At the early design stage, a designer would develop a design through reviewing various alternatives. However, the limitation of human information handling capacity restricts what makes various alternatives. A way to overcome the limitation is to create the alternatives with computer power and the generative design concept with computer has been used. For the generative design, even if a great deal of methodologies has been presented, the core of methodologies would be the process of shapes which examine interrelationship among shapes and how shape can be changed with the interrelationship. The interrelationship can be represented as rules. To represent the rule, the shape grammar is suggested by Stiny in 1972 with the article of "Shape Grammars and the Generative Specification of Painting and Sculpture". The aim of this paper is to present a way of using generative design based on shape grammar for generating alternatives in 3D manner.
This paper is aimed at the development of a theoretical framework that addresses practical applications of generative design system that have been observed in architectural practice. Existing theoretical frameworks are not aimed at addressing this specific use of parametric tools but do provide a set of key themes. Based on these themes a generative design system is presented here as a means for tackling architectural design development tasks. This is then used in order to examine a case study; the generative design system tasks involved in the design development and documentation of the Olympic Stadium in Germany. The findings from this examination are used to discuss proposals and implications for a practical framework for generative design in architecture.
Furniture design is no exception to human desire for pursuit of the nature. In various design fields, it has turned out nature-decorative method in the past, and also recently it has turned out bio-adaptive method which is more root design process using principal of generation in nature world. The purpose of this study is to analyze application methods and characteristics of fractal geometry and voronoi diagram which are most representative principals of generative design in nature by research on the example of furniture design using these principals. The results of having analyzed fumitures by generative design can be summarized as follows; design principals of fractal; superposition, scaling, repetition & gradation, deformation, distortion and voronoi diagram; individual speciation, variational patten, repetition gradation, ambiguous boundary create new design concept and emergent form in furniture design. Application methods are 'form emergence by algorithm', 'conventional process based on principals of generative design', and 'reproduction of pattern from generative design'. Biological reinterpretations and new explorations of principals of nature generation offer unbounded possibilities for furniture design.
This study examined the characteristics of generative design methodology, and it selected and analyzed 11 sites that provide design development services using generative methodology, INPUT data were classified into design form factor based on the choices of each and the variable form associated with each participant's movement. In designing the algorithms, designers set the meth- od and range of participation according to the characteristics of the design, and linked them with design components. This provided the study with a discriminative design process. This resulted in a type with morphological characteristics and a type that emphasized epidermal formability. The generative design methodology has value as an alternative process in the field of fashion where the utilization of digital technology is becoming universal based on contingency and variability. The results of this study can be used as basic data for the study of personalized design through the extension of methodology of digital-based fashion design and generative methodology.
International journal of advanced smart convergence
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제13권3호
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pp.170-175
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2024
The field of Generative AI(Artificial Intelligence) involves a technology that autonomously comprehends user intentions through commands and learns from provided data to generate new content, such as images or text. This capability, which allows autonomous creativity even with design keywords, is anticipated to play a significant role in the domain of visual communication design. This article delves into the tools of generative AI applicable to visual design and the methodology for design creation using these tools. Furthermore, it discusses how designers can interact visually with AI technology in the era of generative AI.
The implementation of artificial intelligence (AI) design for tall building structures is an essential solution for addressing critical challenges in the current structural design industry. Generative AI technology is a crucial technical aid because it can acquire knowledge of design principles from multiple sources, such as architectural and structural design data, empirical knowledge, and mechanical principles. This paper presents a set of AI design techniques for building structures based on two types of generative AI: generative adversarial networks and graph neural networks. Specifically, these techniques effectively master the design of vertical and horizontal component layouts as well as the cross-sectional size of components in reinforced concrete shear walls and frame structures of tall buildings. Consequently, these approaches enable the development of high-quality and high-efficiency AI designs for building structures.
Generative Art (also called as the art of the algorithm) creates unexpected results, moving autonomously according to rules or algorithms. The evolution of digital media in art, which tries to seek novelty, increases the possibility of new artistic fields; subsequently, this study establishes the basis for new design approaches by analyzing visual cases of Generative Art that have emerged since the 20th century and characteristics expressed on fashion. For the methodology, the study analyzes fashion designs that have emerged since 2000, based on theoretical research that includes literature and research papers relating to Generative Art. According to the study, expression characteristics shown in fashion, based on visual properties of Generative Art, are as follows. First, abstract randomness is expressed with unexpected coincidental forms using movements of a creator and properties of materials as variables in accordance to rules or algorithms. Second, endlessly repeated pattern imitation expresses an emergent shape by endless repetition created by a modular system using rules or 3D printing using a computer algorithm. Third, the systematic variability expresses constantly changing images with a combination of system and digital media by a wearing method. It is expected that design by algorithm becomes a significant method in producing other creative ideas and expressions in modern fashion.
최근 대학 교육에서 생성형 AI의 이용 추이가 활발해지고 있지만, 생성형 AI를 활용한 주얼리 디자인 교육 및 연구는 아직 미흡한 실정이다. 이에 따라 주얼리 디자인 개발 교육 및 아이데이션(ideation) 단계에서 생성형 AI를 활용한 주얼리 디자인 아이디어 발상과 표현의 시각화 가능성과 한계점, 그리고 전공 대학생의 생성형 AI의 경험 및 적용에 대해 논의하고자 한다. 생성형 AI가 학습 경험에 미치는 영향 분석을 위하여 '사용성', '유용성', '신뢰성', '만족도'의 관점에서 분석하였다. 그 결과, 생성형 AI는 피교육자에게 사용성과 유용성 측면에서 긍정적 결과를 관찰하였으며, 개인화된 맞춤형 교육과 집단지성을 활용한 효과에 대한 가능성을 확인하였다. 주얼리 디자인 교육과 생성형 AI의 접목은 융합 교육의 일환으로, 생성형 AI의 학습자 사용 경험을 분석하여 주얼리 디자인 교육의 효과적 활용을 위한 초석을 마련하는 데 본 연구의 의의가 있다. 이러한 교육은 미래 사회의 인재 양성을 위한 시대 흐름을 반영한 교육으로 학습자의 폭넓은 창의적 사고 증진에 기여할 것이다.
3D graphic softwares have brought design spaces beyond the limitations of Euclidean space. Moreover, as computational geometry has been considered together with algorithms, generative algorithms are being evolved. Recently 3D graphic softwares with the embedded generative algorithms allow designers to design free form curves and surfaces in a systematic way. While architectural design has been greatly affected by the advancement of 3D graphic technology, such attention has not given in the realm of structural design. Grasshopper is a platform in Rhino to deal with these Generative Algorithms and Associative modelling techniques. This study has tried to develop a module for preliminary structural configuration using Rhino with Grasshopper. To verify the proposed concept in this study, a module for designing a basic type of suspension structure is introduced.
This study explores the integration of the generative AI, specifically ChatGPT (GPT-4o), into the field of structural analysis and design using the finite element method (FEM). The research is conducted in two main parts: structural analysis and structural design. For structural analysis, two scenarios are examined: one where the FEM source code is provided to ChatGPT and one where it is not. The AI's ability to understand, process, and accurately perform finite element analysis in both scenarios is evaluated. Additionally, the application of ChatGPT in structural design is investigated, including design modifications and parameter sensitivity analysis. The results demonstrate the potential of the generative AI to assist in complex engineering tasks, suggesting a future where AI significantly enhances efficiency and innovation in structural engineering. However, the study also highlights the importance of ensuring the accuracy and reliability of AI-generated results, particularly in safety-critical applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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