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저자정보
이상규 (한국건설기술연구원) 김진욱 (한국건설기술연구원) 서명배 (한국건설기술연구원)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2020년 한국컴퓨터정보학회 하계학술대회 논문집 제28권 제2호
발행연도
2020.7
수록면
375 - 378 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

토지 보상비 결정 요인 분석 - 건설CALS 데이터 중심으로
이상규 ,  서명배 ,  김진욱 한국산학기술학회 논문지 2020.10 학술저널
토지 보상비 추정 모델 개발 - 건설CALS데이터와 공공데이터 중심으로
이상규 ,  김진욱 ,  서명배 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2020.07 학술대회자료

초록· 키워드

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본 연구는 토지 보상비의 추정 모델 개발을 위해서 건설 CALS (Continuous Acquisition & Life-cycle Support) 시스템의 내부데이터와 개별공시지가 및 표준지 공시지가 등의 외부데이터, 그리고 개발된 추정 모델의 고도화를 위한 개별공시가 데이터를 기반으로 생성된 데이터를 활용하였다. 이렇게 수집된 3가지 유형의 데이터를 분석하기 위해서 기존 선형 모델 또는 의사결정나무 (Tree) 기반의 모델상 과적합 오류를 제거할 경우 매우 유용한 알고리즘으로 Decision Tree 기반의 Xgboost 알고리즘을 데이터 분석 방법론으로 토지 보상비 추정 모델 개발에 활용하였다. Xgboost 알고리즘의 고도화를 위해 하이퍼파라미터 튜닝을 적용한 결과, 실제 보상비와 개발된 보상비 추정 모델의 MAPE(Mean Absolute Percentage Error) 범위는 19.5%로 확인하였다.
#건설 CALS 시스템(Construction Continuous Acquisition & # Life-cycle Support System) #Xgboost 알고리즘 (Xgboost Algorithm) #하이퍼파라미터 튜닝 (Hyperparmeter Tuning) #토지 보상비 추정 모델 (Land Compensation Cost Estimation Model)

목차

요약
I. 서론
II. 데이터 현황
III. Xgboost 알고리즘 기반의 모델 개발
IV. 분석 결과
REFERENCES

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