본 연구는 색각이상자들의 색채 감성 연상의 실태 조사 목적에서 기획되었다. 정상인 100명과 색각이상자 34명으로 피실험 집단을 구성하였고, 색각이상자를 ‘적색약’ 집단 8명과 ‘녹색약’ 16명으로 세분하여, 좋아하는 색, 행복한 색, 친근한 색, 싫어하는 색, 슬픈 색, 거북한 색, 적극적인 색과 소극적인 색등 항목에 대해서 먼셀이 제안한 기본 10색 가운데 하나씩만 선택하도록 하였다. 정상인 집단의 좋아하는 색은 파랑과 빨강이고, 행복한 색은 노랑이며, 친근한 색은 초록이었다. 색각이상자 집단은 좋아하는 색으로 파랑을, 행복한 색으로 노랑을, 친근한 색으로 파랑을 선택하였다. 또한 정상인 집단이 싫어하는 색을 청록으로, 슬픈 색으로 파랑을, 거북한 색으로 청록을 선택한 것과 비교하여, 색각이상자 집단은 싫어하는 색으로 청록을, 슬픈 색으로 자주를, 거북한 색으로 청록을 선택하였다. 정상인 집단이 적극적인 색과 소극적인 색으로 빨강과 청록을 선택한 반면, 색각이상자 집단은 각각 빨강과 파랑을 선택하였다. 이는 색각이상자들의 일상생활에 있어서 색채의 왜곡된 수용이 감성왜곡으로 연결되어 일상생활에서의 부정적 요소가 되지 않도록 유도하는 색 구성 작업에 활용되고, 특히 문화콘텐츠 이용 편의성 등에 활용될 수 있을 것이다.

본 논문에서는 조명의 분광분포의 형태가 칼라 어피어런스와 색 감성에 미치는 영향에 대해 기존 색감성 모델을 이용하여 분석하였다. 5종류의 LED 분광분포를 조합하여 구성된 4 수준의 색온도를 갖는 20개의 LED 조명을 구성하였으며, 23개의 테스트 샘플을 선정하였다. 각 LED 광원의 연색성은 CRI-CAM02UCS를 이용하여 평가하였고 물체색의 칼라 어피어런스는 CAM02UCS를 통해 도출하였다. 기존의 색감성 예측 모델인 Ou,Sato, Xin-Cheng모델을 이용하여 ‘능동적인-수동적인’, ‘무거운-가벼운’, ‘단단한-부드러운’, ‘따뜻한-시원한’ 색감성 스케일의 변화량을 계산하였다. 데이터 분석 결과, Daylight 조명에 비해 LED 조명에서 red-green 색들은 채도의 증가가 가장 두드러지게 나타났고, 이는 테스트 샘플들의 감성을 더욱 ‘능동적이고’, ‘따뜻한’ 색은 더 따듯하게, ‘시원한’ 색은 더 시원하게 느껴지도록 하는것으로 나타났다. 이 결과는 LED 조명의 연색 특성을 적절히 조절하여 공간의 색감성을 특정한 방향으로 변화시킬 수 있는 것을 의미한다. 향후 본 논문에서 제시된 시뮬레이션 결과에 대해 실제 조명 및 피험자를 이용한 감성실험을 통한 검증이 요구된다.

본 논문에서는 사용자의 감성적 요구에 적합한 이미지를 탐색한 후 문-스펜서(P. Moon&D. E. Spencer)의 색채 조화론에 기초하여 조화의 정도가 가장 높은 이미지들을 순위별로 제시하는 이미지 검색법을 제안하였다. 이미지 검색은 키워드로 주어진 감성어휘와 관련된 색채성분이 가장 많이 포함된 이미지 화상을 검색하여 미도(Aesthetic Measure)를 계산한 후 순위별로 제시하는 방법으로 이루어진다. 문-스펜서의 색채 조화론을 적용한 이미지 검색법의 타당성을 검증하기 위하여 200개의 샘플 이미지를 대상으로 시스템이 제시한 미도순위와 사용자 만족도 평가에 의한 순위를 비교하였다. 분석결과 15개의 감성어휘별로 시스템이 출력한 이미지들의 미도 순위에 대한 실험 참가자들의 평균 만족도는 7점 척도 중 5.0으로 나타났다. 또한 시스템이 산출한 이미지들의 미도 순위와 설문 참가자가 평가한 만족도 순위 사이와의 일치 여부를 알아보기 위해 상관분석을 실시한 결과 감성어휘 'Clear'를 제외한 14개의 어휘 모두에서 상관계수 0.5 이상의 양호한 정적상관을 보였다. 이와 같은 연구결과로부터 문-스펜서의 색채 조화론을 바탕으로 제안한 감성검색법이 이미지 데이터베이스와 같은 시각자극의 검색에 있어서도 사용자의 감성을 적절히 반영할 수 있는 가능성을 확인하였다.

