[컴퓨테이셔널디자인] 59 buildSMART Conference 2024
00:00 - buildSMART Conference 발표자: 이남주 소장
00:25 - 이남주 소장 소개
03:15 - 디자인에서의 데이터 활용
03:27 - 공간정보의 이산화 & 디자인 프로세스의 코드화, DISCRETIZATION for SPATIAL INFORMATION, CODIFICATION of DESIGN(DECISION-MAKING PROCESS) and METHODOLOGY
05:28 - 결국 데이터 혁명 & 산업 - 디자인 재료, 데이터
08:39 - 정량, 정상화 / 벡터 & 라스터, Quantitative & Qualitative / vector & raster
11:49 - 데이터 구조 & 방법론: 그래프, 픽셀, 복셀 / DATA STRUCTUR & METHODOLOGY: Graph, Pixel, Voxel
14:44 - 디자인 시스템(프로세스의 코드화) / SYSTEM FOR DESIGN
16:27 - 컴퓨테이셔널 사고 / COMPUTATIONAL THINKING
17:43 - 사고의 코드화 & 연역적 귀납적 구현, 인공지능 AI, ML
………………………
22:00 - 사례 발표
23:11 - 도시 데이터 & 머신러닝 / urabn data & MK
25:37 - 서울로 raster data
26:32 - 이미지 프로세싱 / image processing / raster data
27:04 - 건축 스케일 / Vector data
28:36 - 구조 데이터 / Vector data
29:36 - 기하학 데이터 / Geometry vector data
31:28 - 환경 데이터 / Envrironmental data (vector & raster)
33:55 - 재료 데이터 / Material data
34:57 - 창의성과 도구
………………………
36:25 - 학습 자료 링크 공유 / study material
39:09 - 대중과 미디어가 보는 미래
40:12 - 미래를 준비하는 자세, 변화하지 않는 것에 투자
41:13 - 마무리
[#컴퓨테이셔널디자인 00] 데이터 & 디자인 / Data & Design / Computational Design 한국어 강의
데이터(Data) 그리고 디자인(Design)에 대한 소개입니다. 컴퓨테이셔널 디자인(Computational Design)에 대해 알아보아요~
00:00 - 시작하면서
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01:58 - 데이터 / Data
04:02 - 방법론 / Methodology
05:21 - 시스템 / System
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09:24 - 도시 데이터 그리고 네트워크 / urban data / network
13:54 - 도시 데이터 그리고 머신러닝 / urban data / machine learning
16:17 - 지오메트리 데이터 그리고 딥러닝 / geometry data / deep learning
18:52 - 건축 데이터 / optimization / parametric design
20:52 - 구조 데이터 / structure data / optimization
24:04 - 지오메트리 데이터 그리고 다이내믹스 / geometry data / dynamics
26:28 - 조경 / 환경 데이터 / landscape data / environmental data
28:24 - 이미지 데이터 그리고 프로세싱 / image data processing
31:12 - 페브리케이션 데이터 / fabrication data / digital mockup
33:19 - 머트리얼 데이터, 재료 데이터 / material data / computation
35:57 - 인터엑션 그리고 로봇틱스 / interaction / robotics
42:02 - 건축 데이터 그리고 파티클 시뮬레이션 / particle simulation / data
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44:28 - 요약 - 데이터 그리고 디자인 / data at different scales in design
45:27 - 그밖의 관심사 / 키워드 / 도메인 ... Keywords / domains/ data visualization / 3D visualization / education / publication
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플레이리스트 NJ's Computational Design Lecture series - http://bit.ly/2SgBRq0
[NJ의 #컴퓨테이셔널디자인 / 크리에이티브 코딩 / Computational Design / Creative Coding
www.youtube.com](http://bit.ly/2SgBRq0)
다음 브런치 디자인(Design) & 데이터(Data), 컴퓨테이셔널 디자인 - http://bit.ly/2OCfJ8P
[DATA & DESIGN 컴퓨테이셔널 디자인
Data & Design / Computational Design | 들어가면서, 안녕하세요, 저자 이남주입니다. 2009년의 건축 영상 프레젠테이션 집필 이후 10여 년 만이네요! 반가워요! NJSTUDIO 건축 디자인, 시각화, 컴퓨테이션 스
brunch.co.kr](http://bit.ly/2OCfJ8P)
컴퓨테이셔널디자인 60 GIS Data & Design, FOSS4G Conference
00:00 - 발표자 소개
02:28 - 디자인에서의 데이터 활용: 공간 정보 이산화
05:16 - 디자인 재료로써의 데이터
05:44 - Vector & Raster / 벡터 & 래스터
07:51 - Data structure / 데이터 구조
09:42 - System for design / 디자인 시스템 ………………………
10:33 - 사례 1: 제3공간 분석 https://namjulee.github.io/njs-lab-public/work?id=2022-project-report-architectural-institute
14:22 - 사례 2: 공간정보 데이터화
14:52 - 사례 2: 서울로
15:35 - 사례 3: 이미지 프로세싱
15:54 - 사례 4: 네트워크 분석 도구 NNA
17:24 - 사례 5: 환경 분석 Numerical Landscape & Environment Utility
19:50 - 사례 6: 매핑 도구 / Mapping tools
………………………
20:27 - 교육 자료
https://namjulee.github.io/njs-lab-public/work?id=2023-harvard-gsd-jterm
https://namjulee.github.io/njs-lab-public/lecture
24:33 - 질문: 엔지니어로, 디자인은 어떻게 배울까?
컴퓨테이셔널디자인 58 컴퓨테이션은 자동화 매크로를 위한것?
00:00 - 자동화(매크로를) 위해 컴퓨테이션을 적용하는가??
00:21 - 매크로 관점
00:49 - 프로그램의 핵심은 변수('variable')의 활용이다!
01:14 - 변수 적용의 예를 들면
02:10 - 최적화(Optimization)를 위한 변수 활용
02:22 - 참조링크 - https://en.wikipedia.org/wiki/Pareto_front
03:38 - 참조링크 - https://en.wikipedia.org/wiki/Brute_force
03:48 - 자동화는 기초 수준의 적용이다.
04:06 - heuristic - https://en.wikipedia.org/wiki/Heuristic
04:58 - 디자인 프로세스를 코드화하는 방법들은??
......................
05:50 - 예) 디자인 평가 조건은 고정되어 있어야 하나?
07:39 - API의 기초적인 이해, 예 Revit API
07:59 - C# 혹은 Python과 같은 언어와 API의 차이는??
08:13 - API는 의사, 변호사, 엔지니어와 같은 각 분야의 전문가로 생각하면 된다.
08:43 - 나만의 API / library, dll, 라이브러리를 만들자
09:00 - 일반 디자이너와 / 컴퓨테이셔널 디자이너의 핵심 차이!!
......................
09:32 - 질문: API는 자동화를 위한 것???
09:41 - API의 핵심은 Interface이다!!
10:17 - 모든 기능을 열어 줄 필요가 없다!
10:39 - Revit, Rhino API를 예를 들면
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11:06 - 질문: API는 꼭 그 소프트웨어를 통해서 호출해야 하나???
11:24 - 답: '가능'하면서 '불가능'하다!!!
QnA 138 Computational Thinking, Software 1.0 VS AI, Data-driven Thinking, Software 2.0
00:00 - 소프트웨어 1.0 VS 2.0 사유와 디자인 프로세스의 코드화 .........
01:14 - 소프트웨어
1.0 사고, 코딩을 하면 컴퓨테이셔널 사고가 자동으로 될수 밖에 없다
02:07 - 컴퓨테이셔널 디자인 사고 & Computational Design Thinking
참조자료 1: https://youtu.be/D9Gi7X6jaIk?list=PLweNVwGgDKEasb4RbUugM4ljH8oULTboc
참조자료 2: https://youtu.be/ioGSrgYpEm8 03:41 - 코딩은 문제해결 능력이다.
04:31 - 소프트웨어 1.0적인 사고 요약
.........
04:41 - 소프트웨어 2.0 사고, 데이터: 머신러닝, 딥러닝 등등
05:19 - 1.0 사고와 예는?
06:03 - 2.0 사고와 예는?
07:00 - 소프트웨어 2.0 사고를 활용한 디자인 프로세스의 코드화
08:41 - 참조 링크 - https://youtu.be/hzwkfnVSH4o
09:17 - 요약
#컴퓨테이셔널디자인 57 - STUDIO7,8 공주대학교 건축학부 4학년 건축 컴퓨팅 특강 3/3
발표자료: link
00:00 - NJCHANNEL Project, 그 밖의 학습 자료 소개
04:43 - 발표자료 QR코드
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07:20 - QnA: AI시대에서 우리가 준비해야 할 것은?
