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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김성준 (성균관대학교) 김성아 (성균관대학교)
저널정보
대한건축학회 대한건축학회논문집 大韓建築學會論文集 第36卷 第12號(通卷 第386號)
발행연도
2020.12
수록면
11 - 20 (10page)

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Aesthetic preference of residents for interior finishing materials is an important factor to consider in the process of determining finishing materials, but the related research is limited. In addition, in the case of multi-family houses, designers cannot provide an alternative that meets the preference of residents because designers create an interior design by guessing the preferences of the residents. This study proposes a design support tool that collects and analyzes review data of Airbnb and provides designers with interior design cases preferred by residents. The proposed design support tool extracts user preferences and material information about Airbnb"s interior design case through text mining and deep learning and recommends them to the designer. A case study was conducted on 858 rooms in Airbnb located in Seoul to verify the proposed design support tool. The results indicate that it was possible to provide similar cases preferred by a large number of users to the designer, and the designer could modify the design based on recommendations.
#실내 마감재 #사용자 선호도 #텍스트 마이닝 #의미론적 분할 #이미지 유사도 #Interior Finishing Material #User Preference #Text Mining #Semantic Segmentation #Image Similarity

목차

Abstract
1. 서론
2. 사용자 선호도 분석 및 실내 이미지 인식 연구
3. 거주자 선호 사례 추천을 통한 설계 지원 도구
4. 사례 연구
5. 결론
REFERENCES

참고문헌 (40)

참고문헌 신청
Airbnb. (2019). Fast Facts. Airbnb. Retrieved June 1, 2020 from https://news.airbnb.com/fast-facts/. Arthur, R. (2018). Artificial intelligence empowers designers in IBM, Tommy Hilfiger and FIT collaboration. Forbes. Retrieved June 10, 2020 from https://www.forbes.com/sites/rachelarthur/2018/01/15/ai-ibmtommy- hilfiger. Bae, Y., & Lee, H. (2012). Sentiment analysis of twitter audiences: Measuring the positive or negative influence of popular twitterers. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 63(12), 2521-2535. google schola Biemans, W., & Brand, M. (1995). Reverse marketing: a synergy of purchasing and relationship marketing. International Journal of Purchasing and Materials Management, 31(2), 28-37. google schola Bisong, E. (2019). Google AutoML: Cloud Natural Language Processing. In Building Machine Learning and Deep Learning Models on Google Cloud Platform. California, Apress. google schola

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