디자인사이언스: 빅데이터 기반 디자인 융합 연구

국문 초록 (Abstract)

● 디자인사이언스의 학문적 적립
- 국내외 디자인 개념/역할의 변화와 원천기술 관점에서의 디자인 역할 변화 연구
- 전통적 디자인의 요소인 목적성, 심미성, 경제성, 독창성, 질서성에 대한 과학적 가치기준에 대한 연구
- 디자인 요소와 세부 단계인 모방/수정/적용/혁신의 각 단계별 요소 데이터 수집
- 분야별 디자인(시각/산업/미디어 등)과 구성 요소와의 관계정립
- 과학, 기술, 공학, 사회, 경제, 심리 등 타 분야에 대한 디자인 적용과 이에 대한 사용자 경험에 관한 데이터 수집
- UI/UX/서비스디자인과 디자인사이언스가 결합된 미래 디자인의 방향성 연구

● 디자인의 요소 정량화
- 디자인 전문가들과 빅데이터 전문가들의 협동 연구를 통해 디자인의 다양한 요소를 정량화 함. 이 과정에서 특정 디자인에 대한 속성, 메타정보, 시각정보에 대한 소비자 및 시장반응, 전문가의 다면적 평가 등을 모두 고려하여 정량화 수행
- 페이스북, 인스타그램, 핀터레스트, 트위터, 아마존 등 유명 온라인 소셜 네트워크 및 온라인 마켓 등으로부터 디자인 이미지 및 소비자 반응 빅데이터 수집
- 딥러닝 기반 이미지 객체 추출 기술을 활용하여 디자인 요소 추출 및 추출된 디자인 요소와 관련된 2차 정보 수집
- 디자인 전문가들로부터 대상 디자인에 대한 평가 요소 수집

● 빅데이터 시스템 구축 및 디자인 추천, 가이드 및 디자인 평가 시스템 개발
- 디자인 이미지 데이터베이스, 소비자 반응 데이터베이스, 요소 데이터베이스, 전문가 평가 데이터베이스 등을 유기적으로 구축
- 산업체/학계에서 디자인 빅데이터로의 용이한 정보접근을 위한 인터페이스 개발
- 수집 빅데이터 활용을 통한 딥러닝 기술 기반 디자인 추천/가이드/평가 모델 학습
- 제안 모델의 다면적 성능평가 수행 및 시스템 성능고도화