PersUbiquitComput
DOI10.1007/s00779-013-0738-z
ORIGINAL ARTICLE
Discoveryofautomotivedesignparadigmusingrelevance
feedback
HoillJung bull;Kyung-YongChung
Received:2July2013/Accepted:26September2013
Oacute;Springer-VerlagLondon2013
Abstract According to the development of convergence
technologyanddiversificationoflifestyle, theimportance
of automotive design about sensibility products is rapidly
increasing.Accordingtothetechnicaldevelopment,prod-
uct performanceand reliability of morethancertainstan-
dards are recognized as basal conditions of market entry.
Anddesignandusabilityofproductsandsubjectivesatis-
faction are being magnified as the success factors of pro-
ducts. As functional performance including maximum
speed, horsepower, and mileage reaches the satisfactory
level in the automobile industry, consumers think the
emotional aspects of the exterior and interior decor of
automobiles as important. An analysis of customersrsquo; sen-
sibilityandpreferencesisanimportantbusinessstrategyin
theautomobileindustrythatisincreasinglybecomingmore
customeroriented.Inthispaper,weproposedthediscovery
of automotive design paradigm using the relevance feed-
back.Theproposedmethodappliesamethodthatsupports
automotive design using the image-based collaborative
filtering utilizing sensibility as a starting point in the
development process. Although a collaborative filtering
process can well predict the usersrsquo; interests and
preferences, it cannot efficiently analyze design informa-
tion while considering the contents of specific contents.
Theprocessextractsfeaturesfromtheimagedatathatthe
usersareinterestedtomitigateaproblem,whichisregar-
ded as an undulated analysis, and then recommends an
automotive design by combining the image filtering and
collaborative filtering that use the static relationship
between the usersrsquo; preference and the image color infor-
mation. The proposed automotive design paradigm pre-
diction system provides a recommendation by the image-
based collaborative filtering. Paradigm recommendation
according to sensibility and tendency is possible by
applying the relevance feedback to react the paradigm
whichchangesaccordingtovariouslifestyles.Ultimately,
this paper suggests empirical applications to verify the
adequacyandvalidityofthissystem.
Keywords ErgonomicsAacute;AutomotivedesignAacute;
RecommendationAacute;RelevancefeedbackAacute;Sensibility
analysis
1 Introduction
Thispaperissignificantlyrevisedfromanearlierversionpresentedat
theInternationalConferenceonInformationScienceandApplications
[20].
The characteristics in individualization, variety, and dif-
ferentiation change according to the sensibility in ubiqui-
touscomputingenvironments.Theadvancesmadeinvisual
andoutgoingsensibilityaswellassensibilityengineering
areanattractivefield.Recently,societyhasbecomemore
sensible, leading consumers to demand sensibility in a
rangeofproducts.Becausethepurposeofhighvalue-added
canbeperformedbyproducinganddistributingthedesired
products, peoplersquo;s tastes have begun to be more closely
reflectedinproducts[1,2].Thisincreasesthepressurefor
enterprises to consider requirements in addition to the
H.Jung
IntelligentSystemLab.,SchoolofComputerInformation
Engineering,SangjiUniversity,Usan-dong,Wonju-si,
Gangwon-do220-702,Korea
e-mail:hijung1982@gmail.com
K.-Y.Chung(amp;)
SchoolofComputerInformationEngineering,SangjiUniversity,
Usan-dong,Wonju-si,Gangwon-do220-702,Korea
e-mail:dragonhci@hanmail.net
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concepts of quality and price. That is, the recognition of
preferred sensibility is to understand what images are
imprintedontoconventionalproductsandwhatimagesare
reflected by new products. Production strategies have
changedtoawaythatconsiderstheconsumersrsquo;sensibility
fromthepaststrategythatnormallyfocusesonminimizing
thecostsandimprovingqualityviaaprocessthatconsiders
thelimitofdelivery.Therefore,studiesapplyingsensibility
information processing, i.e., sensibility engineering, are
neededtoproduceproductsthatreflectsensibilitybecause
societyisdrivenbysensibility[3].Inaddition,continuous
developmentandimprovementinthisfieldareneeded.The
importance of sensibility related to automobiles has
increasedandvariousstudieshavebeencarriedout.Inthe
fieldofdesign,sensibilityrequiredbyconsumershasbeen
studied,andthestrategyonsensibilityhasbeenestablished
andappliedtoproducts[4].
