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표제지

국문초록

목차

Ⅰ. 서론 21

Ⅰ.1. 연구 배경과 목적 21

Ⅰ.2. 연구의 범위와 방법 40

Ⅰ.3. 연구의 구성 45

Ⅱ. 이론적 배경 51

Ⅱ.1. 분산 지능 (dispersion intelligence) 52

Ⅱ.1.1. 생태학의 분산 지능 52

Ⅱ.1.2. IoT의 분산 지능 55

Ⅱ.1.3. 디자인 컨셉트 모델의 분산 지능 60

Ⅱ.2. 협력 지능 (cooperative intelligence) 68

Ⅱ.3. 다중 에이전트 시스템 (multi-agent system) 73

Ⅱ.4. 다차원적 네트워크 (heterogeneous network) 77

Ⅲ. 자기조직화 기반 디자인 모델 연구 82

Ⅲ.1. 자기조직화의 네트워크 특성 84

Ⅲ.2. IoT 기반 자기조직화 Network 모델 91

Ⅲ.2.1. IoT Audio Response at Home 93

Ⅲ.2.2. IoT Kitchen Network at Home 94

Ⅲ.2.3. Emergence Network at Home 95

Ⅲ.3. Workstation Platform 내의 기능적 다양성 모델 97

Ⅲ.3.1. Workstation Platform Table 99

Ⅲ.3.2. Multi-Dimensional Network 100

Ⅲ.4. Combination의 기능 확장형 모델 104

Ⅲ.4.1. Data Sharing Platform for Businesses 106

Ⅲ.4.2. Hybrid Network 107

Ⅲ.5. Module Based 자기조직화 모델 114

Ⅲ.5.1. PRINTPACK Module Design 116

Ⅲ.5.2. Arrangement Network 121

Ⅳ. 자기조직화 조형 표현 실험 연구 125

Ⅳ.1. 자기조직화 표현 언어 125

Ⅳ.1.1. Pattern 특성 126

Ⅳ.1.2. Typo 특성 144

Ⅳ.1.3. Parametric 특성 147

Ⅳ.1.4. 자기조직화 디자인 사례조사 165

Ⅳ.2. 자기조직화 조형 실험 프로세스 178

Ⅳ.2.1. 디자인 모델 전략 179

Ⅳ.2.2. 디자인 모델 설계 184

Ⅴ. 자기조직화 기반 디자인 모델 프레임워크 200

Ⅴ.1. 디자인 모델 프레임워크 201

Ⅴ.1.1. IoT 기반 자기조직화 Network 모델의 프레임워크 202

Ⅴ.1.2. Workstation Platform 내의 기능적 다양성 모델의 프레임워크 203

Ⅴ.1.3. Combination 기능 확장성 모델의 프레임워크 204

Ⅴ.1.4. Module Based 모델의 프레임워크 205

Ⅴ.1.5. 자기조직화 조형 표현 실험 모델의 프레임워크 206

Ⅴ.2. 선행디자인 방법론 207

Ⅴ.2.1. 선행디자인 고려 요소 207

Ⅴ.2.2. 선행디자인 프로세스 209

Ⅵ. 결론 및 제언 213

Ⅵ.1. 연구 결과 요약 213

Ⅵ.2. 연구의 의의 216

Ⅵ.3. 연구의 한계 및 향후 연구 계획 218

참고문헌 220

ABSTRACT 229

표목차

Table. 1-1. 학계의 복잡계 정의 24

Table. 1-2. 새 떼와 어류 떼의 복잡계 특성 키워드와 조작적 정의 29

Table. 1-3. IoT 네트워크 복잡계 특성 키워드와 조작적 정의 32

Table. 1-4. 자기조직화의 네 가지 지능 요소의 조작적 정의 36

Table. 1-5. 자기조직화 해외 연구의 주요 키워드 47

Table. 2-1. 복잡계 현상의 특징 81

Table. 3-1. IoT Work Platform Network의 조작적 정의 86

Table. 3-2. Types of Network Topology 87

Table. 3-3. System Relationship Diagram 124

Table. 4-1. 자연과학과 현상 130

Table. 4-2. 패턴 생성 분류 및 정의 130

Table. 4-3. 자기조직화의 생물학적 특성 132

Table. 4-4. BID using the biocard method 133

Table. 4-5. 동적(dynamic) 타이포그래피 144

Table. 4-6. 협력적인 자기조직화 Graphic 146

Table. 4-7. 분산적인 자기조직화 Patterns 146

Table. 4-8. 제품디자인에서 파라메트릭 디자인 효용성 147

Table. 4-9. 파라메트릭 디자인 구성 요소 148

Table. 4-10. 파라메트릭 디자인 모델링 방법 148

Table. 4-11. Parametric Pattern Design 149

Table. 4-12. 캐스케이팅 패턴 예비 평가 요인 157

Table. 4-13. 평가 기준의 조작적 정의 157

Table. 4-14. 수용도 평가 방법 159

Table. 4-15. 평가 대상자의 일반적 특성 159

Table. 4-16. 질문과 평가 내용 160

Table. 4-17. 비모수 통계 분석과 검정 통계량 162

Table. 4-18. 모델 구성 요소의 조작적 정의 183

그림목차

Fig. 1-1. Birds Flocking & Swarm Behaviour 22

Fig. 1-2. Fish Shoaling & Dolphins Cooperate 27

Fig. 1-3. Gateway Network System & IoT System 30

