제작진이 영상에 표현하고자 하는 색감과 분위기를 강조할 수 있는 기술은 발전하고 있지만, 이것이 과연 관객들과 소통하고 있는지는 자세하게 고찰되어지지 않았다. 즉,영 상에서 보여주려는 감성과 관객들이 느끼는 것 간에 차이가 있는지를 알아볼 필요가 있는 것이다. 따라서 본연 구에서는 색보정기사가 의도한 분위기와 시청자들이 느낀 감성이 유사한지 아니면 다르게 나타나는지를 알아보고, 감성과 색상, 명도, 채도와의 관계를 중심으로 분석하고자 한다. 실험은 정지영상과 동영상에 대해 진행하며 피험자에게 영상을 보여주고, 원본과 대비하여 색보정한 영상의 느낌을 답하도록 하였다. ‘섹시한’ 같은 감성을 영상에서 붉은색으로 처리하는 경우가 많은데 실제 시청자 입장에서는 다른 감성으로 나온 것을 본 연구결과에서 확인할 수 있었다. 장면에서 표현하고자 한 분위기와 시청자의 감성이 유사한 경우는 다음과 같다. 인물영상에서는 ‘밝은’, ‘차가운’, ‘암울한’ 느낌으로 보정했을 때, 배경영상에서는 ‘후덥지근한’, ‘해질녘’, ‘새벽’, ‘시원한’, ‘무미건조한’으로 연출한 경우로 나타났다. 반면, 의도와 반대로 나온 감성들은 인물영상에서 ‘강렬한’, ‘사랑스러운’, ‘섹시한’, ‘우울한’ 분위기로 연출하였을 때, 배경영상에서 ‘시원한’, ‘후덥지근한’, ‘낡은’, ‘따뜻한’으로 표현한 경우였다. 인물영상에서 대부분 명도와 연관이 깊으면서 채도가 관계가 적은 형용사들이 의도한 감성과 유사하게 나타난 것을 볼 수 있다. 배경영상에서는 인물영상과 반대로 채도와 관련이 깊은 형용사들이 공통적으로 선정되었으며, 채도가 낮을 경우 의도 형용사와 반대의 감성이 나타나는 것을 알 수 있었다. 또한 본 연구에서는 도출된 감성을 바탕으로, 자동 색보정을 위한 색파라미터 조절을 수행하였다. 그 결과, 수작업으로 보정한 영상과 같은 수준으로 색을 자동으로 변환하는 알고리즘을 구현하였다. 본 연구를 통해 제작자측이 보여주려는 감성과 관객들이 느끼는 것 간에 공통적인 또는 반대되는 요소를 도출함으로써, 색상, 명도, 채도 입장에서 제작자와 관객 간 소통의 간격을 좁히는 방향을 제시할 수 있었다.
To emphasize the colors and atmosphere are being developed technically. But it has not considered about the communications with the audiences in detail. In other words, we need to know the difference between sensibility expressed in images and the audience’s feelings. So, this study is intended to investigate how you feel while watching the images with color compensation based on sensibility. The experiment was conducted for the still images and videos. Participants viewed the images with color compensation and then were asked to write the emotional words about those compared to the original. Red is frequently used in color compensation for setting the mood like ‘sexy’. But our study was able to confirm different sensibilities from the point of view of the audiences. As a result, this derived similar or opposite sensibilities between sense intended by the images and results. Similar sensibilities to what was intended are ‘bright’, ‘cold’, ‘bleak’ in the images of persons and ‘very hot’, ‘cool’, ‘sunset’, ‘dawn’, ‘dull’ in the background pictures. On the other hand, the opposite sensibilities are ‘strong’, ‘lovely’, ‘sexy’, ‘depressed’ in personal pictures and ‘cool’, ‘very hot’, ‘old’, ‘warm’ in background. The emotional words for personal pictures that are related to lightness show similar sensibilities with the intended sense. Contrary to personal pictures, the background pictures show the opposite sensibilities when the emotional words are related to chroma and when shown with low chroma. In addition, tertiary experiment proceeded about color adjusting parameter for automatic color compensation using sensibility words. Consequently, the algorithm about the automatic color conversion was implemented. It can make the same level of color compensation by hand. We gave direction to communication with production staffs and audiences in hue, lightness and contrast by drawing similar and contrary factors between sensibility expressed in images and the audience’s feelings through this paper.