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기초산업디자인(경희대학교)

강의 계획서(클릭)

기초산업디자인1

강사: 김성호교수
강의실: 예306
이메일: seongkid@khu.ac.kr
강의: 수 오후 13:30~17:20

강의 소개

현재의 사회는 인공지능, 딥러닝, 유비쿼터스 컴퓨팅, IoT, Carm Tech, 빅데이터, 메이커 운동, Ambient Intelligence, O2O 등으로 대표되는 4차 산업혁명을 맞이하고 있다. 최근 AI 기술의 발전은 기업과 산업 현장에서 더욱 적극적으로 활용되면서, 디자인 분야에서도 높은 관심을 받고 있다. 이러한 변화에 맞추어 디자인적 사고 (Design Thinking)는 단순한 문제 해결에서 더 나아가 새로운 부가가치 창출 및 비즈니스 모델 창출에도 핵심적인 역할을 수행하고 있다.
본 수업에서는 이러한 변화에 맞춰 산업디자인의 기초를 배양함과 동시에, 시대적 흐름에 입각한 디자인적 사고 (Design Thinking)를 강조하고자 한다. 이를 위해, 학생들은 디자인 기초 이론 및 기법을 배우면서 동시에 다양한 산업 현장에서 발생하는 실제 문제를 해결해 나가는 능력을 길러나갈 것이다. 특히, AI 분야에서의 새로운 기술과 도구들을 활용하여 문제 해결과 창의적인 디자인을 진행할 예정이다.
본 수업의 목표는 다음과 같다.

수업 목표

1.
4차 산업혁명에 대한 이해와 디자인적 사고 배양
2.
새로운 트렌드에 맞춘 디자인 리서치 및 방법론(AI)을 통한 아이디어 발상 기법 훈련
3.
Design sketch, 2D, 3D S/W를 이용한 시각화 훈련
4.
단계별 프리젠테이션을 통한 커뮤니케이션 능력 배양
5.
리서치 단계의 빅데이터 활용법 기초 습득

읽기 과제

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필수 교과서
제목
작가
출판사
연도
김용학, 김영진
박영사
2016
Marc Stickdorn, Jakob Schneider
BIS
2012
COUNT4

강의 일정

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항목
날짜
유형
주제
텍스트
2023/03/15
📒 수업
산업디자인 개론
개별 디자인 주제 선정
1. 산업디자인 개론(4차 산업혁명과 디자인 패러다임의 변화) 2. 개별 디자인 주제 선정(사회, 경제 및 문화 현상, 개인의 관심사 등)
2023/03/22
📒 수업
Data Driven Design
Data Driven Design1(빅데이터를 활용한 디자인 리서치) 1. 다양한 데이터 제공 서비스 활용법(Google, Naver, Microsoft 등에서 제공하는 datalab, Analytics, Keywords Ads 등) 2. SNA(Social Network Analysis) 기초 과정, NodeXL 활용 개론
2023/03/29
📒 수업
Data Driven Design
Data Driven Design2(빅데이터를 활용한 디자인 리서치) 1. Network의 특성을 바탕으로 한 Segmentation의 기초 2. Data Crawling 실습
2023/04/05
📒 수업
Data Driven Design
Data Driven Design3(빅데이터를 활용한 디자인 리서치) 1. 자연어 처리기술에 기반한 디자인 인사이트 도출 방법(SNA, Co-Occurrence, Text Mining 등) 2. 디자인 Architype Mapping
2023/04/12
📒 수업
디자인 인사이트
컨셉설정
디자인 인사이트를 기반으로 한 컨셉 설정 방법1 - Concept Keywords, Meataphor, Design Language, MoodBorad, CMF 등 - ChatGPT(AI)를 활용한 Brainstorming 활용법 모색
2023/04/19
📒 수업
디자인 인사이트
컨셉설정
디자인 인사이트를 기반으로 한 컨셉 설정 방법2 - Concept Keywords, Meataphor, Design Language, MoodBorad, CMF 등
2023/05/03
📒 수업
디자인 표현기법
아이디어 스케치
2023/05/10
📒 수업
디자인 표현기법
아이디어 스케치
2D렌더링
2D리터칭
 AutoCAD: 공간디자인의 표현
2023/05/17
📒 수업
디자인 표현기법
아이디어 스케치
2D렌더링
2D리터칭
3D모델링
3D렌더링
2023/05/24
📒 수업
디자인 표현기법
프로토타입제작
Study Mock-up 및 3D Printing, Clay Modeling 등
2023/05/31
📒 수업
디자인 표현기법
프로토타입제작
Study Mock-up 및 3D Printing, Clay Modeling 등
2023/06/07
📒 수업
디자인 표현기법
프로토타입제작
Study Mock-up 및 3D Printing, Clay Modeling 등
2023/06/14
📒 수업
디자인 표현기법
프로토타입제작
Study Mock-up 및 3D Printing, Clay Modeling 등
2023/06/21
🔍 시험
기말고사(과제 발표)
Presentation
ppt or panel
COUNT16

평가 기준

평가 항목

출석: 20% 중간고사: 20% 과제 및 보고서: 10% 기말고사: 30% 기타(태도, 발표, 성실성 등): 10%

등급

A- 이상 45% B+이하 55%
*학교 규정에 의거 점수 배분

과제 제출

모든 레포트와 과제는 기한내에 제출 필수입니다(기한을 못지키거나 미제출시 점수 차감)

늦은 과제

늦은 과제는 마감일 이후 24시간이 경과할 때마다 5%씩 감점합니다.

표절

다른 사람의 생각을 자신의 것으로 제시하는 것은 글자 그대로 옮겨오든 자신의 말로 다시 표현하든 중대한 학문적 범죄입니다. 연구 윤리 가이드에서 표절에 대한 설명을 숙지하세요.

중간고사

중간고사는 과제 대체입니다. 과제는 수업의 진행상황에 따라 다르게 부여될 수 있습니다.

기말고사

기말고사는 과제 대체입니다. 기말 과제는 프로젝트형으로 진행예정이며 한학기 동안 공부한 여러분의 모든 과정을 평가하는 과정이니 만큼 최선을 다하시는 분들이 좋은 점수를 받을 수 있습니다.

안내사항

1.
이번학기 본 수업에서는 전반기에 빅데이터 리서치 방법을 최초로 도입하고자 하는 수업입니다. 데이터 리서치는 이론 공부가 반드시 필요한 분야이므로 반드시 관심이 있는 학생들이 수업에 참여하시길 권장합니다. 개인적인 비용이 일부 발생할 수 있으니 참고바랍니다.
2.
안내드리는 소프트웨어를 사용할 수 있도록 권장합니다(NodeXL, Rhino, Sketchup 등).