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학술저널
저자정보
한유진 (연세대학교) 이현수 (연세대학교)
저널정보
대한건축학회 대한건축학회논문집 大韓建築學會論文集 第39卷 第9號(通卷 第419號)
발행연도
2023.9
수록면
105 - 114 (10page)

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This study aims to uncover the essential spatial programs and design elements that resonate with lifestyle hotel users. It utilizes deep learning methods with social big data to access authentic customer opinions in today’s digital world. In this context, this research focuses on evaluating Instagram images of South Korean lifestyle hotels systematically collected using a Python web crawler developed by the researcher. The image dataset was initially analyzed using a pre-built computer vision model to explore spatial design elements. Subsequently, Convolutional Neural Networks (CNN) was applied to scrutinize images categorized as spatial in the previous stage, identifying crucial spatial programs. These findings emphasize the significance of decorative elements like furnishings, materials, textiles, and indoor greenery in shaping lifestyle hotel environments. Additionally, this research revealed that these hotels offer a range of services beyond accommodation, with a strong emphasis on Food and Beverage (F&B), banqueting facilities, and retail offerings. Ultimately, this study aims to expand and enrich the toolbox of big data analysis techniques and deep learning models in the field of architecture and spatial design, introducing a new paradigm for their application.
#딥러닝 #컴퓨터 비전 #합성곱 신경망 #이미지 분류 #소셜 빅데이터 #공간 디자인 #호텔 디자인 #Deep Learning #Computer Vision #CNN #Image Classification #Social Big Data #Spatial Design #Hotel Design

목차

Abstract
1. 서론
2. 이론 고찰
3. 주요 공간 디자인 요소 분석
4. CNN을 활용한 공간 프로그램 분류
5. 결론
REFERENCES

참고문헌 (48)

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