10:02 - 본질에 집중하자
12:09 - 잘하는 것을 더 잘하게! 아이덴티티의 강화!
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17:06 - QnA: 데이터 시각화 / 다이어그램
18:42 - 정량화, 정성화; 디자인 프로세스의 코드화
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23:22 - QnA: 컴퓨테이셔널 디자인 취업
24:47 - 설계 시장만 보지 말자, 해외 시장이 더 넓다,
29:08 - 기존 산업의 눈으로 새로운 산업을 이해하려 하지 말자
30:25 - 은진표 교수님 첨언: 공간으로 세상을 파악하자
33:00 - 이분법으로 새로운 현상을 이해하지 말자
#컴퓨테이셔널디자인 56 - STUDIO7,8 공주대학교 건축학부 4학년 건축 컴퓨팅 특강 2/3
발표자료: link
00:00 - DATA: Vector & Raster
01:33 - METHODOLOGY: Spatial data
07:53 - Project 소개
08:21 - 컴퓨테이셔널 디자인 결과물?
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09:52 - Urban scale data: vector
17:14 - Urban scale data: raster
20:24 - Network data
21:16 - Building scale data
24:48 - Product scale data
26:52 - Geometry data
31:55 - Environmental data
35:23 - Academic design research
37:56 - Particle, Image processing(remote sensing), fabrication
40:16 - Data at Material, robotics, AR, VR, Interfaces
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43:48 - MIT SENSEable City Lab
#컴퓨테이셔널디자인 55 - STUDIO7,8 공주대학교 건축학부 4학년 건축 컴퓨팅 특강 1/3
발표자료: link
00:00 - 이남주 소장 소개
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01:39 - 오늘의 특강 시작 / 목적
04:52 - 발표 목차 설명
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06:08 - AI & DESIGN
09:16 - DATA
12:48 - DATA X DESIGN
13:20 - COMPUTATION IN DOMAINS
15:55 - COMPUTATION X DESIGN
16:30 - 유행 VS 본질
18:36 - 데이터로 세상을 바라보기
19:53 - 연역법 VS 귀납법
21:52 - 인공지능 원리
25:07 - CODE FOR DEISGN
27:03 - COMPUTATIONAL THINKING
28:58 - 디자이너가 코딩을 배워야 하는 이유! 그리고 오해!
#컴퓨테이셔널디자인 54 도시 데이터 디자인에 적용하기 위한 도구에 대한 생각들
원본: • QnA 125 재무학 배경을 가진 도시 디자이너의 질문, 데이터와 컴퓨테이션
00:00 - 데이터를 다루는 전략
02:22 - 도구에 대한 이야기
04:00 - 하버드와 MIT 수업에 대한 소신발언?
05:18 - 중간 요약
08:24 - Back-end까지 해야 하나?
16:04 - 나의 대답은...
17:21 - 마무리
#컴퓨테이셔널디자인 53 도시 데이터 디자인에 적용하기 위한 전략에 대한 생각들
원본: • QnA 125 재무학 배경을 가진 도시 디자이너의 질문, 데이터와 컴퓨테이션
00:00 - 경험이라는 데이터
01:31 - 결과 해석과 설계의 도구
02:58 - 데이터 해석: 노이즈 제거 & 시그널 포착
04:07 - 데어터 편향
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05:42 - 디자인에서 데이터를 활용하는 방법은?
06:03 - 1) 이슈는? 가설?
08:00 - 2) 구체화
09:06 - 구체화 전략
10:13 - 2가지 생각의 틀
12:04 - 매핑의 예
13:27 - 중간 요약
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14:48 - 상관관계
16:38 - 디자인에서 데이터를 해석할 때
18:19 - 중간 요약
[#컴퓨테이셔널디자인] 52 데이터를 이용한 실제 디자인 적용의 한계? 문제점?
00:00 - 데이터의 해상도, 프라이버시, 품질은 항상 부족하다 그게 정상이다.
01:44 - 문제를 창의적으로 해결하는 능력 == 디자인 능력
03:03 - 문제를 정의하는 능력, 컴퓨테이셔널 사고 능력
04:32 - 데이터 적용 범위는 매우 넓다, 전통적 방법을 모두 포함
06:19 - 그 질문과 답이 가난하다고 느끼는 이유
08:16 - 디자인은 끊임없는 선택의 연속이다.
09:39 - 컴퓨테이셔널 디자인을 다시 생각해 보면
10:35 - 기계적인 암기와 VS 핵심의 이해
[#컴퓨테이셔널디자인] 51 디자이너로서 데이터과학 / 컴퓨테이션 포트폴리오를 어떻게 준비할까?
00:00 - 1) 실패가 당연하다, 계속 분량을 채워 문제해결에 익숙해 지자!
01:30 - 2) 수업시간 과제와 프로젝트를 잘 정리하자!
02:35 - 3) 기존의 지식과 경험을 강화시켜 나가자
04:32 - 4) 현실에 대한 인식
05:20 - 5) 데이터를 디자인에 적용하기 위해서는, 끊임없는 해석
07:00 - 6) 도메인 놀리지의 중요성
07:58 - 7) 학습 전략을 요약해 보면
09:02 - 8) 디자이너로서의 데이터과학 포트폴리오 전략 요약
[#컴퓨테이셔널디자인] 50 디자이너가 데이터사이언스 / 컴퓨테이션 수업을 대하는 자세
00:00 - 데이터사이언스(컴퓨테이션) 수업을 듣기 전에 해야 할 것
01:02 - 코딩(데이터와 컴퓨테이셔널 사고)을 먼저 공부하자
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02:11 - Q 코드를 이해하고 내 것으로 공부하는 방법
02:23 - 1) 따라 쳐 보자(익숙해지기)
03:34 - 2) 모듈화를 시켜보자(컴퓨테이셔널 사고)
04:52 - 3) 내 방식대로 재구성(알고리즘 응용)
05:27 - 4) 학습의 꽃! 반복 반복 반복
[#컴퓨테이셔널디자인 07] 파이썬 (Python) 배워야 할까? 장단점을 알아보자! - https://youtu.be/EwhopA00f2M
06:33 - 5) 컴퓨테이셔널 사고로 디자인을 코드화할 수 있다.
07:00 - 6) 학기가 마무리된 후, 학습 전략
08:01 - 디자이너의 미래는? 디자이너이기 때문에 코드를 짠다.
08:07 - 결국 디자인 경험과 방법론의 문제로 귀결된다.
09:01 - 데이터의(컴퓨테이션) 활용 범위는? 디자인 전체에 해당된다!
[#컴퓨테이셔널디자인 49] 인공지능을 디자인에 적용하기 위한 학습 전략
원본: https://www.youtube.com/watch?v=Mbc_xlqIXNA
00:00 - 사용자 경험의 데이터화
03:13 - 조심해야 하는 지점
05:12 - 과거의 건축가와 현재의 건축가의 비교
06:28 - 중간요약 하면
07:22 - 디자이너가 머신러닝을 공부하는 하나의 방법
09:08 - 시작은 '코딩' 학습부터
12:21 - 코딩 학습 형식은?
15:14 - 디자이너를 위한 머신러닝 학습 전략은?
참조링크
1부: 글 리뷰 - htttps://www.youtube.com/watch?v=hzwkfnVSH4o
2부: 코드 리뷰 - https://www.youtube.com/watch?v=WSVEg2DMsYk
16:32 - 문제 풀이를 위한 수학 말고
17:12 - 기존의 전통적인 기계학습 모델을 먼저 이해하자
19:21 - 문제의 기술과 모델의 선택 그리고 데이터 프로세싱
참조링크 Kaggle - https://www.kaggle.com/ Paper with code - https://paperswithcode.com/
22:29 - 납득 가능한 / 신뢰할 수 있는 활용과 해석
24:45 - 기술(인공지능)을 디자인에 적용하는 바운더리
25:34 - 디자인산업의 선배로서 우려하는 지점들
26:08 - 중간 요약: 디자이너가 머신러닝을 학습/활용하는 이상적인 예
[#컴퓨테이셔널디자인 48] 컴퓨테이셔널 디자인 공모 소개
원본 - https://www.youtube.com/watch?v=E0ZYoknLcF4
공모페이지 - https://brunch.co.kr/@njnamju/151
00:00 - 컴퓨테이셔널 디자인 공모 소개
00:16 - 취지
00:44 - 기간
00:49 - 과정
01:44 - 대상
02:37 - 제출
03:57 - 내용
04:00 - 상품
04:20 - 평가
04:46 - 자주 묻는 질문
06:05 - 제출 주소
06:38 - 마무리
[#컴퓨테이셔널디자인 47] 건축학회 기고글 제3의공간 분석과 적용디자인 데이터 인공지능 코드 리뷰
00:00 - 코드 설명 시작
00:45 - 1) 데이터 가져오기 Google Place API 워크숍 참조 링크 - https://namjulee.github.io/Data-Desig...
