As the desire of consumers has been diversified in information age, systematic construction of design information is necessary. The application of the database for systematic construction of visual and vocal information data, which are basic units to composit the product image information, is needed. The database of product image is in need of providing visual usage and copping with the query of the users. Therefore, the Entity-relationship modeling is used for graphing the data units of product image database in this study.
The major results of this study is summarized follows :
First, this study proposes an method of database composing product factors and image words by application of the entity-relationship modeling. Most of product image studies concerned about interpretation of objects' coordinates or axis, but the method, that is proposed in this study, bases on the relationship value between object and object that is the basic unit of database.
Second, A database query tool is fabricated to realize the visual usage of the product image database. The tool provides the method of querying the entities and analysing the results of query.
Third, there is an concrete aim of using survey data. The aim is to draw out the gap between user groups by using database. The gap can be identified by each product factors, and the reason of the gap can be analysed by entity-relationship viewer.
정보화 시대가 되어 소비자의 욕구가 다양해 지면서, 체계적인 디자인 정보의 구성이 필요하게 되었다. 제품 이미지 정보를 구성하는 기본적인 단위인, 시각정 언어적 정보의 체계적인 구성을 위해서는 데이터베이스를 활용해야 한다. 사용자에게 시각적 사용을 제공하고 질의에 대응하기 위해서는 제품 이미지의 데이터베이스가 필요하다. 그러므로, 본 연구에서는 제품 이미지 데이터베이스의 정보 단위들을 시각화하여 보여줄 수 있는 개체-관계 모델링 기법이 사용되었다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같이 요약 될 수 있다: 첫째로, 본 연구는 개체-관계 모델링 기법을 활용하여 제품요소와 이미지어를 구성하는 데이터베이스 방법을 제시하였다. 제품 이미지에 대한 대부분의 기존 연구들은 객체의 좌표나 축의 해석에 초점을 맞추었지만, 본연구에서 사용된 방법은 객체와 객체간의 관계값에 기반을 둔 상대적인 거리에 초점을 맞춘 것이다. 둘째로, 데이터베이스 질의 도구는 제품 이미지 데이터베이스를 시각적으로 사용할 수 있도록 제작되었다. 질의 도구는 질의의 방법 및 질의에 대한 결과를 분석하는 방법을 제공한다. 마지막으로, 데이터의 구체적인 사용방법으로써, 데이터베이스를 사용하여 사용자 그룹 간의 갭을 도출하도록 하였다. 갭은 각 제품 요소별로 확인 할 수 있고, 갭의 원인 분석은 개체-관계 뷰어를 통해 분석할 수 있다.
