การศึกษาความสามารถในการใช้งานของผู้สูงอายุที่มีต่อขนาดและรูปร่างปุ่มบนสมาร์ทโฟนเพื่อสร้างแบบจำลองตรรกศาสตร์คลุมเครือ (A STUDY OF USABILITY OF ELDERLY UPON BUTTON SIZE AND SHAPE ON SMARTPHONE FOR CREATING FUZZY LOGIC MODEL)

ผู้สูงอายุส่วนใหญ่ประสบปัญหาด้านการมองเห็น ซึ่งมีผลต่อการใช้งานปุ่มบนหน้าจอสมาร์ทโฟน และมีงานวิจัยจำนวนน้อยที่ศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างขนาดและรูปร่างของปุ่มบนสมาร์ทโฟน ดังนั้นผู้วิจัยจึงได้ศึกษาความสามารถในการใช้งาน เพื่อประเมินผลขนาดและรูปร่างปุ่มโทรศัพท์จากปัจจัยด้านอายุและประสบการณ์การใช้งานสมาร์ทโฟนของผู้สูงอายุเพื่อสร้างแบบจำลองตรรกศาสตร์คลุมเครือสำหรับออกแบบหน้าจอการใช้งานบนสมาร์ทโฟนเพื่อผู้สูงอายุการดำเนินการวิจัยแบ่งได้เป็น 2 ขั้นตอน ขั้นตอนที่ 1 ศึกษาความสามารถในการใช้งาน เพื่อทดสอบกับกลุ่มตัวอย่างที่มีอายุระหว่าง 40-80 ปี จำนวน 25 คน โดยผู้เข้าร่วมการทดลองกดปุ่มตัวเลขที่มีขนาดและรูปร่างต่างๆ ตามที่กำหนดบนหน้าจอการโทร ขั้นตอนที่ 2 นำผลลัพธ์ที่ได้จากการวิจัยขั้นตอนแรก มากำหนดเป็นกฎฟัซซีแบบถ้า-แล้ว เพื่อสร้างแบบจำลองด้วยตรรกศาสตร์คลุมเครือผลที่ได้จากการศึกษาความสามารถในการใช้งานขนาดปุ่ม พบว่าปุ่มขนาด 19.05 มม. มีประสิทธิภาพดีที่สุด แต่เมื่อปุ่มมีขนาดเพิ่มขึ้นเป็น 21.59 มม. กลับมีประสิทธิภาพลดลง ความง่ายในการใช้รูปร่างวงกลมจะดีที่สุดในผู้ใช้อายุน้อยกว่า 60 ปี ขณะที่รูปร่างสี่เหลี่ยมจะเหมาะสมที่สุดในผู้ใช้อายุ 60 ปีขึ้นไป คุณประโยชน์ที่ได้จากงานวิจัยนี้ สามารถใช้สนับสนุนนักออกแบบสมาร์ทโฟนและแท็บเล็ตเพื่อสร้างสรรค์ผลิตภัณฑ์ที่ใช้งานได้จริงและเกิดประโยชน์ต่อผู้สูงอายุคำสำคัญ: ความสามารถในการใช้งาน  ขนาดและรูปร่างปุ่ม  ตรรกศาสตร์คลุมเครือ  ผู้สูงอายุMost elderly people have vision problems that affect their use of buttons on smartphone screen. The study of relationship between size and shape of the buttons on smartphone is still limited. Therefore, this research studies the size and shape of smartphone buttons to evaluate their usability. The age and using experience of the elderly were key factors that were used to develop Fuzzy logic model for designing the screen on smartphones.The research was divided into two stages. In Stage 1, usability was investigated with 25 participants aged 40 to 80 years old, by participants touching the number buttons of various sizes and shapes on Dial screen. In Stage 2, the Fuzzy if-then rule was the main constituent of the Fuzzy logic model that used results from the first stage.The results from the usability found that button size of 19.05 mm has the best usability. Nevertheless, the efficiency was reduced when the size was increased to 21.59 mm. The circle button was easy for the users under the age of 60 to learn, while the square shape was the most suitable for users aged 60 and over. The contribution of this study will be to provide a better model of user interface design that will be useful for smartphone and tablet designers to support elderly users.Keywords: Usability, Button Size and Shape, Fuzzy Logic, Elderl

A quantitative aesthetic measurement method for product appearance design

Product appearance is one of the crucial factors that influence consumers’ purchase decisions. The attractiveness of product appearance is mainly determined by the inherent aesthetics of the design composition related to the arrangement of visual design elements. Hence, it is critical to study and improve the arrangement of visual design elements for product appearance design. Strategies that apply aesthetic design principles to assist designers in effectively arranging visual design elements are widely acknowledged in both academia and industry. However, applying aesthetic design principles relies heavily on the designer’s perception and experience, while it is rather challenging for novice designers. Meanwhile, it is hard to measure and quantify design aesthetics in designing artefacts when designers refer to existing successful designs. In this regard, this study aims to introduce a method that assists designers in applying aesthetic design principles to improve the attractiveness of product appearance. Furthermore, formulas for aesthetic measurement based on aesthetic design principles are also developed, and it makes an early attempt to provide quantified aesthetic measurements of design artefacts. A case study on camera design was conducted to demonstrate the merits of the proposed method where the improved strategies for the camera appearance design offer insights for concept generation in product appearance design based on aesthetic design principles

Product Innovation Design Based on Deep Learning and Kansei Engineering

Creative product design is becoming critical to the success of many enterprises. However, the conventional product innovation process is hindered by two major challenges: the difficulty to capture users’ preferences and the lack of intuitive approaches to visually inspire the designer, which is especially true in fashion design and form design of many other types of products. In this paper, we propose to combine Kansei engineering and the deep learning for product innovation (KENPI) framework, which can transfer color, pattern, etc. of a style image in real time to a product’s shape automatically. To capture user preferences, we combine Kansei engineering with back-propagation neural networks to establish a mapping model between product properties and styles. To address the inspiration issue in product innovation, the convolutional neural network-based neural style transfer is adopted to reconstruct and merge color and pattern features of the style image, which are then migrated to the target product. The generated new product image can not only preserve the shape of the target product but also have the features of the style image. The Kansei analysis shows that the semantics of the new product have been enhanced on the basis of the target product, which means that the new product design can better meet the needs of users. Finally, implementation of this proposed method is demonstrated in detail through a case study of female coat design