A Study on the Cognitive Characteristics of Analog Image and Digital Image as a Symbolic Function in the Two-Dimensional Smartphone Form

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*주저자 : 백석대학교 산업디자인학과 겸임교수

**교신저자 : 세종대학교 산업디자인학과 조교수; e-mail: [email protected]

￭ 접수일：2018년 3월 2일 / 심사일：2018년 4월 8일 / 게재확정일：2018년 8월 6일

2차원 스마트폰형상에 있어서 상징적 기능으로서 아날로그이미지 및 디지털이미지의 인지특성 연구

A Study on the Cognitive Characteristics of Analog Image and Digital Image as a Symbolic Function in the Two-Dimensional Smartphone Form

이진승, Jin Seung Lee*, 김진성, Jin Sung Kim**

요약 사람들은 시각을 통해 대상물의 형상, 크기, 색, 표면 재질 등과 같은 미적기능을 처리하는 것과 동시에 과거 의 자신의 경험을 결합시켜 새로운 심리적 해석을 통한 상징적 기능으로서 대상물을 바라보기도 한다. 그렇기 때문 에 단순히 사람들이 눈을 통해서 무엇을 보고 있느냐가 중요 한 것이 아니라 눈으로 받아들이고 이해한 것이 사람들 에게 어떤 생각과 느낌과 심리적인 영향을 불러오는 것인가를 연구하고 이해하는 것이 매우 중요하다고 할 수 있겠 다[15]. 이러한 연구목적의 하나로서 본 연구에서는 상징적 기능으로서 아날로그 이미지와 디지털 이미지의 인지적 특성이 무엇인지를 “형태적 관점”에서 디테일하게 밝혀내려 하였다. 그리고 다섯 가지 가설을 세우고 다음과 같은 실험을 진행하여 가설을 검증하였다. 우리주변에서 가장 많이 사용되고 있는 스마트폰을 2차원형상의 선화(線画)로 단순화하고 그 스마트폰 2차원형상의 가로라인에 R(radius)값이 부여되었을 경우와 런인알(run-in-r; radius)이 부 여되었을 경우 그리고 그 도형들의 모서리에 R(radius)굴림이 적용 되었을 경우를 설정하고 12가지 짝(pair)을 이룬 도형의 조합을 실험방법으로 고안하여 피험자들에게 실험을 실시하였다. 그 결과 몇 가지 인간의 특징적인 현상을 발견할 수 있었으며, 특히 어떤 형상에서 사람들은 상징적 기능으로서의 아날로그이미지와 디지털이미지를 심리적으 로 강하게 인지하는지를 객관적으로 검증할 수 있었다. 이와 같은 연구를 통해 얻어진 사람들의 생각과 느낌들을 확 정된 하나의 가치로서 데이터베이스화 하여 제품디자이너들에게 제공할 수 있다면 소비자들이 원하는 기초적인 감성 디자인으로서 디자인형상에 응용할 수 있을 것으로 생각된다.

Abstract Humans process aesthetic functions of objects such as form, size, color, and texture through vision, while at the same time observe them with a symbolic function by a new psychological interpretation based on their past experience. Therefore, it is more important to study and understand the thoughts and psychological influences of how humans perceive with their eyes than what humans simply look with them. With this research purpose in the background, this study will demonstrate in detail the cognitive characteristics of analog and digital images as a symbolic function with a “formative” point of view. Five hypotheses were established, which were proven through the following tests: smartphone, most frequently used in our daily lives, is simplified to a two-dimensional line drawing form, which is set to instances where the R(radius) is applied to the horizontal line of the two-dimensional form of smartphone, where Run-in-R(radius) is applied, and R(radius) rounding is applied to the edges of those shapes. The shapes were combined to form 12 pairs, which was used in a test to the test subjects. As a result, some human characteristics were observed; in specific, some helped prove objectively how humans perceived analog and digital images as psychologically stronger as a symbolic function. If people‘s thoughts and feelings gained through such study could be stored in database as one value and be provided to product designers, I believe it could be developed into design form as a basic emotional design that consumers desire.

핵심어: Run-in-r(radius), Corner radius, Cognitive characteristic, Symbolic function, Tow-dimensional smartphone form

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1. 서론

1.1 연구의 배경

“차가운 이성과 뜨거운 감성이 만났을 때 아날로그와 디지 털의 시너지 효과가 빛을 발한다. 아날로그는 디지털을, 디지털 은 아날로그를 서로 껴안아야 한다. 듬직한 아날로그가 버팀목 이 되어 줄 때 아날로그가 디지털을 성원하고 격려해 줄 때 비 로소 디지털은 진보를 꿈꿀 수 있다[16].”

위 문장은 한양대학교 교육공학과 교수인 유영만 교수의

“아나디지다”라는 책에 나오는 문장이며 아날로그(analog)와 디지털(digital)을 공학적인 표현이 아닌 상징적인 표현으로 나 타내고 있다. 아날로그와 디지털 이라는 용어의 본질적인 속성 은 공학적인 의미로서「연속적이다」「비연속적이다」이지만 우리들의 일상생활에서는 이처럼 상징적이고 은유적 (metaphorical)인 의미로서도 자주 사용되고 있으며, 우리들의 사고영역까지 깊숙이 영향을 주고 있다.

제품디자인에 있어서도 이러한 흐름을 읽기 시작하여 오래 전부터 첨단기능의 차가운 느낌의 디지털제품에 상징적인 기 능으로서의 아날로그의 따뜻함 감정을 입히려는「디지로그 (digilog)」컨셉과 레트로디자인(retro design)이 선보이고 있 으며, 디지털에 아날로그 느낌이 녹아있는 스타일, 디지털기기 의 기능에 충실하되 아날로그 느낌을 최대한 살린 모습을 한 제품디자인이 출시되고 있다. 여기서 아날로그 이미지(Analog Image : 이하 AI)와 디지털이미지(Digital Image : 이하 DI)그 리고 디지로그이미지(Digilog Image : 이하 DLI)를 제품디자 이너가 디자인 형상으로서 표현할 수 있고 디자인을 완성할 수 있다는 것은 사람들이 공통적으로 느끼고 있는 AI와 DI, DLI의 디자인요소가 존재한다는 것을 의미 한다[1]. 물론 제품을 보 고 있을 때의 느낌과 생각과 감성은 사람들마다 다르고 그것들 은 사람들의 경험에 의해 좌우되기 때문에 보는 사람들에 따라 그 해석과 느낌의 강도는 달라질 수 있다. 만약 제품디자이너들 이 이러한 상징적 기능으로서의 AI와 DI 그리고 DLI가 적용된 디자인을 제안 하여야 한다면 많은 디자이너들은 자신이 대학 을 다니면서 공부했던 경험과 실무현장에서 습득했던 일반적 인 경험을 바탕으로 AI와 DI의 상징적 기능과 미적기능을 표현 해야 하는 경우가 많이 있을 것이다[2]. 주로 디자이너들은 디 자인 서적이나 잡지 등을 통하여 새로운 디자인유행에 관련된 이미지를 습득하고 그 이미지들을 바탕으로 여러 형상을 조합 하여 새로운 형상을 만들어 나가는 시행착오의 원칙을 경험하 게 된다[3]. 이때 사람들이 느끼고 있는 상징적 기능으로서의 AI와 DI의 요인을 소비자들에게 설문과 실험 그리고 인터뷰를 통하여 미리 얻고 직접 연구할 수 있는 기회를 가지며 그렇게 연구된 데이터를 제품디자이너들에게 제공을 할 수 있다면 산 업디자이너들이 AI와 DI 그리고 DLI의 외관디자인을 확정 짓 는데 보다 객관적이고 합리적인 기준에 의해서 디자인을 적용 할 수 있을 것이라 생각한다[2].

1.2 연구의 목적

이러한 배경에 의하여 앞서 세 가지 연구를 진행하였다. 첫 번째 연구에서는 사람들이 시각적으로 제품의 외관으로부터 느끼고 파악할 수 있는 형상요소 및 형상구성 요소(형태, 버튼 요소, color, 소재, 오목 평활 볼록, 질서감 및 복합성, 액정크기, 제품의 두께감, 제품크기, 제품 파팅라인)들 중에서 제품의 상 징적 기능에 있어서 AI와 DI를 판단하는데 가장 영향을 많이 미치는 요소가 무엇인지에 대하여 연구하였다[4]. 그 결과 제 품의 형상으로부터 상징적 의미로 느껴지는 AI와 DI의 평가에 있어서 10가지 개별속성 모두 영향을 주고 있는 것으로 나타났 으며, 그 중 「액정크기」,「제품의 질서감과 복합성」,「제품 의 두께감」순으로 가장 크게 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다 [9].

두 번째 연구에서는 제품의 형상요소 및 형상구성 요소 중에 서 가장 기본이라고 할 수 있는「형태」를 중심으로 짝(pair) 을 이룬 2차원 기본도형(삼각형, 사각형, 원형)을 가지고「정적 (静的)인 형상」과「동적(動的)인 형상」으로 나누어 AI와 DI 의 판단기준이 무엇인가와 그 인지적 특성을 살펴보았다. 그 결 과 사람의 의식 속에는 움직임이 있거나 유동성이 있는 동(動) 적인 형상에 있어서는 DI로, 움직임이 없는 정(静)적인 형상은 AI로 인지할 가능성이 높은 것으로 나타났다[3].