Fig. 1-4. M87 Black Hole 31

Fig. 1-5. Conceptual Map of Self-Organization Element in Ecology 35

Fig. 1-6. Study Overall Flowchart 38

Fig. 1-7. Study Overall Process 39

Fig. 1-8. Self-Organizing Relationship Diagram 41

Fig. 1-9. Three Step Study Process 42

Fig. 1-10. Study Needs and Objectives 44

Fig. 1-11. Study Organization and Contents 46

Fig. 2-1. Conceptual Map of Intelligence Network Study 51

Fig. 2-2. Bee-hive & Termites Mounds 53

Fig. 2-3. IoT with Edge Computing 56

Fig. 2-4. Home IoT Four Major Zones 56

Fig. 2-5. Distributed Intelligence Flow 58

Fig. 2-6. Self-organized ADL Collection Service Scenario 59

Fig. 2-7. Dispersion System Characteristics 61

Fig. 2-8. Fish Flocking CAD Simulation 62

Fig. 2-9. Dispersion Collective CAD Simulation 63

Fig. 2-10. Unit Dispersion and Structure 64

Fig. 2-11. Self-Organized Network Research Structure 65

Fig. 2-12. Dispersion Intelligence Audio System Concept 67

Fig. 2-13. Reynold's boids 68

Fig. 2-14. Toll Transaction System 69

Fig. 2-15. Smart Charging System 69

Fig. 2-16. Kilobots 71

Fig. 2-17. bluebot 71

Fig. 2-18. Factorial Correspondence Analysis 72

Fig. 2-19. Traditional System vs Multi-agent System 73

Fig. 2-20. Agent Architecture 75

Fig. 2-21. A partial taxonomy of multi-agent systems 76

Fig. 2-22. Heterogeneous Network 77

Fig. 2-23. Clustering Algorithm 78

Fig. 2-24. IoT Healthcare Network 80

Fig. 3-1. Study Flowchart 82

Fig. 3-2. Self-Organization Study Models 83

Fig. 3-3. Self-organization System of a Folk Fish. 84

Fig. 3-4. Self-organization Network Extension Concept 89

Fig. 3-5. Conceptual Diagram of IoT Network Model 91

Fig. 3-6. IoT Emergence Network Concept 92

Fig. 3-7. IoT Audio Response Network Concept 93

Fig. 3-8. IoT Kitchen Network Framework 94

Fig. 3-9. Voice Interaction Network Concept 95

Fig. 3-10. Voice Interaction Network Workflow 96

Fig. 3-11. Conceptual Diagram of Workstation Platform 97

Fig. 3-12. Workstation Platform Network Concept 98

Fig. 3-13. Workstation Platform Table Concept 99

Fig. 3-14. Wikipedia Web 100

Fig. 3-15. IoT Kitchen System Concept 101

Fig. 3-16. V2X Charging Network 102

Fig. 3-17. Audio Speaker System Concept 103

Fig. 3-18. Conceptual Diagram of Combination Model 104

Fig. 3-19. Combination Network Model Concept 105

Fig. 3-20. Data Sharing Platform for Businesses Model Concept 106

Fig. 3-21. Mobile Print Network Concept 107

Fig. 3-22. Mobile Print Research Frame 108

Fig. 3-23. Internal Mover Printing Scenario 109

Fig. 3-24. Social Roamer Printing Scenario 110

Fig. 3-25. Printer Self-recovery Network System Concept 111

Fig. 3-26. Printing Problem Solution Workflow 112

