텍스트마이닝 분석을 통한 롯데월드타워의 공간인식 연구

정은희

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 정은희 (국민대학교)

저널정보: 한국공간디자인학회 한국공간디자인학회 논문집 한국공간디자인학회 논문집 제16권 제5호

발행연도: 2021.8

수록면: 203 - 212 (10page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

(연구배경 및 목적) 최근 빅데이터 연구방법의 발전으로 건축의 다양한 분야에 다양한 방법론이 적용되어 새로운 결과들을 선보이고 있다. 이에 본 연구는 건축 분야 인식 조사의 방법으로 주로 사용된 설문조사가 아닌 빅데이터 분석방법을 활용하여 서울의 대표적 초고층 랜드마크인 롯데월드타워를 대상으로 대중 인식을 조사를 통해 대중이 갖는 공간 인식적 속성을 다양한 측면에서 평가하고자 한다. (연구방법) 본 연구는 건축의 공간적 속성과 텍스트마이닝의 개념을 고찰하고, 웹을 기반으로 수집한 빅데이터를 활용하여 롯데월드타워의 대중 인식에 관한 데이터를 분석한다. 연구방법은 텍스트 마이닝 분석방법으로 온라인상 텍스트 문서로부터 정보를 수집한 후 빅데이터 분석 및 시각화 프로그램을 활용하여 건축의 공간적 인식속성 개념을 근거로 빈도 및 TF-IDF 분석, CONCOR 네트워크 분석, 감성 분석의 결과로 도출한다. (결과) 첫째, 빈도 및 TF-IDF 분석 결과는 롯데월드”, “서울”, “잠실”과 건축의 외형적 특성을 나타내는 “타워”, “빌딩” 등이 빈도 상위에 나타났고 상업 시설인 “전망대”, “스카이”, “아쿠아리움”, 과 주변 공간과 해당 장소의 이벤트를 칭하는 “불꽃놀이”, “맛집”, “석촌호수”, “축제” 등이 높은 빈도로 언급되었다. TF-IDF는 상징적 이미지가 강한 기업명과 지역명이 높은 순위를 보였고, 다음으로 건축물의 외형적 특성을 칭하는 단어들이 나타났으며 이어서 건축물 내 상업 시설, 주변 공간과 이벤트 등의 순으로 나타났다. 또한, 빈도 상위 50개 단어의 공간 인식적 속성을 분류해 본 결과 실용성이 50%, 상징성이 32%, 조형성이 18%로 나타났다. 둘째, CONCOR 네트워크 분석 결과로 G.1은 건축의 규모와 랜드마크 건축에 관한 담론으로 상징성이 강하게 나타났고, G.2는 건축물 주변의 문화적 이벤트와 시설에 관한 담론, G.3는 가족, 연인, 친구 등과 여가를 즐길 수 있는 정보에 관한 담론, G.4는 국내외 관광객들의 대표적 방문지가 된 전망대 관람에 관한 담론으로 G.2, G.3, G.4는 모두 실용적 공간 인식속성이 나타났다. 셋째, 감성분석 결과 긍정의 단어 수가 66.2%, 부정의 단어 수가 33.8%로 나타났으며 단어의 구체적 감성으로는 호감(goodfeeling)의 감정이 가장 높았고, 다음으로 슬픔(anger), 기쁨(joy), 흥미(interest), 거부감(disgust), 두려움(fear) 등의 순으로 나타났다. (결론) 일반 대중들은 건축물의 조형성보다는 실용성이나 상징성을 더 강하게 인식하고 있는 것으로 나타났고, 과거 불미스러운 사건 사고로 부정적 감성 단어들이 등장했지만, 완공 이후 현대적인 외형에 대한 호감을 드러내는 긍정적 감성 단어가 부정적 단어보다 2배 정도 높게 나타났다. 또한, 세 가지 인식속성 중 조형적 속성에 관해 대중의 인식은 상대적으로 현저히 낮게 나타났다. 연구 결과 빅데이터를 통한 대중의 공간 인식 연구는 대중의 수준과 인식을 파악하는데 효과적이며 실증적 가치를 나타냈으며 향후 이와 같은 연구가 활발히 이루어져 랜드마크적 속성을 갖는 대규모 건축의 계획단계부터 전문가, 건축주와 더불어 대중의 인식과 요구가 적극적으로 반영되길 바란다.