세 번째 연구에서는「형태」에 있어서 보다 구체적으로 들 어가「형상의 크고(大）작음(小)」과 그 형상의 모서리에 R(radius)굴림이 있을 때 사람들은 AI와 DI를 어떻게 인지하고 느끼고 있는지 그 인지특성을 짝(pair)을 이룬 2차원 기본도형 (삼각형, 사각형, 원형)을 통하여 살펴보았다[4]. 그 결과 짝 (pair)을 이룬 2차원 도형에서 사람들은 큰(大)형상은 AI로, 작 은(小)형상은 DI로 인지하고 있었으며, 도형의 모서리에 R(radius)굴림이 부여 되었을 경우 사람들은 작은(小)형상은 물론 큰(大)형상의 도형들도 모두 DI로 인지하고 있는 것으로 나타났다[4].

이번 연구에서는 우리들의 일상생활에서 가장 많이 사용되 고 있는 스마트폰 형상을 2차원선화(線画)로 형상화하여 가로 직선라인의 착시현상을 없애기 위한 R(radius)값의 적용과 가 로　 및 세로 직선라인의 착시현상을 없애기 위한 런인알 (run-in-r;radius : 이하 RIR)의 적용 그리고 그 형상의 모서리 에 R(radius)굴림이 적용되었을 때 상징적 기능으로서의 AI와 DI에 있어서 사람들은 어떤 형상에서 심리적 반응을 강하게 나 타내며 그 인지적 특성이 무엇인지 밝히는 것이 목적이다.

2. 이론적 고찰

2.1 런인알(run-in-r;radius : RIR)

그림 1의 Ⓐ,Ⓑ부분의 가로라인 및 세로라인을 자세히 살펴 보면 전체적으로 라인의 안쪽으로 살짝 미세하게 들어간 듯이

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보이는 착시가 생긴다. 그 이유는 Ⓒ,Ⓓ,Ⓔ,Ⓕ부분에 R(radius) 값이 들어가면서 직선과 만나는 접점(tangent)부분의 라운드 가 계속 회전하려는 현상이 나타나게 되는데 이때 인간의 눈으 로는 그 부분이 움푹 들어가 보이는 현상으로서 Ⓐ,Ⓑ라인 전체 가 살짝 안으로 들어가 보이는 착시현상이 나타나게 되는 것이 다. 이러한 착시현상을 없애기 위해서 자동차 디자인이나 제품 디자인에서는 런인알(run-in-r;radius : RIR)을 이용하고 Ⓖ,

Ⓗ부분과 같이 커다란 R값을 적용하여 그러한 착시를 없애려 하고 있다. 본 연구에서는 일반적으로 들어가는 스마트폰의 RIR의 R값 보다 작은 R값을 적용하여 피험자들에게 명확히 RIR이 느껴지도록 유도해야 했기 때문에 Ⓖ,Ⓗ부분의 라인이 더욱 볼록하게 튀어나오도록 디자인하였다.

Ⓐ

Ⓑ Ⓑ

Ⓖ

Ⓗ Ⓗ

Ⓒ Ⓓ

Ⓔ Ⓕ

그림 1. 착시가 발생하는 위치 및 RIR이 적용된 위치

2.2 산업제품에 있어서 세 가지 기능

독일의 산업디자이너이며 학자인 베른트 뢰바하(Bernd Lőbach)의 ‘산업디자인조형원론’에 의하면 산업제품의 기능에 는 세 가지 기능이 있다고 이야기한다. 그리고 청주대학교 명예 교수이며 산업디자인 분야의 학자인 이재국 교수의 ‘디자인 가 치론’에서도 산업제품의 세 가지 기능에 대해 언급하고 있다. 첫 번째는 제품의 본래의 쓰임새에 중점을 두며 제품 사용자의 물 리적인 욕구가 충족되는 제품의 「실제적 기능」이다[2,10,14].

그리고 두 번째는 제품의 외관으로부터 사용자들이 시각적 감 각으로 파악할 수 있고 인간의 지각과정에서 경험되는 제품과 사용자 간의 기호와 취향의 관계를 이야기할 수 있으며, 사용자 의 심리적인 욕망을 충족시켜주는「미적 기능」이다[2,10,14].

세 번째는 한 대상물을 지각할 때 인간의 정신이 과거의 경험과 감정이 연관되도록 자극을 받기도 하는 인간의 심리적 욕망이 며, 어떤 무엇인가를 대신하는 하나의 기호라고 말할 수 있는 사 회적 문화적 특징을 보이는「상징적 기능」이다[2,10,14].「상 징적 기능」의 토대는 제품의「미적 기능」이고, 이 세 가지 기 능에 있어서 제품디자이너가 담당하는 부분은 「미적 기능」과

「상징적 기능」이라고 이야기 할 수 있다[2](그림 2).

그림 2. 디자인의 세 가지 기능

2.3 대상미학

제품디자인은 산업적으로 생산할 수 있는 사용제품을 사용 자의 물리적 · 심리적 욕구에 맞도록 적응시키는 과정이라고 베른트 뢰바하(Bernd Lőbach)는 정의 하고 있다. 이 과정에서 제품디자이너는 일차적으로 제품의 상징적 · 미적 기능의 확립 을 담당하면서 사용자의 심리적 욕구를 충족시킬수 있다. 따라 서 산업디자인에서의 미학은 특별한 의미를 지니고 있으며 이 러한 산업디자인 미학에는「대상미학」,「생산미학」,「가치 미학」,「정보미학」,「경험적 미학」이 있다[12]. 그 중에서

「대상미학」이라는 것은 관찰자가 실제 미적 대상물이나 상 징적 대상물과 직접 대면했을 때 대상물의 외형으로부터 지각 (知覚)할 수 있는 다양한 측면들을 연구하는 학문으로서 산업 제품의 세 가지 기능 중에서「미적 기능」이나「상징적 기 능」과 밀접한 관계를 맺고 있다. 제품디자이너가 디자인과정 에서 소비자들이 원하는 취향과 기호를 상징적이고 미적인 메 시지로 담아 전달하고자 할 때 소비자들이 원하는 바를 미리 알고 정의할 수만 있다면 디자인과정에서 확정된 가치들을 고 려하여 사용자의 상징적욕구 및 미적욕구에 맞는 새로운 산업 제품을 만들 수 있다. 이러한 대상미학에서의 미적소통에 있어 서는 다음과 같은 지식 전제조건이 있어야 한다. 첫째 「형 상」, 둘째「형상요소(형태, 재료, 표면, 색채)」, 셋째「형상구 성(질서감, 복합성)」이며 이러한 지식조건들은 대상미학과 감 성연구에 있어서 매우 중요한 연구 포인트가 된다[12]. 때문에 본 연구에서 연구하는 부분이 감성연구이기도 하지만 대상미 학에 대한 미학적 부분을 연구한다고도 할 수 있다.

2.4 인지 및 감정 시스템의 단계와 상징적 기능에 있어 서 AI와 DI의 감성형성 과정

사람에게는 외계로부터 자극을 받아 정보를 처리하는 5감 (五感 : 시각, 청각, 촉각, 후각, 미각) 이 존재한다. 본 연구에 서는 그 감각 중에서 외계정보의 약 80%이상을[5] 처리하는 시각(視覚)정보에 대한 인간의 인지특성을 다루고 있으며, 아

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주 미세하고 극히 일부분의 시각적 특성을 간단한 실험을 통해 밝혀보려 하였다. 그리고 이러한 시각 감각을 통해서 들어온 정 보를 처리하는 과정을 감성이라 정의한다. 기본적인 감성 형성 과정은 관찰자의 눈을 통해 대상물(예 : 본 연구의 스마트폰 2 차원 형상)이 입력(자극) 되어 지각을 하고, 시각을 통해 들어 온 자극은 전기로 변환되어 그 정보가 뇌로 전달되어 인지하는 구조로 되어 있는데[4] 이러한 감정시스템 단계를 본능적 단계 (본능적 디자인)라고 부른다. 본능적 단계란 제품디자인의 기 능 중에서 미적기능과 상징적 기능에서 발휘되는 감각으로서 의식이전(pre-consciousn ess)이며, 사고 이전(pre-thought)의 것이며, 대상미학에서처럼 제품디자인의 겉모습에서 지각할 수 있는 제품의 첫 느낌에서 형성되는 지점을 의미한다[11]. 그리 고 산업제품의 세 가지 기능 중 미적기능과 상징적 기능 이외 의 제품의 실제적 기능은 제품을 사용하는 쓰임새에 관한 것으 로서 여기에서의 인지 및 감정시스템 단계는 행동적 단계(행동 적 디자인)라고 할 수 있다. 행동적 단계는 전적으로 제품의 사 용으로 발휘되는 감각으로서 제품과 관련된 경험에 관한 것이 다[11]. 이때 경험 자체는 기능, 성능, 사용성이라는 측면들을 가지고 있으며, 경험들은 현재의 대상물을 인지하는 과정에서 다시 과거의 데이터로서 활용되고 융합되어 새로운 이미지와 감성을 불러일으키게 되며 반성적 단계로서 활용된다. 좀 더 구 체적으로 들어가면 그 대상물의 형태를 지각(知覚)하고 단순 이 지각하는 것만으로 그치는 것이 아니라 행동적 단계에서의 경험에 의해 뇌에 저장되어 있는 과거의 데이터(과거의 경험과 감정 그리고 여러 기억들)와 융합하여 대상물을 인지(認知)하 게 된다[4]. 그때 대뇌피질(인간이 지닌 고도의 감각과 지각, 운동과 기술, 사고력, 상상력, 언어능력이 일어남)[18]에 저장 되어있는 어휘군 속으로부터「스마트폰 2차원 형상」이라는 단어를 불러오게 되는데, 이러한 정보가「감정(感情)」「정서 (情緒)」「정동(情動)」을 담당하는 뇌의 변연계(해마와 편도 체)로[18] 보내져 스마트폰 2차원형상에 대해서 인지(그 스마 트폰 2차원형상이 마음에 드는지 안　드는지를 느끼게 되는 것) 하게 되는 것이며, 이것이 감정(감성：感性)으로 나타나 의식 과 이해과정으로 표현된다[5]. 게다가 인지와 동시에 2차원 스 마트폰 형상으로부터「심상(心像)」(image)을 상기하게 되는 데 이때 과거의 데이터(과거의 경험과 여러 학습된 기억들)를 통하여 시각정보가 AI인지 DI인지를 판단하게 된다[4]. 여기서 의 인지 및 감정시스템의 단계를 반성적 단계(반성적 디자인) 라고 부른다. 반성적 단계란 자기 이미지와 개인적 만족감, 기 억 등이 존재하며 제품에 대한 느낌, 감정, 인지가 존재하는 지 점으로서 의식과 이해과정이 있다. 반성적 단계는 문화, 경험, 교육 그리고 개인차에 따라서 가장 쉽게 달라질 수 있으며 다 른 단계들보다 우위에 서 있다(그림 3). 그렇기 때문에 반성적 단계의 기능은 종종 제품에 대한 사람들의 전반적인 인상을 결 정하는 과정에서 중요한 역할을 담당한다[11].

