NJ's Design & Computation

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Chaîne • 2 émissions

Design

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Deux fois par semaine
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18 MAI

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 mai

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8 min
7 MAI

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

강의 발췌문과 브리핑 문서는 "디자인 속의 데이터" 강좌의 소개를 다룹니다. 이 강좌는 디자이너들에게 디자인 과정에서 **계산(computation)**과 **데이터(data)**를 효과적으로 활용하는 방법을 가르치는 것을 목표로 합니다. 핵심 질문은 디자인 프로세스를 코드로 해석하고 데이터를 디자인 재료로 사용하는 방법을 이해하는 것입니다. 강사는 건축 및 도시 디자이너이자 소프트웨어 엔지니어로서 다양한 경험을 바탕으로 계산 디자인을 사고방식으로 정의하고, 소프트웨어와 데이터의 중요성을 강조합니다. 강좌는 강의, 토론, 코딩 실습을 통해 계산적 사고를 배우고, 벡터 데이터, 래스터 데이터, 이산화와 같은 핵심 개념과 객체 지향 프로그래밍, 머신 러닝 등의 기술을 탐구합니다. 최종 프로젝트에 중점을 두며, 코딩 연습과 기초의 이해를 통해 디자이너들이 데이터 기반 시대에 필요한 경쟁력을 갖추도록 독려합니다. https://namjulee.github.io/njs-lab-public/work?id=2025-introductionToDesignComputation

7 mai

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5 min
16 MAI

Class 03 B: Workshop - 벡터 & 포인트 데이터 구조 / Vector & Point Data Structure

강의 영상에서 강사는 벡터와 포인트 데이터 구조에 대해 설명하며, 다양한 프로그래밍 환경(프로세싱, HTML 캔버스, 오픈GL, 맷플롯립 등) 및 Rhino/Grasshopper에서 이러한 개념을 구현하는 방법을 시연했습니다. 학생들은 GitHub 저장소에서 예제 코드를 활용하여 벡터 연산 및 시각화를 연습하고, 질문 답변 자료를 참고할 수 있습니다. 강사는 벡터 덧셈, 뺄셈, 스케일링, 내적, 외적 등의 기본적인 연산을 코드로 구현하는 과정을 보여주고, 포인트 그리드, 어트랙션, 로테이션 등 더 복잡한 예제를 통해 응용 방법을 제시했습니다. 또한, 매트릭스, 플레인, 좌표 시스템과 같은 고급 개념을 소개하며, 디자인 데이터를 다루는 데 있어 이러한 지오메트리 개념의 중요성을 강조했습니다. https://namjulee.github.io/njs-lab-public/work?id=2025-introductionToDesignComputation

16 mai

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7 min
7 MAI

Class 01 A: Lecture - Data & Design - Code for Design

These sources introduce a course titled "Data in Design," focusing on how designers can effectively use computation and data in their creative process. The instructor, an architect and software engineer, highlights that computational design is fundamentally about translating design thought into code and viewing data as a core design material. The course emphasizes understanding computational thinking, fundamental programming concepts like Python and Object-Oriented Programming, different types of design data (vector and raster), and techniques for handling them through discretization and various programming approaches. Ultimately, the goal is to equip students with the knowledge to develop explicit design processes and create software-based solutions, stressing the importance of mastering foundational principles over simply using fancy tools. https://namjulee.github.io/njs-lab-public/work?id=2025-introductionToDesignComputation

7 mai

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18 min
15 MAI

Class 03 A: Lecture - 벡터 & 포인트 데이터 구조 / Vector & Point Data Structure

강의 자료는 디자인에서 벡터 데이터와 포인트 데이터라는 두 가지 기본 데이터 유형과 이들이 계산 디자인에서 어떻게 사용되는지 설명합니다. 핵심 아이디어는 같은 숫자가 좌표계의 맥락에 따라 점(위치) 또는 벡터(방향 및 크기)로 해석될 수 있다는 것입니다. 또한 거리 측정을 위한 다양한 방법과 길이, 스케일링, 덧셈, 뺄셈, 내적, 외적과 같은 필수적인 벡터 연산에 대해서도 다룹니다. 궁극적으로 이러한 개념들은 포인트 그리드의 개념과 변환 및 평면의 사용과 연결되며, 대부분의 기하학적 문제를 해결하기 위해 벡터 개념을 이해하는 것이 중요함을 강조합니다. https://namjulee.github.io/njs-lab-public/work?id=2025-introductionToDesignComputation

