서 사전 조사에서 독립적인 감성을 보이는 27개를 최종 자극물이 선정되었으며, 남녀 대학생 30명을 대상으로 감성평가를 실시하였다. 4가지 디자인 요소가 요인분석을 통해 도출된 12개의 감성차원에 미치는 영향을 측정하고, 물리량에 근거한 정량적 분석을 통해 각 자극물과 감성과의 관계를 파악하였다. 각 디자인 요소가 감성에 미치는 영향을 ANOVA 분석한 결과, 명도차, 간격, 폭, 배열의 순서로 의미있는 감성차이를 유발하였으며 명도차는 거의 모든 감성에서 감성차에 영향을 미치는 가장 설명력 높은 디자인 요소로 분석되었다. 디자인 요소 레벨에 따른 감성의 차이를 살펴보면, 폭이 좁을수록 '수수한', '깨끗한', '모던한', '심플한', '편한' 감성을, 간격이 좁을수록 '강렬한', '보수적인' 감성을, 명도차가 작을수록 '고급스러운', '모던한', '수수한', '심플한', '점잖은', 보수적인', '소프트한', '깨끗한', '편한' 감성을 나타내었다. 감성을 요소별 물리량으로 예측한 회귀모형을 도출한 결과, 12개의 감성 중 '보수적인', '캐주얼한', '모던한' 감성을 제외한 모든 감성에 대해 R²가 0.6 이상의 높은 적합도를 보였다. 이 결과를 토대로 소비자 감성이 반영된 2가지 디자인 프로토타입을 제시하였다.