NJ's Design & Computation

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18.05.2025

Class 04 B: Workshop - 벡터: 라인(폴리라인) & 커브 / Vector: Line & Polyline & Curve

강의 발췌본은 Rhino 및 Grasshopper 환경에서 벡터, 선, 폴리라인, 곡선과 같은 기하학적 요소를 생성하고 조작하는 컴퓨테이셔널 디자인의 기초를 다룹니다. 강의는 벡터 연산의 중요성을 강조하며, 이를 통해 기본적인 기하학적 형태를 구성하고 변형하는 방법을 설명합니다. 또한 RhinoScriptSyntax 및 RhinoCommon API를 사용하여 Python 스크립트를 통해 이러한 작업을 수행하는 실용적인 방법과 함께, 곡선의 속성 및 미분 기하학의 기초 개념을 소개하여 더욱 복잡한 형태를 이해하고 제어하는 방법을 제시합니다. 궁극적으로 API에 의존하는 것을 넘어 기하학의 수학적, 알고리즘적 원리를 이해하고 실제 코딩 연습을 통해 컴퓨테이셔널 사고 능력을 키우는 것의 중요성을 강조합니다. https://namjulee.github.io/njs-lab-public/work?id=2025-introductionToDesignComputation

18.05.2025

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8 דק׳
20.05.2025

Class 06 A: Lecture - OOP and Design Data Structure

These sources, a lecture and a briefing document on the lecture, review core programming concepts for a "Data In Design" class. The instructor emphasizes that learning programming is akin to learning a language, requiring consistent practice rather than sudden insight. The lecture introduces Object-Oriented Programming (OOP) as a crucial paradigm for organizing code, contrasting it with procedural programming and explaining concepts like classes, objects, and inheritance. Furthermore, the materials touch upon data structures, spatial information, AI applications, and the object-oriented structure of RhinoCommon, illustrating how these concepts are applied in computational design and real-world systems, including complex simulations. Finally, the lecture briefly mentions design patterns as advanced techniques for effectively utilizing OOP principles. https://namjulee.github.io/njs-lab-public/work?id=2025-introductionToDesignComputation

20.05.2025

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15 דק׳
04.06.2025

Class 11 B: Lecture - 인공지능 활용 디자인 / AI-aided Design

디자인 분야에서 데이터를 활용한 인공지능(AI)의 적용에 대해 논합니다. 특히, 도시 분석, 데이터 보간, 이미지 분석 등을 위한 분석적 AI 모델의 사용 사례와 함께, 새로운 콘텐츠를 생성하는 생성적 AI 모델의 다양한 유형과 활용 방법을 소개합니다. 또한, 데이터를 해석하고 활용할 때 흔히 발생하는 통계적 오류를 피하고 도메인 지식을 적용하는 것의 중요성을 강조하며, 이러한 AI 도구와 모델에 접근할 수 있는 다양한 실용적인 자원들을 제시합니다. https://namjulee.github.io/njs-lab-public/work?id=2025-introductionToDesignComputation

04.06.2025

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7 דק׳
08.06.2025

Class 12 B: Lecture - 디자인 알고리즘과 최적화 / Design Algorithm & Optimization

강의 발췌록은 디자인 문제 해결에 알고리즘적 사고를 적용하는 방법을 다룹니다. 강사는 하향식 접근 방식을 강조하며, 디자인 문제에서 시작하여 해결에 필요한 알고리즘을 식별하는 과정을 설명합니다. 텍스트 색상 대비 개선이나 CAD 스내핑과 같은 실제 디자인 문제 사례를 통해 알고리즘 적용을 보여줍니다. 또한, 입력에 따라 결과가 일관적인 결정론적 알고리즘과 무작위성을 포함하는 확률적 알고리즘의 차이를 설명하고, 디자인 최적화에서 목표 함수와 평가 지표의 중요성을 강조합니다. 궁극적으로 강의는 디자인 프로세스를 정량화하고 알고리즘화하는 컴퓨팅적 사고방식을 장려하며, 기본 데이터 구조와 알고리즘이 복잡한 문제를 해결하는 데 어떻게 활용되는지 보여줍니다. https://namjulee.github.io/njs-lab-public/work?id=2025-introductionToDesignComputation

08.06.2025

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7 דק׳
10.05.2025

Class 01 B: Lecture - 데이터 & 디자인 / Data & Design, Code for Design

데이터 디자인 수업의 두 번째 강의 이며, 데이터와 컴퓨테이션이 디자인 분야에 통합되는 중요성을 강조합니다. 미래의 성공은 빠르게 변화하는 트렌드 예측보다 변하지 않는 원리, 문제 해결 능력, 컴퓨테이셔널 사고에 대한 깊이 있는 이해에 달려 있다고 주장합니다. 강의는 디자인 개념을 벡터, 래스터, 그래프와 같은 데이터 구조로 변환하고, 이를 코드와 알고리즘을 통해 처리하는 능력이 강력하고 반복적이며 최적화된 디자인 솔루션을 만드는 데 필수적이라고 설명합니다. 궁극적으로 자료는 디자이너들이 디지털 인프라의 발전된 능력을 활용할 수 있도록 API와 같은 기초 개념에 집중하며 직접 코딩을 연습하는 것이 중요함을 역설합니다. https://namjulee.github.io/njs-lab-public/work?id=2025-introductionToDesignComputation