Fig. 3-27. Hybrid Network Mobile Print Value 113

Fig. 3-28. Conceptual Diagram of Module Based Model 114

Fig. 3-29. Module Based Network Framework 115

Fig. 3-30. PRINTERPACK Design Concept (1) 116

Fig. 3-31. PRINTERPACK Design Concept (2) 117

Fig. 3-32. PRINTERPACK Scenario & Configuration 118

Fig. 3-33. PRINTERPACK Structure 119

Fig. 3-34. PRINTERPACK Product Concept 120

Fig. 3-35. Module Arrangement Concept 121

Fig. 3-36. Product to Product Module Concept 122

Fig. 3-37. Intelligent Network Characteristic 123

Fig. 4-1. Dynamic Pattern Formation 126

Fig. 4-2. Pattern Extraction Step 128

Fig. 4-3. Epidermal Patterns 131

Fig. 4-4. 확산 반응 패턴(Reaction diffusion pattern) 134

Fig. 4-5. Gray-Scott 모델을 사용한 반응 및 확산 135

Fig. 4-6. 파라미터로 이루어진 확산 패턴 135

Fig. 4-7. Mitosis & Patterns 136

Fig. 4-8. 패턴 디자인 관계도 137

Fig. 4-9. Fractal Shape Concepts and Examples 139

Fig. 4-10. Fractal Geometry Patterns 140

Fig. 4-11. Patterns by Karim Rashid 141

Fig. 4-12. Topology Pattern Dress 142

Fig. 4-13. Crystalloid Morphology 143

Fig. 4-14. 전통적 그리드 형식과 자기조직적 형식의 타이포 비교 145

Fig. 4-15. Generative Design Process 151

Fig. 4-16. Spline Geometric 152

Fig. 4-17. BMW iNext 그릴 요소 디자인 153

Fig. 4-18. Generative Design Sports Shoes 155

Fig. 4-19. Hyundai Motors, Parametric Jewel Patterns 156

Fig. 4-20. Parametric Pattern Design Evaluation 161

Fig. 4-21. Self-Organization Design Conceptual Map 165

Fig. 4-22. 비스포크 제품군과 사용자 관계도 166

Fig. 4-23. Samsung IoT SmartThings 167

Fig. 4-24. IoT Connectivity Scenario 168

Fig. 4-25. Product Order System 169

Fig. 4-26. BESPOKE Refrigerator Color Combination 170

Fig. 4-27. BESPOKE & Moodup Digital Color Change 171

Fig. 4-28. BESPOKE Refrigerator & Washing Machine Module 172

Fig. 4-29. BMW Vision Next 100 173

Fig. 4-30. Wrinkle Structure 173

Fig. 4-31. Maarten Van Severen's Funiture 174

Fig. 4-32. Biologically Inspired Robotics (2007) 175

Fig. 4-33. Re[in]spired Architecture 176

Fig. 4-34. Self-Organizaing Product Connectivity 177

Fig. 4-35. Organic Morphology Development Process 179

Fig. 4-36. Infinity of Möbius 180

Fig. 4-37. Design Model Composition Strategy 182

Fig. 4-38. Developmental Stage for Dynamic Patterns 184

Fig. 4-39. Reference Image for Dynamic Patterns (1) 184

Fig. 4-40. Reference Image for Dynamic Patterns (2) 185

Fig. 4-41. Solid Paper Work 186

Fig. 4-42. Origami Paper Work 186

Fig. 4-43. Self-Similarity Morphology 187

Fig. 4-44. Extraction of Form Context 188

Fig. 4-45. Flowchart 3D Designing CAD Method 189

Fig. 4-46. Self-Organization Context Trend Models 190

Fig. 4-47. Form Generation & CAD Process (1) 191

Fig. 4-48. Create Self-Organization Design Model (1) : Dispersion Context Design Model 192

