• 한국비블리아학회지
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• 제24권3호
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• pp.53-72
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• 2013

본 연구는 KDC 디자인학 분야의 분류체계를 개선하고자, 선행연구에서 제시된 디자인학 연구분류체계들을 조사하고 KDC, DDC, LCC, NDC를 비교 분석하였다. KDC의 디자인학 분야 분류체계의 문제점으로는 디자인 이론영역과 관련된 분류항목 부족, 주요 디자인 응용분야에 대한 세목 미비, 디자인 범위를 명시하는 주기의 부재 등이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 디자인 이론영역, 시각디자인, 제품디자인, 환경디자인 분야에 해당되는 분류항목들에 대하여 구체적인 개선방안을 제시하였다.

• 디자인학연구
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• 제13권1호
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• pp.67-74
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• 2000

오늘날 컴퓨터의 사용이 일반화되어 인터넷을 이용한 정보의 교환 시스템이 보편화되면서 필요한 정보를 신속하게 이용하고 공유할 수 있는 데이터 베이스 환경을 구축하는 일은 디자인 분야에서도 신속히 추진해야 할 과제 중의 하나로 떠오르게 되었다. 이러한 디자인 데이터 베이스(DB)의 체계적 구축은 디자인 정보화 산업의 추진과 더 나아가 지식기반 산업으로서의 디자인 분야 발전의 토대가 된다. 이러한 체계적 구축은 디자인 분야 발전의 토대가 된다. 이러한 체계적이고 표준화된 디자인 DB의 구축을 위하여 선행되어 져야 할 것이 사용자들이 쉽게 접근하고 이용할 수 있는, 사용자 중심의 보편화된 분류체계를 수립하는 것이다. 본 연구에서는 분류체계에 대한 연구를 통하여 사용자 중심의 표준화된 분류체계의 구축과 이러한 분류체계가 오늘날의 기술환경에 적용되어 실행될 수 잇는 가능성을 제시하는데 목적이 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.68-76
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• 2002

클러스터링은 부품 분류의 대표적인 방법인데, 클래스나 모듈의 응집도와 결합도를 이용한 기존의 클러스터링 방법은 클래스간의 관계에 중점을 둔 디자인 패턴을 기존의 클러스터링 방법을 이용하는 것은 효과적일 수 있다. 본 논문에서는 디자인 패턴을 분류하기 위해 패턴 구조의 특성을 가지고 분류하였다. 그리고 클러스터링에 의한 분류는 패싯 분류에 의한 방법보다 높은 정확도를 보여주었다. 따라서 자동화된 분류방법인 클러스터링 알고리즘을 사용하여 디자인 패턴을 분류하는 것이 효과적이라 할 수 있다. 디자인 패턴의 분류는 검색 시 유사한 패턴들이 같은 카테고리에 저장이 되므로 유사 패턴을 비교하여 사용할 수 있으며, 패턴 클러스터링에 의해 분류되고, 패턴의 링크정보를 이용하여 저장하므로 저장소를 효율적으로 관리할 수 있다.

• 디자인학연구
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• 제15권2호
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• pp.223-232
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• 2002

인터넷이 정보획득의 중요한 수단으로써 보편화되면서 인터넷상의 정보를 효율적으로 조직화하고 관리할 수 있는 시스템의 중요성이 점차 커지고 있다. 이에 따라 이용자의 정보검색효율성에 직접적인 영향을 기치는 디렉토리 분류체계에 대한 연구가 각 분야별로 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 디자인 분야 디렉토리 분류체계에 의한 검색의 효율성을 높이기 위하여 문헌 분류체계에 대한 이론과 현재 서비스되어 지고 있는 디자인 포탈사이트들의 디렉토리 분류체계를 비교 분석하여 효율적인 분류체계 방안을 제안 하고자 한다.

• 디자인학연구
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• 제17권4호
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• pp.79-88
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• 2004

본 연구는 인터넷 정보자원의 조직 문제를 파악하고 검색엔진의 특성을 유추하여 인터넷 정보자원의 분류 및 경가 기준으로 정립하였다. 이를 기반으로 인테리어 디자인 분야의 인터넷 정보 분류체계 개선안을 제시하였다. 또한 인터넷 기반 분류체계를 제공하는 주제별 디렉토리 사이트와 국외의 전문 정보사이트의 인테리어 디자인 분야 분류체계를 비교 분석하여 봄으로써 웹 주제별 디렉토리의 인테리어 디자인 정보 분류체계 모형의 구축을 시도하였다. 이들의 분류체계는 주제범위의 포괄성, 분류체계의 논리성, 주제용어의 정확성, 탐색의 효율성의 4가지 척도를 가지고 분석하였다. 그리고 인테리어 디자인 분야의 정보는 관련 분야의 정보와 혼재되어 정보의 검색이나 분류가 체계적으로 구성되어 있지 못하다. 이러한 문제점을 분석하여, 인테리어 디자인 분야 정보 분ㄹ를 위한 검색엔진의 분류체계 모형을 제시하였으며 이는 학술적인 면과 실용적인 면을 고려하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 2부
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• pp.252-257
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• 2006