기존의 리듬게임은 BMS(Be-Music Script)과 같은 프로그램을 이용하여 게임 개발자가 음악의 리듬에 맞게 노트를 생성한다. 하지만 제작 시간이 오래 걸리고 서비스 제공자가 제공하는 컨텐츠만 이용할 수 있다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 mp3, wav와 같은 디지털 오디오 파일을 주파수 분석하여 음계를 추출 한 뒤 이를 색상 정보로 변환하여 자동노트생성과 게임밸런스를 조절한다. 색상 정보는 사람의 감성과 밀접한 관계가 있다는 이론을 바탕으로 리듬게임의 노트생성, 배경, 난이도를 조절하는 시스템을 설계 및 구현하였다.

본 연구에서는 모바일 정보기기의 콘텐츠 디자인을 목적으로 한 감성검색시스템의 구축에 있어 시스템의 주요 구성요소 중의 하나인 '사용자감성모델'을 풀 컬러 화상의 색상성분추출을 통하여 자동적으로 생성하는 방법을 제안하고, 평가실험을 통하여 시스템의 타당성을 검증하였다. 시각적 감성 유발 자극으로 100장의 인테리어 이미지 화상을 이용하여 데이터베이스를 작성한 후 48명의 실험 참가자를 대상으로 감성평가실험을 실시하였다. '사용자감성모델'의 신뢰성을 검증하기 위해 먼저 시스템이 검색한 이미지 속에 정답 이미지가 출현하는 재현율(Recall ratio)을 구하였다, 다음으로 시스템이 산출한 순위와 피험자가 평가한 순위 사이의 상관분석을 실시하였으며, 마지막으로 시스템이 산출한 상/하위 순위를 이용하여 Paired Samples t-test(2-tailed)분석을 실시하였다. 분석결과 전체 감성어에 대한 평균 재현율은 62.1%로 양호하게 나타났으며, 상관분석에서도 전체 감성어들이 정적 상관을 보이고 있는 것으로 나타났다(p<.01). 또한 Paired Samples t-test(2-tailed) 분석결과 'Casual'를 제외한 모든 감성어들에서 상위 이미지가 더 적합하며 그 차이가 유의미한 것으로 나타났다(t(9)=5.528, p<.05). 이와 같은 연구결과로부터 색상정보만으로 구축한 '사용자감성모델'이 상업공간의 이미지와 같은 시각자극의 검색에 있어서도 사용자의 감성을 반영할 수 있는 효율적인 방법인 점을 확인하였다.

본 연구에서는 인간의 감성에 반응하는 디지털 벽면을 통하여 색채 감성 반응에 대한 연구를 목표로 한다 사용자의 감성 반응에 대한 연구 단계로는 첫째, 감성 어휘에 따른 반응을 조사한다. 둘째, 감성어휘에 따라 색채 배색의 데이터를 형성한다. 셋째, 자동적으로 가상공간에서 사용자의 감성어휘에 따라 색채감성공간을 연구한다. 건축공간의 물리적 특성의 한계에서 유동적인 감성반응 환경의 요구를 충족시키는 데에는 많은 한계점이 따른다. 그래서, 본 연구에서는 이러한 한계점을 극복하기 위해 디지털 환경을 이용한 가상공간에서 실행하였다. 이는 실제공간에서의 시행착오를 줄일 수 있을 뿐만 아니라 빠른 시간 내에 인간의 반응을 연구할 수 있다. 특히, 본 연구에서는 감성반응의 실내배색에 의해 실내공간에서의 디지털 벽면의 디자인을 가상공간에서 개발하여 거주자의 감성 반응을 평가하는 것을 연구 목적으로 두었다. 이와 같은 거주자의 감성반응형 환경 디자인은 미래의 디자인의 패러다임이 될 것이다.