Fig. 4-49. Form Generation & CAD Process (2) 193

Fig. 4-50. Create Self-Organization Design Model (2) : Cooperative Context Design Model 194

Fig. 4-51. Form Generation & CAD Process (3) 195

Fig. 4-52. Create Self-Organization Design Model (3) : Multi-agent Context Design Model 196

Fig. 4-53. Form Generation & CAD Process (4) 197

Fig. 4-54. Create Self-Organization Design Model (4) : Heterogeneous Context Design Model 198

Fig. 4-55. Network Unit Coordinates 199

Fig. 4-56. Extension of Object 199

Fig. 5-1. Design Models Framework 201

Fig. 5-2. IoT Network Model Framework 202

Fig. 5-3. Workstation Platform Model Framework 203

Fig. 5-4. Combination Model Framework 204

Fig. 5-5. Module Based Model Framework 205

Fig. 5-6. Morphological Context Model Framework 206

Fig. 5-7. Design Models Consideration Factors 208

Fig. 5-8. Distributed intelligence Design Process 210

Fig. 5-9. Advanced Design Grade 212

Fig. 6-1. Design Study Conclusion 214

Fig. 6-2. Three Step Process 216

초록보기

 인공지능(Artificial Intelligence), 메타버스(Metaverse), IoT, 초연결사회(Hyper Connected Society) 등 과학과 기술의 진전으로 새롭게 전개되고 발전되어가고 있는 환경은 인간과 제품 및 서비스가 상황적 필요에 따라 유기적으로 연결되어 가며, 시스템이 모이고 흩어지는 자기조직화(Self-Organization)적 상호관계성을 만들어 가고 있다.

이러한 과학과 기술의 세계관과 자연현상에서 나타나는 자기조직화의 유기적 네트워크는 상황적 필요에 따라 시스템이 모이고 흩어지는 상호관계성이며 제품디자인에서도 제품의 단일적 사용성을 벗어나 제품과 제품 간의 환경적 네트워크와의 상호관계성을 만들며 사용자의 니즈에 스스로 반응하는 혁신적인 서비스를 제시하는 움직임이 나타나고 있다. 즉, 초연결사회의 제품, 기술, 서비스는 고정되고 정적(static)으로 멈추는 것이 아니라 동적(dynamic) 개념으로 사용 환경에 따라 유기적으로 연결되는 시스템화의 패러다임으로의 변화를 예측할 수 있다. 이는 과거 기계론적 사고의 한계에서 유기론적 사고로의 전환과 제품의 개념이 새로운 시대적 요구에 의해 변화하고 있음을 알 수 있다.

본 연구는 생태학의 자기조직화적 네트워크 개념을 디자인 모델로 연결하여 초연결사회 환경 내에서 사용자의 니즈에 부합하며, 제품 모델에 활용할 수 있는 새로운 개념의 네트워크 디자인 모델과 자기조직화적 조형 표현 연구 모델을 실험적으로 제안하여 제품 및 서비스의 선행디자인 프레임워크를 구축 제시하고자 연구를 진행하였다.

자기조직화(self-organization)는 복잡성(complex system) 과학을 토대로 하여 출현한 이론으로 시스템의 구조가 외부로부터의 압력이나 영향 없이 스스로 혁신적인 방법으로 조직을 꾸려나가는 것을 말하는데, 이는 한 시스템 안에 있는 수많은 요소가 얼기설기 얽혀 상호관계나 복잡한 관계를 통하여 끊임없이 재구성하고 환경에 적응해 나가는 현상으로 볼 수 있으며, 자기조직화는 생태학에서 출발하여 현대 자연 과학에서 연구가 이루어지고 있으며 혁신을 주도하는 세계의 흐름 속에서 제품디자인 영역에서의 새로운 시스템적 모델 생성에 대한 논의가 필요하다.