Moreover, it is expected that such sensibility will cause
considerablechangesinallindustrialfieldsbytriggeringa
merger between industry and services, which will create
demand in industrial markets and play a role as a global
leaderinthemarket.
The remainder of this paper is organized as follows.
Section2 provides brief sensibility engineering for auto-
motivedesign.Section3describesindetailthediscoveryof
automotivedesignparadigmusingtherelevancefeedback.
Section4 presents the developed automotivedesign para-
digmpredictionsystem.ConclusionsaregiveninSect.5.
2 Sensibilityengineeringforautomotivedesign
The importance of automotive design for sensibility pro-
ducts has increased dramatically according to the devel-
opment of IT convergence technologies and product
diversityinmarkets.Asanintegralpartofthedevelopment
oftechnologies,productperformanceataspecificleveland
its reliability is recognized as a basic condition to enter
markets. In addition, the design, usability, and subjective
satisfactioninpro
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利用相关反馈的汽车设计范式的发现
摘要：根据科技和驾驶员活方式融合的发展，关于感知方面的汽车设计发展越来越迅速。根据技术的发展，产品的性能超过一定的标准被认为是市场准入的基础条件。并且设计和产品的主观满意度的可用性的放大使用率成为产品的成功渠道。至于功能表现包括最大速度，马力和里程达到汽车行业水平，消费者认为，汽车内部和外部的情感方面的设计一样重要。客户的情感和喜好分析是一种重要的汽车行业的经营策略，以客户为导向的汽车设计越来越多。在本文中，我们提出使用相关反馈的汽车设计的发现。该方法适用于利用图像为基础的协同汽车滤波情感设计的方法为设计起点。尽管协同滤波的过程可以很好的预测用户的兴趣和利益，它不能准确的分析当考虑到特定的含量的内容。从用户兴趣减轻的问题的图像数据中提取特征，这被看作是一个波纹分析，下一个汽车设计建议是在用户的偏好和该图像的颜色信息之间结合图像滤波和使用使用静态关系协作滤波。提出的汽车设计模式预测系统提供了基于图像的协同滤波的建议。根据感性和趋势是可以通过运用根据各种生活方式改变的相关反馈范式。最后，本文提出实证应用程式，以验证该系统的充分性和有效性。
关键词：人体工程学 汽车设计 建议 关联反馈 情感分析
- 介绍