그림 3. 인지 및 감정 시스템의 단계와 상징적 기능에 있어서 AI와 DI의 감성형성 과정

2.5 감성연구의 목적

그림 3에서와 같이 인간의 5감(五感)을 통한 인지(認知)과정 은 인간의 과거 경험과 밀접한 관계를 이루고 있을 뿐만 아니라 모든 개개인마다 「교육의 차이」「문화의 차이」「환경의 차 이」에 의해서 상당히 다른 양상을 보이게 된다. 즉, 교육, 문화, 환경의 차이 그리고 인간의 과거 경험이나 5감(五感)으로 지각 (知覚)된 정보들은 셀수 없을 정도록 그 정보와 내용이 다양함으 로 개인의 조건에 따라 다른 느낌이나 결론이 나타날 수 있다는 것이다[6]. 그렇기 때문에 RIR의 적용과 그 형상의 모서리에 R굴 림이 적용되었을 때「짝(pair)을 이룬 스마트폰 2차원형상」에 대한 인지특성 실험에 있어서도 관찰자(피험자)들의 서로 다른 과거 경험과 학습된 지각(知覚)들이 상징적 기능으로서의 AI와 DI를 판단하는 인지(認知)적 판단강도에 상당히 영향을 줄 것으 로 예상된다. 그러나 아무리 교육, 문화, 환경적으로 차이가 있고 수많은 조건에 따라 지각이나 결론이 다르게 표현된다 하더라도 인간의 감성(感性)을 연구하는 가장 큰 이유는 그러한 다른 지각 이나 결론에 있어서도 사람들에게는 반드시 뜻밖의 돌파구가 되 고 힌트가 되는 공통되고 비슷한 성향의 감성부분이 존재하기 때 문이며, 이러한 사람들의 다른 성향의 지각부분에 있어서 공통된 감성들을 찾아내고 데이터베이스(DB)화 하는 것을 목적으로 하 는 연구가 감성연구(感性研究)인 것이다[6]. 본 연구에 있어서도 극히 일부분이지만 AI와 DI에 있어서 사람들의 공통된 감성 부분 을 찾아내어 그것을 객관화 할 수 있을 것으로 기대한다.

2.6 고립의 법칙

캘리포니아 대학교의 뇌인지연구소 소장인 V.S 라마찬드란 은 그의 저서 명령하는 뇌, 착각하는 뇌에서「고립(분리)의 법 칙」을 이야기하는데 그 내용은 이렇다.

뇌의 시각 영역의 왕성한 활성화를 유도하는 것이 사진과 스 케치 중에서 표준생리학이나 심리학 교과서에는 스케치가 효 과적이라고 되어 있다. 왜냐하면 시각처리 과정의 초기 단계가 일어나는 최초의 시각피질 속에 있는 세포가 오로지 선에만 관 심을 갖기 때문이라고 한다[7]. 그리고 뇌의 신경활동과 신경

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네트워크의 중복 패턴은 끊임없이 한정된 주의자원들을 위해 경쟁 한다. 따라서 색으로 가득 찬 그림을 볼 때 사람들의 주의는 질감의 소란스러움과 이미지의 다른 세부사항으로 인해 분산된다. 그러나 같은 물체의 스케치는 사람들의 모든 주의자원을 동작이 있는 윤곽 (외형)에 배치한다[7]. 즉, 어떤 특정한 상황뿐만 아니라 사람들의 기본적인 인지과정에서 스케치와 선화(線画)만을 사용하는 것이 장점이 있다는 것을 이야기 하고 있는 것이다. 그러면서 V,S 라마찬 드란은 화가들의 간단한 윤곽 또는 끼적거린 낙서가 컬러로 된 사진 보다 더 효과적이라고 말하며 화가는 하나의 정보 원천인 색, 형태 또는 동작 같은 것을 강조하는데 이것을「고립(분리)의 법칙」이 라 하였다[7]. 고립의 법칙은 보통 사람들은 어떤 이미지를 볼 때 한 번에 한 측면 혹은 한 개체에만 집중할 수 있기 때문에 시각인지 의 역할에서는 주 지각 대상이 정해지면 나머지 개체들은 자동적으 로 등한시 된다는 것이다. 다시 말해 같은 사물이라도 스케치 형태 로 보여주면 모든 집중력을 한곳, 즉 사물의 윤곽에 모을 수 있다는 것을 이야기 하는 것이다[7]. V.S 라마찬드란의 연구에서도 증명 되었듯이 선화(線画)로 되어 있는 본 연구에서의 짝(pair)을 이룬 스마트폰 2차원형상이 외부로부터 AI와 DI에 대한 자극으로 입력 된다면 사람들은 과거의 기억이나 학습된 배경지식을 통하여 충분 히 상징적 기능으로서의 AI와 DI에 대한 인지적 판단에 효과적으로 대응할 수 있을 것으로 판단하여 이 실험에 적용했다[4]. 그밖에 고 립의 법칙과 같이 상당히 유사한 이론에는 미국의 심리학자 T.A.

라이언(T.A. Ryan)과 C.B. 슈워츠(C.B. Schwartz)의「사물인식 메커니즘에 있어서 2차원으로 그려진 선화(線画)」의 이론[19]과 게슈탈트이론 중의 하나인 프레그낸즈의 법칙이 있으며 프레그낸 즈의 법칙은 사람들은 복잡하고 불완전한 이미지를 단순하고 완성 된 이미지로 해석하려는 사람들의 경향을 나타내는 법칙이다[6,20].

3. 연구가설 및 연구방법

3.1 연구가설

〔가설 1〕: 실험에 사용된 스마트폰 2차원형상 세로 직사 각형(도형Ⓐ)의 가로라인에 R값이 적용되었을 때(도형Ⓑ) 사 람들은 매우강한 AI느낌으로 인지할 것이며, 가로와 세로라인 에 RIR이 적용 되었을 때(도형Ⓒ) 역시 사람들은 매우강한 AI 느낌으로 인지 할 것이다.

〔가설 2〕: 실험에 사용된 스마트폰 2차원형상 세로 직사 각형(도형Ⓐ)의 가로라인에 R값의 적용(도형Ⓑ)과 그 형상의 모서리에 R굴림이 적용되었을 때(도형Ⓔ) 사람들은 매우강한 DI느낌으로 인지할 것이며, 가로와 세로라인에 RIR의 적용(도 형Ⓒ)과 그 형상 모서리에 R굴림이 적용되었을 때(도형Ⓕ) 역 시 사람들은 매우강한 DI느낌으로 인지할 것이다.

〔가설 3〕: 실험에 사용된 스마트폰 2차원형상 세로 직사 각형(도형Ⓐ) 기본도형은 사람들이 매우강한 AI느낌으로 인지 할 것이다.

〔가설 4〕: 실험에 사용된 스마트폰 2차원형상 세로 직사 각형(도형Ⓐ)의 모서리에 R굴림이 적용되었을 때(도형Ⓓ) 사 람들은 매우강한 DI느낌으로 인지할 것이다.

〔가설 5〕: 실험에 사용된 스마트폰 2차원형상 짝(pair)을 이룬 두 도형들은 서로 유의미한 차이를 보일 것이다.

3.2 연구방법

Auto CAD 2016 프로그램을 사용하여 가로 75mm 세로155mm 의 세로 직사각형 스타일의 2차원 스마트폰 형상 Ⓐ를 기본으로 하여 가로 직선라인에 R값이 들어간 도형Ⓑ와 가로와 세로라인에 각각 RIR이 들어간 도형Ⓒ를 만들었다. 그런 후, 그 세 가지 형상 의 모서리에 R(Radius : 반지름)굴림이 적용된 형상 Ⓓ,Ⓔ,Ⓕ를 만들었다. 이렇게 Auto CAD 2016프로그램에서 만든 기본6가지 형상을 일러스트 프로그램으로 불러들여 서로 다른 패턴끼리 도형 을 조합하여 총 12가지 유형의 짝(pair)을 이룬 실험용 도형을 만 들어 실험을 실시하였다. 모서리 R값은 9.5R이었으며, 가로라인 RIR값은 101.5686R이었으며, 세로라인 RIR값은 633.2086R이었다.

