Integrating Multimodal and Generative AI in Design Research: Enhancing Ethnographic Methods with Data-Driven Analysis

멀티모달 및 생성 AI를 통한 디자인 연구방법: 민족지학적 방법론을 데이터 기반 분석으로 강화하기

본 연구는 한국의 인테리어 디자인 트렌드를 멀티모달 및 생성 AI를 활용하여 분석합니다. 이 연구의 목적은 AI의 정량적 능력을 활용하여 기존의 민족지학적 연구 방법론을 강화하고 디자인 선호도에 대한 더 깊은 이해를 제공하는 것입니다. 이 방법론으로, 온라인 플랫폼에서 수집된 인테리어 디자인 이미지 데이터를 AI를 통해 분석하고 분류합니다. 이 과정은 AI 기반 의미론적 분석과 클러스터링을 사용하여 주요 시각적 트렌드를 추출합니다. 이 연구를 통해 현재 시장의 선호도를 반영하여 주요 디자인 트렌드 네 가지를 식별했습니다. AI의 통합은 소비자 선호도 이해에 새로운 방향을 제시하며, 미래 디자인 결정에 중요한 영향을 미칠 수 있습니다. AI를 디자인 연구에 적용함으로써, 우리는 기존 방법을 넘어서고 디자인 실천을 데이터 중심으로 전환할 수 있는 가능성을 보여줍니다.

This research examines the application of Multimodal and Generative AI in analyzing interior design trends within the South Korean market. The objective is to enhance traditional ethnographic research methods with AI's quantitative capabilities, offering a more comprehensive understanding of design preferences. This methodology uses AI tools to systematically analyze and categorize design elements from a large dataset of interior design images sourced from a relevant online platform. This process involves extracting key visual trends and patterns using AI-driven semantic analysis and clustering techniques. The study identifies and classifies four dominant design trends, providing a structured overview of current market preferences. By integrating AI into design trend analysis, the study demonstrates a novel approach to understanding consumer preferences, potentially influencing future design decisions. This use of AI in design research broadens the scope of traditional ethnographic studies in design and provides practical insights for designers and industry practitioners, suggesting a shift towards more data-driven design practice.