02:36 - 2) 데이터 프로세스와 시각화
04:56 - 3) 머신러닝 학습을 위한 데이터 프로세스
05:26 - 평가를 위한 거리함수 구현
08:41 - 4) 전통적인 머신러닝 적용 평가
09:46 - 5) 6) ANN 모델 적용
14:23 - 모델 검증 할 때 하나의 자세
15:23 - 7) 모델 구현 평가
16:15 - 모델 평가를 할 때 하나의 자세
19:31 - 8) 시각화 참조 링크 - https://namjulee.github.io/njs-lab-pu...
21:51 - 모델을 적용하는 하나의 자세
22:52 - 디자이너가 데이터(재료) 코드(도구)를 다뤄야 하는 이유
25:28 - 확대한 지역의 결과 시각화
26:32 - 모델 결과를 바라보는 하나의 자세
27:52 - 모델을 투명하게 만들고 신뢰도를 높이는 하나의 방법
29:10 - 마무리
참조링크 : https://github.com/NamjuLee/Data-Desi...
30:09 - 마치며
[#컴퓨테이셔널디자인 46] 건축학회 기고글 제3의공간 분석과 적용디자인 데이터 인공지능 글 리뷰
00:00 - 오늘의 비디오: 건축학회 기고글 - 제3 공간 분석과 적용(디자인, 데이터, 인공지능)
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01:10 - 전체 버전: https://brunch.co.kr/@njnamju/148
02:07 - 머리말
03:14 - 프로젝트 개요
04:21 - 프로세스 요약
06:15 - 핵심 다이어그램 설명: 데이터에서 디자인 프로세스로
09:03 - 데이터를 다루는 하나의 방법론 인공지능/머신러
12:19 - 데이터를 다루는 전략에 맞춰서 취사선택
12:52 - 프로젝트 프로세스
13:04 - 데이터는 현상의 표상이다
15:03 - 데이터는 현상의 압축 통찰의 향연이다.
15:55 - 쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다.
21:06 - 데이터 시각화와 프리 프로세스 함수
22:12 - 도시 네트워크 분석 방법론과 공간정보
24:08 - 정성적 정략적 데이터, 데이터구조, 그리 보간
26:11 - 절대 하지 말아야 할 것!
26:49 - 모델 학습, 결과
28:20 - 모델 적용, 검증, 해석
31:28 - 발전 방향, 주의점, 가능성
32:37 - 디자인을 위한 인공지능 개발 주의점!
34:59 - 맺음말: 현상에서 통찰, 직관에서 수치, 암묵에서 명시, 경험에서 모델
36:26 - 디자인 재료(데이터), 도구(코드, 인공지능)의 활용
37:35 - 코드설명은 2부에서...
☑️글 전체 버전: https://brunch.co.kr/@njnamju/148
☑️Code: https://github.com/NamjuLee/Third-Place-Prediction-Report-V2022
[#컴퓨테이셔널디자인 45] 인공지능(AI, ML)을 상상, 소설, 매스컴, 영화, 비전문가를 통해 정리한 디자이너를 위한 개념 정리, 디자인 인공지능, 머신러닝, AI, ML
00:00 - 인공지능(머신러닝) 기초 개념, 상상하지 말고, 기초 원리를 이해하자
00:17 - 일반적 프로그래밍 방식 - 함수
01:45 - 데이터 기반 프로그래밍 / 머신러닝 / 프로그래밍 2.0
02:05 - 데이터를 통한 역설계 (Reverse Engineering )
02:22 - 예) 집값 예측
03:34 - AI 모델의 목적 이해
.................
04:19 - AI, 데이터에서 모델로
05:39 - AI가 하면 무조건 맞을까?
07:09 - Data Visualiation을 하는 이유
07:23 - 문제와 데이터에 따른 모델의 이해
08:03 - CS 배경의 AI이해 그리고 디자인 배경의 AI이해의 큰 갭
08:58 - AI를 평가하고 이해하고 받아들일 때
09:47 - 데이터로 선 긋기
.................
09:59 - 차원이 높은 데이터를 볼 때
12:25 - 데이터 프로세싱: 공간과 프로젝션의
13:48 - 데이터 프로세싱의 중요성
.................
14:45 - 이제 답을 해보자! 과연 이 AI는 창의적일까?
15:35 - 디자이너들이 AI를 바라보는 시각/인식이 잘못됐다.
16:25 - 컴퓨테이셔널 디자이너가 취해야 하는 자세
16:48 - 디자이너가 AI를 활용할 때
17:25 - 정성적 & 정량적 연구를 생각해 보자
17:47 - 디자이너가 AI를 활용할 때 가장 중요한 지점은?
.................
19:02 - 컴퓨테이셔널 디자이너로서 AI를 대하는 자세
19:35 - 컴퓨테이셔널
20:11 - 디자인의 모호함이 AI를 만났을 때
21:07 - 언더피팅(Underfitting)이 AI의 창의성???
21:46 - 결국, 상상 만하고, 공부를 하자!
21:50 - 문제에 맞는 도구를 쓰자
22:22 - 이해하면, 질문이 바뀐다.
23:05 - 일반적인 예를 들면,
.................
24:24 - Q: 데이터의 편견이 있다면?
24:43 - A: 편견/패턴/다름이 없다면 학습시킬 수 없다!
27:00 - 데이터를 위한 컴퓨테이셔널 디자인 사고 / 전
27:25 - AI의 가장 중요한 핵심중 하나: 데이터, 도메인(전공)
28:44 - 내가 생각하는 AI 핵심
29:31 - 디자인 크리틱의 예를 들면
30:09 - 대부분의 디자인 학교에서의 AI 반응
30:36 - 내용이 아닌 형식에 취우 친 교육의 문제
31:28 - 참조 비디오:
QnA 69 - 학부생의 질문, 공부방법, 기초의 중요성, 스튜디오베이스 수업의 주의점, 트렌드의 주의점 https://youtu.be/_13DvoZH52w
QnA 61 - 컴퓨테이셔널디자인교육,코딩교육,누가 가르쳐야 하나?feat.데이터스트럭쳐를 만들 수 있는자에한함. https://youtu.be/pS0N_EKjdG4
31:28 - AI 단어가 주는 편견이 너무 심하다...
32:17 - 예를 들면
.................
33:00 - Q: 내비게이션은 왜 이 길을 추천해 줄까?
33:57 - A: 결정론적 계산 그리고 데이터의 고려 순서에 따라
34:45 - 연구의 예를 들면
35:31 - 주어진 문에 따른 전략이 중요, 즉 그 프로세스
36:20 - 말을 이해할 때, 배경지식의 이해의 중요성
.................
36:55 - Q: 인공지능을 적용하는 문제에 대해
37:30 - A: 정의하기 따라 다르다.
38:16 - 문제를 디자인하는 능력
39:39 - 학습에 사용하는 데이터의 특징
40:30 - 현실 데이터는?
.................
41:35 - 인공지능, 데이터 드리픈 프로그래밍!
41:59 - 장단점을 파악하여, AI 도구를 적절하게 활용 하자
42:22 - 인공지능(AI) 사용에서, 디자이너의 핵심 역할은?
42:46 - 마무리
[#컴퓨테이셔널디자인 44 ] 2022 05 디자인 대학교 1학년을 위한 / 디자인과 데이터 그리고 컴퓨테이셔널 디자인 특강 / 다가오는 시대,기회,준비, 공부전략,동기부여,멘탈리티
티스토리 인덱스 - 링크
특강 수업 자료 - 링크
00:00 - 배경 설명
참조링크: 서울시립대 건축학전공 봄 정기 강연 2022 / 컴퓨테이셔널 디자인 / 데이 그리고 디자인 - https://youtu.be/amOThlGDE0E
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01:31 - 엔제이 스토리 설명 참조링크:
#흙수저마라톤, 라이브 2 - 그 마라톤 코스(나의 10대 20대 30대 커리어 패스, 나름 디테일 버젼) - https://youtu.be/mo2wKHYklyY
#흙수저마라톤, NJStory 17 - 생계형 유학생 하버드 졸업 후기 - https://youtu.be/qTWdRGL4Sys
NJStory 18 - [인터뷰 1/2] 꿈을 설계하기 위해, 날아가다 - https://youtu.be/wYCA9FhU_yc
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05:49 - 오늘의 특강 내용 설명
06:21 - 우리가 살고 있는 시대, 그리고 언어와 사고의 도약
09:44 - 코딩을 공부하는 이유?!
