[논문]신제품 개발을 위한 데이터 기반 공동 디자인 프로세스: 스마트 난방복 사례 연구

임수연; 이상원

doi:10.15207/jkcs.2021.12.1.133

초록
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본 연구는 객관적인 데이터 기반 방법을 통해 인간 중심 디자인 과정을 효과적으로 보완하는 디자인 프로세스를 제시한다. 즉, 주관적 방법에 의한 인간 중심 디자인 프로세스에서 결여되는 객관성이 데이터 기반 접근에 의해 보완되어 숨겨진 사용자의 니즈를 효과적으로 발견하는 프로세스로 발전될 수 있다. 이에 본 연구에서는 설문조사 데이터 마이닝 분석 과정과 공동 디자인 프로세스가 접목된 인간 중심 디자인 프로세스를 제시하며, 스마트 난방복 사례연구를 통해 이를 검증한다. 설문조사 데이터 마이닝 분석 과정에서는 클러스터링과 의사결정 나무의 두 가지 분석 방법이 사용된다. 클러스터링은 타겟 그룹을 선정하는 기준이 되는 페르소나의 초안을 제시하며, 의사결정 나무는 제품 구매에 중요한 사용자 인식 속성 파악과 사용자 가치 체계를 일차적으로 제안한다. 이후 데이터 분석을 통해 얻어진 광범위한 관점에 대하여 타겟 그룹을 대표하는 사용자가 직접 참여하는 공동 디자인 프로세스가 수행되며 맞춤형 워크북을 이용하여 신제품에 대한 사용자의 여정맵, 니즈, 아이디어, 가치 체계 등을 체계적으로 도출한다. 본 논문에서 수행한 스마트 난방복 사례 연구는 제안된 방법론의 적용성을 보여주고 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

This research suggests a design process that effectively complements the human-centered design through an objective data-driven approach. The subjective human-centered design process can often lack objectivity and can be supplemented by the data-driven approaches to effectively discover hidden user ...

This research suggests a design process that effectively complements the human-centered design through an objective data-driven approach. The subjective human-centered design process can often lack objectivity and can be supplemented by the data-driven approaches to effectively discover hidden user needs. This research combines the data mining analysis with co-design process and verifies its applicability through the case study on the smart heating jacket. In the data mining process, the clustering can group the users which is the basis for selecting the target groups and the decision tree analysis primarily identifies the important user perception attributes and values. The broad point of view based on the data analysis is modified through the co-design process which is the deeper human-centered design process by using the developed workbook. In the co-design process, the journey maps, needs and pain points, ideas, values for the target user groups are identified and finalized. They can become the basis for starting new product development.

주제어

표/그림 (12)

그림 Fig. 1. Schematic view of the data-driven co-design framework
그림 Fig. 2. Clustering results of the survey respondents
그림 Fig. 3. Predicted features of users of the green and black groups
그림 Fig. 4. Decision tree analysis results from the online survey
그림 Fig. 5. The experience value elements for the critical user perception attributes derived from the decision tree analysis
그림 Fig. 6. Snapshot photo of the workbook for the co-design process
그림 Fig. 7. The sample individual journey map with the needs on usage of the smart heating jacket in the second and third parts of the co-design process
그림 Fig. 8. The sample idea sketches for the smart heating jacket in the fourth part of the co-design process
그림 Fig. 9. The representative journey maps for the target user groups 1 and 2 with activities and importance levels
그림 Fig. 10. The collected needs and their categorization
그림 Fig. 11. The generated solution ideas for the smart heating jacket
그림 Fig. 12. The final value elements for the smart heating jacket that are derived from the data-driven co-design framework

AI 본문요약
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문제 정의

To complement this, the research in this paper suggests how a data-driven approach can be effectively combined with the co-design process. The data-driven analysis can allow a comprehensive understanding of users’ needs based on objective and quantitative methods.

가설 설정

In the case study, the smart heating jacket was considered. The case study was carried out by 8 participants, and the journey maps, needs, and solution ideas were collected.

제안 방법

After finishing the co-design process, the results were analyzed to formulate the representative journey map and needs for each target user group. The targe user group 1 represents people who feel uncomfortable or even bothered to carry additional heating products although they feel cold.
First, the online survey of 100 respondents was conducted, and the results became the basis for data mining analysis. The clustering algorithm was used to classify the respondents and group them.
In the case study, each participant conducted the co-design process under the guidance of the researchers and it took about 90 minutes for one participant to finish the process. The sample results of the co-design process are given in Fig.
In this context, this paper discusses the data-driven co-design framework by combining the data-mining step and co-design step. In the data-mining analysis, clustering and decision tree methods are applied to identify target user groups and critical user perception attributes, respectively.
In this paper, the data-driven co-design framework for a new product development was proposed, and the case study on the smart heating jacket was conducted to show its applicability to a new product development. The proposed design framework is composed of two main steps - data mining analysis and co-design process.
10 shows the needs that were explored by the participants. The needs were categorized into 7 classes such as 'experience of cold weather', 'problems of ordinary winter heating equipment', 'control of excessive warmth', 'price', 'safety', 'convenience' and 'quality of the smart heating jacket';.
The proposed design framework is composed of two main steps - data mining analysis and co-design process. In the data mining analysis, the clustering and decision tree methods were utilized to identify the targe user groups and to draft the values associated with the needs and preferences of users from the survey.

대상 데이터

For the co-design process, 8 participants who are categorized into the red and black groups were recruited. Among selected 8 participants, 6 participants were from the red group while 2 participants were from the black group.
The case study was carried out by 8 participants, and the journey maps, needs, and solution ideas were collected. After the analysis, the target user groups for the smart heating jacket were identified, and their representative journey maps were extracted.

이론/모형

The results from the decision tree analysis were mapped to the user experience values of the E3 - economic, ecological and experience - value framework [13]. Fig.

성능/효과

Conclusively, the attribute of ‘willing to recommend the product to others’ was significantly affected by the excellence of heating function, low cost, convenience of interface and managing, and aesthetics of the jacket. The ‘to like the design of product’ was influenced by the appearance, clothing type, and convenience of interface.
In conclusion, the proposed data-driven co-design framework can be applied to a new product development process systematically and effectively with the combined strategy of data-based approach and human-centered design philosophy.

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