기업 및 브랜드 아이덴티티와 대중적 이미지에 기초한 CI/BI 로고 색채 및 형태 추천 시스템

Abstract

기업 및 브랜드 간의 경쟁이 치열해짐에 따라 사용자 친화적이고 긍정적인 기업 이미지 (corporate image)의 형성은 기업 가치 또는 브랜드 가치를 높이기 위하여 필수적인 문제로 대두되고 있다. 기업 및 브랜드들은 그들의 가치를 높이기 위하여 지속적으로 원하는 이미지를 형성하여 소비자들에게 인식시키고자 많은 노력을 기울이고 있으며, 이러한 기업 및 브랜드의 이미지 형성에 있어서 기업 이미지 통일화 (corporate identity, CI) 또는 브랜드 이미지 통일화 (brand identity, BI)는 매우 중요하다. 그 중 시각적 요소인 로고는 기업의 중요한 자산이자 경쟁 기업들로부터 자사를 차별화할 수 있는 전략적 수단이며, 실제로 소비자에게도 많은 영향을 주고 있다. 이러한 중요성에도 불구하고 로고 디자인은 전문가의 영역이기 때문에 비전문가가 접근하기 어려운 측면이 있다. 본 연구에서는 기존의 성공적인 CI/BI 로고가 포함하고 있는 축적된 지식 정보를 이용하여 비전문가도 쉽게 로고를 디자인할 수 있도록 하기 위한 방안을 제안하였다. 즉, 기존의 기업이나 브랜드가 형성한 대중적 이미지를 파악하고, 해당 기업/브랜드들의 로고 디자인을 색채와 형태로 나누어 분석한 후, 이를 바탕으로 새로운 CI/BI 로고의 색채 및 형태 추천 시스템을 개발하였다. 먼저, 기존 500여 개의 기업들의 CI 로고를 수집하여 색상과 형태 특성을 분석하고, 각 기업들에 대하여 기업이미지 형용사를 추출한 후, 로고를 보고 느끼는 대중의 반응을 조사하여 CI 데이터베이스를 구축하였다. 다음으로, 기업이미지 형용사 및 로고에 대한 대중의 반응과 로고의 시각적, 형태학적 특성과의 연관관계를 K-Nearest Neighbor(K-근접이웃) 기법과 의사결정트리(decision tree) 등의 학습(learning) 알고리즘을 사용하여 도출하고, 이를 기초로 CI 로고의 색상 및 형태 추천 시스템을 구현하였다. 색채 추천의 경우, 실제 로고 색채와 추천된 색채가 얼마나 일치하는 지를 정확도를 통하여 검증하였으며, 실험 결과, 1차 색채 추천은 80%의 정확도를 보였으며 2차 색채 추천은 78.26%의 정확도를 보여 주었다. 형태 추천의 경우, 학습용 데이터세트에 대하여 C5.0 알고리즘을 사용하여 형태 추천 모델을 생성하였고, 검증용 데이터세트를 사용하여 정확도를 검증하였다. 그 결과, 심볼마크 추천 모델의 정확도는 71.07%이며 워드마크 추천 모델의 정확도는 81.59%로 상당한 수준의 정확도를 보여 주었다.