根据普适计算环境的敏感性在个性化，多样性和差异变化的特点。在视觉和传出的感性以及感性工程学方面取得的进展是一个有吸引力的领域。最近，社会已经变得更加理智，从而导致消费者的各类产品需求敏感。由于高附加值的目的，可以通过生产和销售的需要，人们的口味也开始更紧密地反映到产品[1,2]。这增加了企业考虑质量和价格的概念要求的压力。也就是说，对于感性的认识是明白什么样的创意应用在传统的产品上什么样的创意用在新产品上。生产策略已更改为考虑消费者的感知，而过去的战略通常着重于最大限度地减少成本提高质量。因此，应用感性信息处理研究，例如感性工程学需要生产有影响力的产品，因为社会被感性所支配。此外，需要在这个领域不断发展和完善。对于感性的有关汽车的重要性已经增加，各种研究已经进行了。在外观设计上，深受消费者的情感需要进行了研究，并且感性的战略已经成立，并应用到产品中。
使用感性设计汽车的核心元素是如何感性的表达和如何利用感性更准确的实现服务来设计。此外，也应考虑更准确的对接服务。由于感性很难被理解和需要准确的测量，它很难辨认抽象的情感表达和设计，因为它需要有限的形容词用在它的表达上。另一方面，分析感性，并认识到其图案和设计是必要的过程。因此，人类和计算机的关系是链接感性的设计元素和它的设计形态去发展一个系统。此外，还需要执行这种感性通过链接一个特定的中间阶段的用户界面[5]
为了开发一个汽车设计模式预测系统，连接用户的感性和图案设计需要的元素是需要的。基于图像的协作滤波连接现实和虚拟空间为
目前在虚拟现实作为一种信息的敏感性，并提供集中在基于这些信息的用户提供智力服务。本文提出采用基于感性的在发展过程中的起点的相关反馈支持汽车设计的方法。根据各种物理因素的视觉灵敏度是第一个研究的感性转换到物理因素和被确定为数据的。随后，感性工程学应用于具体的表达数据库。元数据在系统上可以动态的反应视觉感性，使适当的反馈到它的结果，使得可以执行相互的相互作用。因此，一个特定的方法是通过分析各种变化提供了一个以定量方式和反射个体变化和差异视觉灵敏度的设计非常需要。此外，需要工具来支持这种方法。此外，预计这种情感会通过触发工业和服务业之间的合并，来创造工业市场需求，发挥市场的全球领导作用导致所有工业网络的市场相当大的变化。
在本文的其余部分安排如下。
- 提供了简短的感性工程学的汽车设计。第3节详细描述的发现使用相关反馈汽车设计的典范。第4节给出发展的汽车设计范式预测系统.结论在第5节给出。
2感性工程为汽车设计
汽车设计为感性产品的重要性已根据在市场IT融合技术和产品多样性的发展显着增加。作为技术发展的一个组成部分，产品性能水平和它的可靠性被认为是一个进入市场的基本条件。此外，设计，可用性，和主观在产品的满意度被认为是在产品[3]成功的重要因素。关于汽车行业，作为功能性能，如最大速度，马力，和燃烧比，渴望的满意水平，消费者还考虑感性方面，如内饰外墙。感性的工程检查被消费者所要求的感性和建立一个基于研究的设计战略和应用摩托实用的产品。感性指的舒适性，论资排辈，不满，和发生在人类内部的不适的运动心理体验由于外部物理刺激的影响。感性工程学设计的产品考虑基于这样的经验，物理，生理和心理特点。它表达了从五种感官接收到的几个印象，也使建立一个为特征的人类的系统成为可能。感性工程分类形容词测量感性的框架和措施，感性的感策略在感受在一系列的汽车产品中。虽然它消除了故意提供的外部效果，也有去除所有个人的局限性偏好和偏见[6-10]。
对于感性欲望符合个人喜好和可确定为品种和进步。此外，心理满意度和个人偏好显着影响一个设计，而不是基本性能和质量的产品[11]的选择。消费取决于人，以及情感和心理方面，比如设计，形象和消费者满意度的敏感性，需要在产品的开发和营销策略加以考虑。因此，在感性使得选择适合个人的个性和图像的适当的产品成为可能，并且可以通过创建令人印象深刻的产品时的需要而产生的。感性揭示了舒适性，资历，不愉快和发生在人类内部的不适的运动心理体验由于外部物理刺激，并有可能进行感性的工程设计和考虑的物理，生理以后生产的产品，和心理特点。也就是说，它由五种感官接收到的几个印象和使得可能建立一个适当的系统对人类的特性组成。此外，它使得生产人性化的产品为他们更容易和安全地使用成为可能[6]。马自达，山本的总统，第一个使用的字，其中汽车与人类被认为是一个单一的身体，而他表现出一种运动汽车的发展过程，第一代马自达MX-5，在车展ofDetroit，USA.1。这意味着该产品的设计基于感性工程，在美国市场[12]很受欢迎。图1展示出了美国马自达MX-5Miata的应用感性工程学。汽车是基于战略的感性工程学马自充满于填充达的品牌形象继承的设计中。
