WELCOME TO THE LAB
Design Informatics Lab (DILab) investigate on teaching computers to design and assist designer’s creativity. We develop design exploration methods and tools to assist the design process. We utilize cutting-edge intersections among design, data science, and information technology, opening a host of opportunities in collaborating with academic institutions, companies, and public organizations. Our research interests focus on three interdisciplinary areas:
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Design Quantification & Automation, 2
Computer-Coordinated Design System, 3
Interaction Techniques & Devices. 디자인 인포매틱스 연구실 (Design Informatics Lab; 이하 DI 랩)은 디자이너의 창의성을 지원하기 위한 혁신적인 인간-컴퓨터 협업 방식에 대한 연구를 활발하게 수행하고 있습니다. DI 랩은 디자인 과정을 돕기 위한 디자인 자동화 방법 및 시스템을 개발하고 있으며, 디자인, 데이터 과학, 정보 기술 간 최첨단의 교차 지점을 포착하고 구현합니다. 이를 근간으로, 학술 기관, 기업, 그리고 공공기관과의 협업의 기회를 열어가고 있습니다. DI 랩은 세가지 분야의 학제 간 연구에 관심을 두고 있습니다:
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디자인 정량화 및 자동화, 2
컴퓨터-협업형 디자인 시스템, 3
상호작용 기술 및 장치.Research keywords:
Computational Design
Design Automation
Design Exploration
Design Feedback
Human-Computer Interaction
Mental Model Update
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Design Quantification & AutomationThis research area requires interdisciplinary knowledge such as combinations of data analysis, genetic algorithms, and deep learning. DI Lab promotes research that quantifies and automates design processes and outcomes based on engineering knowledge.
해당 연구 분야는 데이터 분석과 딥러닝·유전 알고리즘 등과 결합하여 폭넓은 학제 간 연구를 의미한다. 디자인 인포매틱스 연구실은 공학적 지식을 기반으로 디자인 프로세스 와 디자인 결과물을 정량화하고, 이를 자동화하는 연구를 장려한다.
Example Papers:
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Interior Design Network of Furnishing and Color Pairing with Object Detection and Color Analysis based on Deep Learning
Communications in Computer and Information Science (2022) 1465: 237-249
SCOPUS(Computer Science, Mathematics) - Balancing Homogeneity and Heterogeneity in Design Exploration by Synthesizing Novel Design Alternatives based on Genetic Algorithm and Strategic Styling Decision
Advanced Engineering Informatics (2018) 38: 113-128.
SCIE(Environmental Science; Green, Sustainable Science, Technology, IF=2.075) -
The Gap between Design Intent and User Response: Identifying Typical and Novel Car Design Elements among Car Brands for Evaluating Visual Significance
Journal of Intelligent Manufacturing (2017) 28.7: 1729-1741
SCIE(Computer Science, Artificial Intelligence; IF=3.667) -
Style Synthesis and Analysis of Car Designs for Style Quantification based on Product Appearance Similarities
Advanced Engineering Informatics (2015) 29.3: 483-494
SCIE(Computer Science, Artificial Intelligence; IF=2.000)
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Computer-Coordinated Design SystemThe research area aims to assist designers' creativity by developing designer-centered support methods and systems that aid design exploration, collaboration, and implementation. DI Lab aims to lead computational design research that develops design exploration and generation algorithms and applies them to the design process.
해당 연구 분야는 디자인 탐색·협업·구현 과정을 지원하는 디자이너 중심 지원 방법 및 시스템을 개발하여 디자이너의 창의성을 확장하는 목적을 지니고 있다. 디자인 인포매틱스 연구실은 디자인 탐색 및 생성 알고리즘 등을 개발하고 이를 디자인 과정에 적용하는 컴퓨테이셔널 디자인 연구를 선도한다.
Example Papers:
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BIGexplore: Bayesian Information Gain Framework for Information Exploration
ACM CHI 2022 Paper. New Orleans, USA
SCIE(BKCSA003, h-index=189) -
Designer-Centric Spatial Design Support
Automation in Construction (2022) 137: 104195
SCIE(Construction & Building Technology, IF=7.700) -
C-Space: An Interactive Prototyping Platform for Collaborative Spatial Design Exploration
ACM CHI 2020 Paper. Honolulu, USA
SCIE(BKCSA003, h-index=189) -
3D Computational Sketch Synthesis Framework: Assisting Design Exploration Through Generating Variations of User Input Sketch and Interactive 3D Model Reconstruction
Computer-Aided Design (2020) 120: 102789
SCI(Computer Science, Software Engineering, IF=2.947)
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Interaction Techniques & DevicesThis research area focuses on discovering novel interaction methods that improve the user experience. DI Lab continuously develops techniques and devices that create new visual, tactile, and immersive experiences.
해당 연구 분야는 사용자 경험에 주목하여, 기존 경험을 개선하는 새로운 상호작용 방안을 발굴하는 것을 목표로 한다. DI 랩은 새로운 시각적·촉각적·몰입적 경험을 생성하는 기술 및 장비를 꾸준히 연구하고 있으며, 나아가 도움이 필요한 사용자 경험을 고려한 사회적 기여 연구 또한 관심을 두고 있다.
Example Papers:
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Pixel of Matter: New Ways of Seeing with an Active Volumetric Filmmaking System
Leonardo (SIGGRAPH - Art Paper) (2020) 53.4: 434-437
A&HCI(Art, Art & Architecture) -
Image-based Tactile Emojis: Improved Interpretation of Message Intention and Higher Emotional Clarity for Visually Impaired Individuals
Human-Computer Interaction (2020) 35.1: 40-69
SCI(Computer Science, Cybernetics, IF=4.667) -
Directional Force Feedback: Mechanical Force Concentration for Immersive Experience in Virtual Reality
Applied Sciences (2019) 9.18: 3692
SCIE(Physics, Applied, IF=2.217)
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