기본적으로 모든 소비자들은 조금씩 다르며, 제품은 그 차이를 극대화 시킴으로써 다양한 소비를 촉진하게 된다. 이와 같은 시장 세분화와 포지셔닝 전략은 디자인 경영에 있어 매우 중요한 전략적 단계라 할 수 있으며, 기업의 소비자 분석의 목적이기도 하다. 다차원 척도법은 군집 분석에서와 마찬가지로 자료에 내재된 구조를 찾아내어 자료를 함축적으로 표현하고자 하는 자료축약형 다변량 분석 기법이다. 패턴 분류의 수량화를 이용하는 POSA(Partial Order Scalogram Analysis)는 MSA(Multidimensional Scalogram Analysis)의 구조화된 방법으로 디자인 전략을 수립하는 단계에서 소비자의 성향을 보다 세분화할 수 있다. 본 논문에서는 디자인 리서치 단계에 POSA 방법론을 적용하였을 때 소비자 유형 분류가 가능하다고 보고, 창의적 디자인 컨셉의 도출에 어느 정도 역할을 하는지 알아보고자 함을 목적으로 하였다. 본 연구에서는 부분적 계층 분석법인 POSA 분석방법을 통하여 사용자의 계층을 세분화하는 방법을 고안하고, 이를 분석함으로써 소비자의 유형을 분류하여 디자인 포지셔닝과 방향을 제시하는 방법론을 제안하고자 하였다. 이를 위하여 설문조사를 통하여 POSA 기법을 이용한 소비자 유형 분류 방법이 고안되었고, 이를 기반으로 모바일 기기를 위한 프로젝트에 실제 디자인 사례로 적용되었으며, 이러한 소비자 유형 분석을 통하여 타겟 유저의 시나리오 작성 단계에서 창의적 발상을 지원한다는 점을 발견할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2004년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.389-394
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• 2004

본 논문에서는 디자인 패턴을 분류하기 위해 패턴구조의 특성을 가지고 분류하였다. 그리고 클러스터링에 의한 분류는 패싯 분류에 의한 방법보다 높은 정확도를 보여주었다. 따라서 자동화된 분류방법인 클러스터링 알고리즘을 사용하여 디자인 패턴을 분류하는 것이 효과적이라 할 수 있다. 디자인 패턴의 분류는 검색 시 유사한 패턴들이 같은 카테고리에 저장이 되므로 유사패턴을 비교하여 사용할 수 있으며, 패턴 클러스터링에 의해 분류되고, 패턴의 링크정보를 이용하여 저장하므로 저장소를 효율적으로 관리할 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권3호
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• pp.319-326
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• 2002

본 논문에서는 위성영상을 처리하기 위한 무감독분류 기법인 군집분류 시스템을 설계하고 구현하였다. 구현된 시스템은 새로운 위성영상 포맷과 군집분류 기법의 지원이 용이하고, 확장성 있는 시스템의 설계를 위하여 팩토리 패턴과 전략적 패턴 등 다양한 디자인 패턴을 적용하였다. 군집분류 시스템은 순차군집분류 기법, K-Means 군집분류 기법, ISODATA 기법, Fuzzy C-Means군집분류 기법을 설계, 구현하였으며 Landsat TM 위성영상을 분류기의 입력영상으로 실험하였다. 그 결과 군집분류 기법은 사전지식이 없는 위성영상의 분류를 위한 표본영역의 추출작업과 위성영상의 실시간 분류에 효과적인 사용이 가능함을 보였으며, 재사용성 및 확장성이 우수한 시스템을 개발하였다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2001년도 추계학술대회 논문집
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• pp.158-163
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• 2001

본 논문의 국내 패션 업체에서 상품기획 과정 중 많은 시간과 노력을 투자해야 했던 디자인 및 패턴 자료를 데이터베이스화하여 key word를 통해 효율적으로 찾아 사용할 수 있도록 한 디지털 여성 자켓 분류 데이터베이스 시스템을 개발하고자 실시되었다. 이를 위해 의류업체 종사자 48명과 의류학 전공 대학원생 54명, 패턴 전문가 11명을 대상으로 설문조사 및 인터뷰를 실시하여 디자인 및 패턴의 분류 기준과 의류 생산기획 업무의 디지털화 가능성을 검토하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 국내 의류업체에서는 상품기획시 국외패션잡지와 collection지를 가장 많이 활용하고 있었으며, 디자인 및 패턴 DB 프로그램에 대한 효용성 기대와 수용도 기대에는 집단간 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 여성 자켓 디자인 DB를 위한 구성요소 분류 기준은 7가지고 선정되었고, 이미지 형용사 분류 기준은 6가지로 선정되었다. 또한 자켓 제작을 위한 block pattern 분류 기준은 4가지로 선정되었다. 본 연구를 통해 개발된 자켓 디자인 선택 프로그램의 모델을 제시한 후 실험 참가자들에게 효용성 및 사용가능성을 다시 검증한 결과, 프로그램 제시 전 조사결과보다 유의하게 긍정적으로 평가되었으며, 데이터베이스 자료 활용시 이미지 형용사를 통한 검색보다는 구성요소를 통한 검색에 더 만족하는 것으로 나타났다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권2호
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• pp.70-75
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• 2021

디자인에 있어서 유사한 디자인들을 그룹핑하여 분류하는 것은 관리적인 측면에서 효율성을 높여주고 사용적인 측면에서는 편의성을 제공한다. 본 연구는 인공지능 알고리즘을 이용하여 텍스타일 디자인을 도트, 꽃무늬, 줄무늬, 그리고 기하학으로 4개의 카테고리로 분류하고자 하였다. 특히, 인공지능의 관점에서 분류의 근거가 되는 관심 영역을 찾아내고 설명할 수 있는 지를 탐색하였다. 총 4,536개의 디자인을 8:2의 비율로 무작위 추출하여 학습용 데이터 3,629개와 테스트용 데이터 907개로 구성하였다. 분류에 사용된 모델은 VGG-16과 ResNet-34로 두 모델의 꽃무늬 디자인에 대한 정밀도는 각각 0.79%, 0.89%이며, 재현율은 0.95%, 0.38%로 우수한 분류 성과를 보였다. LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanation) 기법을 이용하여 분석한 결과에 따르면, 기하학과 꽃무늬 디자인의 경우 도형과 꽃잎 부분이 분류의 근거가 되는 관심 영역으로 도출되었다.