15 mai

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9 min
4 MAI

CD Talk 01 - Design Material: Data Utilization in Computation, buildSMART Conference 2024

https://youtu.be/K0Y20rPuoJs This speaker, an architect turned software engineer and computational design specialist, discusses the increasing importance of data as a design material in the 21st century. He highlights how embracing computation, which involves translating design ideas into code, allows for the manipulation and analysis of spatial information in forms like vector and raster data, and explores how these digital representations can be used in various architectural and urban planning applications. The speaker emphasizes that understanding the foundational principles of computational thinking and data structures is crucial for designers to adapt to rapidly evolving technologies like AI and machine learning, rather than simply chasing the latest trends. This presentation argues that data is emerging as a fundamental design material of the 21st century, much like stone or steel in previous eras. The speaker, with a unique background in architecture and software engineering (Esri, MIT, Ready), emphasizes the transformative role of computation in design. Data as Material: Designers must now treat data as a medium for creativity and problem-solving. Digitization & Codification: Design involves turning the real world into data (discretization) and translating design processes into algorithms (codification). Computational Thinking: Essential skills include breaking problems into parts, identifying patterns, and constructing abstract models. Data Structures & Algorithms: Understanding vectors, rasters, graphs, and voxels is critical; algorithms are seen as design processes. Deductive vs. Inductive Logic: Traditional programming (deductive) is best for certainty; machine learning (inductive) is better for prediction. Each has its place. Foundational Knowledge: Emphasis on mastering fundamentals (like vector/raster logic) rather than chasing trends. Historical Context: The talk draws parallels between past material innovations and today's data revolution, influenced by milestones like the big data boom, AlphaGo, and ChatGPT. Design Through Data: Everything from urban design to landscape analysis benefits from data-driven methods. Creative Potential of Computation: Algorithms can embody design logic, and machine learning can generate "good errors" that inspire novel outcomes. Responsible Use of ML: While powerful, ML isn’t suited for every problem—particularly not for high-precision tasks. Educational Commitment: The speaker is deeply involved in spreading computational knowledge through videos, lectures, and a book. “Data is a material.” “Your algorithm is your design process.” “Creativity is a good error.” “Invest in what won’t change.” Core Themes:Key Messages:Memorable Quotes:

4 mai

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19 min
17 MAI

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

본 자료들은 컴퓨테이셔널 디자인의 핵심 개념을 다루며, 특히 디자인 데이터의 기반이 되는 프로그래밍과 벡터의 중요성을 강조합니다. 벡터는 곡선, 표면, 메시와 같은 기하학적 요소의 조작에 필수적이며, 객체 지향 프로그래밍은 이러한 디자인 데이터를 구조화하고 관리하는 데 유용합니다. 또한, 곡선은 점들의 관계를 해석하는 객체로, 다양한 데이터(시작점, 끝점, 탄젠트, 곡률 등)를 포함하며 매개변수적 표현이 디자인 소프트웨어에서 주로 사용됩니다. 마지막으로, 다양한 유형의 곡선과 그 응용 분야, 그리고 컴퓨테이셔널 디자인 프로젝트를 분석하는 과제를 통해 실질적인 학습을 장려합니다. https://namjulee.github.io/njs-lab-public/work?id=2025-introductionToDesignComputation

17 mai

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6 min
19 MAI

Class 05 A: Lecture - 벡터: 서피스 & 비랩 / Vector: Surface & Brep

표면(Surface), Brep(Boundary Representation), 그리고 **메시(Mesh)**와 관련된 데이터 구조와 개념을 설명하는 강의 내용과 요약 문서입니다. 표면은 커브에서 확장된 2차원 형상으로 점 그리드, 아이소커브, 법선 벡터, 곡률 등의 데이터가 추출 가능하며, 파라메트릭 또는 암시적 방식으로 표현됩니다. 복잡한 형태 표현의 한계를 가진 NURBS 표면을 보완하기 위해 여러 표면을 조합하는 Brep와 버텍스와 페이스로 구성된 메시가 활용되며, 이들 데이터 구조의 계층적 이해는 디자인 소프트웨어 활용과 형상 제어에 필수적입니다. 면적 계산, 점 투영, 곡률 이해(가우스 곡률, 평균 곡률), 표면 매핑, 측지선 등 다양한 표면 관련 연산과 개념이 다루어집니다. https://namjulee.github.io/njs-lab-public/work?id=2025-introductionToDesignComputation

19 mai

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7 min
27 MAI

Class 09 A: Lecture - 래스터: 픽셀 & 복셀 데이터 구조 / Raster: Pixel & Voxel map Data Structure

강의 발췌록은 픽셀과 복셀이라는 기본적인 데이터 구조를 활용하여 공간 정보를 다루는 계산 설계의 개념을 설명합니다. 이 자료들은 이러한 구조가 그래프와 같은 기존의 데이터 표현 방식과 어떻게 관련이 있으면서도 연속적인 공간 데이터를 표현하고 조작하는 데 특히 적합한지를 강조합니다. 강의는 이미지 처리, 컬러 컴퓨테이션, 공간 분석 및 시뮬레이션에 대한 응용 사례를 제시하며, 복잡한 현실 데이터를 디지털 형식으로 추상화하고 필터를 적용하는 기법들을 소개합니다. 결국, 픽셀과 복셀 데이터 구조는 데이터 요소 간의 연결성과 관계를 정의하는 계산적 사고의 중요한 도구로 제시됩니다. https://namjulee.github.io/njs-lab-public/work?id=2025-introductionToDesignComputation

27 mai

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7 min
4 JUIN

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

4 juin

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7 min

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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