10.05.2025

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8 דק׳
20.05.2025

Class 05 B: Workshop - Vector: Surface & Brep

These video excerpts focus on the computational design process, specifically within the Rhino/Grasshopper environment. The speaker demonstrates how to programmatically create and manipulate geometric data, including points, curves, surfaces, and boundary representations (Breps), using both RhinoCommon and RhinoScript Syntax APIs, while highlighting their differences. Key concepts covered include data structures like lists and arrays, using loops to generate geometry, understanding vectors for direction and transformation, and exploring methods for surface analysis, such as calculating area, centroid, and curvature, often comparing programmatic results with built-in functions. The discussion also touches on Boolean operations and the importance of understanding object-oriented programming (OOP) and computational thinking for analyzing design processes and structuring code effectively. https://namjulee.github.io/njs-lab-public/work?id=2025-introductionToDesignComputation

20.05.2025

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18 דק׳
19.05.2025

Class 05 A: Lecture - Vector: Surface & Brep

These sources offer an overview of a data-driven design class lecture focusing on Surface and Boundary Representation (Brep) data, building upon previous discussions of vectors and curves. Key concepts covered include the definition of a surface as a two-dimensional form, the extraction of various data types like point grids, iso-curves, normal vectors, and curvature, and different methods for representing surfaces such as parametric and implicit forms. The lecture explores operations like area calculation and point projection, the mathematical understanding of curvature and its types (Gaussian, Mean), and concepts like surface mapping and geodesic curves. Finally, it introduces Brep and Mesh as methods for representing complex shapes and emphasizes the importance of understanding their hierarchical data structures for effective design and programming. https://namjulee.github.io/njs-lab-public/work?id=2025-introductionToDesignComputation

19.05.2025

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19 דק׳
15.05.2025

Class 03 A: Lecture - Vector & Point Data Structure

This course introduces the fundamental concepts of vector and point data structures in a computational design context. It explains how real-world information can be translated into vector data, which represents magnitude and direction, and raster data, which is like a digital image. The importance of coordinate systems in interpreting these numerical data points is stressed, and different measurement systems like Euclidean and Manhattan distances are discussed. The lecture further explores basic vector operations such as scaling, addition, subtraction, and dot and cross products, highlighting how these operations are crucial for understanding the relationships between vectors and solving geometric problems like calculating angles, finding midpoints, and performing projections. Finally, the concept of transformations using matrices to manipulate geometric data is briefly touched upon, emphasizing how these core principles underpin much of computational design. https://namjulee.github.io/njs-lab-public/work?id=2025-introductionToDesignComputation

15.05.2025

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18 דק׳
24.05.2025

Class 07 B: Workshop - Discretization & Mesh

These video excerpts discuss fundamental concepts of mesh geometry in computer graphics and architectural design, emphasizing the importance of data structures like vertices and faces to define 3D forms. The speaker illustrates how to programmatically create and manipulate meshes using various software libraries and languages, explaining topics like vertex and face normals, calculating centroids and areas, and applying transformations like offsets and twists. Key data concepts like serialization and different file formats for transferring mesh data are also introduced, alongside broader discussions on developing computational design thinking, creating evaluation metrics for design solutions, and the importance of consistent practice in mastering these skills. https://namjulee.github.io/njs-lab-public/work?id=2025-introductionToDesignComputation

24.05.2025

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24 דק׳
23.05.2025

Class 07 A: Lecture - 이산화: 매쉬 / Discretization & Mesh

강의 자료 발췌문은 주로 공간 정보를 다루는 컴퓨테이셔널 디자인의 핵심 개념을 설명합니다. 강사는 프로그래밍의 중요성과 함께, 공간을 표현하는 기본 데이터 구조인 포인트, 라인, 커브, 서피스를 거쳐 매쉬를 상세히 논합니다. 특히, 현실 세계의 무한한 정보를 컴퓨터에서 유한하게 다루기 위한 **이산화(discretization)**의 개념을 강조하며, 매쉬가 보편적으로 사용되는 이유와 데이터 구조의 중요성을 설명합니다. 또한, 효율적인 정보 처리를 위한 **공간 분할 기법(spatial partitioning)**과 실제 응용 사례를 언급하며, 학생들에게 지속적인 코딩 연습과 질문을 통해 역량을 키울 것을 당부합니다. https://namjulee.github.io/njs-lab-public/work?id=2025-introductionToDesignComputation

23.05.2025

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8 דק׳

This podcast offers an AI-generated summary of a Design & Computation lecture or talk featured on NJChannel(https://www.youtube.com/@CodeforDesign ).

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