시각적 은유를 이용하는 감성 시각화 분석을 위한 분류 체계 구축

하효지; 정혜림; 문광혁; 이경원

doi:10.15187/adr.2022.05.35.2.181

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자료유형: 학술저널

저자정보: 하효지 (아주대학교) 정혜림 (아주대학교) 문광혁 (아주대학교) 이경원 (아주대학교)

저널정보: 한국디자인학회 Archives of Design Research Archives of Design Research Vol.35 No.2 (Wn.142)

발행연도: 2022.5

수록면: 181 - 207 (27page)

DOI: 10.15187/adr.2022.05.35.2.181

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

MetaphorVis Explorer : 감성 시각화에서 이루어지는 시각적 은유를 효과적으로 분석할 수 있는 탐색 시스템

하효지 2023.01 학위논문

2022

시각적 은유를 이용하는 감성 시각화 분석을 위한 분류 체계 구축

하효지 , 정혜림 , 문광혁 외 1명 Archives of Design Research 2022.05 학술저널

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연구배경: 최근 데이터마이닝 및 자연어처리 기술의 발전으로 인해, 감성 분석은 단순한 긍부정의 성격을 넘어 보다 다채로운 성향을 가진 정보들을 대상으로 이루어진다. 이에 따라 고차원적인 시각화 기술을 사용하여 감성정보를 분석하는 사례가 늘어나고 있으며, 해당 사례들은 대중적인 관점에서 이해하기에 어려운 경우가 많다. 이런 문제들을 해결하기 위해 최근에는 시각적 은유를 활용하여 감성 정보를 시각화하려는 움직임이 늘어나고 있다. 따라서 관련 사례들을 보다 쉽게 이해할 수 있도록, 그들의 연구 방법과 목적, 시각적 은유에 대한 정보를 체계적으로 정리할 수 있는 수단이 필요한 상황이다.
연구방법: 본 연구에서는 시각적 은유를 기반으로 한 감성 분석 시각화 사례들의 연구 과정을 세부적으로 고찰할 수 있는 분류 체계를 제안한다. 우선, 시각적 은유에 기반을 둔 감성 시각화 사례들을 수집하고 분류 체계를 구성하기 위한 자료로 활용한다. 두 번째는 분류 체계를 구성하는 기준들을 선정하는데, 은유 과정에서 나타나는 단계적 분석 업무에 근거하여 기준의 속성을 크게 다섯 가지(분석 대상, 매개, 재현물, 시각적 변수, 시각화 테크닉)로 나누고 세부적인 하위 요소들을 선정한다. 세 번째는 만들어진 분류 체계를 바탕으로 실제 사례를 이용하여 분석 작업을 시행한다. 마지막으로 분류 체계에 대한 효용성 및 개선점을 알아보고자 피실험자들을 대상으로 정성적 검증 실험을 진행한다.
연구결과: 본 연구에서 고안한 분류 체계는 감성 시각화에서 나타난 시각적 은유가 어떠한 감성 정보를 바탕으로 이루어졌으며, 은유가 진행된 동기나 배경이 무엇인지, 감성 정보를 대체하게 된 재현물이 무엇인지, 그리고 해당 재현물에 대한 해석적 의미를 더하기 위해 시각적 변수가 어떻게 이루어지는지를 쉽게 이해할 수 있도록 만들어졌다. 검증 과정에서는, 본 연구의 분류 체계가 시각적 은유를 활용한 감성 시각화 사례들의 포괄적으로 이해하는 데 도움을 준다는 것을 확인하였다. 반면에 재현물과 시각화 테크닉의 중분류 요소를 추가하고 요소들의 정의를 구체화하면서 세분화할 필요성도 확인했다.
결론: 본 연구에서 제안하는 분류 체계는 사용자들이 이해하기 쉬운 감성 분석 결과물이 되려면 어떤 시각적 기술과 아이디어를 갖추어야 하는지를 알려주는 가이드라인이 될 수 있을 것으로 기대한다. 향후에는 사례에 나타나는 시각적 은유 과정을 보다 쉽게 설명할 수 있도록 분류 체계를 개선할 것이다. 그리고 다수의 관련 연구자들을 모집하여 분류 체계의 효용성과 시각적 은유 과정 이해도를 검증하는 정량적 평가를 진행할 예정이다. 마지막으로 보다 다양한 시각적 은유 사례들을 분류하여 데이터베이스화한 다음, 사용자들이 관련 사례들을 자유롭게 탐색할 수 있는 시스템을 제작할 계획이다.

Background: Due to the recent development of data mining and Natural Language Processing(NLP) technologies, sentiment analysis targets are more diverse tendencies than just information with affirmative or negative side. Accordingly, there are increasing cases of analyzing sentiment information using high-dimensional visualization technology, and these cases are often difficult to understand from a public point of view. In order to solve these problems, there is an increasing movement to visualize sentiment information using visual metaphors. Therefore, for the purpose of easier to understand related cases, there is a need for a measure to systematically organize information on their research methods, purposes, and visual metaphors.
Methods: In this study, a taxonomy is proposed that can examine in detail the research process of sentiment analysis visualization cases based on visual metaphors. First, sentiment visualization cases based on visual metaphors are collected and used as data for constructing a taxonomy. Second, selecting the criteria that constitute the taxonomy, and based on the step-by-step analysis work that appears in the metaphor process, the attributes of the criteria are largely divided into five elements (Target, Task-oriented Intermediation, Representation, Visual Variables and Visualization Technique) and detailed sub-elements are selected. Third, classification work is performed using an actual study based on the created taxonomy. Finally, in order to find the utility and improvements of the taxonomy, an qualitative evaluation is conducted for subjects.
Results: The designed taxonomy in this study provided it easy to understand what kind of sentiment information the visual metaphor from sentiment visualization is based on, what motives or backgrounds the metaphor has progressed, what representation have replaced sentiment information, and how visual variables are performed to add interpretive meaning to the representation. During the verification process, it was estimated that the taxonomy of this study helps to understand inclusively sentiment visualizations using visual metaphors. On the other hand, we also confirmed the need for adding more Subcategory level 1 elements to the representation and visualization techniques. Furthermore, specifying as well as subdividing the definitions of both criteria"s element is just as necessary.
Conclusions: We expect that the taxonomy proposed in this study can be a guideline to inform researchers of the visual techniques and ideas that is required to become a comprehendible sentiment analysis visualization result to users. In future work, this study will improve the taxonomy to easily explain the visual metaphor process that appears in different cases. In addition, we will conduct a quantitative evaluation of several related researchers to verify the effectiveness of the classification system and the understanding of the visual metaphor process. Finally, more diverse visual metaphor cases will be classified and converted into a database, and we will create a system that can help users to freely explore related cases.

#Visual Metaphor #Data Visualization #Sentiment Analysis #Sentiment Visualization #Taxonomy #시각적 은유 #데이터 시각화 #감성 분석 #감성 시각화 #분류 체계

Abstract
1. 연구의 배경 및 목적, 연구 방법
2. 관련 연구 분석 및 연구의 차별성
3. 시각적 은유를 활용한 감성 시각화 사례 수집
4. 은유 과정의 단계별 분석 업무를 기반으로 하는 분류 체계 구축
5. 분류 체계를 활용한 감성 시각화 사례 분석
6. 분류 체계의 검증
7. 결론 및 제언
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