빅데이터와 인공지능 기반의 아동 그림책 이용자 요구 식별 및 디자인 연구

• 영문명: User Needs Identification and Design Strategies for Children's Picture Books Using Big Data and Artificial Intelligence
• 발행기관: 한국디자인리서치학회
• 저자명: 종림(Lin Zhong) 송민정(Min Jung Song)
• 간행물 정보: 『한국디자인리서치』Vol10, No. 3(통권 36권), 497~509쪽, 전체 13쪽
• 주제분류: 예술체육 > 미술
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.09.30

국문 초록

최근 국내 출산율은 하락하고 있으나 아동 제품 소비시장은 확대되고 있다. 아동의 미적 계몽과 인지 개발을 위한 그림책은 다양하게 출간되고 있으나 콘텐츠 품질 편차와 동질화, 체계적 평가 시스템 부재로 교육 효과가 제한적이다. 이에 본 연구는 빅데이터와 인공지능을 기반으로 사용자 요구 발굴, 기능 매핑, 콘텐츠 검증까지 아우르는 프레임워크를 구축하여 그림책의 내용 구조, 표현 방식, 상호작용을 체계적으로 분석하였다. 총 12개 데이터 소스에서 844,640건의 데이터를 수집하고 의미 분석과 TF-IDF 기법을 통해 핵심 요구 요소와 우선순위를 도출하였다. 이를 독서 프로세스와 사용자 페르소나와 결합하여 핵심 문제 지점을 규명하고, 기능 트리를 기반으로 시각적 스타일과 플롯 상호작용을 설계하였다. 이후 샘플 그림책의 프로토타입 제작과 친자 테스트를 통해 가독성, 흥미도, 교육 효과를 검증하였다. 연구는 궁극적으로 아동 그림책의 내용 구조와 표현 양식을 데이터 기반으로 최적화하는 설계 방법론을 제시하며, 이는 조기교육 그림책의 체계적 개발에 학문적 근거를 제공하는 동시에, 개인화 추천과 구조화 평가 체계 구축을 위한 새로운 연구 방향을 제안한다.

영문 초록

Despite the continuous decline in the domestic birth rate, the children’s product market has been expanding. A wide range of picture books has been published for children’s aesthetic enlightenment and cognitive development; however, their educational impact remains limited due to inconsistent content quality, prevalent homogenization, and the absence of systematic evaluation frameworks. In response, this study establishes a big data and AI-driven framework encompassing user needs identification, function mapping, and content validation, and systematically analyzes the content structure, modes of expression, and interaction of children’s picture books. A total of 844,640 data entries were collected from 12 data sources, and semantic analysis combined with the TF-IDF method was employed to extract key user requirements and determine their priorities. These elements were then integrated with the reading process and user personas to identify critical problem points, which informed the construction of a functional tree for designing visual styles and plot interactions. Subsequently, prototype picture books were developed and tested in parent–child settings to evaluate readability, engagement, and educational effectiveness. Ultimately, this research proposes a data-driven design methodology that optimizes the content structure and representational strategies of children’s picture books, providing a scholarly foundation for the systematic development of early childhood educational materials, while also suggesting new directions for personalized recommendation and structured evaluation systems.

목차

1. 서론

2. 이론적 배경

3. 사용자 요구 발굴 및 워드 클라우드 라이브러리 구축

4. 데이터 기반 아동 그림책 디자인 실습 및 효과 검증

5. 결론

참고문헌

키워드

빅데이터 분석 인공지능 아동 그림책 디자인 Big Data Analytics Artificial Intelligence Children’s Picture Book Design