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저자정보
Jaepil Choi (Seoul National University) Donghwa Shon (Seoul National University) Youngwoo Kim (Seoul National University) Junekyung Kang (Seoul National University) Eunha Kim (Seoul National University)
저널정보
한국주거학회 한국주거학회 학술대회논문집 2015년 한국주거학회 춘계학술발표대회 논문집
발행연도
2015.4
수록면
543 - 547 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2015

The Pattern Analysis of Living Characteristics in Vietnamese Apartments Using Self-Organizing Map
Jaepil Choi ,  Donghwa Shon ,  Youngwoo Kim 외 2명 한국주거학회 국제학술대회논문집 2015.04 학술대회자료
The Pattern Analysis of Living Characteristics in Vietnamese Apartments Using Self-Organizing Map
Jaepil Choi ,  Donghwa Shon ,  Youngwoo Kim 외 2명 한국주거학회 국제학술대회논문집 2015.04 학술대회자료
The Pattern Analysis of Living Characteristics in Vietnamese Apartments Using Self-Organizing Map
Jaepil Choi ,  Donghwa Shon ,  Youngwoo Kim 외 2명 한국주거학회 학술대회논문집 2015.04 학술대회자료
The Pattern Analysis of Living Characteristics in Vietnamese Apartments Using Self-Organizing Map
Jaepil Choi ,  Donghwa Shon ,  Youngwoo Kim 외 2명 한국주거학회 학술대회논문집 2015.04 학술대회자료

초록· 키워드

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The need for big data extraction and analysis in the field of architecture is heightening high with the development of information-oriented society. It is because non-computer, human-eye analysis reached its limit in aggregation and understanding of data upon the accumulation of various architectural data, such as Post-Occupancy Evaluation (POE), usage patterns, behavioral patterns, environment, and performance evaluation. In order to make an analysis of such data, it is effective to employ SOM (Self-Organizing Map) analysis, a clustering method by unsupervised learning that allows the overall comprehension, visualization, and interpretation of a multi-dimensional dataset. This research is a part of a research that applies data-mining method to architecture-related fields. Its purpose is to connect architectural information including the level of satisfaction to the properties of residents and aggregate and visualize them. Research subjects were 63 households in Vietnamese residence. It conducted the dating of extracted factors through post-occupancy evaluation and plans, and performed a SOM analysis on: 1. Preference and level of satisfaction on block and unit plan; 2. Environmental properties of current residence; and 3. Usage patterns of residents. As a result, this research was able to classify the residents into three groups by their resident properties and derive suggestions for improvement in architectural planning, based on differences among the groups.
#Living Characteristics #Self-Organizing Maps #Vietnamese Housing #Data mining #Unit Plan

목차

Abstract
I. Introduction
Ⅱ. Theoretical Consideration
Ⅲ. Research Method
IV. Research Analysis
V. Conclusion
REFERENCES

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