- 영문명
- Designing AI-Based Personalized Viewing Paths for Art Exhibitions : focusing on the Alphonse Mucha Exhibition
- 발행기관
- 한국디자인리서치학회
- 저자명
- 호우함(YuHan Hu) 정의태(Euitay Jung)
- 간행물 정보
- 『한국디자인리서치』Vol10, No. 3(통권 36권), 658~673쪽, 전체 16쪽
- 주제분류
- 예술체육 > 미술
- 파일형태
- 발행일자
- 2025.09.30
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국문 초록
본 연구는 인공지능(AI)을 활용한 미술 전시 개인화 관람 경로 설계 및 생성 방법을 제안한다. 알폰스 무하 작품 속 시각적 요소와 내포된 의미를 심층적으로 해체하여 “시각 요소 해체표”와 “경로 노드 논리표”로 구성된 구조화된 이중 표 형식의 지식 베이스를 구축하였다. 이를 기반으로, AI가 사용자 페르소나와 특정 프롬프트에 따라 지식 노드를 지능적으로 조합하여, 5가지 핵심 주제에 맞는 개인화 경로를 생성하는 전략을 설계하였다. 연구 결과, 제안된 프레임워크는 논리적으로 일관되고 주제가 명확하며 내용이 풍부한 관람 경로를 효과적으로 생성할 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 현대 박물관 분야에 AI, 미술 분석, 개인화 가이드를 융합한 구체적인 방법론을 제시하며, 큐레이팅 효율성 증대와 관람객 경험 심화 측면에서 AI의 적용 가능성을 탐색했다는 데 의의가 있다.
영문 초록
This study proposes a method for designing and generating personalized viewing paths for art exhibitions using artificial intelligence (AI). A structured, dual-table knowledge base, composed of a 'Visual Element Deconstruction Table' and a 'Path Node Logic Table', was constructed by deeply deconstructing the visual elements and inherent meanings within the works of Alphonse Mucha. Based on this, a strategy was designed for an AI to generate personalized paths for five core themes by intelligently combining knowledge nodes according to user personas and specific prompts. The research confirmed that the proposed framework can effectively generate viewing paths that are logically coherent, thematically clear, and rich in content. The significance of this study lies in its presentation of a concrete methodology for the contemporary museum field that integrates AI, art analysis, and personalized guidance, exploring the applicability of AI in enhancing curatorial efficiency and deepening the visitor experience.
목차
1. 서론
2. 문헌연구
3. 지식 데이터베이스 구축
4. AI 보조 테마별 관람 경로 생성
5. 사용자 경험 디자인 및 실증적 평가
6. 결론 및 제언
참고문헌
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참고문헌
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