12:50 - 새로운 재료 "Data"
15:07 - 소프트웨어의 실체?!
18:53 - 결국 데이터
20:21 - 중간 요약 그리고 컴퓨테이셔널 사고
25:35 - 디자이너가 코딩을 접할 때, 주의점
26:23 - 디자이너에게 코딩이란?!
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28:06 - 요약 그리고 사례 분석
28:35 - 도메인(영역)의 중요성!!
29:44 - 다양한 영역의 데이터 그리고 컴퓨테이셔널 디자인
32:27 - 디자인은 결국 지오메트리
34:17 - 새로운 세대의 역할!
25:22 - 다름에서 오는 실력과 경쟁력!
38:06 - 시각화의 예
39:51 - 디자인 소프트웨어를 공부할 때 중요한 개념
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41:53 - 그 밖의 참조자료 소개
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42:25 - 학습전략 자료 소개
43:28 - 디자이너가 코딩을 시작하는 가장 좋은 전략은?
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45:21 - 특강 소개 참조링크:
https://computationaldesign.tistory.c...
https://nj-namju.medium.com/introduct...
46:30 - 1분 컴퓨테이셔널 디자인 렉처 모음 - https://www.instagram.com/computation...
50:08 - 디자이너를 위한 다양한 워크숍 소개
51:23 - 1분 서바이벌 키트 모음 - https://www.instagram.com/njsurvivalkit/
52:55 - 예) 아이덴티티의 중요성!
54:26 - 서바이벌 키트 요약
56:47 - 각자의 만개하는 계절이 있다
..................................
58:00 - 우리는 무엇을 준비해야 하는가?
59:50 - 특강 요약
..................................
1:00:12 - 발표 자료 링크 그리고 질문
1:01:36 - Q1 현재 가장 관심 있는 분야?
1:02:57 - Q2 대학 1학년 때 해 놓으면 도움 되는 것들은?
1:06:30 - Q3 잘하는 기준은?
1:10:20 - 마무리
컴퓨테이셔널 디자인 강의 - https://computationaldesign.tistory.c...
QnA - https://computationaldesign.tistory.c...
진로상담/취직/유학-건축/컴퓨테이션 - https://computationaldesign.tistory.c...
KICDT 오픈 챗방: https://open.kakao.com/o/g9lXR2hb 암호: kicdt
NJ의 컴퓨테이셔널 디자인: https://open.kakao.com/o/gpxju1nd 암호: 1004
[#컴퓨테이셔널디자인 43] 2022 / 05 - 서울시립대 건축학전공 봄정기 강연 / 컴퓨테이셔널 디자인 / 데이터 그리고 디자인
발표자료 - 링크
02:38 - 컴퓨테이셔널 디자인
21:32 - 사례
33:46 - 학습방법
42:21 - 마무리
43:19 - 질문 그리고 디스커션
#컴퓨테이셔널디자인 #디자인데이터 #디자인방법론
[#컴퓨테이셔널디자인 42] 유니티를 통해 배우는 컴퓨테이셔널 사고와 이벤트 & 디자인 프로세스
(발췌 버젼)
유니티를 통해 배우는 컴퓨테이셔널 사고와 이벤트 그리고 디자인 프로세스
발췌 10 Mouse Interaction / Event pipeline / CAD & Design System의 전략과 사고 https://youtu.be/ExmZOC5n9mY
00:00 - 디자인 프로세스와 이벤트에 대한 생각
02:52 - CAD 프로그램이 작동되는 원리 그리고 디자인 프로세스
06:38 - 디자이너가 알아야 하는 이유
발췌 11 Mouse Picking Physics.Raycast() - https://youtu.be/KVBXO3kBJa4
07:27 - 이벤트의 구조와 디자인의 흐름
09:00 - 디자인 구현과 컴퓨테이셔널 사고의 이행
발췌 13 Collision - https://youtu.be/B28ZxWT2-yc
10:33 - 컴포넌트 센트릭 Component-centric 사고
11:33 - 디자인 시스템을 구현할 때 주의점
12:06 - 디자인 프로세스에서의 이벤트의 역할
12:48 - 디자인 프로세스는 정보를 다루는 행위다
발췌 14 Keyboard Event / CollisionEvent class - https://youtu.be/Cx1Ve8kpB3Y
15:08 - 정보의 흐름과 이벤트의 흐름
16:14 - 이벤트 요약
Unity for Design Scripting and Visualization
Tistory : https://computationaldesign.tistory.com/27
Workshop http://bit.ly/3b9RNmS
Github: https://github.com/NamjuLee/DigitalFUTURES-Immersive-Environmental-Information-Visualization
[#컴퓨테이셔널디자인 41] 디자인과 소프트웨어기술을 볼 때, 고민하다 올리는 비디오...
00:37 - 컴퓨테이셔널 디자인, 파라메트릭, 인공지능, 유행을 타는 키워드
03:43 - 한 줄 대답
04:00 - 상상과 바람 기반으로 이해했을 때의 문제
04:51 - 기술을 이해할 때
06:05 - 나의 경험
08:45 - 민감한 이유
13:03 - 디자인과 소프트웨어 기술
13:38 - 유행 좇는 불나방
14:36 - 비디오 한 줄 요약
[#컴퓨테이셔널디자인 40] 컴퓨테이셔널 사고와 파이프라인 위계 에이전트의 행동, 데이터 업데이트 관계성 (발췌 버젼)
00:00 - 파이프라인과 관계성
00:29 - 생각의 확장 그리고 컴퓨테이셔널 디자인, Agent-based, Generative, or parametric …
01:04 - 어떤 에이전트가 데이터를 업데이트할 것인가?
03:32 - 디자인 이슈를 컴퓨테이셔널 한 방법으로 볼 때,
04:27 - 내가 생각하는 컴퓨테이셔널 디자인
04:56 - 코드 예제
05:28 - 또 다른 방법들
06:24 - 일반적인 Unity 사용법과 문제점, 그리고 추천하는 방법론들
09:22 - 파이프 라인의 차이를 레이어로 생각해 보면
…………………………………………………………….
추가 공부 자료:
10:45 - [#컴퓨테이셔널디자인 06] 쉽게 이해하는 클래스(Class) - https://youtu.be/lA3KWQTrToU
11:11 - [#컴퓨테이셔널디자인 28] SA 7.0 Lecture 2. 디자이너를 위한 컴퓨테이셔널 팅킹 / Computational Thinking For Designer - https://youtu.be/fuz4NLiK0i0
Medium - https://nj-namju.medium.com/computati...
11:52 - [한국어] 5. Introduction to Computational Design: Data, Geometry, and Visualization Using Digital Media - https://youtu.be/nNjN630H6xU
12:15 - Python Class Example: https://github.com/NamjuLee/Introduct...
설명 비디오: - 디자이너를 위한 파이썬 04 파이썬 클래스 - https://youtu.be/dy575QbFtFg
…………………………………………………………….
13:24 - 마무리
[#컴퓨테이셔널디자인 39] 컴퓨테이셔널 사고와 파이프라인의 중요성 (발췌 버전)
00:00 - 오늘의 비디오 소개
00:21- 이 수업을 드리는 이유
00:57 - 원본 비디오 링크 - https://youtu.be/vcV3mgyQXeQ
…………………………………………………..
01:04 - 참조 링크: https://youtu.be/_13DvoZH52w?t=538
01:47 - 에이전트베이스, 파라메트릭, 제너레이티브 디자인 시스템과 동일
02:48 - 파이프라인은 곧 디자인 이슈를 설명한 것
03:09 - 컴퓨테이셔널 디자인을 누가 가르쳐야 하나?
05:20 - 결국, 데이터 파이프라인이란?
05:47 - 데이터 & 디자인 / Data & Design / Computational Design 한국어 강의 https://youtu.be/7HwlZaJrTEI
07:24 - 그라스하퍼 그리고 디자인 스크립팅 https://www.youtube.com/playlist?list...
07:34 - HTML Canvas Drawing API
08:58 - Simple CAD System
11:53 - 코드, 파이프라인 개념 설명 그리고 생각의 확장
13:34 - 만약에 특정 디자인인 이슈 라면?
14:15 - Computational Thinking
14:24 - Computational Design Thinking - https://nj-namju.medium.com/computati...