이에 본 연구는 자기조직화의 자연과학 현상 중 생태학적 범위와 IoT 네트워크의 분산형 협력 지능(distributed collaborative intelligence)에 대해서 범위를 설정하고 연구 진행하였다. 자연현상에 나타나는 새 떼의 군무를 보면 여러 무리로 나뉘었다가 다시 합쳐지는 동적 패턴을 보이며, 주변 상황에 따라 군집의 형태가 변화하는데 이는 수직적이고 위계질서나 지시에 의해서 움직이는 것이 아니라 생명체들이 서로 연결되어 분산과 협력의 상호관계적 현상 속에서 특정한 지시 없이도 스스로 움직이는 생태학적 자기조직화 현상으로 볼 수 있다.

이러한 생태학적 자연현상에서 나타나는 분산(dispersion)과 협력(cooperation) 현상을 '자기조직화 지능 네트워크(self-organization intelligent network)'라는 연구 개념으로 해석하여 초연결사회 환경 내에서 제품 스스로 반응되며 시스템적 디자인에 활용할 수 있는 새로운 제품 서비스 개념을 제안하였다.

연구의 세부 내용은 크게 두 가지로 첫째, 생태학적 자기조직화에서 나타나는 시스템적 네트워크 현상을 제품디자인 영역으로 연계하여 새로운 디자인 네트워크 모델 개념을 정의하였다. 둘째, 자기조직적 조형 표현 컨텍스트의 morphology를 도출하는 실험적 방법론을 연구하여 유기적 조형 표현 과정을 시각화하는 사례를 연구하였다.

공간 내에서 제품의 다차원적 관계성을 고찰하여 자기조직적 유형화 표현 방법론을 생성하는 실험적 연구를 진행하였으며, 자연의 현상에서 나타나는 얼룩말의 줄무늬 같은 평면 패턴 요소와 어류와 곤충들이 떼 지어 다니는 군집 행동에서 관찰되는 동적 패턴 요소를 연구하여, 자기조직적 패턴의 시각화 생성 과정을 제시하였다. 또한 자기유사성(self-similarity) 개념을 이해하여 프랙탈(fractal) 현상에 기반하는 morphological context의 표현 특성을 연구하였다.

본 연구는 자기조직화 기반의 새로운 디자인 네트워크 모델을 제안하고 이를 통해 선행디자인 프레임워크를 구축하는 것으로 제품의 사용성에 있어서 지금의 단일적 한계성을 벗어나 초연결사회의 패러다임과 사용자 니즈에 부합하는 연구 컨셉트 도출을 목적하였다.

디자인 연구모델의 내용과 방향은 다음과 같다.

첫째, 'IoT 기반 자기조직화 Network 모델'은 네트워크 환경에서 홈 디바이스 간 상호작용을 통해 자기조직적 확산 개념으로 제품의 기능적 확장을 생성하는 디자인 모델이다.

둘째, 'Workstation Platform 내의 기능적 다양성 모델'은 사용자 중심에 있는 각기 다른 디바이스들이 자기조직적 연결을 통해 workstation platform 내에서 제품 간의 위치에 따라 새로운 기능이 생성되는 개념의 디자인 모델이다.

셋째, 'Combination의 기능 확장형 모델'은 배열과 조합에 따른 기능 확장 개념으로 제품 unit의 재배열에 따라 새로운 기능이 생성되는 디자인 모델이다.

넷째, 'Module Based 자기조직화 모델'은 단위 모듈의 조합 구성을 통해 자기조직 기능이 확산하는 개념으로 단위 모듈이 서로 연결되어 모듈의 범위를 조절하면서 새로운 사용성을 생성하는 개념의 디자인 모델이다.

다섯째, '자기조직화 조형 표현 실험 연구 모델'은 자기유사성과 프랙탈 개념을 연계하여 형태학 측면에서 제안하는 모델이다.

초연결사회의 기술적 변화로 사용 환경은 변화하고 있고, 새로운 제품과 서비스에 대한 요구가 대두되고 있는 시점에 제품과 제품의 연결 체계와 이를 둘러싼 네트워크적 서비스에 대한 제품디자인의 선행개념 모델이 구축된다면, 다변화되어 가는 환경 내에서 사용자의 니즈에 부합하고 제품과 공간을 연결하는 새로운 서비스로 확산할 수 있는 선행디자인의 기반 연구로 의의가 있을 것을 기대한다.

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