원문정보
Approach based on Kansei Engineering for classifying Method on Similarity of Design
デザイソの유사성の분류법に관する감성공학적アプローチ
초록
영어
The cluster analysis has been applied as a practical method to classify similarities of various designs, including package design, where the distance among the two coordinates evaluated numerically, from the image level of design factors, provides the criterion to classify the similarity. The coordinates have definite values. However, from the view-point of Kansei Engineering, it is more rational to define it on fuzzy logic on account of the fuzziness implicated in the image level of design factors. This paper proposes a new approach to classify the similarity of design, using the coordinates expressed with the expectation and standard deviation of the image level of design factors obtained from fuzzy logic.
일본어
クラスター分析は、パッケージデザインを含む、多様なデザインの類似性を分類する実用的な方法として使用されている。これは、相互間の類似性を分類する基準を提供するデザイン因子のイメージレベルを数値的に評価し、二つのデータの間の距離を分析することで、これらのデータが定量的価値として定義されている。しかし、感性工学的な観点からみると、イメージレベルに適用されたデザイン因子の不確定さによって、ファジィ理論を加え定義するのがより合理的であると思われる。 本論はファジィ理論を取り入れたデザイン要因に対するイメージレベルの期待値と標準偏差を現わしたデータたちを利用、デザイン類似性の分類において新しい接近法を提案する。
목차
Abstract
1. はにめに
2. テータ分析
3. イメージレの期待値に對するクラスター分析
3. イメージレぺルの標準偏差に對するクラスター分析
5. 例題
6. 結論
注ぉよび參考文獻