As the competition among corporates/brands becomes more and more intensified, the user-friendly and positive corporate/brand image has emerged as an essential issue in order to increase the value of the corporate/brand. Corporates and brands are making continuous efforts to increase their values and to form desired images for increasing the corporate/brand recognition by the consumers. For the image formation of such corporates and brands, corporate identity(CI) or brand identity(BI) is getting important. Out of these CIs and BIs, the logo which is a visual element is a valuable asset and a strategic means to differentiate themselves from competitors, and in reality, it has an immediate and vital influence on consumers.
In spite of the importance of the logo, it is difficult for non-experts to design it since designing logo is considered as domain expert's work. In this study, we proposed a method that allows non-experts to design logos easily using the knowledge which has been accumulated in successful CI/BI logos. We have identified the public images of existing corporates or brands, and analyzed their logo designs in terms of color and shape,and developed a novel color and shape recommendation system for CI/BI logos.
To build our recommendation system, we first collected and analyzed color and shape characteristics of the existing 500 logos, extracted the image adjectives with respect to the public corporate/brand images of these logos through the survey, and then constructed a CI/BI logo database. Next, we analyzed the correlation between the public response about logos and the color and shape characteristics of the CI/BI logos using the k-nearest neighbor (k-NN) and decision tree algorithm, and then finally implemented the color and shape recommendation system for designing CI/BI logos.
We have verified our system using the accuracy of recommendation. In the case of color recommendation, we measured how accurately the actual colors of existing logos coincides with the recommended colors by our system. Experimental results show that the first color recommendation achieved around 80% accuracy while the second color recommendation achieved 78.26% accuracy, respectively. For shape recommendations, we
generated the shape recommendation model using C5.0 algorithm using the training data set, and verified the accuracy of our model using the test data set. As a result, the accuracy of symbol mark recommendation was 71.07% while that of word mark recommendation was 81.59%, respectively, indicating the considerable level of accuracy.
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.
