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학술저널
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강윤호 (경상국립대) 이하늘 (경상국립대) 윤석헌 (경상국립대)
저널정보
대한건축학회 대한건축학회논문집 大韓建築學會論文集 第39卷 第11號(通卷 第421號)
발행연도
2023.11
수록면
281 - 287 (7page)

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The estimation of the appropriate construction period in the construction project is one of the main factors for successfully completing the project. Various artificial intelligence technologies have been developed and various efforts have been made to improve prediction performance during the construction period by applying them, but it is still difficult to accurately predict the construction period. It is judged that the predictive performance of the learning data during the construction period may be poor due to the large deviation of the data between the independent variable and the dependent variable. In this study, it was intended to improve the predictive performance of the construction period by reducing the data deviation through the normalization of the dependent and independent variables of the training data. In this study, a total of 953 data from by the PPS(Public Procurement Service) in Korea were used for five years from 2017 to 2022, and to reduce the relative difference between independent and dependent variable data, three models were defined, and the training results were compared and analyzed. As a result of the analysis, it is judged that the model using Log normalization has the best prediction performance.
#공사기간 #로그 #머신러닝 #정규화 #Construction Period #Log #Machine Learning #Normalization

목차

Abstract
1. 서론
2. 문헌 고찰
3. 공사기간 예측모델 개발
4. 공사기간 예측모델 결과
5. 학습모델 예측 성능
6. 결론
REFERENCES

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
Basma, M., & Osama, M. (2022). Conceptual estimation of construction duration and cost of public highway projects, Journal of Information Technology in Construction of Slovenian, 27, 595-618. doi:10.36680/j.itcon.2022.029. google schola Hyun, C.T., Kim, S.I., & Cho, K.M. (2005). A Study on Development of Delivery Method Selection Criteria for Public Construction Project (National Land Research Institute 2005-39) Korea Sejong : KRIHS. google schola Kim, J.S., & Kim, Y.S. (2021). Development of a Model for Calculating the Construction Duration of Urban Residential Housing Based on Multiple Regression Analysis, Journal of Land, Housing, and Urban Affairs of Korea, 12(4), 93-101. google schola Kim, Y.J. (2018). Development of Construction Duration Prediction Model in Project Planning Phase for Mixed-use Buildings, MBA. Dissertation, Inha University. google schola Kim, B.S., & Chun, J.K. (2005). A Study on Estimation Model of Construction Duration for Public Construction, journal of construction engineering and management of korea, 6(6), 142-151. google schola

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