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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
리메이르 (서울대학교 미술대학 디자인대학원 석사과정) 정의철 (서울대학교) 박윤모 (서울대학교 미술대학 디자인학부 대학원) 임정섭 (서울대학교 미술대학 디자인학부 대학원)
저널정보
한국디자인트렌드학회 한국디자인포럼 한국디자인포럼 제26권 제2호
발행연도
2021.1
수록면
145 - 154 (10page)

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Background Artificial intelligence) (AI) is a branch of machine learning that facilitates the design and enhances designers’ efficiency. AI has increased the assistants’ efficiency in searching appropriate images. With the rate AI is developing, new tools will be developed that co-work with a designer to help apprentices learn the designer’s style and understand the design intent. Therefore, reasoning design intent and design elements are the important foundation for AI-based design tools. The purpose of this study is to provide such a foundation by proposing a model to infer the relationship between design intent and elements. Methods We observed and recorded the design intent and how a designer designs with elements. Then, we analyzed causal relations and probability between design intent and elements according to Bayes' theorem. In addition, we constructed an ontology to generate the Bayesian network. Finally, we simulated design intent reasoning based on the selected designer’s elements. Result We proposed an ontology and Bayesian Network for the design intent from the selected elements and provided appropriate design elements recommendations for specific design intent. Conclusion We built an ontology to make programs understand the relationship between design intent and design elements based on the observation of a designer’s work. We proposed a Bayesian Network to reason the designer’s intent from the designer’s selected elements and offer design suggestions based on the design intent. This study is a foundational study for the development of AI design tools that co-work with a designer like apprentices.
#bayesian network #design ontology #AI design tool

목차

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참고문헌 (13)

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Cartwright, M / Life in a Renaissance Artist's Workshop. World History Encyclopedia google schola Cross, N / 2011 / Design thinking: Understanding how designers think and work / Berg google schola Devitt, A / 2006 / Constructing Bayesian networks automatically using ontologies google schola Eck, D / Welcome to Magenta! google schola Fenz, S / 2012 / An ontology-based approach for constructing Bayesian networks / Data & Knowledge Engineering 73:73~88 Crossref

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