AI 기반 생성디자인의 감성 어포던스 요소에 관한 연구

Abstract

The limited narrowness to achieve the goal of a specific field of industrial design of generative design can lead to the limited representation ability of lack of emotion. Most of the previous studies related to generative design are being discussed focusing on conceptual and tangible analysis due to new morphological characteristics. At the design decision stage, it is possible to analyze the properties of emotion inherent in design and to provide practical Studies on the correlation with emotion are insufficient. In this study, the first goal is to find the correlation with the affordance mentioned by D. Norman by examining the essential expression process of emotion (emotion) among human natural intelligence. The second goal is to analyze the emotional characteristics of organic design, including ecological imitation, by era, as part of a search method to understand the emotional characteristics of generative design, and make it ‘significant’ as an emotional element of generative design and model the mentality in the future. The third goal is to identify the relationship with the emotional user model that real users will feel by substituting it into the limbic map expressed in brain science based on the psychoanalytic framework. The first research is to classify the first research scope from “parametric design” to “topology optimization” and the most recent concept, “AI-based generative design,” and to identify the relationship between each core process and its meaning, utility, and methodology. to the range of as the scope of the second study, emotional affordance factors are extracted through the correlation and concept definition of emotion, emotional design, interface, and affordance. Based on the inference that 'whatever function can lead to emotion can soon become emotional affordance', the 3rd goal of this study is to find out what the aesthetic standard is, the instinctive reaction of generative design that embraces the emotional factor of organic design. the car range. The research method is an analysis method to make inductive reasoning based on literature search and analysis of previous studies and to verify inference. In the first pilot analysis, data mining is performed from design-related web pages to identify consumer preference for generative design. Second, text mining based on big data-based web crawling is conducted to match the emotional affordance factor of the theoretical background, and then a consumer survey is conducted. In the tertiary analysis, by matching the results of the secondary analysis to the LIMBIC Map, one of the Neuron Marketing concepts, the aesthetic value and Behavioral Value of actual consumers and generative design as their essence. to interpret the relationship with the emotional affordance of. As a general concept of generative design, the category of parametric can not be excluded. It is difficult to discuss AI-based generative design without understanding the concept of parametric, which is also the starting point of the first generative design. The components of parametric design on the evolutionary line of absolutism, deconstructionism, and structuralism can be divided into Parameter Component, Parameter Assemble, and Parameter Control. With these components, there are properties that can be used for constraint-based and breed-based modeling, and in particular, breed-based modeling is a methodology that develops into generative design by improving atypical and constraint-based modeling. The utility of such parametric design is different from the traditional method in design diversity, shape realization, efficiency, and logic, and is specialized in design development and study, design revision and repair, model data correspondence, design simulation, function expansion and compatibility, and knowledge management. has been The principle of parametric design follows the rules of spontaneous generation based on the principle of composition of natural forms. As part of overcoming the limitations of parametric design, AI-based topology optimization design is considered. Optimization generative design is defined as a sequence of events and actions called a generative process. It is an algorithm, that is, a sequence of steps to perform a task. Optimized generative design differs from general design methodologies in predictability and complexity, work limitations, repeatability, scalability, and regularity. The properties of this optimization design are that it can achieve interconnection between design elements, creation of complexity, self-management recovery ability, and creation of creative structures, properties, results, or relationships. Generative design adheres to the parametric principle and is based on a deep natural generation algorithm with strong formative characteristics of biomimetic principles and organic design. The research method related to emotion in this study was conducted in parallel with both research-based research involving the purpose of improvement and optimization of existing products and theory-based research. From the analysis section of Chapter 3, it has a research context that draws emotion detection and emotion induction. This paper focuses on scientific evidence rather than the classical view of emotion. The main scientific argument focused on predictions of the brain based on the sensitivity network based on the constructed emotion theory of Dr. Lisa Barrett. This is the theory that emotions are caused by extremely biological processes and that environmental and social factors are involved in emotion generation. Based on this, it could be summarized