기본 6가지의 형상으로는 총 21가지의 조합패턴이 생기지만 서로 겹치는 12가지 패턴을 6가지로 줄이고 논문에 너무 많은 데이터가 나와 복잡한 해석과 분석을 최소화하기 위해 불필요하다고 판단되 는 3가지 패턴은 무작위로 제외시키고 총 12가지 짝(pair)을 이룬 도형의 데이터를 가지고 분석했다. 기본 6가지 패턴은 다음과 같 다(그림 5).「세로 직사각형Ⓐ」「세로 직사각형Ⓐ + 가로라인 R 값 도형Ⓑ」「세로 직사각형Ⓐ + 가로와 세로라인 RIR도형Ⓒ」

「세로 직사각형Ⓐ + 모서리 R굴림Ⓓ」「세로 직사각형Ⓐ + 가 로라인 R값 도형Ⓑ에 모서리 R굴림Ⓔ」「세로 직사각형Ⓐ + 가 로와 세로라인 RIR도형Ⓒ에 모서리 R굴림Ⓕ」.

Ⓐ Ⓑ Ⓒ

Ⓓ Ⓔ Ⓕ

그림 4. Auto Cad로 만든 기본 6가지 도형

(6)

도형유형 12가지 유형의 짝(pair)을 이룬 도형

(1)

Ⓐ : Ⓓ 0.47 -1.15

(2)

Ⓐ : Ⓔ 0.50 -0.89

(3)

Ⓐ : Ⓕ 0.41 -0.24

(4)

Ⓐ : Ⓒ 0.40 -0.38

이렇게 6가지 기본도형을 가지고 21가지 짝(pair)을 이룬 도형패턴 을 만들었으며 그 21가지의 패턴은 다음과 같다. (1)「Ⓐ : Ⓓ」, (2)

「Ⓐ : Ⓔ」, (3)「Ⓐ : Ⓕ」, (4)「Ⓐ : Ⓑ」, (5)「Ⓐ : Ⓒ」, (6)「Ⓑ

: Ⓓ」, (7)「Ⓑ : Ⓔ」, (8)「Ⓑ : Ⓕ」, (9)「Ⓑ : Ⓒ」, (10)「Ⓑ :

Ⓐ」, (11)「Ⓒ : Ⓓ」, (12)「Ⓒ : Ⓔ」, (13)「Ⓒ : Ⓕ」, (14)「Ⓒ :

Ⓐ」, (15)「Ⓒ : Ⓑ」, (16)「Ⓓ : Ⓔ」, (17)「Ⓓ : Ⓕ」, (18)「Ⓔ :

Ⓓ」, (19)「Ⓔ : Ⓕ」, (20)「Ⓕ : Ⓓ」, (21)「Ⓕ : Ⓔ」로 구성되어 있는 도형패턴을 만들었다. 이 21개의 패턴 중에서 서로 겹치는 패턴 (4)「Ⓐ : Ⓑ」, (10)「Ⓑ : Ⓐ」, (5)「Ⓐ : Ⓒ」, (14)「Ⓒ : Ⓐ」, (9)

「Ⓑ : Ⓒ」, (15)「Ⓒ : Ⓑ」, (16)「Ⓓ : Ⓔ」, (18)「Ⓔ : Ⓓ」, (17)

「Ⓓ : Ⓕ」, (20)「Ⓕ : Ⓓ」, (19)「Ⓔ : Ⓕ」, (21)「Ⓕ : Ⓔ」의 12 가지패턴을 2가지씩 묶어 하나의 패턴(6가지패턴)으로 만들어 설문에 적용하였으며, 그 후 실험에 있어서 너무 많은 데이터가 생기는 문제를 없애기 위하여 무작위로 세 가지 패턴 (4)「Ⓐ : Ⓑ」, (10)「Ⓑ : Ⓐ」, (9)「Ⓑ : Ⓒ」, (15)「Ⓒ : Ⓑ」, (16)「Ⓓ : Ⓔ」, (18)「Ⓔ : Ⓓ」을 추출하여 둘 다 제거를 한 후 총 12가지 짝(pair)을 이룬 도형패턴을 설문에 적용하여 피험자들을 상대로 실험을 실시하였다(표 1).

이와 같이 짝(pair)을 이룬 도형설문지의 하단에는 그림 6과 같이 리커트 척도(Likert Scale)를 7단계로 구분하여 가운데 0 (어느 쪽도 아니다)의 값을 기준으로 좌측 양(+)의 값 방향은 AI의 강도의 세기를, 우측 음(-)의 값 방향은 DI의 강도 세기 를, 각각 3단계씩 구분하여 피험자들에게 각 도형의 느낌을 서 로 비교하여 체크하도록 했다.

표 1. 짝(pair)을 이룬 도형의 12가지 유형

도형유형 12가지 유형의 짝(pair)을 이룬 도형

(5)

Ⓑ : Ⓓ 0.01 -1.06

(6)

Ⓑ : Ⓔ -0.18 -0.99

(7)

Ⓑ : Ⓕ 0.02 -0.22

(8)

Ⓒ : Ⓓ 0.04 -1.13

(9)

Ⓒ : Ⓔ -0.28 -0.92

(10)

Ⓒ : Ⓕ -0.79 0.16

(11)

Ⓓ : Ⓕ -1.19 0.01

(12)

Ⓕ : Ⓔ -0.08 -0.97

(7)

전문가 전문분야 경력(년) 학력

1 포장(시각) 19 박사

2 제품 17 박사수료

3 제품 18 석사

4 시각 16 박사수료

5 제품 27 석사

6 제품 27 박사

8 제품 29 박사

9 가구 32 박사수료

10 운송 26 박사

15 공간 15 박사

17 공간 23 박사

표 2. 디자인 전문가 그룹 자료

18 UI 16 박사과정

19 가구 23 석사

20 공간 17 박사

21 공간 16 박사수료

22 공간 16 박사수료

그림 5. 실험에 사용된 설문의 예

또한, 피험자들에게 실험을 실시하기 전「상징적 기능」으 로서의 아날로그 이미지(Analog Image : AI)와 디지털 이미 지(Digital Image : DI) 그리고 디지로그 이미지(Digilog Image : DLI)에 대해 명확한 느낌을 전달하고 피험자들의 과거의 경 험과 학습된 기억을 자극하기 위하여 디자인 전문가 그룹 (Design E expert group)으로부터 AI와 DI 그리고 DLI라고 평 가된 관련제품 사진들을 피험자들에게 제시하고, 그 후 이번 실 험에 대한 내용과 논문을 쓰는 목적에 대해 이해를 도운 후에 실험을 실시했다(그림 6).

제품 사진으로부터 AI와 DI 그리고 DLI라고 평가한 디자인 전문가 그룹(Design E expert group)은 총 22명이었으며 각 전 문가들에 대한 전문분야와 경력(직장경력, 강의경력, 대학원경 력) 및 최종학력에 대한 자료는 다음과 같다(표 2).

DLI(Digilog Image) AI(Analog Image) DI(Digital Image)

그림 6. 피험자들에게 AI와 DI 그리고 DLI에 대한 이해를 돕기 위해 사용된 제품 이미지

3.3 실험실시

실험은 2017년 8월 ~ 10월 까지 석 달의 시간에 걸쳐서 실시 했다. 설문을 할 때는 좀 더 정확한 데이터를 얻기 위하여 연구자 가 직접 피험자들을 대면하고 1~2명씩 설문을 했다. 실험실시 전 본 연구의 목적 및 실험에 관한 내용을 간략히 설명을 하고

「상징적 기능」으로서 AI와 DI 그리고 DLI에 관한 이해를 돕기 위해 전문가 그룹으로부터 평가받은 관련제품 사진들을 제시하 고 실험을 진행했다. 피험자들은 경기도 시흥시에 있는 KP대학 교, 충청남도 천안에 있는 BS대학교 학생들 및 대학교 교수와 시 간강사 분들이었다. 그리고 20대 학생들로 몰려 있는 피험자들을 30대 40대로 폭넓게 실시하기 위해 직장인들로 구성되어있는 인 터넷 Daum 일본어 동호회 회원들을 대상으로 실험을 실시했다.

실험 장소는 각 대학교 수업교실 그리고 교수연구실 이었으며, 30대 40대 50대 직장인들에게는 마포에 있는 성지빌딩 B동 1312 호를 빌려 동호회 회원들에게 전화로 양해를 구하고 직접 사무실 로 방문해 달라고 하여 설문을 진행했다(그림 7).

