프레젠테이션 무드 여섯 갈래는 어떻게 정해졌고, 템플릿은 어떻게 갈렸나
변별은 「구조가 같은 후보들이 서로 다른 표현을 갖는가」를 묻는다. 그 표현 차이를 셀 축으로 정제 · 신뢰 · 온화 · 도발 · 품격 · 테크 여섯 무드를 세웠다. 기존 분류 두 번이 무너진 뒤 선행 연구에서 체계를 가져왔고, 판정 단위를 템플릿으로 올려 7,458개 템플릿에 무드를 붙였다. 아래 견본을 누르면 그 무드의 템플릿만 모아 본다.
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
앞선 두 시도에서 얻은 교훈은 하나다 — 데이터에서만 올라온 축은 구조 신호에 오염된다. 그래서 순서를 뒤집었다. 업계·학계가 이미 세운 분류의 이론 틀을 먼저 가져오고, 그 틀을 우리 데이터로 검증한다. 이론 틀을 찾는 리서치는 Gemini 에 맡겼고, 우리 맥락을 모르는 모델이 읽는다는 전제로 지시문에 배경을 모두 담았다.
리서치 설계
- 배경
- 변별의 정의 — 「옵션들이 서로 달라 고를 여지를 주는가」, 개별 컴포넌트가 아니라 후보 묶음(슬레이트)의 성질 — 와 경계 3규칙을 전했다.
- 변별의 축은 서빙이 자동으로 바꿀 수 없는 표현 차이, 곧 무드다
- 색은 무드가 아니다 — 서빙이 문서 테마에 맞춰 다시 칠한다
- 구조·구성(3단 대 5단, 카드형 대 리스트형)은 무드가 아니다 — 수요적합 소관
- 경험 데이터
- 컴포넌트 399개에서 받은 상위 기술어와 빈도를 그대로 넘기고, 체계는 이 분포를 설명할 수 있어야 한다는 검증 조건으로 삼게 했다. 구조 계열은 배제 대상으로 명시했다.
미니멀76모듈형51인포그래픽형45모듈형 카드 레이아웃26라운드 카드형22여백 중심21기업형17정돈된16절제된16라인 아이콘 중심15단계형 프로세스13담백한 기업형12기하학적11플랫 아이콘 중심11모노톤10친근한 안내형10그리드 정렬9라운드형9부드러운 파스텔 톤7타이포 중심7굵은 산세리프 타이포7모노크롬7
붉은 칩 = 구조 계열(무드 축에서 배제). 남는 신호는 미니멀·절제 · 기업형·담백 · 라운드·친근 · 파스텔 · 기하·테크 · 타이포 중심 · 모노톤이다.
- 조사 범위
- 업계 — 템플릿 마켓(Envato · SlidesCarnival · Slidesgo · Canva · Beautiful.ai · Pitch · Gamma)의 스타일 분류, 기업 디자인 시스템과 브랜드의 tone/personality 프레임워크
학계 — 시각 미학 차원 연구(고전적 대 표현적 미학 등), Aaker 브랜드 퍼스낼리티의 시각 적용, 감성공학(Kansei)의 감성 어휘 → 디자인 속성 대응, 그래픽·일러스트 스타일 분류 - 산출물
- 후보 체계 2–3안. 각 안마다 무드 5–9종(이름 · 한 문장 정의 · 시각 판별 기준 · 어울리는 PT 상황), 근거 출처, 상호 배타성 논거, 포멀 분해력(포멀 덩어리가 몇 개로 갈라지는가 — 안 갈라지면 실격), 한계와 경계 사례. 마지막에 권고 1안과 그 이유.
- 통과 조건
- 각 후보안이 전부 통과해야 한다.
- 1색 단독으로 갈리는 무드가 없다 — 색은 자동으로 다시 칠해진다
- 2구조·구성 개념(모듈형 · 그리드 · 단계형 · 인포그래픽형)이 무드로 들어오지 않았다
- 3포멀이 2개 이상으로 갈라진다
- 4썸네일 이미지만 보고 판별할 수 있는 시각 기준으로 정의됐다 — VLM 자동 판독의 전제
- 5경험 데이터의 비구조 신호 대부분이 어느 한 무드에 배정된다
결과 — 후보 3안
| 안 | 근거 | 무드 | 리서치의 자체 평가 |
|---|---|---|---|
| 1안 권고 | Lavie & Tractinsky(2004) 고전적/표현적 미학 2축 × 감성공학의 형태-감성 대응 | 정제신뢰온화도발품격테크 | 판별 기준이 물리량(곡률 · 선 굵기 · 여백 밀도 · 폰트 웨이트)이라 자동 판독에 적합. 포멀을 정제 · 신뢰 · 품격 · 도발로 분해 |
| 2안 | Aaker(1997) 브랜드 퍼스낼리티 5차원 | 단정 · 전문 · 우아 · 역동 · 대담 | 단정과 전문의 시각적 경계가 모호 |
| 3안 | 마켓 스타일 태그 정제 | 미니멀 · 코퍼레이트 · 엘레강트 · 크리에이티브 · 큐트 · 빈티지 · 사이버틱 | 「코퍼레이트」가 다시 과밀해질 위험. 큐트 · 빈티지가 색에 기댐 |
리서치 결과 원문은 vault 무제.md(2026-08-19 16:08)다.
통과 조건 대조 (리서치 원문)
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.
권고 1안 — 여섯 무드의 정의
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.