15:05 - Computational Design Thinking 설명 비디오 - https://youtu.be/ioGSrgYpEm8
15:39 - 파이프라인 디자인 그리고 컴퓨테이셔널 사고
18:31 - 컴퓨테이셔널 사고의 중요성
[#컴퓨테이셔널디자인 38] 컴퓨테이셔널 디자인 소개
1/6 디자이너가 코딩을 왜 배워야 할까? (디자이너를 위한 컴퓨테이셔널 디자인 특강 2021)
00:33 - 오늘의 수업 소개
02:37 - 발표 시작
03:44 - 컴퓨테이셔널 디자인
05:31 - 목차 설명
…………………..
Chapter 1: Material & Tool / 재료 & 데이터
06:26 - 디자이너가 왜 코딩을 배워야 하나? - 데이터
09:40 - 소프트웨어: 4차 산업
12:46 - 소프트웨어 그리고 디자인 도구
18:27 - 지식의 빈익빈 부익부
2/6 코딩을 왜 배워야 하는 이유 (디자이너를 위한 컴퓨테이셔널 디자인 특강 2021)
Chapter 2: Data & Tool & Design / 데이터 & 도구 & 디자인
00:00 - 4차 산업 혁명
07:25 - 데이터 / Data 중요성
09:31 - 디자이너가 코딩을 공부해야 하는 이유
19:50 - 디자인을 위한 코딩 종류 / 형식
22:35 - ! 흔한 컴퓨테이셔널 디자인의 오해
3/6 컴퓨테이셔널 디자인 사례 (디자이너를 위한 컴퓨테이셔널 디자인 특강 2021)
Chapter 3: Computational Design & Case Study, 사례
00:09 - 컴퓨테이셔널 디자인 사례 / 데이터
05:17 - 도시 데이터 & Urban Data / 머신러닝 & Machine Learning
11:41 - 지오메트리 데이터 & Geometry / 딥러닝 & Deep Learning
16:24 - 구조 데이터 & Structure
19:23 - 지오메트리 데이터 & Geometry
21:14 - 조경 데이터 & Landscape
23:36 - 이미지 데이터 & Image
23:59 - 매핑 & Mapping
24:50 - 디지털 패브리케이션 데이터 & Digital Fabrication
26:32 - 머트리얼 데이터 / Material
30:05 - 빌딩 에너지 / Building Energy
30:30 - 환경 / 파티클 시뮬레이션 / Environment / Particle Simulation
33:08 - 디자인 시각화 / Design Visualization
33:58 - 요약하면
34:37 - 마무리
4/6 학습 내용과 방향 (디자이너를 위한 컴퓨테이셔널 디자인 특강 2021)
Chapter 4: Computational Thinking & 컴퓨테이셔널 사고
01:27 - 어떻게 공부할까?
02:54 - 결국, 컴퓨테이셔널 사고
11:41 - 컴퓨테이셔널 디자인 사고
…………………..
Chapter 5: Learn to Code / 코딩 공부
16:41 - 어떻게 공부할까?
21:26 - 예를 들면
24:56 - 어떤 것들을 더 공부 해야할까?
…………………..
Chapter 6: Study Plan / 공부 방향
27:07 - 학습 방향
5/6 학습 자료 (디자이너를 위한 컴퓨테이셔널 디자인 특강 2021)
Chapter 7: Workshop & Lecture / 워크숍 & 렉쳐
00:00 - 워크숍 & 수업 소개
01:18 - 브런치: 데이터 & 디자인
01:55 - 사용법, 예를 들면
02:29 - Rhino 문법 개념
03:30 - Rhino Python 강좌
04:52 - Rhino Python Mapping 강좌
05:23 - Python 강좌
06:17 - Rhino C# 강좌
08:17 - Addon & Plugin 만들기 강좌
08:52 - Mapping (Web based) 강좌
09:37 - Network Analysis 수업
10:46 - Introduction to Computational Design 모음
12:50 - Introduction to Design Visualization 강좌 자료
13:26 - Computational Design Lecture Series 모음
15:03 - QnA Series 모음
15:45 - 엔제이 채널 Playlist
16:23 - 그 밖의 자료 공유 채널 소개
19:18 - 마무리 질문
6/6 QnA 시간 (디자이너를 위한 컴퓨테이셔널 디자인 특강 2021)
00:35 - 개인적인 생각
…………………..
QnA / 질문 & 답변
02:19 - 질문 1) 라이노 툴들이 많은데, 다 다운로드 해서 실험을 하나요?
03:14 - 질문 2) 다운 후 정리는 어떻게 하나요?
03:47 - 질문 3) 실제 산업에서 어떻게 활용되고 있는지?
05:53 - 질문 4) 지오메트리는 결국 노드의 연결 그러나 다른 관점의 지오메트리 수치화는?
08:16 - 질문 5) 가성비 떨어지는 소프트웨어
09:31 - 질문 6) 프로그램 다운
10:04 - 질문 7) 유학 준비, 어디까지 준비해야 하나? & GSD 혹은 Media Lab 수업
12:53 - 질문 8) 건축 데이터로 수익 만들기?
16:03 - 코딩 공부의 중요성
17:15 - 질문 9) 각각 CAD 소프트웨어 간의 모델링 교한
18:58 - 질문 10) 일러스트레이터에서 라이노로
19:27 - 질문 11) 파일 저장 형태의 공부?
19:58 - 질문 12) Disney Research / Media Lab 생활?
25:20 - 질문 13) 지오메트리 데이터를 저장하는 방법들?
28:55 - 마무리
[#컴퓨테이셔널디자인 37] 우리는 무엇을 배우면서 사는가 feat. 언어와 컴퓨테이셔널 사고, 그리고 사고의 도약
00:00 - 오늘의 주제
……………………………………………
생각 하나
00:27 - 세대에 따른 지능 & 인텔리젼스 그리고 도약들
04:53 - 또 한 번의 도약? - 컴퓨테이셔널 사고
07:37 - 중간 요약
……………………………………………
생각 둘
09:12 - 우리는 무엇을 학습하며 사는가? 현상과 패턴
12:54 - 결국, 언어를 학습하는 것
15:08 - 언어를 엄밀하게 만들자 - 현상을 기술 / 디자인을 기술
18:35 - 머신러닝 예 - 패턴과 논리
21:20 - 매핑 예 - 패턴과 논리
23:22 - 중간 요약
24:43 - 사족 1: 코딩을 하는 사람과 아닌 사람의 차이
……………………………………………
생각 셋
25:41 - 소프트웨어, 즉 코딩을 작성하다는 것은
29:23 - 컴퓨터에게 쓰는 연애편지- 데이터 구조와 알고리즘
33:07 - 결국, 컴퓨테이셔널 사고
24:07 - 요약 마무리
36:48 - 사족 2: 컴퓨테이셔널 디자인을 상상력으로 공부하지 말자
[#컴퓨테이셔널디자인 36] 코딩공부와 수학 그리고 공부할것 Feat. 4차 산업혁명 그리고 디자인
4차 산업 혁명과 디자인, 코딩, 데이터, 수학, 더불어 어떤 공부를 할 수 있는지 나누어 봐요.
00:23 - 질문
.................................................
01:14 - 첫 번째 답변 - 코딩 중요한가?
02:41 - 4차 산업의 쌀, 데이터
03:36 - 제2외국어 컴퓨터 언어
05:32 - 최고의 자유도를 가질 수 있다
07:52 - 컴퓨테이셔널 싱킹 - 사람의 생각하는 방법을 바뀌어 논다
09:46 - 4차 산업의 형식을 넘어, 내용을 이해하고 싶다면,
11:22 - 첫 번째 답변 마무리
14:02 - 디자이너가 코딩을 해야 하는 이유 -
.................................................
14:26 - 복수 전공에 대한 생각
16:52 - 디자이너의 컴공 복수 전공
.................................................
22:30 - 두 번째 답변 - 코딩을 이용한 디자인 그리고 그라스하퍼
22:58 - 컴퓨터 그래픽스
24:32 - 상용 그래픽 프로그램
26:03 - 비주얼 스크립팅
28:57 - 수학보다 더 중요한 것?
30:40 - 수학과 디자인 - 수체계의 성질과 엄밀성
35:06 - 예를 들면
36:42 - 수학 공부 자료
37:52 - 요약하면
.................................................
39:18 - 세 번째, 코딩 공부와 더불어 무엇을 공부할까?
39:36 - 컴퓨터공학을 깊게 공부하자
40:33 - 디자이너가 알아야 하는 수학은?
45:58 - 기술적 테크트리
47:27 - 컴퓨테이셔널 사고 / Computational Thinking
49:47 - 마무리
[#컴퓨테이셔널디자인 35] 함수호출 By Reference, By Value
다음 브런치: https://brunch.co.kr/@njnamju/109
질문 : Rhino Python 02 Point Grid Basic - https://youtu.be/k-Z7qT2OZX4
00:09 - 주제: 함수, By value(값), By Reference(참조)
00:34 - 질문
01:23 - 질문 설명
03:19 - 질문 요약
.................................................