感性的外观应用到汽车设计，以贝雷网络定义有它更令人印象深刻的特点，然后按照形状和进一步得出情感同意[6,11]。奥迪的眼角眉梢头灯[13]和BMW GINA[14]头灯见图。2.奥迪表示，眼角眉梢表达情感接受功能性照明的形象。生活所迫，这与男性的外观眼球的作用是相同的，有活力的设计交付进行尝试。BMWG在所使用的软质材料的汽车车身的表面上通过使围绕头灯移动到一个有机图像更强调动感。前照灯可以打开和关闭，并具有显示形状高速[10,15,16]的空气动力学变化的作用。汽车的消费感性的趋势导致可用性的变化归因于效率，从而舒适，个性化设计，并考虑一个感性的重视域的产品，而不是运输功能的经济。消费者期待的产品，满足感性和情感的欲望，这促使感性工程学到汽车设计中的应用。因此，缺乏基于这样的感性工程学市场的分析汽车的设计策略是没有前途的。根据该汽车的消费者变得年轻化的趋势，有考虑到他们的消费个性的新风潮。这样一个汽车购买的性格在市场中导致了一个新的趋势。
通过开发个性化的汽车设计和工程感性使得在市场未来的竞争中可以得到保证影响发展汽车。开发设计产品，刺激感官和情感满足的欲望已经凸显并需要感性工程学汽车设计来实现它的必要性。
- 发现汽车设计范式相关反馈
3.1.系统概述
本研究的目的是在汽车的设计建议的应用，以增加有关的商品设计产品的指标有效性并制定推荐系统和用户界面，用于汽车的设计，以满足用户的需求。[7，17-21]的先前敏感性研究中描述了更多细节。在这研究中，从[2，3，6，17，18]相关研究获得感性的形容词。此外，感性形容词被列入字的部分，因为它们是在电机行业常用。关于汽车的设计的敏感性是与内部的功能，如在性能和舒适性，以及外部的功能，如车轮，图案，翼，和下氖。用户的感性的分析是在正日益成为面向用户市场的重要策略。我们提出了一种汽车设计推荐系统和开发用户界面工具，可以根据用户的需要提出一个汽车设计。推荐引擎模块，该模块在汽车设计模式预测系统核心模块包括三个不同的部分，比如图像滤波，协作滤波，和基于图像的协作滤波。图3显示了汽车设计范例预测系统的系统概况。
对立文献的使用加重，并在汽车设计中提取关键字。作为一个新的关键字将在汽车设计中提取，在一个上下文信息数据的基础上的逆文档文件不被更新，并作为逆文件，在其中其鉴定网络连接器也被存储存储。设计重复其灭绝和更新是由于其自身的特点;收集和储存工作定期[22]进行。另外，由于在所收集的设计关键字由它的频率计算，关键字正确地从现有逆文件提取可能无法在新收集的设计[10,23-26]关键字。另一方面，当汽车设计支撑系统收集的新关键字的用户无法识别。因此，当用户不能获得使用查询第一个输入到图像滤波处理所需的信息，再次查询将被用户连续地由发送到汽车设计支持系统。为了解决在用户查询的这种连续输入的问题，一个优化的建议将会被应用到汽车设计，推荐的结果会适当性的反馈给用户。在恰当的反馈校正评估数据，并表彰引擎使我们能够根据建议的数量的增加提供准确的建议。在汽车设计的建议管理模块实现了满意的存储调度，工作流程，用户信息输入和推荐系统的评估，用户的偏好上下文信息数据库或表彰引擎的传输的作用[5,27,28]。
3.2预测基于图像的协作滤波
协同滤波预测基于类似用户的收视率评级。当使用Pearson相关系数，相似度使用的用户与其他用户的评级矢量的相关性来确定。预测方程是基于其他用户的评分[5,29-31,42]的加权平均的假设。权重是指用户和其他用户之间的相似程度。虽然合作的滤波过程中能很好地完成对接入用户的兴趣偏好合适的项目的预测，它解决不了用户的信息有效地渴望在一个特定的项目内容分析。该过程从用户兴趣，改善的缺点，这被认为是波纹分析所述图像数据中提取特征，然后通过组合图象滤波和协作滤波使用的偏爱和图象的颜色信息之间的静态关系来对汽车设计提供建议。