(8)

그림 7. 피험자들에게 실험을 실시하는 모습 (KP대학교, BS대학교, 마포성지빌딩)

총 피험자 수는 110명 이었으나, 한 가지 번호로 너무 성의 없이 응답을 했거나 중간에 응답이 빠져있어서 데이터로서 활 용이 불가능한 5인의 설문지를 제외한 총 105명의 응답자들의 설문지를 본 논문의 데이터로 사용했다. 그리고 이번 실험에 사 용된 설문지는 표 1에서와 같이 (1)번부터 (12)번까지 같은 도 형이 같은 위치에 차례차례로 반복되어 나오는 설문지구성 때 문에 피험자들이 전장의 페이지에서 7점 척도에 응답했던 내용 을 기억하고 다음페이지에서 똑같은 응답으로 일괄 할 수도 있 다는 판단 하에서 (1)번부터 (12)번까지의 설문지 패턴을 최대 한 무작위로 섞은 후 되도록 연속된다던지 반복되는 도형이 나 오지 않도록 설문지순서를 바꿔서 실험을 진행했다. 즉, 보다 객관성 있는 데이터를 얻기 위해 최대한 피험자 한 사람 한 사 람마다 설문지페이지 순서를 무작위로 섞은 후에 새로운 번호 순으로 실험을 실시한 것이다. 그리고 설문을 마친 피험자들에 게는 다시 한 번 본인들이 응답한 설문지를 처음부터 확인을 해서 살펴보도록 권유했다. 왜냐하면 (1)~(12)번까지의 짝 (pair)을 이룬 도형에 대해 응답을 차례차례 체크해 나가면서 처음에는 AI와 DI에 대한 판단기준이 명확하지 않은 상황이지 만 점차적으로 피험자 개개인의 경험과 기억으로 인하여 AI와 DI에 대한 명확한 판단이 생길 수도 있을 거라 생각이 들었다.

그렇기 때문에 설문지에 대한 응답이 뒤쪽 문항으로 갈수록 피 험자들의 AI와 DI에 대한 명확한 기준이 세워지겠지만, 처음 부분의 도형들은 이러한 기준이 적용되지 않았을 수도 있다고 판단되어 처음부터 반복해서 다시 한 번 살펴보도록 하여 수정 을 할 수 있도록 시간적 여유를 부여한 것이다.

4. 실험결과

4.1 실험실시 기본 통계량

실험을 통해 총 105명으로부터 얻은 데이터를 IBM SPSS Statistics 21.0의 코딩작업을 거쳐 표본으로부터 기초적 데이터인 통계량을 얻었다. 다른 변수에 영향을 줄 수 있으며 독립변수나 설 명변수가 되는 성별과 연령에 대한 데이터는 풀다운메뉴의 분석에 서 기술통계량의 빈도분석을 사용하여 통계량을 얻어 분석했다.

빈도(N) 퍼센트 유효 퍼센트 누적

퍼센트

유효

남자 63 60.0 60.0 60.0

여자 42 40.0 40.0 100.0

합계 105 100.0 100.0

표 3. 성별

표본으로 사용된 피험자 수는 총 105명 이었으며, 남성이 63 명 60.0％ 이었고, 여성은 42명으로 40.0％로 나타났다. 성별과 같 이 다른 변수에 영향을 줄 수 있는 독립변수나 설명변수의 경우 에는 남녀성비(男女性比)가 너무 한쪽의 성별로 치우치게 되면 데이터의 객관성에 문제가 발생할 수도 있기 때문에 보다 깨끗하 고 명확한 데이터를 얻기 위하여 본 연구자는 피험자들에게 설문 을 실시할 때 남녀성비를 의식하면서 실험을 실시했다(표 3).

빈도 퍼센트 유효 퍼센트 누적

퍼센트

유효

20대 74 70.5 70.5 70.5

30대 12 11.4 11.4 81.9

40대 14 13.3 13.3 95.2

50대 5 4.8 4.8 100.0

합계 105 100.0 100.0

표 4. 나이

20대 연령층이 가장 많은 74명으로 70.5％를 나타내고 있으 며, 주로 KP대학교와 BS대학교 학부생들을 대상으로 하였다.

30대는 12명 11.4％를 나타내고 있으며, 40대는 14명 13.3％를 나타내고 있다. 50대는 5명으로서 가장 적은 피험자들 이었으 며, 4.8％를 나타내고 있다. 30대 ~ 50대의 대상 피험자들은 BS 대학교 전임교수, 강의전담교수, 겸임교수, 시간강사 그리고 인 터넷 포털사이트 Daum 일본어 동호회 직장인 회원들을 상대 로 실험을 실시하여 얻은 데이터이다. 각 연령층은 통계분석에 있어서 서로 객관적 비교대상이 될 수 있으므로 하나의 연령층 에 집중되지 않도록 처음부터 계획을 세우고 접근했으나 여러 대학에서 손쉽게 대학생들을 대상으로 실험을 진행하다보니 전체적으로 30대 ~ 50대 보다는 20대 피험자들에 너무 몰려 있

(9)

평균 N 표준편차

대응(1) 도형 Ⓐ 0.47 105 1.634

도형 Ⓓ -1.15 105 1.871

대응(2)

도형 Ⓐ 0.50 105 1.962

도형 Ⓔ -0.89 105 1.783

대응(3) 도형 Ⓐ 0.41 105 1.965

도형 Ⓕ -0.24 105 2.110

대응(4) 도형 Ⓐ 0.40 105 1.964

도형 Ⓒ -0.38 105 1.852

대응(5)

도형 Ⓑ 0.01 105 1.632

도형 Ⓓ -1.06 105 1.726

대응(6) 도형 Ⓑ -0.18 105 1.703

도형 Ⓔ -0.99 105 1.644

대응(7)

도형 Ⓑ 0.02 105 1.532

도형 Ⓕ -0.22 105 2.052

대응(8) 도형 Ⓒ 0.04 105 1.802

도형 Ⓓ -1.13 105 1.647

표 5. 대응표본 T-test의 통계량 결과

대응(9) 도형 Ⓒ -0.28 105 1.868

도형 Ⓔ -0.92 105 1.603

대응(10)

도형 Ⓒ -0.79 105 1.905

도형 Ⓕ 0.16 105 1.653

대응(11) 도형 Ⓓ -1.19 105 1.670

도형 Ⓕ 0.01 105 2.069

대응(12)

도형 Ⓕ -0.08 105 2.046

도형 Ⓔ -0.97 105 1.490

는 데이터가 나오게 되었다. 추후 30대 40대 50대에 대한 설문 의 보강이 필요하다고 판단된다(표 4).

4.2 대응표본 T-test 통계량

「세로 직사각형Ⓐ」,「세로 직사각형Ⓐ + 가로라인 R값 도형Ⓑ」,「세로 직사각형Ⓐ + 가로와 세로라인 RIR도형Ⓒ」,

「세로 직사각형Ⓐ + 모서리 R굴림Ⓓ」,「세로 직사각형Ⓐ + 가로라인 R값 도형Ⓑ에 모서리 R굴림Ⓔ」,「세로 직사각형Ⓐ

+ 가로와 세로라인 RIR도형Ⓒ에 모서리 R굴림Ⓕ」의 6가지 도형을 기본으로 하여 이 도형들을 서로 조합하여 총 12가지의 짝(pair)을 이룬 도형의 패턴을 만들었다. 그 후 피험자들에게 자신들에게 느껴지는「상징적 기능」으로서 AI와 DI의 강도 (強度)를 리커트 척도(Likert Scale) 7단계에 체크하도록 하는 실험을 실시했다. 피험자들에게 얻어진 표본은 총 105명 이었 으며 IBM SPSS Statistics 21.0을 통하여 통계적으로 연구가설 들을 검증하였다. 연구가설 검증에는 T-test를 사용했는데, T-test 검증방법에는 세 가지방법이 있다. 단일표본 T-test와 독립표본 T-test 그리고 대응표본 T-test로 나눌 수 있다. 본 연구의 실험에서는 짝(pair)을 이룬 값들의 평균차이를 검증하 는 것이기 때문에 대응표본 T-test가 적절하다고 판단하여 대 응표본 T-test를 사용하여 통계 데이터를 작성했다(표 5).

12가지 짝(pair)을 이룬 도형에 대한 T-test 결과의 통계량은 표 5와 같다. N은 실험에 참가한 모든 피험자들을 의미하고 표준편차 는 분산과 같이 얼마나 중앙값에서 많이 떨어져 있는지를 알 수 있 는 표본 분포의 분산도를 나타내는 개념이라 하겠다. 위의 표 5에 서 가장 중요한 값은「평균」이라 하겠다. 평균값의 (+)점수는 피 험자들이 제시된 도형을 AI로 판단을 하고 느끼고 있다는 것을 의 미하겠고, 반대로 평균값이 (-)점수라는 것은 피험자들이 제시된 도형을 DI로 판단하고 느끼고 있다는 것을 의미하기 때문이다. 즉, 이 연구의 핵심인 AI와 DI를 구분하는 방법이기 때문이다. 때문에 대응(1)~대응(12)까지의 스마트폰 형상의 짝(pair)을 이룬 도형 들 중에서 대응(1)「세로 직사각형Ⓐ」, 대응(2)「세로 직사각형

Ⓐ」, 대응(3)「세로 직사각형Ⓐ」, 대응(4)「세로 직사각형Ⓐ」, 대 응(5)「세로 직사각형Ⓐ + 가로라인 R값 도형Ⓑ」, 대응(7)「세로 직사각형Ⓐ + 가로라인 R값 도형Ⓑ」, 대응(8)「세로 직사각형Ⓐ + 가로와 세로라인 RIR도형Ⓒ」, 대응(10)「세로 직사각형Ⓐ + 가로와 세로라인 RIR도형Ⓒ에 모서리 R굴림Ⓕ」, 대응(11)「세로 직사각형