03:40 - 함수의 호출을 왜 이해해야 하나? 05:-07 - 함수 호출 방법 요약
06:15 - Call by value 예제
09:45 - Call by reference 예제
.................................................
15:36 - 그라스하퍼(Grasshopper)의 호출 방식은?
17:54 - 그밖의 이야기
.................................................
19:20 - 그렇다면, 질문자의 질문은?
23:43 - 요약
참조
라이노 파이선 플레이리스트 - https://www.youtube.com/playlist?list=PLweNVwGgDKEYVSpbRQuzG4zHLpnfd4sUU
RhinoPython - https://developer.rhino3d.com/api/rhinoscript/object_methods/moveobject.htm
[#컴퓨테이셔널디자인 34] 소프트웨어 어떻게 공부할까? 변할것 변하지 않을것, Feat VR AR AI
글 버젼 - https://brunch.co.kr/@njnamju/108
[변할 것과 변하지 않을 것Feat.VR/AR/AI..
Computational Design | 1년 전 즈음에, 유독 VR과 AR을 공부에 대해서 많은 질문을 받았던 적이 있었어요. 그래서 개인적인 생각을 정리해서 비디오로 공유를 했었었죠. 1년이 흐른 지금, 다음과 같은 댓
brunch.co.kr](https://brunch.co.kr/@njnamju/108)
[#컴퓨테이셔널디자인 05] VR / AR 꼭 해야 할까? 2019 버젼 - https://youtu.be/73AYw0JYUlM 00:23 - 주제
01:16 - 질문 요약
03:58 - 비디오를 만들 때의 분위기 : VR / AR 꼭 해야 할까? 2019 버젼-https://youtu.be/73AYw0JYUlM
05:13 - 질문의 대한 나의 생각
05:56 - 오해가 생기는 부분의 예
09:48 - 중간 요약
.................................................
10:30 - 첫번째, 파운데이션의 중요성
11:59 - 변하지 않을것에 집중하라
15:50 - 변하지 않는것을 토대로 전략을 짜라
.................................................
17:49 - 두번째, 나만이 할 수 있는것을 만들자
20:40 - 경쟁, 누구와 어떻게, 무엇을 위해 경쟁 할것이가?
23:15 - 나는 누군가? 또 여긴 어딘가?
26:24 - 중간 요약
.................................................
29:07 - 질문자에 대한 2가지 피드백
31:14 - 키워드 1: 펀더멘탈(fundamental)
32:25 - 키워드 2: VR/AR 을 시각화 혹은 페레젠테이션 용도?
34:22 - 키워드 3: 인터액션(interaction)
36:02 - 키워드 4: 핵(Hack) 을 하자!
37:41 - 요약
40:31 - 마무리
[#컴퓨테이셔널디자인 33] 디자인 엔지니어링 / Design Engineering
Daum 브런치 - https://brunch.co.kr/@njnamju/93
00:19 - 컴퓨테이셔널 디자이너로 살아남는 방법? - https://youtu.be/1_sfn7sOqA8
00:30 - 디자인 엔지니어링에서 중요한 것?
01:11 - 데이터 그리고 디자인 / Data & Design - https://youtu.be/7HwlZaJrTEI
02:54 - 데이터의 두 가지 측면?
06:06 - 중간 요약
06:34 - 그래서? 데이터가 왜 중요?
09:28 - 데이터를 기반하면 다 옳을까?
11:23 - 디자이너의 개입? Human factor
15:24 - 평가항목의 예
16:15 - 디자인 측면의 엔지니어링 예
18:04 - 자, 그럼, 우리는 무엇을 어떻게 준비해야 하는가?
19:05 - 컴퓨테이셔널 사고 - https://youtu.be/B7MaKoxpH8Q
19:12 - 컴퓨테이셔널 방법론 - https://youtu.be/fuz4NLiK0i0
19:46 - 데이터 구조 - https://brunch.co.kr/@njnamju/90
20:43 - 한 줄 요약
[#컴퓨테이셔널디자인 32] 궁극의 테크트리! 컴퓨테이셔널디자이너로 살아 남기!!
00:11 - 내용 요약
01:12 - 결론은? 엔지니어링을 하자?
03:38 - 예를 들면, 도메인? 어디다 적용?
13:32 - 마무리
16:58 - 전략
[#컴퓨테이셔널디자인 31] SA 7.0 Lecture 5. 데이터 구조로서의 지오메트리 그리고 시각화 / Geometry as data and Visualization
SA 7.0 Unit 2의 수업의 편집본입니다. 전체 내용이 궁금하시면, 아래의 링크를 참조해 주세요!
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00:40 - 데이터 구조로서의 지오메트리 / Geometry as Data Structure
01:07 - 데이터 구조 / Class
03:22 - 벡터 / Vector
04:55 - 폴리라인 / Polyline
07:23 - 시각화 / Visualization
07:45 - Gestalk Principles
08:19 - Bertin's Visual Design Space
09:19 - Principles of Graphical Integrity
11:01 - Nightingale-mortality
12:27 - !not the beautiful but the meaningful
13:30 - 그래프 워크숍 / Graph
13:48 - 데이터 디자인 공부 자료 / Data & Design
.................................................
Medium - https://medium.com/@nj.namju/numeric-network-analysis-post-covid-19-urbanism-6-ft-rule-de267886b028
Youtube English - https://www.youtube.com/playlist?list=PLIyZNoxG7nmnjpc2N0SIKKSdYfi-3tE5J .................................................
다음 브런치 - https://brunch.co.kr/@njnamju/91
유튜브 한국어 - https://www.youtube.com/playlist?list=PLweNVwGgDKEbGYBBPoKxHdMphJW245q38
[#컴퓨테이셔널디자인 30] SA 7.0 Lecture 4. 이산 도시공간과 연결성 (그래프)/Discrete Urban Space and Connectivity (Graph)
SA 7.0 Unit 2의 수업의 편집본입니다. 전체 내용이 궁금하시면, 아래의 링크를 참조해 주세요!
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00:01 - Graph
01:13 - 학습 목표
01:50 - 공간정보 / Graph / Pixel(Matrix) Voxel
04:48 - 공간 분할 / Partition / Linear regression
07:28 - 질문 / NNA툴의 Linear regression과 Linear regression GD 차이
08:41 - 공간 분할 / KNN / SVM / Random forest / CNN
14:08 - 공간 분할 / Delaunay triangulation / Voronoi diagram
16:36 - 공간 분할 / Quad Tree / Octree / Bin System
19:47 - 클러스터링 / Clustering Points: Collision-Based Dynamic Graph method
.................................................
21:49 - 연결성 / Connectivity / Graph / tree / folder
24:53 - 연결성 / zoning as graph / Associative geometry / interface / tensor graph / Network for ML
28:51 - 연결성 / Structure / Mesh(Polygon) as Graph
30:42 - 연결성 / file formats / JSON / GeoJSON
32:47 - 열결성의 타입 / Directed Graph / Undirected Graph / Mixed Graph / Weighted Graph … Multigraph / Bipartite Graph / DAG(Directed Acyclic Graph)
.................................................
34:25 - 그래프 만들기 , 순전파 역전파/ Graph Build / forward propagation / backward propagation
39:35 - 그래프 탐색 / Graph Traversal / BFS / DFS
44:07 - 그래프 예제 / Numerical Geometry & Dynamic Utility / Third Place Paper
48:09 - 복셀 픽셀 맵 예제 / Volumetric Representations and Machine Learning
49:29 - 질문 / 점에 새로운 데이터를 추가 하려면?
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[#컴퓨테이셔널디자인 29] SA 7.0 Lecture 3. 캐드, 데이트의 흐름 / CAD data pipeline
SA 7.0 Unit 2의 수업의 편집본입니다. 전체 내용이 궁금하시면, 아래의 링크를 참조해 주세요!
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00:29 - 인터액션이 가장 많이 일어나는 도구는?
01:23 - 인터페이스 / Interface
06:33 - 데이터 / 인터액션 파이프라인 / Data and Pipeline
07:34 - 재사용성(Reusability)
12:36 - 학생 프로젝트에서 Python을 어디까지 활용이 가능할까?
21:49 - 컴퓨테이셔널 팅킹 / Computational Thinking
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[#컴퓨테이셔널디자인 28] SA 7.0 Lecture 2. 디자이너를 위한 컴퓨테이셔널 팅킹 / Computational Thinking For Designer
SA 7.0 Unit 2의 수업의 편집본입니다. 전체 내용이 궁금하시면, 아래의 링크를 참조해 주세요!