that the process of forming emotion predicts perceived social, cultural, and individual experiences, leads to emotion, and is soon formed into emotion. Emotional design is to elicit emotional responses such as fun, pleasure, admiration, and attachment for the purpose of providing a user experience related to these emotions. If you interpret emotional design diachronically, you will find out that its characteristics have evolved according to the design trends for each period. This is in line with the evolution of design along with the evolution of human needs. In the end, it was confirmed that the desire for self-actualization is related to emotional design, and there is a significant correlation between the sharing of emotions and temporal changes. The study of affordance started from cognitive psychology and is often interpreted and used as behavior inducement. Among previous studies, by matching D. Norman's four definitions of affordance, namely, the concept of sensory, cognitive, functional, and physical affordance, with the three characteristics of emotional design, namely, behavior, reflection, and instinctual design, the sensory and cognitive affordances were It was confirmed that there is a close correlation with reflection and instinctual design. Also, it was analyzed that physical and functional affordance had a high correlation with behavioral design, so that cognition and sense were “Intengible Emotional Affordance, and physical and function were “It was defined as Behavioral Emotional Affordance. Semantic emotional affordance especially interacts with GUI, AUI, and PUI among user interfaces, and reactive emotional affordance is related to PUI and TUI. Another analysis criterion is formal aesthetic function. The variables of the upper concept are order, contrast, and balance, and the lower concept is sculptural design and organic design. As the operational definition of the analysis variables, the technical variables were classified into generation format and modeling method, and among the emotional affordance elements, GUI and PUI were divided into material, complexity, formal beauty, and cognitive feel, respectively. After collecting about 200 case samples by crawling the web as the primary analysis, a secondary survey was conducted by selecting 10 designer works that have undergone mass production or mass production from 2000 to the present. The inferences and hypotheses obtained as a result of the theoretical examination were established as the null and alternative hypotheses as to whether practicality, aesthetics, formal beauty, and sense of self-fulfillment had an effect on consumers' design preferences. Based on the research results of Limbic®map that the emotional system and various values ​​have a certain relationship with each other, it is inferred that there will be differences in preference for each generation and gender, and that the preference result of the passive type (traditional/social) among users will be high. As a result of a preference survey based on 101 general Korean adults male and female (50% for 20-30 generations, 50% for 40-50 generations/ 50% gender ratio), the positive evaluation of the overall “Preference” frequency analysis Cases 1 and 2 were It occupied more than half with 62% selection. It is analyzed that the lower the complexity and the higher the traditional and sculptural formality, the more positive the preference was. On the other hand, in the negative evaluation, Cases 9 and 10 were selected as 64% and occupied more than half. In terms of practicality, positive selection occupied a high proportion with about 60% in Cases 1 and 2, similar to the overall preference. In the case of esthetics, as a result of the overall esthetic frequency analysis, 40% of Case 3 was selected in the positive evaluation, showing a significant occupancy, and more than 93% of the results were extracted from 1 to 5. It is thought that the lower the complexity and the higher the appropriate free curve/sculptural formal beauty, the more positive the esthetic is. In the negative evaluation of aesthetics, Cases 9 and 10 occupied more than 62%. It is analyzed that the higher the unpredictability rate in complexity and the higher the organic formal beauty, the negatively affect the aesthetics. The effect of analysis items on preference was analyzed by linear regression analysis. As a result of the analysis, it was found that practicality, aesthetics, formal beauty, and sense of self-fulfillment all satisfies the alternative hypothesis, and showed explanatory power in the order of formal beauty > practicality > aesthetics > self-fulfillment, and had a significant effect on preference. In order to summarize the correlation between high preference and variables, the vertical form was proportional to preference in terms of the creation form at the technical level, and in the case of the modeling method, the constraint-based modeling method was proportional. In terms of emotional affordance, among the semantic emotional affordance factors related to aesthetic value, natural materials have a proportional relationship with preference, and complexity is predictable. was in To summarize the correlation between high complexity and variables, the topological optimization method and the non-sequential method were proportional to the complexity in terms of technology, the breeding-based method was proportional to the modeling method, and the discomfort was proportional to the perceived comfort. In terms of material, it was analyzed that synthetic materials were proportional, and in terms of formal beauty, organic formal beauty was not always proportional.

