디자인경영(디자인씽킹) 사례 분석

소개

"디자인경영(디자인씽킹) 사례 분석"에 대한 내용입니다.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 본론
1. 국내 사례 1 ‘Reaction(대응)’ : ‘대중교통 코로나 안심 이용 앱 My-T`마이티’
2. 국내 사례 2 ‘Adaptation(적응)’ : ‘ AI스피커를 활용한 심리 방역’
3. 해외 사례 3 ‘Recovery(복구)’ - ‘코로나19 유행에 따라 달라져야 할 도시디자인’
4. 해외 사례 4 Resilience(복원력) : ‘코로나19, 친환경차의 미래’

Ⅲ. 결론

Ⅳ. 참고문헌

본문내용

서론
코로나 바이러스의 유행은 전 세계적으로 많은 생활환경 변화와 경제침체를 일으키고 있다. 각국은 피할 수 없는 코로나 바이러스 사회에서 조금 더 나은 생활을 보존하고 대응하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다.

다음은 코로나에 대한 대응 단계를 4단계로 분류한 것이다.
1) Reaction(대응) : 예시) 확진자 이동경로 어플리케이션, 마스크 재고량 정보 앱
2) Adaptation(적응) : 예시) 무인 시스템 매장, 방역로봇, 원격 시스템
3) Recovery(복구): 예시) 교내 거리두기 캠페인
4) Resilience(복원력): 예시) 코로나 이후 사회적 소외그룹을 위한 제품/서비스, 커뮤니티
결속력 강화 서비스/친환경 제품/서비스

이 4가지 단계를 참고하여 코로나 19와 관련된 디자인 씽킹의 사례(4가지 이상)를 조사하고, 각각의 사례가 어떠한 단계에 해당하는지 분류하고 그 이유에 대해 알아보고자 한다.

본론 - 국내 사례 1
(‘Reaction(대응)’ : ‘대중교통 코로나 안심 이용 앱 My-T`마이티’)
□ CASE 1
첫 번째 사례는 대중교통 또는 도보 이동 시 경로가 코로나 확진자의 동선과 겹치면 자동으로 알람이 울리는 앱 ‘My-T(마이티)’이다. 이 앱은 서울시에서 출시한 맞춤형 앱으로서, 코로나19에도 안전하고 편리한 이동이 가능하도록 감염병 노출 알림 정보, 대중교통 혼잡도 기반 길 찾기, 통행 분석을 통한 나만의 이동 경로 제공, 교통약자를 위한 저상버스 예약 등의 서비스를 제공한다. 감염병 노출 알림 정보는 앱에서 수집되는 개인 위치정보와 대중교통 운행정보, 교통카드 승하차 정보, 교통수단별 와이파이 정보 등을 결합·분석해 개인 통행·이동 궤적과 코로나19 확진자 이동 동선을 비교해 확진자 동선과 겹칠 경우 이를 알리는 서비스다.
이 사례는 코로나 대응 4단계 중 첫 번째인 ‘Reaction(대응)’에 해당한다. 코로나 시기에 접어든 20년도 쯤에는 단순히 확진자의 이동 경로를 지도상에서 확인하는 정도의 어플만 출시가 됐었다.

참고자료

· 네이버 블로그 https://blog.naver.com/haechiseoul/222206998541
· 내 손안에 서울 https://mediahub.seoul.go.kr
· 중앙일보 https://news.joins.com/article/23969423
· 네이버 블로그 https://blog.naver.com/120seoulcall/222205905691
· 한국면세뉴스 http://www.kdfnews.com/news
· 비욘드포스트 http://cnews.beyondpost.co.kr
· 공감언론 뉴시스 https://www.newsis.com
· 인공지능 전문미디어 AI타임스 http://www.aitimes.com/news
· 디자인 가이드 북 https://static1.squarespace.com/static/Ideas_Guidebook.pdf
· 기사 https://www.brookings.edu/blog
· 기사 https://baltimorefishbowl.com/stories/design-for-distancing-guidebook
· 프레시안 기사 https://www.pressian.com
· ICCT https://theicct.org/blog
· 폭스바겐 https://www.volkswagen.co.uk/electric/electric-cars