빅 데이터 기반 디자인 평가 매트릭스 제안 : 현대자동차와 메르세데스 벤츠를 중심으로

이용혁; 윤대명; 황세현; 이주명

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 이용혁 (연세대학교) 윤대명 (연세대학교) 황세현 (연세대학교) 이주명 (연세대학교)

저널정보: 한국디자인학회 Archives of Design Research Archives of Design Research Vol.34 No.3 (Wn.139)

발행연도: 2021.8

수록면: 211 - 227 (17page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

연구배경: 빅 데이터는 4차 산업혁명의 가장 핵심적인 요소 중 하나로서 다양한 기업과 산업군뿐만 아니라, 국가 주도적으로 혁신적인 비즈니스 모델을 만들고자 노력하고 있다. 하지만 이는 데이터 관련 학문과 해당 산업의 전문가들이 주도하는 역할에 국한되고 있다. 본 연구는 디자이너가 주도할 수 있는 빅 데이터를 이용한 디자인의 평가 방법론을 제안하여, 현업에서도 실무자들이 쉽고 빠르게 데이터를 수집하고 오픈 플랫폼을 활용한 데이터 분석이 가능하도록 하는 것을 목표로 하였다.
연구방법: 본 연구의 방법론으로는, 학술적 설문 방식을 대신하여 웹 크롤링을 통한 사용자와 미디어의 평가데이터 수집을 선택하였다. 현대자동차와 메르세데스 벤츠를 주제로 하여 언급되는 사이트의 2년 치 데이터를 수집하였으며, 빅 데이터 오픈 플랫폼인 아마존 웹 서비스(AWS)의 Amazon Lex를 이용하여 데이터를 처리, 감성별로 분류하였다. 또한 언급되는 자동차 요소별의 좌표에 파이썬을 이용한 시각화된 평가 맵을 구현하였다.
연구결과: 소비자 댓글과 미디어 평가는 현대자동차의 긍정 언급이 2,149개, 부정 언급이 1,056개로 긍정이 높았으며, 메르세데스 벤츠는 긍정 언급이 1,581개, 부정 언급이 1,056개로 도출되었다. 측면부 전체, 후면부 전체를 포괄하는 언급이 많았으며, 긍정과 부정 모두 측면부 전체에 대한 디자인 언급이 높게 나타나는 것을 알 수 있었다.
결론: 연구를 통해 제안하고자 하는 2X2 매트릭스로 브랜드 간의 디자인 언급 차이를 한눈에 알 수 있었으며, 디자인 부위별로 히트 맵을 사용하여 언급 빈도수를 다각도로 전달할 수 있게 되었다. 이 같은 빅 데이터를 활용한 평가맵이 디자이너 주도적으로 진행될 수 있다면, 각 산업 분야에서의 디자인 역할의 중요도가 새롭게 평가받을 것으로 기대한다.

Background: Big data is one of the most important components of the next industrial revolution, which is propelled by private companies and government in an effort to create innovative business models. However, such movement is oriented from only the data discipline and industry-led professionals, having limited participation of experts from various fields. In this sense, this study proposes a designer-led evaluation methodology for design, based on big data so that practitioners can easily and quickly apply gathered data in the field. The aim is to enable data analysis using open platforms and collection.
Methods: For the research method, evaluation data is collected from users and media choosing web crawling over academic surveys. The web crawling technique collected two years of data from websites under the theme of Hyundai Motors and Mercedes-Benz, and classified data by processing sensitivity using Amazon Lex from Amazon Web Services(AWS), an open platform for big data. In addition, the study implemented a visualized evaluation map using Python in the coordination of each motor vehicle element.
Results: Consumer comments and media evaluations show that the number of positive comments regarding Hyundai Motors was recorded 2149, contrary to 1056 negative comments. Meanwhile, Mercedes-Benz had 1,581 positive and 1056 negative comments respectively. The most frequent comments centered around the entire side and the rear, while either positive or negative remarks about design reference focused on the entire side.
Conclusions: The proposed 2X2 matrix in the study provided a glimpse of the different frequency of comments in design contingent on brands. Also, the heat map enabled the delivery of comment frequency of each design and component area at multiple angles. The importance of industrial design will be newly recognized once the evaluation map based on big data can be carried out by designers.

#Big Data #Amazon Lex #Text Minning #Design Evaluation Matrix #Data Visualization #빅 데이터 #텍스트 마이닝 #디자인 평가맵 #데이터 시각화

참고문헌 (14)

참고문헌 신청

Asiedu, E. / 2006 / Foreign direct investment in Africa : The role of natural resources, market size, government policy, institutions and political instability / World Economy 29(1):63~77

안효선 / 2018 / 빅데이터 텍스트 분석을 기반으로 한 패션디자인 평가 연구 -디자인 속성과 감성 어휘의 의미연결망 분석을 중심으로- / 한국의류학회지 42(3):428~437

Godes, D. / 2004 / Using online conversations to study word-of-mouth communication / Marketing science 23(4):545~560

황해정 / 2016 / 빅데이터 분석을 활용한 사용자 경험 평가 방법론 탐색: 아마존 에코에 대한 온라인 리뷰 분석을 중심으로 / 한국콘텐츠학회 논문지 16(8):517~528

조정태 / 2015 / 영화리뷰 감성 분석을 통한 평점 예측 연구 / 경영과 정보연구 34(3):161~177

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이용혁

소속기관 연세대학교

주요연구분야 예술체육학 > 디자인

논문수 1 이용수 783

윤대명

소속기관 연세대학교

주요연구분야 예술체육학 > 디자인

논문수 1 이용수 783

황세현

소속기관 연세대학교

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학 예술체육학 > 디자인

논문수 5 이용수 1,045

이주명

소속기관 연세대학교

주요연구분야 예술체육학 > 디자인 TOP 10% 공학 > 산업공학

논문수 21 이용수 4,463

이 논문과 함께 이용한 논문

인공지능 수행과정 시각화에 대한 디자인 사례 연구

박윤하 , 윤재영 Archives of Design Research 2021 .02

디자인 프로세스에서 데이터 활용 방법 고찰

이주연 , 정의철 한국HCI학회 학술대회 2020 .02

전자무역의 실증연구와 중개기능에 관한 가설

최용록 무역학회지 2003 .12

제품의 형태-기능 불일치 디자인이 제품 선호에 미치는 영향

정보희 , 김한구 Archives of Design Research 2021 .05

국내외 연속간행물의 데이터 시각화 적합성 평가 연구

최서령 , 현은령 Archives of Design Research 2024 .05

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2021-658-001938463

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (14)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)