他提出的系统提供的图像进行推荐基于协作网络。如果在优选的汽车设计中呈现给用户的推荐列表，该列表可以使用相关反馈来校正。图像滤波使用之间的静态关系偏好差异和颜色直方图的距离。较图像数据之间的距离，分组根据距离被计算之后施加颜色直方图之间的欧几里得距离。在图像组，图像推荐列表是通过实施使用平均喜好的总和，其重量[18,19,24-26,32]推荐预测配置。协同滤波决定了用户对汽车设计提出的偏好{用户设计}矩阵。随着用户评价汽车设计，评估可通过菜单类型，菜单分类科幻阳离子，年龄和类型按照分类类别进行，并允许避免搜索所有数据库，并随机设计的大选。此外，它使人们有可能实现对用户中选择的设计有效的评估[30,31,33,34]。
在预测中基于图像的协作滤波，它综合图像滤波和协作滤波偏好的预测方法，基于图像的协作滤波施加重要性权重的协作用户相似度权重，并建议汽车设计。权重的重要性可以在相似性的权重作为评估偏好，其中一个新的用户评估在汽车设计范例预测系统的偏好，设计的数量呈现出非常高的值，这导致减小在预测的准确度。ICF一个，k是在利用基于图像的协作滤波的汽车设计预测，如图式（1）.ICFa，k是为设计k中预测的偏好，通过在{用户设计}矩阵的新用户，其中所述偏好被修正并补充了新用户的偏好的平均来确定。IF，k是由用户在图像滤波预测的偏好，a为设计ķ是不成立的，该建议可以是。
作为使用图像过滤只有[17]实施了基于图像的协作滤波的数据库。因为对于协作滤波数据的基础上建立，建议可以通过组合这两个图像滤波和协作滤波来实现。对于客观评价感性的反应是不容易的，因为他们是含糊理论。此外，这些反应是难于理解的，因为设计使用的形容词[35]是一个有限的词汇说明。作者试图通过寻找用于描述设计的感性形容词来描述一般敏感性反应。用户可以选择显示在列表感性的词来首选形容词。形容词来代替之一，因为一个词不能充分表达了汽车设计的感性。用户可以移动滑动器进入其有关感性形容词，这从它们中选择一个相对偏好的词。一旦输入完毕后给出建议。换句话说，基于优选感性形容词为每个类别建议的汽车设计：图案，车轮，翼，下氖，和色调。如果推荐的设计是适当的，建议是基于使用协作滤波[17,18,29,32]其他用户的感性喜好给出。设计从总的设计来随机呈现给用户，而用户的目的是评估他或她的感觉是否响应于所呈现的设计。采用这种方法，具有相似品味的用户组被定义，其余的设计所使用的协作滤波预测。用户的倾向是使用口味判断和预测的相似组的感性偏好。
3.3修改汽车设计范式使用相关反馈
该推荐列表整理是在基于图像的协作滤波预测高等级汽车设计后提供给用户。如果这是不是在推荐名单推荐的汽车设计，多变的情感信息是通过使用信息检索的相关反馈和基于知识的系统变化[28，36-39].合适的反馈应反复进行到组成最佳范例推荐列表。汽车设计模式预测系统的最终目的是推荐合适的设计，而不是做设计不合理。使用相关反馈修改的模式可以手动完成，但自动修改更有效。图4显示了使用相关反馈的修改范例。
该范例预测的合适的汽车设计的数目定义为兰德不合适汽车设计的数量作为在基于图像的协作滤波预测N.The范例完成德网络连接ICF，和汽车设计基团各自推荐的是设计R与设计N.这是由相关反馈，富修订范式，示于式（2）如下：
RICF成为这增加了在原来的建议向量的ICF的合适的和不合适的设计的平均矢量的差的值。修改范例反馈适宜由推荐矢量增加重量包含在合适的设计中，并在设计不合理时减去它。如果用户判定预测汽车设计应付范例而改变各种生活方式作为合适的和不合适的设计和输入结果在系统中，自将动地形成新的设计范例。作为汽车设计，包括花纹，轮毂，翼扰流板，后扰流板，以及铃声会自动修正，最终科幻的形状是在虚拟模型显示前进。因此，相关反馈是有效的预测和分析汽车设计范式根据感性，图案和用户的倾向来开发设计质量的工具。
4开发汽车设计模式预测系统
要检查引起的各种视觉刺激的敏感性的变化，为汽车设计提供情感数据库是由汽车设计模式预测系统通过问卷成立。从问卷
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