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Creativity of images: using digital consensual assessment to evaluate mood boards
Charles Freeman,Sara Marcketti,Elena Karpova 한국의류학회 2017 Fashion and Textiles Vol.4 No.1
Mood boards are used frequently in design and product development as well as in academic courses related to fashion design. However objectively evaluating the creativity of fashion design mood boards is often difficult. Therefore, the purpose of this investigation is to examine reliability of a digital consensual assessment instrument measuring creativity, using expert (from related domains) and non-expert raters (students). Creativity measures were compared with the mood board themes to further investigate any relationships between mood board types and the consensual assessment. Independent samples t test comparing group means indicated expert raters evaluated the mood boards significantly higher in creativity than the non-experts, t (99) = −6.71, p < .001, (95% CI −.57, −.29), while Pearson correlation results indicate a significant relationship between the two groups of raters, r (50) = .33, p < .01. ANOVA results for all raters indicated a significant difference between the five subject matter categories; F (4, 95) = 4.64, p < .005. Overall, expert and non-expert raters reported significant reliability, which further supports prior research using consensual assessment for creativity measures across domains.
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제품디자인 무드보드의 이미지 처리 오류를 보완하기 위한 이미지 매핑 방법의 제안
최웅 한국기초조형학회 2016 기초조형학연구 Vol.17 No.6
Mood boards are effective tools for stimulating designers' inspiration widely used in several design areas including product design. However, if designers do not understand processes of mood boards, it is likely to produce image collections not matched with design intent, or not organized properly. Therefore, it is necessary to understand image processing of mood boards that how to interpret a concept to relevant images and how to associate with images of the concept, particularly, errors when designers use it. To analyze the image processing of mood boards, the literature review was conducted on relevant theories of cognitive science. After that, a hypothetical model of image processing was produced to identify attributes of errors in mood board users. To compensate overarching issues, a principle of mapping was adapted to organize image data, and then it was applied to case analyses. 'Image Categorization-Association Mapping' was proposed to help designers to collect, organize and visualize image data, which adopts principles of similarity comparison and categorization. The proposed method could complement the constraints in concept recognition, categorization, and association aspects; it showed practicabilities that contribute designers to acquire information more effectively by organizing image data. The method seems to have significant advantages compared with conventional mood boards; It can help to identify important properties of target product based on typicality and category; provide clear and accessible logic when comparing and organizing images; improve image association capability of designers effectively as utilizing high fidelity images. 무드보드는 디자이너의 상상력을 자극하는 장점이 있어서 제품디자인을 비롯한 여러 디자인영역에서 활용되고 있다. 그러나 디자이너가 무드보드의 과정을 제대로 이해하지 못하고, 단순히 직감과 경험에만 의존한다면 디자인 의도와는 상관없는 혹은 정리되지는 않은 이미지 수집물을 만들 가능성이 크다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 무드보드 제작과정에서 디자이너가 어떻게 콘셉트를 해석하고, 현실의 이미지와 연결하는지, 특히 왜 이미지 처리 과정에서 오류가 발생하는지를 인지적 측면에서 검토할 필요성이 있다. 무드보드를 분석하기 위해서 인지과학의 이미지 인식, 유사성 비교, 범주화, 연상과 관련된 이론을 문헌 연구하였고, 이를 기반으로 이미지 처리 과정을 모형화하여 무드보드의 에러 유형 및 한계 특성을 도출하였다. 이후 무드보드의 제약 요소를 보완하기 위한 방향을 설정하였고, 이를 기반으로 이미지 구조화 방법을 제안하였다. 마지막으로 제안된 방법을 적용한 사례분석을 진행하여 효용성 및 가능성을 판단하였다. 제안된 ‘이미지 범주화-연상 매핑’은 시각적 이미지 자료를 의미/형태 유사성으로 비교, 범주화하여 배치하고, 배치된 이미지로부터 새로운 이미지의 연상을 돕는 이미지 매핑 기법이다. 사례분석 결과, 제안된 방법은 기존의 무드보드의 한계로 도출되었던 개념 인식 오류, 범주화 오류, 연상의 제약을 보완할 가능성이 높다. 또한, 제안된 방법으로 배치된 무드보드는 범주별로 공통 속성과 차별 속성이 시각적으로 잘 분류되어 정보 활용 가능성이 클 것으로 판단되었다. 제안된 방법은 기존의 추상적 어휘를 통해서 한정된 범주의 이미지를 수집하는 기존의 무드보드와 비교했을 때 다음과 같은 장점이 있다. 첫째, 대상 제품의 전형적 속성을 이해하고, 제품 차별화 속성을 정의할 수 있다. 둘째, 이미지를 비교, 범주화하기 위한 명확한 기준을 제공한다. 셋째, 정보량이 높은 구체적 이미지를 활용하여 효과적인 이미지 연상을 높일 가능성이 크다.
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