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영어

Recently, emotional communication has been developed by emoticons that express user emotion in mediated communication through mobile Social Network Service(SNS). As the development of emoticons increases and the usage becomes more popular, there is a growing demand for items that express the emotional expression and desired meaning by the user. And also mis-communication can occur through different interpretation amongst users. Additionally, the meaning interpreted by the users may be different from the designers’ intended emotional expressions. In this study, we propose a model by classifying emotional vocabularies. First, we collected emotional adjectives and extracted the first set of vocabularies with questionnaires, statistical analysis and FGI (Focus Group Interview). Second, we extracted the final set of proper vocabulary from the first set of vocabularies with a second set of questionnaires and statistical analysis. Third, with the final set of vocabularies an emotional vocabulary model was built based on the multidimensional scale analysis. As a result, the model was classified into 13 categories, which are as follows: sorry, busy, hungry, difficult, sad, the weather is cold or hot, boring, ashamed, curious, satisfy, good, beautiful, and comfortable.

한국어

최근 증가되고 있는 모바일 SNS(Social Network Service)를 통한 매개(Mediated) 커뮤니케이션에서 자신의 감성을 표현 가능한 이모티콘을 활용하여 대화하는 감성 커뮤니케이션이 발달하고 있다. 이모티콘 개발이 증가하고 사용이 대중화가 됨에 따라, 사용자가 원하는 감성 표현이나 의미를 상징하는 아이템에 대한 요구가 확대되고 있다. 또한, 동일한 이모티콘이라도 사용자에 따라 다르게 해석할 수 있으며, 디자이너의 의도한 감성 표현에 대해 사용자의 의미 해석이 상이할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 모바일 SNS 메신저에서 이모티콘을 이용한 커뮤니케이션을 위해 사용되는 감성 어휘를 연구하고 분류하여 감성 커뮤니케이션과 관련된 이모티콘 개발의 초석을 마련하고자 한다. 즉, 사용자 관점에서 이모티콘에 기반하여 표현하고자 하는 감성 어휘에 대한 분류와 모델을 제안한다. 본 연구를 위해 첫째, 문헌조사를 기반으로 감성 형용사를 수집하고 설문, 통계 분석 및 FGI (Focus Group Interview)를 통해 1차 감성 어휘를 추출한다. 둘째, 2차 설문조사 및 통계분석을 통해 최종 적합 어휘를 추출한다. 셋째, 최종 추출된 어휘를 바탕으로 다차원척도 분석을 실행하여 어휘 모델을 도출하고 감성 어휘를 분류한다. 그 결과 ‘미안하다’, ‘바쁘다’, ‘배고프다’, ‘어렵다’, ‘슬프다’, ‘날씨가 춥거나 덥다’, ‘지루하다’, ‘부끄럽다’, ‘궁금하다’, ‘만족하다’, ‘좋다’, ‘아름답다’, ‘편안하다’ 의 13개 어휘로 분류되었다.