Ⓐ + 가로와 세로라인 RIR도형Ⓒ에 모서리 R굴림Ⓕ」은 (+)값을 나 타내고 있기 때문에 피험자들이 AI(+)로 느끼고 있다고 이야기할 수 있다. 이와 반대로 대응(1)「세로 직사각형Ⓐ + 모서리 R굴림Ⓓ」, 대응(2)「세로 직사각형Ⓐ + 가로라인 R값 도형Ⓑ에 모서리 R굴림

Ⓔ」, 대응(3)「세로 직사각형Ⓐ + 가로와 세로라인 RIR도형Ⓒ에 모 서리 R굴림Ⓕ」, 대응(4)「세로 직사각형Ⓐ + 가로와 세로라인 RIR 도형Ⓒ」, 대응(5)「세로 직사각형Ⓐ + 모서리 R굴림Ⓓ」, 대응(6)

「세로 직사각형Ⓐ + 모서리 R굴림Ⓑ」와「세로 직사각형Ⓐ + 가로 라인 R값 도형Ⓑ에 모서리 R굴림Ⓔ」, 대응(7)「세로 직사각형Ⓐ + 가로와 세로라인 RIR도형Ⓒ에 모서리 R굴림Ⓕ」, 대응(8)「세로 직 사각형Ⓐ + 모서리 R굴림Ⓓ」, 대응(9)「세로 직사각형Ⓐ + 가로와 세로라인 RIR도형Ⓒ」와「세로 직사각형Ⓐ + 가로라인 R값 도형Ⓑ

에 모서리 R굴림Ⓔ」, 대응(10)「세로 직사각형Ⓐ + 가로와 세로라 인 RIR도형Ⓒ」, 대응(11)「세로 직사각형Ⓐ + 모서리 R굴림Ⓓ」, 대응(12)「세로 직사각형Ⓐ + 가로와 세로라인 RIR도형Ⓒ에 모서리 R굴림Ⓕ」와「세로 직사각형Ⓐ + 가로라인 R값 도형Ⓑ에 모서리 R 굴림Ⓔ」는 (-)값을 나타내고 있기 때문에 피험자들이 DI(-)로 느끼 고 있다고 이야기할 수 있다. 그중에서 대응(6), 대응(9), 대응(12)는 양쪽 모두 (-)의 값을 나타내고 있어서 짝(pair)을 이룬 두 도형 모두 피험자들이 DI(-)로 인지하고 있다는 것을 확인 할 수 있었

(10)

다. 위의 대응표본 T-test의 통계량 평균부분에 대한 내용이 상당 히 많고 복잡하여 좀 더 자세한 이해를 돕기 위해 짝(pair)을 이룬 도형의 형상 별 평균값에 대하여 대응(1)~대응(12)까지 유형별 로 구분하고 분류표를 만들어 자세하게 비교 분석하도록 하겠다.

4.3 대응표본 T-test 통계량 평균값에 대한 기준

각 도형의 설문지 하단에는 대응표본 T-test 분석을 위한 7 단계로 구성된 리커트 척도(Likert Scale)가 있어서「어느 쪽 도 아니다」라는 0의 값을 기준으로 좌측으로 1~3까지 양(+) 의 값을 가지면 사람들은 AI(+)느낌을 가지고 있다는 것을 의 미하고, 우측으로 -1~-3까지의 음의 값(-)을 가지면 사람들은 DI(-)의 느낌을 가지고 있다는 것을 의미하도록 설정되었다.

그리고 대응(1)~대응(12)까지의 스마트폰 형상의 짝(pair)을 이룬 도형에 대한 대응표본 T-test 결과, 데이터에 대한 자세한 분석을 위해서 각 스마트폰 형상의 짝(pair)을 이룬 도형의 평 균점수별로 기준이 되는 평가기준점수가 필요하다고 생각하여 평균값에 대한 세기의 강도점수를 정할 필요가 있다고 생각하 였다. 그 기준은 아래의 표 6과 같다.

강도(세기) AI 평균값 기준 강도(세기) DI I평균값 기준 매우강한 AI 0.81~1.2 이상 매우강한 DI -0.81 ~ -1.2 이상 조금강한 AI 0.61~0.80 조금강한 DI -0.61 ~ -0.80

보통의 AI 0.41~0.60 보통의 DI -0.41 ~ -0.60 조금약한 AI 0.21~0.40 조금약한 DI -0.21 ~ -0.40 매우약한 AI 0.2이하~0.20 매우약한 DI -0.2이하 ~ -0.20

표 6. 평균값의 기준 및 강도

4.4 도형유형별 T-test평균값 비교분석

대응(1)

평균 도형 Ⓐ : 0.47 도형 Ⓓ : -1.15

대응표본 T-test통계량

결과

「세로 직사각형Ⓐ」의 평균은 0.47로서 (+)양의 값을 가지 고 있고, 「세로 직사각형Ⓐ + 모서리 R굴림Ⓓ」의 평균은 –1 이상의 –1.15로서 음(-)의 값을 나타내고 있다. 즉, 모서리에 R값이 부여되지 않은 도형Ⓐ는 사람들이 보통의 AI느낌으로 인지하고 있다는 것을 의미하고, 모서리에 R값이 부여 된 도형

Ⓓ는 매우강한 DI느낌으로 인지하고 있다고 해석할 수 있다. 여 기서 알 수 있는 것은 도형의 모서리에 R값이 부여 되었을 경 우 사람들은 매우강한 느낌의 DI로 반응하고 있다는 것을 알 수가 있겠는데, 그 이유를 잠시 살펴본다면 현재 일반적으로 사 용되는 대부분의 스마트폰 형상이 도형Ⓓ와 같은 모습이며, 모 서리에 R값이 부여된 디자인이 많기 때문에 사람들은 무의식 적 경험에 의해 DI반응을 보인 것이 아닌가 하고 유추해 볼 수 있다. 모서리에 R값이 부여된 디자인은 비단 스마트폰뿐만 아 니라 모니터, 노트북, TV, 테블릿 PC 등 우리들의 주위에서 수 많은 디지털제품들에서 찾아 볼 수 있으므로 사람들의 경험이 얼마나 우리들의 디자인의 판단에 의식적이든 무의식적이든 많은 영향을 미치고 있는지를 알 수 있는 결과라고 할 수 있다.

반대로 도형Ⓐ는 일반적인 정사각형에서 세로로 길어진 모양 으로 정사각형의 중립성과 상징성을 잃었다고는[17] 하지만 정적이고 비역동적이며 오래전부터 우리들의 일상생활에 사용 된 밭이나 토지, 광장, 인간이 거주하는 벽돌집과 같은 전통적 인 느낌의 풍경을 이루는 느낌이 주요요소이기 때문에 사람들 은 AI로 받아들이고 있는 것이 아닌가 판단된다[10](표 7).

대응(2)

평균 도형 Ⓐ : 0.50 도형 Ⓔ : -0.89

결과

대응(2)의「세로 직사각형Ⓐ」의 평균은 0.50로서 양(+)의 값을 가지고 있고「세로 직사각형Ⓐ + 가로라인 R값 도형Ⓑ에 모서리 R굴림Ⓔ」의 평균은 -0.81 이상의 –0.89로서 음(-)의 값으로 나타났다. 즉, 도형Ⓐ는 사람들이 보통의 AI 느낌으로 인지하고 있다는 것이고, 도형Ⓔ는 대응(1)의 도형Ⓓ보다는 급 속히 약해지기는 했지만 여전히 매우강한 DI로 인지하고 있다.

특히 도형Ⓐ는 대응(1)에서와 같은 이유로 인하여 사람들은 보 통의 AI 느낌으로 인지하고 있는 것이 아닌가 하고 판단된다.

(11)

도형Ⓔ를 설명하자면 도형Ⓓ의 위아래 가로라인을 자세히 살 펴보면 가로라인이 세로 직사각형 안쪽으로 움푹 들어가 보이 는 착시가 생기는 것을 알 수 있다. 이러한 착시를 해결하기 위 하여 가로방향으로 큰 R값을 준 것이라고 할 수 있겠는데, 이러 한 형태 또한 우리들 생활에서 자주 목격되는 스마트폰 형상일 뿐만 아니라 많은 디지털기기의 형상이다 보니 사람들의 무의 식적 경험에서 DI느낌으로 인지하고 있는 것이 아닌가 생각해 볼 수 있다. 또한 도형Ⓔ는 모서리에 R값이 부여되어있는 형상 이다 보니 사람들이 매우강한 DI로 인지하고 있다. 도형Ⓔ는 도 형Ⓓ에 비하여 DI강도의 평균값이 –0.26정도 약간 약해진 느 낌으로 나타났는데, 반대로 도형Ⓐ의 AI강도의 평균값이 0.03 정도 상승한 느낌으로 나타나 피험자들의 판단은 짝(pair)을 이룬 도형들이 서로 어떤 형상의 도형들과 짝을 이루냐에 따라 미흡이나마 강약의 세기에 영향을 주고 있는 것으로 판단 된다 (표 8).

대응(3)

평균 도형 Ⓐ : 0.41 도형 Ⓕ : -0.24

결과

대응(3)의「세로 직사각형Ⓐ」의 평균값은 0.41로서 양(+) 의 값을 가지고 있고「세로 직사각형Ⓐ + 가로와 세로라인 RIR도형Ⓒ에 모서리 R굴림Ⓕ」의 평균값은 –0.24로서 음(-) 의 값을 가지고 있다. 즉, 도형Ⓐ는 사람들이 보통의 AI느낌으 로 인지하고 있다는 뜻이고, 도형Ⓕ는 조금약한 DI로 인지하고 있다고 판단 할 수 있다. 도형Ⓐ는 대응(1)에서보다 평균값이 0.06하락했고 대응(2)에서보다 0.09포인트 떨어진 것으로 나타 났다. 그러나 평균값의 큰 변화는 찾아 볼 수 없이 여전히 도형

Ⓓ, 도형Ⓔ, 도형Ⓕ 세 도형과의 대응에 있어서 보통의 AI를 유 지하고 있는 것으로 나타나 사람들의 의식 속에 있어서「세로 직사각형Ⓐ」형상은 변함없는 AI의 대상이 아닌가 생각된다.