생성디자인의 산업디자인이라는 특정 분야의 목표를 이루기 위한 제한적인 협소성(Narrowness)은 감성의 부재라는 제한된 표상력으로 이어질 수 있다. 대부분의 생성디자인 관련 선행연구들에서 새로운 형태적 특성에 기인한 개념적이고 유형적인 분석에 치중하여 논의되고 있는데 디자인 결정 단계에서 디자인에 내재된 감성의 속성을 분석하고 사용자(소비자)가 느낄 수 있는 실질적인 감성과의 상관관계를 규명한 연구는 미흡하다. 본 연구에서는 인간의 자연 지능 중 감성(감정)의 본질적 발현 과정을 고찰함으로써 D. Norman이 언급한 어포던스와의 상관성을 찾는 것을 첫 번째 목표로 한다. 두 번째 목표는 생성디자인의 감성적 특징파악을 위한 모색 방법의 일환으로 생태모방을 포함한 유기적 디자인의 감성적 특질들을 시대별로 분석하여 생성디자인의 감성적 요소로 대입하고 향후 심성모형 화 한다. 세 번째 목표는 심성모형화 한 분석틀을 바탕으로 뇌 과학에서 발현된 변연계 맵(Limbic Map)에 대입함으로써 실제 사용자들이 느낄 감성 사용자 모형과의 관계를 파악하는 것이다. 첫 번째 연구범위로 생성디자인을 “파라메트릭 디자인”으로부터 “위상최적화”와 가장 최근의 개념인 “AI 기반 생성디자인”으로 분류하고 각각의 핵심적 프로세스 및 의미, 효용성, 방법론 등의 관계를 파악하는 것을 첫 번째 연구의 범위로 한다. 두 번째 연구의 범위로 감성, 감성 디자인, 인터페이스, 어포던스의 상관성과 개념 정의를 통한 감성어포던스 인자를 추출한다. ’감성을 이끌 수 있는 기능이 무엇인가가 곧 감성 어포던스가 될 수 있다.’라는 추론을 바탕으로 유기적 디자인의 감성 인자를 품고 있는 생성디자인의 본능적 반응인 심미적 기준이 무엇인가를 찾아가는 것이 연구의 3차 범위가 된다. 연구의 방법은 문헌 조사와 선행연구 분석을 토대로 귀납적 추론을 하고 추론을 실증하기 위한 분석법으로 1차 파일럿 분석에서 디자인 관련 웹페이지로부터 데이터 마이닝을 실시하여 생성디자인에 대한 소비자 호감도를 파악한다. 2차로 빅데이터 기반 웹 크롤링을 바탕으로 한 텍스트 마이닝을 실시하여 이론적 배경의 감성 어포던스 인자와 매칭을 실시한 후 소비자 설문 조사를 실시한다. 3차 분석에서 Neuron Marketing 개념 중 하나인 변연계 지도(LIMBIC Map)에 2차 분석결과를 매칭함으로서 실소비자의 성향과 생성디자인의 심미적 가치(Aesthetic Value)와 반응적 가치(Behavioral Value)를 그 본질로 하는 감성 어포던스와의 관계를 해석하게 된다. 일반적인 생성적 디자인의 개념으로 파라메트릭의 범주를 예외로 할 수는 없다. 최초 생성적 디자인의 출발점이기도 한 파라메트릭의 개념을 이해하지 않고 AI기반 생성 디자인을 논하기에 무리가 있다. 절대주의와 해체주의 그리고 구조주의 진화 선상에 있는 파라메트릭 디자인의 구성요소는 Parameter Component, Parameter Assemble，Parameter Control로 나눌 수 있다. 이러한 구성요소로 구속조건 기반과 번식기반 모델링을 할 수 있는 속성이 있고 특히 번식 기반 모델링이 비 정형성과 구속조건 기반 모델링을 개선하여 생성 디자인으로 발전하게 되는 방법론이다. 이러한 파라메트릭 디자인의 효용성은 디자인 다양성, 형상 구현성, 효율성, 논리성 등에서 전통적 방식과 차이가 있고 디자인 개발 및 스터디, 디자인 수정 및 보수, 모델 데이터 대응, 디자인 시뮬레이션, 기능 확장 및 호환 그리고 지식 관리에 특화되어 있다. 파라메트릭 디자인의 원리는 자연 형태의 구성원리을 기반으로 자연생성적 규칙을 따른다. 파라메트릭 디자인의 한계를 극복하기 위한 일환으로 AI 기반 위상 최적화 디자인을 들 수 있는데, 현재는 AI의 인지수준 발전으로 인해 딥러닝 방식으로 생성디자인이 진행되고 있기도 하다. 최적화 생성디자인은 생성적 프로세스(Process)라는 일련의 이벤트와 행위의 연속을 의미한다고 정의된다. 