KCI등재
소셜 미디어 데이터 마이닝을 통한 라이프스타일 호텔 공간 선호 요인에 관한 연구 - 2021년 이후 성수기 중심으로 - = A Study on the Preference Factors for Lifestyle Hotel Space through Social Media Data Mining - After 2021, focusing on peak season-
저자
발행기관
학술지명
한국공간디자인학회논문집(Journal of the Korea Institute of the Spatial Design)
권호사항
발행연도
2023
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
61-74(14쪽)
제공처
(Background and Purpose) Instagram, one of the social media platforms, provides image-oriented information and has a greater impact than existing information media by using it directly or leaving it after experience or visit, and the hotel industry is also actively marketing using Instagram. The scope of lifestyle hotels is gradually expanding, but currently, analysis data on architectural spaces for lifestyle hotels in Korea are insufficient. Therefore, this study aims to analyze the characteristics of the lifestyle hotel space targeting millennials with strong personality using the image of a specific platform called Instagram and suggests it as basic data for future lifestyle hotel construction. (Method) To this end, the concept and spatial composition of lifestyle hotels are reviewed through previous studies, and the characteristics thereof are identified. A framework for analysis to analyze spatial components was established, and prior analysis studies using image data from Instagram were conducted. Image data mining was conducted using a neural network model, one of the classification techniques of data mining. Based on this, the space of lifestyle hotels that mainly appear in the image was identified, and spatial preference factors were derived for this. This is to provide basic data on future lifestyle hotel construction plans and present the direction of hotel construction. (Results) Therefore, this study analyzed users' preferred spaces through image mining based on the framework of analysis on the space composition of selected lifestyle hotels, and derived the results that images appeared the most in swimming pools, rooms, lobby lounges, restaurants, bars, elevators, and corridors. After analyzing the preference factors in the main space through image mining in the same space based on the image of the upper space, it was confirmed that the preferred space characteristics of Instagram users are the preference factors for each hotel, such as exhibition elements using colorful patterns or art works, high floor height, round stairs, huge columns, and various color lights. (Conclusions) This analyzed information on users' direct experiences or visits through a large amount of data through a big data analysis method called image data mining for existing hotel architectural spaces. Through data mining of the image shown on Instagram, it was possible to identify the preference factors for the hotel space preferred by users. Therefore, it can be seen that the composition of the space, architecture, interior, and visual elements through exhibition in the space of the lifestyle hotel play a very important role in the hotel space. This study identified the spatial composition of lifestyle hotels and their preference factors as a method of analyzing large amounts of big data through image data mining on Instagram, and it is expected to be used as basic data for lifestyle hotel building plan research.
더보기(연구배경 및 목적) 소셜 미디어 플랫폼 중 하나인 인스타그램(Instagram)은 이미지 중심의 정보를 제공하여 직접 사용하거나 체험 또는 방문 후에 남기는 게시물을 통한 정보로 기존 정보 매체보다 큰 영향을 주고 있으며, 호텔 업계에서도 인스타그램을 활용한 마케팅을 적극적으로 펼치고 있다. 라이프스타일 호텔의 범위는 점차 확대되고 있으나, 현재 국내의 라이프스타일 호텔에 대한 건축 공간에 관한 분석 자료는 미비한 실정이다. 이에 본 연구는 개성이 강한 밀레니얼 세대를 타겟으로 한 라이프스타일 호텔 공간을 인스타그램이라는 특정 플랫폼의 이미지를 이용하여 이미지에서 주요하게 나타나는 공간에 대한 특성을 분석하고자 하는 것으로 향후 라이프스타일 호텔 건축에 대한 기초자료로 제안하려고 한다. (연구방법) 이를 위해 선행연구를 통한라이프스타일 호텔의 개념과 공간 구성을 고찰하고 그에 대한 특징을 파악한다. 공간 구성 요소를 분석하기 위한 분석의 틀을설정하고 인스타그램의 이미지 데이터를 활용한 분석 선행 연구를 진행하였다. 데이터 마이닝의 분류 기법 중 하나인 신경망 모델을 활용하여 이미지 데이터 마이닝을 진행하였다. 이를 바탕으로 이미지에서 주로 나타나는 라이프스타일 호텔의 공간을 파악하였으며 그에 대한 공간 선호 요인을 도출하였다. 이는 향후 라이프스타일 호텔 건축 계획에 관한 기초자료로 제공하고자 한다. (결과) 이에 본 연구에서는 선정된 라이프스타일 호텔의 공간 구성에 대한 분석의 틀을 기준으로 이미지 마이닝을 통한 이용자들의 선호 공간을 분석한 결과 수영장과, 객실, 로비 라운지, 레스토랑 ‧ 바, 엘리베이터, 복도 공간에서 이미지가 가장 많이나타났다는 결과를 도출하였다. 이후 상위 공간의 이미지를 기준으로 동일 공간 내 세부 분류 이미지마이닝을 통해 주요 공간에서 나타나는 선호 요인을 분석한 결과 인스타그램 이용자들의 이미지에서 배경이 되는 선호 공간 특성은 화려한 패턴이나 미술작품 등을 활용한 전시 요소, 개방감을 주는 높은 층고, 원형 계단, 거대한 기둥, 다양한 색상 조명 등 호텔별로 가지는 특정한요소가 인스타그램 이미지에서 주로 나타나는 공간 선호 요인임을 확인하였다. (결론) 이는 기존의 호텔 건축 공간에 대해 이미지 데이터 마이닝이라는 빅 데이터 분석 방법을 통해 이용객들의 직접적인 체험이나 방문에 대한 정보를 대량의 데이터를 통해분석하였다. 인스타그램에서 나타난 이미지의 데이터 마이닝을 통해 이용자들의 호텔 공간에 대한 선호 요인을 파악할 수 있었다. 따라서 라이프스타일 호텔의 공간에서 공간의 구성 여부나 건축 및 인테리어, 전시를 통한 시각적 요소는 호텔 공간에서 매우 중요한 역할을 한다는 것을 알 수 있다. 본 연구는 인스타그램의 이미지 데이터 마이닝을 통한 대량의 빅 데이터 분석 방법으로 라이프스타일 호텔의 공간구성과 그에 대한 선호 요인을 파악하였으며 라이프스타일 호텔 건축 계획 연구의 기초자료로 활용되기를 기대한다.
더보기분석정보
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)