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01:02 - 언어를 통일 하자
01:53 - 가장 중요한 것은? Questions / Imaginations / Hypothesis
05:04 - 시작 전 우리의 자세는? Methodology / Approach
06:50 - 과정에서의 전략은? Manifesto / Policy
09:30 - 결정론? 확률론? Deterministic / Stochastic
10:00 - 확장할 것 인가? 집중할 것 인가? Converge / Diverge
13:49 - Top-down / Button-up & Holistic / Partial
14:21 - 존재하는 솔루션? 찾아 내야 하나? Existing / Emerging
15:32 - 무엇을 향해서? Oriented / Disoriented
16:49 - 무엇을 중심으로? Centralized / Decentralized
17:48 - 흐름은 어떠 한가? Procedural / Iterative
18:20 - 최고? 혹은 최적? Ultimate(Best) / Optimal
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19:47 - 이행/구현의 단계에서는 / Implementation
20:09 - 무한에서 유한으로 - Infinite to Finite
21:13 - 암묵적에서 명시적으로 - Implicit to Explicit / Ambiguous to Certain
22:54 - 어떻게 나눌 것 인가 - from Entangled to Separated
24:17 - 현상에서 모델로 - Phenomenological(Observation) to Predictable(Model & System)
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25:26 - 이행시 필요한 개념 / Implementation
27:30 - 클래스의 장점 그리고 추상화 - Class / Abstraction
28:51 - 요약하면
[#컴퓨테이셔널디자인 27] SA 7.0 Lecture 1. 데이터 & 디자인 / Data & Design
SA 7.0 Unit 2의 수업의 편집본입니다. 전체 내용이 궁금하시면, 아래의 링크를 참조해 주세요!
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01:09 - 수업 요약
02:53 - Data & Design
04:24 - 엄밀한 언어 / explicit / implicit
05:16 - 데이터(data)가 뭐죠?
06:49 - 방법론(methodology)?
09:22 - 시스템(system)?
10:41 - 소프트웨어란(software)?
12:35 - 목차 설명
13:01 - 이세상에서 가장 비싼 제품은?
14:02 - 내가 생각하는 컴퓨테이셔널 디자인 / Computational Design
15:19 - 건축디자인과 AI?
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[#컴퓨테이셔널디자인 26] 곱하기 어떻게 볼까? 추상을 통한 상상? 컴퓨테이션/크리에이티브 코딩
파라메트릭 디자인 / 컴퓨테이션 / 크리에이티브 코딩을 하다 보면 수식을 많이 사용해요! 특별히 곱하기에 대한 저의 생각을 공유합니다. 이미 알고 계신 분도 한번 확인하고 넘어가면 좋을 것 같아요!
00:27 - 계기
01:14 - 왜? -2 X -2 는 왜 +4가 나올까? 그리고 사족
03:22 - 곱하기의 다른 이름?
04:34 - 비율 / 그리고 이끌어진 생성물!
04:54 - 추상화! 머리속에 상상이라는 랜더링을 하자
06:36 - 상상을 해보자 -3 X -2
08:00 - 예제1 질문과 함께, 순서를 상상해 보죠!
09:45 - 예제2 워크숍 내용
12:27 - 예제3 인터폴레이션, 애니메이션 등등
15:26 - 요약 그리고 마무리
[#컴퓨테이셔널디자인 25] 힙합문화로 보는 새로운 패러다임 그리고 컴퓨테이셔널 디자인의 운명 - link
음악을 들으며 작업하다, 생각난 부분을 정리해서 공유합니다. 힙합문화로 보는 새로운 패러다임 그리고 컴퓨테이셔널 디자인의 운명
[#컴퓨테이셔널디자인 24] 정규화 & 보간 & 이상치 / normalization & interpolation & outlier
컴퓨테이셔널 디자인 / 크리에이티브 코딩을 하다보면 빈번하게 사용되는 개별적 개념들이지만, 너무 소소해서, 쉽게 넘길 수 있는 내용인데요. 이번 시간에는, 정규화, 보간 그리고 이상치에 대한 개념을 공유합니다.
00:34 - 정규화 / normalization
05:55 - 이상치/ outlier
08:01 - 보간 / interpolation
14:09 - 마무리
[#컴퓨테이셔널디자인 23] 프로젝션 & 리맵 / Projection & Remap
컴퓨테이셔널 디자인 / 크리에이티브 코딩을 하다보면 빈번하게 사용되는 개별적 개념들이지만, 너무 소소해서, 쉽게 넘길 수 있는 내용인데요. 이번 시간에는, 프로젝션과 매핑에 대한 개념을 공유합니다.
00:51 프로젝션(projection)
01:30 지도 프로젝션
09:10 지오메트리 프로젝션
12:27 리맵(remap)
15:50 요약
[#NJ의서바이벌키트 11] 디자이너에게 코딩이란 / 나에게 코딩이란 / 코딩을 하는 이유
디자이너에게 코딩이란 / 나에게 코딩이란 / 코딩을 하는 이유 주제로, 저의 생각을 공유합니다.
01:06 - 1) 일 할 수 있는 일꾼을 만든다
03:25 - 2) 균일한 품질 유지를 도와준다
04:26 - 3) 실험적 작업가능
05:57 - 4) 문제로서의 디자인
07:25 - 5) 솔루션으로서의 디자인
09:11 - 6) 데이터로의 디자인
10:47 - 7) 다양한 커리어 패스를 만들 수 있다
12:21 - 8) 진입 장벽을 높여준다
14:05 - 9) 경쟁력을 준다
18:34 - 요약
[#컴퓨테이셔널디자인 22] 코딩공부 어떻게? (잔소리포함) / 제발 타이핑해보자!! - link
제 경험을 바탕으로, 무엇이 가장 문제인지... 코딩 공부를 한다고 하는 사람들이, 왜 중간에 실패하는지 무엇이 문제인지 생각해 봤습니다. 특별히, 디자이너들을 위한 코딩공부 전략도 공유합니다.
[#컴퓨테이셔널디자인 21] 내가 생각하는 컴퓨테이셔널 디자인 / 워크숍 강좌를 만드는 배경 / 디자인 데이터 / Design & Data - link
내가 생각하는 컴퓨테이셔널 디자인에 대한 생각을 공유합니다. 특별히 튜토리얼/워크숍을 계획하고 만드는 배경에 대해서도 공유합니다.
데이터, 데이터, 그리고 데이터
[#컴퓨테이셔널디자인 20] 컴퓨테이셔널디자인을 바라보는 시각과 오해 - link
컴퓨테이셔널 디자인, 바라보는 시각과 오해에 대해서 이야기 해봅니다. 아무래도, 전문 분야이다 보니, 때때로, 오해를 가지고 있으신 분들이 있는데요, 개인적인 생각을 공유해 봅니다.
[#컴퓨테이셔널디자인 19] 건축 3D 랜더링에 관한, 어느 건축가의 질문들…/ 건축 시각화
예전에, 건축가 한분을 만나서 건축 렌더링에 대한 대화를 가졌는데요, 요약해서 비디오로 만들어봅니다. 아무래도 건축 도시 디자인을 하다 보면 렌더링을 많이 하시는데, 실무적인 효율적인 프로세스에 대해서 궁금하신 분들, 도움이 되길 바랍니다.
01:25 - Q1 렌더링 사이즈는?
03:58 - Q2 용량이 크면 다운이되냐?
06:55 - Q3 렌더링 타입?
08:08 - Q4 렌더링 소요 시간은?
11:14 - Q5 조명은?
12:49 - Q6 내부 조명은?
14:58 - Q7 유리, 창문은?
15:40 - Q8 멀리언, 매지(줄눈)?
16:50 - Q9 사이트 바닥 및 배경처리는?
19:31 - Q10 사람 및 차량은?
19:58 - Q11 잔디 처리는?
20:41 - Q12 입면도는?
21:27 - Q13 전체 적인 작업 시간의 책정?
23:30 - Q14 모델링 소스
24:34 - Q15 시간이 항상 부족한데, 해결책이 없냐?
25:11 - 개인적인 피드백
[#컴퓨테이셔널디자인 18] 매핑 (건축, 도시) / Mapping for Urban and Architecture
건축 도시 디자인 프로세스에서 매핑을 많이 활용하죠. 매핑에 대한 생각을 공유합니다.