이것은 어떤 작업을 수행하기 위한 프로세스들의 연속, 즉 알고리즘(algorithm)이라고 할 수 있다. 최적화 생성디자인은 예측성과 복잡성, 작업의 한계성, 반복성, 확장성, 정규성에서 일반적인 디자인 방법론과 차이점이 있다. 이러한 최적화 디자인의 속성은 디자인 요소 간 상호연결, 복합성 생성, 자생적 관리 복구 능력 그리고 창의적 구조, 속성, 결과물 또는 관계생성을 이룰 수 있다는 데 있다. 생성디자인은 파라메트릭의 원리를 고수하면서 생체모방적 원리와 유기적 디자인의 조형적 성격이 강한 심층적 자연생성 알고리즘에 기반하고 있다. 본 연구에서의 감성과 관련한 연구방법은 기존 제품의 개선, 최적화의 목적을 수반하는 리서치 기반 연구와 이론 기반 연구를 병행하여 진행하였다. 3장 분석부부터 감성탐지와 감성유도를 끌어내는 연구맥락을 갖는다. 본 고에서는 감성에 대한 고전적 견해보다는 과학적 증거에 포커스를 두었다. 과학적인 주요 논거는 Lisa Barrett 박사의 구성된 감정 이론을 토대로 감수성 네트워크를 기반으로 한 뇌의 예측에 초점을 맞추었다. 이는 감정은 지극히 생물학적인 프로세스에 기인하는 것이며 환경적 사회적 요인이 감정생성에 관여한다는 이론이다. 이를 토대로 감성의 형성과정은 지각된 사회적, 문화적, 개별적 경험을 예측하고 정서로 이어지며 곧 감성으로 형성된다는 것을 요약할 수 있었다. 이러한 감성과 관련한 사용자 경험을 제공하는 목적으로 재미, 즐거움, 감탄, 애착과 같은 감성적 반응을 이끌어 내는 것이 감성디자인이다. 감성디자인을 통시적으로 해석하면 시대별 디자인 사조에 따라 그 특징이 진화해 왔음을 알게 된다, 이는 크게 외현 적인 감성적 특성에서 내면적으로 이동하여 현대에 와서는 매우 세분화되고 다원화되고 있다. 이는 인간 욕구의 진화와 더불어 디자인이 발전한 것과 일맥상통한 내용이다. 결국 자아실현의 욕구가 감성 디자인과 관계하며 감성의 공유와 시간적 변화에는 유의미한 상관관계가 있다는 것을 확인할 수 있었다. 어포던스의 연구는 인지심리학에서 시작되어 흔히 행동유도성으로 해석되어 사용되어진다. 선행연구 중 D.Norman의 4가지 어포던스 정의, 즉 감각적⦁인지적⦁기능적⦁물리적 어포던스의 개념과 감성 디자인의 3가지 특성 즉, 행동⦁반성⦁본능적 디자인의 특징을 매칭시켜 감각과 인지적 어포던스가 반성과 본능적 디자인과 밀접한 상관성이 있는 것을 확인하였다, 또한 물리⦁기능적 어포던스가 행동적 디자인과 상관성이 높은 것으로 분석이 되어 인지⦁감각은 “의미적 감성 어포던스(Intengible Emotional Affordance)로, 물리⦁기능은 ”반응적 감성 어포던스(Behavioral Emotional Affordance)로 정의하였다. 의미적 감성 어포던스는 특히 사용자 인터페이스 중 GUI, AUI, PUI와 상호작용하며 반응적 감성 어포던스는 PUI, TUI와 관계한다. 또 하나의 분석 기준으로 형식적 심미기능을 들 수 있는데 상위개념의 변수로 질서, 대비, 균형을, 하위개념으로 조각적 디자인과 유기적 디자인으로 구분하였다. 분석 변수의 조작적 정의로 기술적 변수로는 생성형식과 모델링 방법으로 분류하고 감성 어포던스 요소 중 GUI와 PUI로 구분하여 각각, 재질, 복잡성, 형식미, 인지적 사용감으로 정의하였다. 1차 분석으로 웹 크롤링을 실시하여 약 200건의 사례 표본을 수집한 후 2000년부터 현재까지 양산 또는 양산단계를 거친 디자이너 작품 10개를 선정하여 2차 설문조사를 실시하였다. 이론적 고찰의 결과 얻어진 추론과 가설은 소비자의 디자인 선호도에 실용성, 심미성, 형식미, 자아성취감이 영향을 미치는가의 유무로 귀무가설과 대립가설을 설정하였고 뇌 연구와 심리학적 관점에 입각한 사용자의 동기 및 감정 시스템과 다양한 가치가 서로 일정 관계가 있다는 Limbic®map의 연구 결과에 기인하여 세대별, 성별 선호도에 차이가 존재할 것과 사용자 중 수동적 유형(전통적/ 사회적)의 선호결과가 높을 것이라는 추론을 세운다. 