데이터 드리븐 디자인

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프롤로그, 데이터로 꿈꾸는 내일의 디자인

1부. 디자인의 자화상, 현재를 이해하기
1장. 디자이너와 데이터 사이의 거리

2장. 디자인의 전통적인 협업 방식과 새로운 협업자들
1) 고전적 디자인 연구 방법론과 특징
2) 완벽보다는 최선을 추구하는 디자인
3) 디자인의 변화를 요구하는 기술 환경

3장. 디자인을 위한 데이터
1) 디자인 과정에서 반복되는 발산과 수렴
2) 디자인 데이터의 특성

2부. 디자인과 데이터의 접점
1장. 데이터 기반 디자인, 데이터 활성화 디자인, 제너레이티브 디자인
1) 데이터 기반 디자인: Data Driven Design
2) 데이터 활성화 디자인: Data Enabled Design
3) 제너레이티브 디자인: Generative Design
4) 기존의 디자인 방법론을 개선하는 기술로서의 데이터

2장. 게임 체인저, 인공지능 사용자 경험
1) 인공지능 서비스의 등장
2) 인공지능 서비스의 개발 방법 변화
3) 인공지능 서비스의 사용자 역할 변화
4) 데이터 친화적인 디자인 방법론

3장. 데이터 과학의 연구 방법과 협업, 그리고 탐구적 데이터 분석 방법론
1) 데이터 과학의 정의와 역할
2) 데이터 과학과 학제적 협업
3) 디자인 리서치 과정과 탐구적 데이터 분석 방법론의 유사성

4장. 디자인과 데이터의 필연적 공생
1) 디자인과 데이터의 접점에 대한 주요 논의
2) 디지털 데이터에 기반한 디자인 프로세스가 가져올 변화
3) 디자인하는 인공지능의 역할과 한계, 그리고 인간 디자이너의 과제

3부. Design with EDA 방법론의 현실적 상상
1장. Design with EDA의 콘셉트 스케치
1) 스펙큘러티브 디자인 시나리오
2) 데이터 셋, 변수, 값으로 정의하는 디자인 프로젝트

2장. Design with EDA의 디자인 프로세스와 단계별 내용
1) 디자인 문제의 발견 단계의 데이터 연구 방법론 적용
2) 디자인 문제의 정의 단계의 데이터 연구 방법론 적용
3) 디자인 해결안의 개발 단계의 데이터 연구 방법론 적용
4) 디자인 해결안의 구현 및 평가 단계의 데이터 연구 방법론 적용
5) 데이터 관리 대시보드를 활용한 디자인 프로젝트 지원

3장. Design with EDA를 적용한 디자인 사례 연구 1단계: 디자인 프로젝트 데이터 셋 구축
1) 프로젝트 선언문과 주요 변수 선정
2) 데이터 큐레이션
3) 데이터 셋의 세부 변수 정의
4) 데이터 전처리 과정과 정돈된 데이터 셋 구축

4장. Design with EDA을 적용한 디자인 사례 연구 2단계: 데이터 시각화
1) 데이터 시각화를 통한 변수의 변동 현황, 변수 간 관계 현황 도출

5장. Design with EDA를 적용한 디자인 사례 연구 3단계: 변수 패턴과 디자인 콘셉트
1) 디자인 변수 현황과 변수 패턴 발견
2) 디자인 변수 패턴을 반영한 디자인 콘셉트 도출
3) 디자인 콘셉트 이후의 Deign with EDA 프로세스

4부. 데이터 문해력을 갖춘 디자이너 되기
1장. 디자이너를 위한 데이터 문해력
1) 대학 교과 과정의 데이터 문해력 교육
2) 대학 비교과 및 평생 교육 과정의 데이터 문해력 교육
3) 기존 데이터 문해력 교육의 문제점
4) 디자인 씽킹 교육 프로그램의 시사점
5) 디자인 실무에서 필요한 데이터 활용 능력에 관한 선행 연구

2장. 디자인-데이터 융합 교육 과정의 실천 사례와 시사점
1) 홍익대 디자인컨버전스 학부의 디자인-데이터 융합 교육 모델
2) 디자인-데이터 융합 교육 사례의 시사점

3장. 디자이너를 위한 데이터 문해력 교육의 비전
1) 데이터 문해력 교육 내용의 툴킷화
2) 데이터 문해력 툴킷 모듈별 학습 내용과 활용 방법
3) 데이터 문해력 교육 형식의 다변화

4장. 데이터 문해력을 갖춘 디자이너의 미래
1) 디자이너의 미래는 장밋빛인가, 회색빛인가
2) 어쨌거나, 기술 발전은 멈추지 않는다

에필로그, 이 책을 쓰면서 알게 된 것들
감사의 글, 이 책이 나오기까지
부록, 홍익대 디자인컨버전스 학부의 디자인-데이터 융합 교과 운영 사례
참고 문헌

결국 디지털 트랜스포메이션과 인공지능 기술의 발전은 공예적이고 주관적인 디자인 프로세스를 압박할 것이다. 아직 우리에게 준비할 시간이 있을 때 디자이너가 주도적으로 이 혁신의 흐름을 연계해야 한다. 디자인 프로세스에서 이루어지는 데이터들의 발산, 수렴, 반복적 특성과 파편화되어 있고 비정형적인 데이터들을 종합적, 주관적으로 처리해야 하는 디자인 고유의 데이터 활용 패턴을 인공지능과 협업하는 분야의 시각에서 읽을 수 있도록 해 주고, 소통의 연결 지점을 만들어서 함께 혁신을 이룰 수 있도록 움직여야 한다.
--- 「1부. 디자인의 자화상, 현재를 이해하기」 중에서

지금 제안되고 있는 인공지능 기술 이해와 전문가 협업을 가능하게 하는 도구들은 모두 공통적으로 데이터를 매개로 소통하고 있다는 것을 확인할 수 있다. 데이터를 잘 활용해야 업무 진행도 가능하고, 분야 간 협업도 가능해지는 것이다. 곧 인공지능 서비스 개발 분야를 평정할 서비스를 누가, 언제, 어떻게 제공할 것인지에 상관없이 그 서비스의 작업 방식은 데이터를 활용하는 일이 중심이 될 것이다. 여기에 디자이너가 지금 데이터에 관심을 가져야 하는 강력하고 시급한 이유가 있는 것이다.
--- 「2부. 디자인과 데이터의 접점」 중에서