01:20 - 트레이싱
02:05 - 매핑
02:26 - 매핑 가능한 데이터
06:02 - 데이터의 타입 (top-down, bottom-up data)
09:11 - 매핑의 프로세스
12:35 - 매핑의 해석
[#컴퓨테이셔널디자인 17] 도시, 건축 렌더링 팁 / Architectural & Urban Rendering tips / 건축 시각화 - link
도시, 건축 렌더링, 시각화 할 때 몇 개의 팁을 공유해 드립니다!! 디자인 시각화는 중요합니다.
왜냐하면, 내가 생각하는 아이디어들을 공유하고 피드백을 받고 발전시키기 위함이죠. 요즘 도구들이 많이 발달했어도, 그 개념은 동일합니다. 렌더링 관련해서 몇 가지 팁을 공유합니다.
요약하면,
1) 렌더링은 결국 최종 결과물을 만들기 위한 소스를 만드는 작업
2) 후보정, 즉 후반 작업으로 사용하는 툴에 맞는 소스를 만든다.
3) 후보정에는 어떤 방법들이 있을까?
[#컴퓨테이셔널디자인 16] Mouse Event / 마우스 이벤트, CAD System - 캐드시스템 - link
CAD(Computer-aided design) 시스템을 만들 때, 다양한 인풋을 필요료 합니다. 그중에 일반적으로 많이 활용하는, 마우스 이벤트에 대해서 알아보겠습니다.
[#컴퓨테이셔널디자인 15] Active Command - 엑티브 커멘드, CAD System - 캐드시스템 - link
어려운 내용일 수 있는데요, CAD (Computer-aided design) 시스템을 만들 때, 다양한 드로잉 커멘더들이 존재하는데 그것들을 다루는 개념에 대해서 공유합니다.
[#컴퓨테이셔널디자인 14] Harvard GSD Technology 그리고 MIT Computation 지원준비, 프로그램 비교 , 및 컴퓨테이션 공부 준비 방법
얼마 전에 받았던 질문을 비디오로 만들어 봅니다. Harvard GSD Technology 그리고 MIT Computation 프로그램의 지원 준비 방법, 그리고 컴퓨테이션 공부 준비 방법을 공유합니다.
00:55 - Harvard GSD, MIT Computation 어드미션/입학 프로세스?
04:10 - Harvard GSD, MIT Computation 학교, 프로그램 특징 비교?
07:31 - 학자금조달? RA/TA ?
08:38 - 컴퓨테이셔널 디자인 공부를 위한 준비?
[#컴퓨테이셔널디자인 13] 자료구조, 픽셀, 복셀 / Data Structure for design , pixel and voxel data structure 2/2 - link
제가 자주 사용하는 데이터 스트럭쳐/Data Structure for design, 자료구조, 를 공유합니다. 컴퓨테이셔널 디자인 혹은, 크리에이티브 코딩을 함에 있어서 데이터 스트럭쳐를 잘 활용할 줄 알아야합니다. 제가 자주 사용하는 데이터 스트럭쳐와 예를 공유해 드립니다.
[#컴퓨테이셔널디자인 13] 자료구조, 그래프 / Data Structure for design , Graph 1/2 - link
제가 자주 사용하는 데이터 스트럭쳐/Data Structure for design, 자료구조, 를 공유합니다. 컴퓨테이셔널 디자인 혹은, 크리에이티브 코딩을 함에 있어서 데이터 스트럭쳐를 잘 활용할 줄 알아야합니다. 제가 자주 사용하는 데이터 스트럭쳐와 예를 공유해 드립니다.
[#컴퓨테이셔널디자인 12] 라이노 파이썬 / Rhino Python, 공부법 - link
제가 생각하는, 라이노 파이썬 / Rhino Python, 공부법을 공유합니다. 첨부 링크는 아래와 같습니다.
Python 에 대해서 나왔는 링크인데요, 굉장히 쉽게 잘나온 책입니다. PDF think python http://www.greenteapress.com/thinkpython/ Rhino API와 Python를 동시에 공부할 수있는 PDF 파일입니다.
PDF python for https://www.rhino3d.com/download/IronPython/5.0/RhinoPython101
general lnik : http://wiki.mcneel.com/developer/python
python and c# for rhino video: http://designalyze.com/
python video tutorial http://designalyze.com/course/intro-scripting-python-rhino
python, html, css, js ruby, php: https://www.codecademy.com
community: http://www.grasshopper3d.com/forum
Rhino common documentation http://4.rhino3d.com/5/rhinocommon/
[#컴퓨테이셔널디자인 11] HTML Canvas, 데이터 시각화, 크리에이티브 코딩 - link
데이터 시각화 / Data Visualization, 크리에이티브 코딩 / Creative Coding 및 2D드로잉에 유용한 HTML Canvas에 대한 저의 생각을 공유합니다. 시청해 주셔서 감사합니다.
React/Typescript/Canvas, Github https://github.com/NamjuLee/react-typescript-canvas-starter
HTML Canvas API https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/Canvas_API
[#컴퓨테이셔널디자인 10] 건축 시각화 / Architectural Visualization - link
건축 시각화 (Architectural Visualization)에 관한 비디오 입니다. 예전에 썼던 책을 바탕으로, 내용을 요약하여 비디오로 만드려고 합니다!
[#컴퓨테이셔널디자인 09] 데이터 시각화 / Data Visualization - link
데이터 시각화(Data Visualization)에 관한 생각을 비디오로 만들었습니다.
[#컴퓨테이셔널디자인 08] 디자이너를 위한 프로그래밍 언어 2/2 - Typescript(Javascript) - link
크리에이티브 코딩(Creative Coding), 컴퓨테이셔널 디자인(Computational Design) 혹은 코딩을 가지고 디자인에 접목 하시고 싶으신 분들을 위해서, 개인적으로, 두 가지 프로그래밍 언어를 정리해 봤습니다.
[#컴퓨테이셔널디자인 08] 디자이너를 위한 프로그래밍 언어 1/2 - C# - link
크리에이티브 코딩(Creative Coding), 컴퓨테이셔널 디자인(Computational Design) 혹은 코딩을 가지고 디자인에 접목 하시고 싶으신 분들을 위해서, 개인적으로, 두 가지 프로그래밍 언어를 정리해 봤습니다.
[#컴퓨테이셔널디자인 07] 파이썬 (Python) 배워야 할까? 장단점을 알아보자! - link
제가 생각하는 파이썬 언어 그리고 장단점을 공유하는 비디오를 만들어 봤습니다.
디자이너를 위한 파이썬 플레이 리스트 https://www.youtube.com/playlist?list=PLweNVwGgDKEYw_lL0Roe04kPhsUT9sSQd
팅크 파이선 / Think python https://buildmedia.readthedocs.org/media/pdf/howtothink/latest/howtothink.pdf
튜토리얼 사이트 https://www.codecademy.com/learn/learn-python-3
[#컴퓨테이셔널디자인 06] 쉽게 이해하는 클래스(Class) - link
클래스에 대한 개념을 간단히 설명해 봤습니다. 코딩 공부하시는 분들에게 도움이 되길 바랍니다.
[#컴퓨테이셔널디자인 05] VR / AR 꼭 해야 할까? 2019 버젼 - link
VR, AR에 대한 개인적인(2019) 생각을 나눕니다. 건축 도시 시각화에 관련해서 여쭈어 보시는 분들, 혹은, VR , AR을 준비 하시는 테크니컬 아티스트나, 컴퓨테이셔널 디자이너 분들께 도움이 되길 바랍니다.
[#컴퓨테이셔널디자인 04] 건축 도시 디자이너를 위한 프로그래밍 테크트리 - link
건축 도시 디자이너들을 위한 프로그래밍 테크트리 , 혹은 공부 방법에 대해 이야기 합니다! 어떻게 시작해야할지 막막 한 분들에게 도움이 되길 바랍니다!
[#컴퓨테이셔널디자인 03] 컴퓨테이셔널 사고 (띵킹) / Computational Thinking - link
컴퓨테이셔널 싱킹 / Computational Thinking 에 대한 개념을 간단히 설명해 봤습니다. 코딩 공부하시는 분들에게 도움이 되길 바랍니다.
[#컴퓨테이셔널디자인 02] 파라메트릭 디자인? / Parametric Design - link
파라메트릭 디자인( Parametric Design) 의 간단한 개념을 알아봅니다!! 컴퓨테이셔널 디자인 워크숍 플레이리스트 https://www.youtube.com/playlist?list=PLweNVwGgDKEb94hRD2OT4bNWhtO0Ggu_o
[#컴퓨테이셔널디자인 01] 컴퓨테이셔널 디자인? / Computational Design - link
컴퓨테이셔널 디자인( Computational Design) 의 간단한 개념을 알아봅니다!!
질문 있으시면, 댓글 달아주세요!
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