도형Ⓕ는 도형Ⓓ의 위아래가로라인과 좌우세로라인을 자세히 살펴보면 라인이 안쪽으로 움푹 들어가 보이는 착시가 생기는 데 이러한 착시를 해결하기 위한방법으로 가로세로 방향에 RIR R값을 준 것이다. 세로방향으로 들어간 R값이 DI의 평균 값에 큰 영향을 미쳐 DI의 평균값이 급격히 약해진 것으로 보

인다. 즉, 도형Ⓕ는 사람들의 의식에 DI의 느낌도 있으나 AI의 느낌도 상당히 내포하고 있는 것으로 판단된다(표 9).

대응(4)

결과

대응(4)의「세로 직사각형Ⓐ」의 평균값은 0.40으로서 양 (+)의 값을 가지고 있고「세로 직사각형Ⓐ + 가로와 세로라인 RIR도형Ⓒ」의 평균값은 –0.38로서 음(-)의 값을 가지고 있 다. 다시 말하면 도형Ⓐ는 사람들이 조금약한 AI느낌으로 인지 하고 있다는 것이고, 도형Ⓒ은 조금약한 DI로 인지하고 있다.

도형Ⓐ는 대응(3)에서보다 평균값이 0.01포인트 하락한 것으로 나타나 보통의 AI느낌에서 조금약한 AI느낌으로 한 단계가 바 뀌기는 했으나 하락한 평균치 값이 0.01포인트로서 거의 변화 는 없었다. 즉, 도형Ⓐ는 여전히 어떤 형상의 도형들과 대응을 시키더라도 사람들의 감성에는 큰 변화 없이 AI느낌으로 인지 하고 있다는 것이 중요한 포인트라 하겠다. 그리고 도형의 모서 리에 각이 남아있는 도형Ⓒ는 대응(3)의 도형Ⓕ에 비하여 모서 리에 R값이 부여 되어 있지 않음에도 불구하고 오히려 DI의 평 균값이 –0.14포인트 상승했다. 도형Ⓐ의 모서리에 R값이 부여 되기 전에는 AI느낌으로 나타났지만 R값이 부여 된 이후 도형

Ⓓ의 경우에는 매우강한 DI느낌으로 급격히 사람들의 감성이 바뀌게 되는데 이와는 대조적으로 도형Ⓒ와 도형Ⓕ는 정반대 현상이 나타나는 점이 특이하다고 볼 수 있다. 그것은 아마도 RIR이 부여 되었을 경우에는 가로와 세로라인에 모두 커다란 R값이 부여 되어있으나, 대부분의 사람들은 가로라인에 R값이 들어가는 디자인 형태에만 익숙한 나머지 세로라인에 동시에 R값이 들어간 경우는 그다지 흔한 형상이 아니다 보니 오히려 모서리에 R값이 안 들어간 각이진 형상에서 DI의 평균치가 상 당히 상승한 것이 아닌가 추측해 볼 수 있겠다(표 10).

(12)

대응(5)

평균 도형 Ⓑ : 0.01 도형 Ⓓ : -1.06

결과

대응(5)의「세로 직사각형Ⓐ + 가로라인 R값 도형Ⓑ」의 평균값 은 0.01이고「세로 직사각형Ⓐ + 모서리 R굴림Ⓓ」의 평균은 –1이 상의 –1.06로서 음(-)의 값을 나타내고 있다. 즉, 도형Ⓑ는 사람들이 매우약한 AI느낌으로 인지하고 있다는 것을 의미하고, 도형Ⓐ의 모 서리에 R값이 부여 된 도형Ⓓ는 매우강한 DI느낌으로 인지하고 있다 고 해석할 수 있다. 대응(2)의 도형Ⓔ의 경우에는 도형Ⓑ의 모서리에 R값이 부여된 도형으로서 –0.89의 매우강한 DI느낌을 나타내고 있 으나 모서리가 각으로 이루어진 도형Ⓑ의 경우에는 평균값이 0.01로 서 매우약한 AI느낌을 나타내고 있다. 이것은 도형Ⓑ의 경우 AI느낌 뿐만 아니라 DI느낌으로도 인지하고 있는 피험자들이 절반가까이 있 었다는 것을 의미하며, 사람들이 AI와 DI의 두 가지 느낌을 비슷하게 인지하고 있다고 판단할 수 있다. 도형Ⓓ의 경우에는 역시 도형의 모 서리에 R값이 적용되어 있어서 사람들은 매우강한 느낌의 DI로 반응 하고 있다는 것을 알 수 있다. 현재 일반적으로 사용되는 상당수의 스 마트폰 형상이 도형Ⓓ와 같은 모서리에 R값이 부여된 형상이며, 심지 어 요즘 나오는 스마트폰에서는 액정화면의 모서리에 라운드가 처리 된 디자인이 선보이고 있기 때문에 사람들은 무의식적 경험에 의해 DI반응을 나타낸 것이 아닌가 유추해 볼 수 있다(표 11).

대응(6)

평균 도형 Ⓑ : -0.18 도형 Ⓔ : -0.99

결과

대응(6)에서「세로 직사각형Ⓐ + 가로라인 R값 도형Ⓑ」의 평균값은 –0.18로서 음(-)의 값을 가지고 있고,「세로 직사각 형Ⓐ + 가로라인 R값 도형Ⓑ에 모서리 R굴림Ⓔ」의 평균은 -0.81 이상의 –0.99로서 음(-)의 값으로 나타났다. 즉, 도형Ⓑ

는 사람들이 매우약한 DI로 느끼고 있다는 것이고, 도형Ⓔ는 매 우강한 DI로 느끼고 있다. 도형Ⓑ는 대응(5)에서 0.01로서 매우 약한 AI느낌으로 나타났으나 대등(6)에서는 약간의 변화가 있 어서 사람들의 감성이 DI느낌으로 바뀐 것으로 나타났다. 이것 은 대응(5)에서는 짝(pair)을 이룬 도형Ⓑ가 매우강한 DI느낌 의 도형Ⓓ의 영향을 받아 상대적으로 DI느낌이 감소한 것으로 판단되며, 대응(6)에서는 짝(pair)을 이룬 도형Ⓔ의 느낌이 도 형Ⓓ에 비하여 DI느낌이 감소한 만큼 상대적으로 도형Ⓑ의 DI 느낌이 살짝 높게 올라간 것으로 판단된다. 그러나 도형Ⓑ가 DI 의 느낌을 나타내고 있기는 하지만 매우약한 DI느낌을 나타내 고 있기 때문에 절반에 가까운 피험자들이 AI느낌으로 응답했 다는 것을 유추해 볼 수 있다. 그리고 도형Ⓔ는 도형Ⓑ의 모서 리에 R값이 부여 된 형상이기 때문에 도형Ⓑ에 비하여 DI느낌 이 급상승하는 모습을 나타내고 있다. 모서리에 R값이 부여 된 다는 것은 사람들에게는 대단히 DI느낌을 갖도록 한다는 것을 다시 한번 확인할 수 있다(표 12).

대응(7)

평균 도형 Ⓑ : 0.02 도형 Ⓕ : -0.22

결과

대응(7)에서「세로 직사각형Ⓐ + 가로라인 R값 도형Ⓑ」의 평균값은 0.02로서 양(+)의 값을 가지고 있고,「세로 직사각형

Ⓐ + 가로와 세로라인 RIR도형Ⓒ에 모서리 R굴림Ⓕ」의 평균 은 -0.22로서 음(-)의 값으로 나타났다. 즉, 도형Ⓑ는 사람들이 매우약한 AI로 느끼고 있다는 것이고, 도형Ⓕ는 조금약한 DI로 인지하고 있다. 그러나 도형Ⓑ는 간신히 매우약한 AI느낌을 유 지하고 있으며 대응(5)와 대응(6)에서(0.01, -0.18)와 마찬가지 로 평균값이 0.02의 거의 중간으로 응답을 하고 있는 것으로 보 아 AI와 DI사이에서 피험자들이 확실한 결정을 내리지 못하고 근소한 차이로 AI느낌과 DI느낌을 오고가고 있는 것으로 판단 된다. RIR이 들어간 도형Ⓕ는 대응(4)에서의 도형Ⓒ에 비하여

(13)

모서리에 R값이 부여 되었음에도 불구하고 다른 형상의 도형 들과는 정 반대로 오히려 DI느낌이 감소하는 특이한 경향을 보 이고 있다. 그 이유는 세로방향으로 R값이 들어간 디지털제품 의 사용경험이 적은 피험자들의 판단이 DI의 평균값에 영향을 미쳐 오히려 AI느낌으로 피험자들의 판단을 유도하고 있는 것 이 아닌가 생각된다(표 13).

대응(8)

결과

의 평균값은 0.04로서 양(+)의 값을 가지고 있고,「세로 직사각형Ⓐ

+ 모서리 R굴림Ⓓ」의 평균은 -1.13로서 음(-)의 값으로 나타났다.