대한민국 일반 성인 남녀 101명(20~30세대 50%, 40~50세대 50%/ 성비 50%)을 기준으로 선호도 조사를 실시한 결과, 전체 “선호도“ 빈도분석의 긍정의 평가 Case 1,2번이 62% 선정으로 과반 이상 점유하였다. 이는 복잡성이 낮고 전통적이면서 조각적 형식미가 높을수록 선호도에 긍정적 영향을 준 것으로 분석된다. 이에 반해 부정의 평가에서 Case 9,10번이 64% 선정으로 과반 이상 점유하였는데 복잡성이 상대적으로 높고 유기적 형식미가 높을수록 선호도에 부정적 영향이 있는 것으로 분석되었다. 실용성에 있어 긍정의 선택은 전체선호도와 마찬가지로 Case 1,2번 약 60%로 높은 비중을 차지하였다. 심미성의 경우, 전체 심미성 빈도분석 결과 긍정의 평가에서 Case 3번이 40% 선정으로 유의미한 점유를 보였고 약 93% 이상이 1번에서 5번에 집중되는 결과가 추출되었다. 이는 복잡성이 낮고 적정 자유 곡선/ 조각적 형식미가 높을수록 심미성에 긍정적 영향을 준다고 사료된다. 심미성에 대한 부정의 평가에서 Case 9,10번이 62%이상 점유하였다. 복잡성에 있어 예측 불가율이 높고 유기적 형식미가 높을수록 심미성에 부정적 영향을 준다고 분석되어진다. 선형회귀 분석으로 분석 문항들이 선호도에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과, 실용성, 심미성, 형식미, 자아성취감 모두 대립가설을 만족하며 형식미> 실용성 > 심미성 > 자아성취감 순의 설명력을 보이며 선호도에 유의한 영향을 미친다는 결과를 알 수 있었다. 이로써 높은 선호도와 변수와의 상관관계를 정리하여 보면 먼저 기술차원에서 생성 형식에 있어 수직적 형식이 선호도와 비례하였고 모델링 방법의 경우 구속조건 기반의 모델링 방법이 비례하였다. 감성어포던스 측면에서 심미적 가치와 관련한 의미적 감성 어포던스 요인들 중 재질에 있어서는 천연소재가 선호도와 비례관계에 가깝고 복잡성은 예측 가능한 것이 비례로, 형식미의 경우 균형과 질서가 내재된 조각적 형식미가 비례관계에 있었다. 높은 복잡도와 변수와의 상관관계를 정리하여 보면 기술차원에서 위상최적 방식과 비순차적 방식이 복잡도와 비례하였고 모델링 방법에서는 번식기반 방법이 비례관계에, 지각된 안락감에서는 불편함이 비례하였다. 재질 면에서는 합성소재가 비례하였고 형식미에서는 유기적 형식미가 항상 비례하지 않는 것으로 분석되었다. 결론적으로 본 연구가 기존의 생성디자인 관련 연구와 차별화된 의의를 찾는다면, 디자이너가 생성디자인 방법을 활용 시 사용자 심리 작용에 의해 자연스럽게 행동이 유도되는 인간의 감성과 연관된 근본적인 디자인 개념을 이해하여야 한다는 것을 설파한 것이다. 이를 위해 감성 어포던스 요소를 추출해 내고 그를 이용해 심성모형화를 시도하였다는 것이 본 연구의 첫 번째 의의라 할 수 있다. 또한 한정된 생성 디자인 결과물을 넘어 다양한 디자인 분야에 본 고에서 시도하였던 분석들을 접목시킬 수 있는 가능성을 연 것이 본 연구의 두 번째 의의라 판단된다. 구성된 감정이론과 변연계 시스템에 대한 활용성은 개발자 중심이 아닌 사용자 중심의 디자인 패러다임에 한 발 더 다가가는 디자인 논리로 설파한 것이 세 번째 연구의 의의라 사료된다. 특히 변연계 맵핑에서 주장한 소비자 유형(독일인 기준)이 어느 정도 민족지학적인 성향이 아님을 발견한 것도 특이할만 하다. 이로써 본 연구가 시사하는 바는 인공지능이라는 기술이 발전하는 것과 이를 이용하는 디자이너 그리고 사용자 간에는 공생의 관계가 성립한다는 것과 인공지능을 중재자(Moderator)로서 이해하는 관점을 가지고 생성디자인 방법론을 활용한다면 생산, 마케팅을 포함한 디자인 프로세스의 물적, 시간적 비용을 혁신적으로 줄여나갈 수 있다는 것을 시사한다고 볼 수 있다.