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Genetic Algorithm-based Generative Design for Creative Ring Design

독창적 반지 설계를 위한 유전자 알고리즘 기반의 변환생성 디자인

  • Kim, Ko Uh (Department of Software Engineering) ;
  • Kang, Sol Ji (Department of Computer Science, Chungbuk National University) ;
  • Jee, Sang Hyeon (Department of Visual and Image Design, Hansung University) ;
  • Lee, Seung Bok (Department of Psychology, Chungbuk National University) ;
  • Lee, Keon Myung (Department of Computer Science, Chungbuk National University)
  • 김고우 (충북대학교 소프트웨어학과) ;
  • 강솔지 (충북대학교 컴퓨터과학과) ;
  • 지상현 (한성대학교 시각.영상디자인학과) ;
  • 이승복 (충북대학교 심리학과) ;
  • 이건명 (충북대학교 컴퓨터과학과)
  • Received : 2014.03.09
  • Accepted : 2014.04.01
  • Published : 2014.06.25

Abstract

Creativity is crucial in designing and producing attractive accessaries and daily supplies as well as art works. Generative design can be a paradigm to be used to obtain novel ideas or motifs for creative design works. This paper introduces a generative design method which comes up with unique ring models using genetic algorithm. It presents how the genetic algorithm works in terms of candidate solution coding, operators, and fitness evaluation function. The proposed method allows the customers to express their personal preference and later the preference to be reflected in fitness evaluation. In the final stage of the proposed method, several ring models are suggested for customers to choose on their own. The chosen ring models can be put into physical rings with the help of a 3D printer because the models are expressed in 3D geometric structures.

독창성은 예술작품 뿐만아니라 장신구, 생활용품 등 다양한 디자인에서 요구된다. 창조적 디자인 작업에 참신한 모티프를 얻기 위해 변환생성 디자인 기법이 활용될 수 있다. 이 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 독특한 반지 모델을 만들어 내는 변환생성 디자인 방법을 제안한다. 후보해 표현방법, 연산자, 평가함수 관점에서 제안된 알고리즘에 대해서 소개한다. 제안한 방법은 고객이 자신의 반지 모양에 대한 취향을 선택하도록 하고, 취향을 평가에 반영하도록 하면서 여러 가지 반지 모델을 만들어서 추천하도록 한다. 반지 모델은 3차원 입체로 표현되기 때문에, 고객이 최종적으로 선택한 모델을 3차원 프린터를 통해서 실물로 제작될 수 있다.

Keywords

References

  1. C. Soddu, F. Collabell, "Generative Design Teaching," Proceedings of the Generative Art Conference, 2009.
  2. S. H. Ji et al, Peep the Beauty - Beauty in the Perspective of Science, Saheopyungron, Korea, 2013.
  3. C. M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, 2006.
  4. M. Mitchell, An Introduction to Genetic Algorithms, The MIT Press, 1996.
  5. I. Greenberg, Processing: Creative Coding and Computational Art, Springer-Verlag, 2007.