는 매우강한 DI로 느끼고 있다. 대응(4)에서 도형Ⓒ의 평균이 –0.38 로서 조금약한 DI를 나타내고 있으나 대응(8)에서는 0.04의 매우약 한 AI느낌으로 나타나 AI느낌이 상당히 상승했다는 것을 알 수 있 다. 그 이유는 짝(pair)을 이룬 도형Ⓓ로부터 상당한 영향을 받고 있 는 것으로 추측할 수 있겠으나 도형Ⓓ가 왜 다른 도형들에게 영향을 주어 DI느낌을 감소시키는 것인가에 대해서는 향후 좀 더 디테일한 연구가 필요할 것으로 판단된다. 또한, 도형Ⓓ는 모서리에 R값이 부 여되어 있기 때문에 –1.13 이라는 대단히 높은 DI느낌으로 피험자 들이 인지하고 있다는 것을 다시 한 번 느끼게 해준다(표 14).

대응(9)

결과

대응(9)에서「세로 직사각형Ⓐ + 가로와 세로라인 RIR도형

Ⓒ」의 평균값은 –0.28로서 음(-)의 값을 가지고 있고,「세로 직사 각형Ⓐ + 가로라인 R값 도형Ⓑ에 모서리 R굴림Ⓔ」의 평균은 -0.92로서 음(-)의 값으로 나타났다. 즉, 도형Ⓒ는 사람들이 조금약 한 DI로 인지하고 있다는 의미이고, 도형Ⓔ는 사람들이 매우강한 DI 로 인지하고 있다. 도형Ⓒ는 대응(4)에서 –0.38의 조금약한 DI느낌 을 나타내고 있고, 대응(8)에서 0.04의 매우약한 AI느낌을 보이고 있으며, 대응(9)에서는 –0.28로 다시 DI느낌이 상승하는 모습을 보 이고 있다. 즉, 이것은 도형Ⓒ는 대응(4)와 대응(9)에서 짝(pair)을 이룬 도형Ⓐ와 도형Ⓔ와의 사이에서 서로 영향을 크게 주고받지 않 고 있으나 대응(8)의 도형Ⓓ의 경우에는 도형Ⓒ에 상당한 영향을 주고 있기 때문에 DI느낌에서 AI느낌으로 전환 된 것이 아닌 가 추 측해 볼 수 있다. -0.92의 도형Ⓔ의 경우에는 대응(2) 대응(6)에서 각각 –0.89, -.99로서 모두 다 어떤 짝(pair)을 이룬 도형과의 사이 에서도 매우강한 DI느낌을 유지하고 있는 것으로 나타났다(표 15).

대응(10)

결과

는 매우약한 AI로 느끼고 있다. 대응(1)의 도형Ⓐ와 도형Ⓓ의 관계 그리고 대응(6)의 도형Ⓑ와 도형Ⓔ와의 관계를 보면 모두 모서리에 R값이 부여된 경우 사람들은 DI느낌이 급격하게 증가 하는 모습을 보이고 있다. 그만큼 도형의 모서리에 R값이 부여 된다는 것은 사람들에게 DI느낌으로 인지하기에 충분한 영향력 을 가지고 있다는 것을 의미한다. 그러나 특이하게 RIR이 부여 된 도형Ⓒ와 도형Ⓕ의 경우는 정 반대의 결과를 보이고 있다. 오 히려 R값이 부여되기 전의 모서리에 각이 있는 도형Ⓒ에서 높 은 DI느낌을 사람들에게서 찾아볼 수 있다는 것이 특이하다. 게 다가 도형Ⓕ는 그렇다고 해서 AI느낌이 매우 강하게 나타나지 도 않았으며 오히려 짝(pair)을 이룬 도형의 형상에 따라 평균

(14)

값 0(어느쪽도 아님)을 기준으로 미세하게 DI와 AI느낌을 오고 가고 있다고 할 수 있다. 앞으로 이러한 RIR이 들어간 형상에 대해서 좀 더 구체적인 연구가 필요할 것으로 판단된다(표 16).

대응(11)

평균 도형 Ⓓ : -1.19 도형 Ⓕ : 0.01

결과

대응(11)에서「세로 직사각형Ⓐ + 모서리 R굴림Ⓓ」의 평균 값은 –1.19로서 음(-)의 값을 가지고 있고,「세로 직사각형Ⓐ + 가로와 세로라인 RIR도형Ⓒ에 모서리 R굴림Ⓕ」의 평균값은 0.01 로서 양(+)의 값으로 나타났다. 즉, 도형Ⓓ는 사람들이 매우강한 DI로 느끼고 있으며, 도형Ⓕ는 매우약한 AI로 인지하고 있다. 그 러나 도형Ⓕ는 평균값이 0.01로서 거의 0(어느 쪽도 아님)에 가까 운 AI를 나타내고 있는 점이 특이한 점이며, 이것은 DI느낌과 AI 느낌으로 인지한 응답자 수가 거의 절반씩을 차지한다고 볼 수 있 다. 도형Ⓓ는 지금까지「-1.15, -1.06, -1.13, -1.19」로서 어떤 형상 의 도형과 짝(pair)을 이루고 있다고 하더라도 변함없이 –1이상 의 매우강한 DI느낌을 나타내고 있다. 그 이유는 대응(1)에서도 언급하였으나, 일반적으로 사용되는 대부분의 스마트폰 형상이 도 형Ⓓ와 같은 모습이며, 모서리에 R값이 부여된 디지털기기의 디자 인이 많이 사용되고 있기 때문에 사람들은 무의식적 경험에 의해 매우강한 DI반응을 보인 것이 아닌가 유추해 볼 수 있다(표 17).

대응(12)

평균 도형 Ⓕ : -0.08 도형 Ⓔ : -0.97

결과

대응(12)에서「세로 직사각형Ⓐ + 가로와 세로라인 RIR도 형Ⓒ에 모서리 R굴림Ⓕ」의 평균값은 –0.08로서 음(-)의 값을 가지고 있고,「세로 직사각형Ⓐ + 가로라인 R값 도형Ⓑ에 모 서리 R굴림Ⓔ」의 평균값은 –0.97로서 음(-)의 값으로 나타났 다. 즉, 도형Ⓕ는 사람들이 매우약한 DI로 느끼고 있으며, 도형

Ⓔ는 매우강한 DI로 인지하고 있는 것이다. 도형Ⓕ는 지금까지

「-0.24, -0.22, 0.16, 0.01, -0.08」로서 서로 다른 도형들과의 짝 (pair)을 이룬 관계에 있어서 그다지 큰 변화 없이 조금약한 DI 와 매우약한 AI느낌을 오고가고 있다. 도형Ⓓ와 도형Ⓔ의 경우 에는 모서리에 R값이 부여됨으로 인해서 매우강한 DI느낌으로 사람들이 인지하는 것이 일반적이었지만 RIR이 적용된 도형Ⓕ

의 경우에는 그러한 공식이 적용되지 않는 아주 특이한 현상을 발견하였다. 오히려 R값이 제거된 각이 있는 도형Ⓒ와의 짝 (pair)을 이룬 비교에 있어서 도형Ⓒ의 경우가 DI느낌이 급격 히 상승하는 현상을 나타내고 있다. 도형Ⓔ는 지금까지「-0.89, -0.99, -0.92, -0.97」로서 짝(pair)을 이룬 다른 도형들과의 비 교에서 대응(2)의 도형Ⓐ와의 비교(-0.89)를 제외하고는 모두 –0.9이상의 매우강한 DI느낌을 나타내고 있다(표 18).

4.5 대응표본 T-test 검정결과

지금까지 연구가설 1~4까지 증명하기 위하여 대응표본 T-test의 통계량의 평균값을 중심으로 대응(1)~대응(12)까지 의 짝(pair)을 이룬 도형의 해석과 그 결과를 기술하였다. 여기 서부터는 짝(pair)을 이룬 서로 다른 도형들의 관계에 있어서 짝(pair)을 이룬 도형들의 평균값이 서로 차이가 있다고 할 수 있는지를 대응표본 T-test의 유의확률(p-value)값을 중심으로 검증해 보기로 하겠다(표 19).

t 값 자유도 유의확률

(양쪽) 상관계수 대응(1) 도형Ⓐ - 도형Ⓓ -5.588 104 0.000 -0.433 대응(2) 도형Ⓐ - 도형Ⓔ -4.371 104 0.000 -0.514 대응(3) 도형Ⓐ - 도형Ⓕ -1.853 104 0.067 -0.545 대응(4) 도형Ⓐ - 도형Ⓒ -2.533 104 0.013 -0.370 대응(5) 도형Ⓑ - 도형Ⓓ -4.085 104 0.000 -0.270 대응(6) 도형Ⓑ - 도형Ⓔ 3.506 104 0.001 0.001 대응(7) 도형Ⓑ - 도형Ⓕ 0.934 104 0.352 -0.041 대응(8) 도형Ⓒ - 도형Ⓓ 4.397 104 0.000 -0.251 대응(9) 도형Ⓒ - 도형Ⓔ -2.692 104 0.008 -0.003 대응(10) 도형Ⓒ - 도형Ⓕ 5.169 104 0.000 0.444 대응(11) 도형Ⓓ - 도형Ⓕ 4.534 104 0.000 -0.041 대응(12) 도형Ⓕ - 도형Ⓔ 4.344 104 0.000 0.319

표 19. 대응표본 T-test 결과