프레젠테이션 무드 여섯 갈래는 어떻게 정해졌고, 템플릿은 어떻게 갈렸나
변별은 「구조가 같은 후보들이 서로 다른 표현을 갖는가」를 묻는다. 기존 분류 두 번이 무너진 뒤, 선행 연구에서 정제 · 신뢰 · 온화 · 도발 · 품격 · 테크 여섯 무드를 가져와 템플릿 7,458개에 붙였다.
기존 9종 무드 — 「포멀」 한 칸에 몰렸다
미리캔버스 템플릿 쪽이 관리하는 9종 무드를 먼저 썼다. 포스터·청첩장·메뉴판까지 겨냥한 분류라 프레젠테이션에서는 대부분이 포멀로 모인다. 슬레이트가 전부 포멀이면 그 안의 데이터 중심 IR 풍과 파스텔 교육 풍을 구별하지 못한다.
기존 9종 분포 — 값이 있는 템플릿 2,517개 중
원장 rat_template_style 6,164 템플릿 중 3,647개(59.2%)는 무드 값이 없다.
Steps 수요로 잰 파일럿
- 수요 입력 중 작업 템플릿 확인
- 70.7% (3,717건)
- 그 템플릿의 무드
- 포멀 70% · 귀여운 10% · 장난스러운 8% · 감성적 6% · 역동적인 4%
- 풀 컴포넌트 중 무드 값이 붙는 것
- 911 / 12,976 (7.0%)
기술어로 아래에서부터 묶기 — 구조 개념이 섞였다
공급 풀 컴포넌트 400개를 흰 배경·검은 배경 두 장으로 VLM 에 보여 주고 디자인 언어만 3–6개 기술어로 받았다(393개 성공 · 고유 기술어 1,143종 · $0.53). 상위 기술어 250개를 LLM 이 8종으로 묶었는데, 그중 셋이 무드가 아니라 구조였다.
상위 기술어 30개 — 등장 횟수
기술어 등장 2,095회의 성격
상위 350개 기술어를 6종 체계로 대응시켰을 때의 분류다(08-19 16:14 시험 배정). 구조 557회·색 79회는 무드 판정에서 걸러낸다.
8종 초안과 배정된 컴포넌트
선행 연구에서 내려오기 — 여섯 무드
두 번의 실패를 배경지식으로 넣어 Gemini 에 하향식 리서치를 맡겼다. 조건은 다섯이다: 색 단독 무드 금지 · 구조 개념 금지 · 포멀을 2개 이상으로 가를 것 · 썸네일만 보고 판별 가능할 것 · 기술어의 비구조 신호를 수용할 것. 권고안은 Lavie & Tractinsky(2004)의 고전적/표현적 미학 2축에 감성공학(Kansei)의 형태-감성 대응을 교차한 6종이다.
후보 3안 — 통과 조건 대조 (리서치 원문)
1안 미학×감성공학 6종 · 2안 Aaker 브랜드 퍼스낼리티 5종(단정·전문·우아·역동·대담) · 3안 마켓 태그 7종(미니멀·코퍼레이트·엘레강트·크리에이티브·큐트·빈티지·사이버틱)
기존 「포멀」을 가르는 신호 — 리서치가 분해한 기술어
리서치 원문의 수치다. 원문은 비구조 신호를 255건이라 적었고, 계열별 합은 263건이다. 경계 사례는 시각적 질량이 큰 쪽으로 배정하라는 지침을 함께 냈다.
유형이 무드 수요를 약하게만 기울인다
유저가 컴포넌트를 검색한 순간 작업하던 템플릿의 무드를, 검색 유형별로 모았다. SWOT 은 신뢰가 가장 높고 온화가 가장 낮으며 인용·증언은 정반대다. 방향은 있지만 폭이 가장 큰 신뢰·온화도 17%p 안팎이고, 정제는 유형과 거의 무관하다. 이 분포를 가중치로 쓰면 효과가 옅어, 변별 산식은 정해지지 않았다.
Steps — 수요와 공급
수요측 무드 결측을 17.3% → 97.1% 로 채운 뒤에도 차이가 ±2.6%p 안이다.
무드별 유형 간 폭 (44유형)
유형별 무드 분포 (%) — 관측 30건 이상 44유형
관측 단위는 (검색, 무드) 쌍이다. 각 칸의 색은 그 무드의 44유형 평균보다 얼마나 높은지에 따라 짙어진다.
템플릿마다 붙은 무드를 직접 본다
무드를 붙인 템플릿은 두 곳에서 왔다. 우리 컴포넌트를 뽑아낸 공급 풀 템플릿 3,872개, 그리고 유저가 내용시각화 검색을 할 때 편집하고 있던 수요측 템플릿 4,431개다. 둘 다에 속한 845개를 한 번만 세면 7,458개다. 카드를 누르면 페이지 세 장과 판정 근거가 열리고, 올리면 두 번째 페이지를 보여 준다. 무드는 강하게 읽힌 순서이고 테두리 칩이 1순위다.