(Background and Purpose) With the recent development of big data research methods, various methodologies have been applied to different fields of architecture to showcase new results. Therefore, this study aims to evaluate the various aspects of the spatial recognition properties of the public through a public awareness survey of Lotte World Tower, a representative high-rise landmark in Seoul, using big data analysis methods, not mainly used as a means of investigating the perception of architecture. (Method) This study examines the spatial properties of architecture and the concept of text mining, and analyzes the data on the public perception of Lotte World Tower using web-based big data collection. The method collects information from text documents online as a text mining analysis method and utilizes big data analysis and visualization programs to derive the results of frequency and TF-IDF analysis, CONCOR network analysis, and emotional analysis based on the concept of spatial recognition properties in architecture. (Results) First, the results of frequency and TF-IDF analysis showed that Lotte World, Seoul, Jamsil, "Tower," and "Building" representing the exterior characteristics of architecture were among the top frequencies, while commercial facilities, "Sky", "Aquarium", "Fireworks", "Restaurant", "Sukchon Lake," and "Festival" were mentioned. TF-IDF had a strong symbolic image of companies and local names, followed by words referring to the external characteristics of the building, and thereafter by commercial facilities, surrounding spaces, and events in the building. In addition, the spatial recognition properties of the top 50 words of frequency were classified with 50% practicality, 32% symbolicity, and 18% formability. Second, the results of the CONCOR network analysis show that G.1 is a discourse on the scale of architecture and landmark architecture, G.2 is a discourse on cultural events and facilities around the building, G.3 is a discourse on information to enjoy leisure with family, lovers, friends, and G.4 is all-practical. Third, emotional analysis showed 66.2 percent of positive and 33.8 percent of negative words, starting with the highest of good feeling, followed by sadness, joy, interest, disgust, and fear. (Conclusions) The general public is more aware of practicality and symbolism than the formability of buildings, and negative sentimental words have emerged in the past due to unsavory events, but positive sentimental words that reveal favorability for modern appearance have been twice as high as negative words since completion. Moreover, among the three perceived attributes, the public perception of formative attributes was relatively significantly lower. Research shows that public spatial awareness research through big data is effective in identifying public levels and perceptions, and it is hoped that such research will actively reflect public awareness and needs from the planning stage of large-scale architecture with landmark properties.

#빅데이터 #텍스트마이닝 #롯데월드타워 #공간인식 #대중인식 #Big Data #Text Mining #Lotte World Tower #Space Recognition #Popular Recognition

참고문헌 (5)

참고문헌 신청

Kim, Wongaff / 1990 / A Study on the Change of Architectural Episteme after Modernism / Journal of Architectural Institute of Korea 6(6):69~75

이문아 / 2020 / 전통문화가 가미된 초고층 랜드마크의 인지속성이 도시 이미지와 장소 의존성에 미치는 영향: 문화권의 조절효과를 중심으로 / 관광연구저널 34(9):37~59

우경숙 / 2017 / 텍스트 마이닝과 인자분석에 의한 도시경관이미지 연구 - 롯데월드타워를 대상으로 - / 한국조경학회지 45(4):104~117

양지윤 / 2017 / 텍스트마이닝을 통한 웨일즈 밀레니엄 센터 건축의 대중적 인식에 관한 연구 / 한국공간디자인학회 논문집 12(5):193~201

양지윤 / 2021 / 텍스트마이닝 분석을 활용한 아이코닉 건축 디자인 방향성 도출에 관한 연구 / 한국공간디자인학회 논문집 16(1):105~114

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

정은희

소속기관 국민대학교

주요연구분야 예술체육학 > 디자인

논문수 5 이용수 333

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (5)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)