TF-IDF 알고리즘의 분석법을 활용한 브랜드 디자인 프로세스 개발 연구

Abstract

본 연구는 새로운 산업혁명의 구조적 변화에 맞춰다양한 산업 속에서 빅 데이터를 다루기 위한 기술개발이 활발하게 이루어지고 있는 시대적 배경을 가지고 있다. 하지만 전통적인 산업을 가지고 있는 디자인구조 또한 신속하게 성장하는 다양한 산업과 경제구조의 변화에 맞춰 대대적인 변화가 필요하다고 생각한다. 이 전통적인 디자인 산업의 변화를 위해서는감성적인 텍스트를 통계적 키워드로 변화시켜줄 수리적 알고리즘과 데이터 분석에 대한 비교⋅탐색이 매우 필요하다. 본 연구는 전통적 디자인 프로세스의 문제 인식을기반으로 다른 산업분야에서 사용되는 트렌드 빈도분석을 도출하는 알고리즘과는 다르게 사용자 심리, 색채, 조형 등 다양한 문서 내에서 유의미한 디자인키워드를 도출하여 소비자들에게 가장 많은 빈도로이용되는 대중화를 기반으로 한 텍스트 추출 모델인TF-IDF의 자연어 처리 분석 알고리즘을 연구⋅조사하여 선정하였다. 이러한 자연어 분석 알고리즘의 개발 목적은 경영, 마케팅, 기획 산업에 활용되는 트렌드 분석 모델과 자연어 분석 모델을 결합하면 디자인산업에 더 큰 기대효과를 낼 것이라고 생각하여 위와같이 선정하였다. 그 결과, TF-IDF의 분석법을 활용하면 디자인 산업에서의 디자이너가 의미 있는 정확한 키워드를 신속하게 찾아내어 도움을 줄 수 있을 것이라는 결과를 발견할 수 있었다. 새로운 산업구조가 변화하고 증가하는 반면 감성을 중요시 생각하는 디자인 구조에도객관적인 변화가 가능하다는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구에서 디자이너들이 자연어 처리 프로세스를활용하면 입력된 기존 문서 데이터 속 문장 단어를유사도로 활용하여 의미 벡터를 결합하고 다시 디자인 문서를 벡터화하여 디자이너가 원하는 감성 데이터의 주요 문장을 키워드로 도출하는 방법을 평가하는 방식으로 본 연구의 성과와 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구의 실험 결과로 기존 디자이너의 시간적효율을 향상시키는 디자인산업의 새로운 발전과 방향성을 제언하고자 한다.