LDA 토픽 모델링을 활용한 건축주의 단독주택 주거요구 문장 분석

Q: 이 논문에서 정의한 주거요구란 무엇인가?

거주자와 주택 간의 관계에서 거주자가 특정 목적을 달성하기 위해 주택으로부터 얻고자 하는 것을 의미한다. 이는 단독주택 설계 시 건축주가 요구하는 구체적인 사항들을 포함하며, 본 연구에서는 자연어 형태의 문장으로 수집되어 분석되는 핵심 변수로 활용된다.

Q: LDA 토픽 모델링을 활용한 주거요구 분석의 한계와 향후 개선 방향은 무엇인가?

연구 결과, 수집된 주거요구 문장 대부분이 복합적인 내용을 담고 있어 토픽 모델링의 정확도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 향후에는 복합 문장을 정밀하게 인식하고 분석할 수 있는 다중 레이블 분류 방법론을 도입하여 분석의 정밀도를 높일 필요가 있다.

김인한; 이아진; 김지영; 최중식

doi:10.7315/CDE.2022.435

학술저널

LDA 토픽 모델링을 활용한 건축주의 단독주택 주거요구 문장 분석 Analysis of Owner’s Detached House Housing Needs Sentences Using LDA Topic Modeling

저자정보: 김인한 (경희대학교) 이아진 (경희대학교) 김지영 (경희대학교) 최중식 (강원대학교)

저널정보: (사)한국CDE학회 한국CDE학회 논문집 한국CDE학회 논문집 제27권 제4호

발행연도: 2022.12

수록면: 435 - 445 (11page)

DOI: 10.7315/CDE.2022.435

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With the prolonged COVID-19, people stayed at home longer. This led to a new change in residential life, and as interest in the space of home increased, human demands for home diversified. In this paper, sentences for the owner"s housing needs were collected as a range of detached houses that can reflect various housing needs, and sentences were analyzed using LDA topic modeling. The number of topics was set to 9 using coherence, but most of the sentences were complex sentences, making it difficult to define the topic. In future studies, a more accurate analysis of sentences for detached house owners" housing needs will be conducted using the multi-label classification used in product review analysis to recognize and analyze complex sentences.

#Housing needs #Latent Dirichlet allocation (LDA) #Natural language processing (NLP) #Owner #Topic modeling

배경 및 목적
대상 및 방법론
분석 및 수행
결과 및 의의

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