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NTIS 바로가기敎育環境硏究 = The journal of educational environment research, v.11 no.3, 2012년, pp.46 - 54
신재민 (경기대 건축공학과) , 김광희 (경기대 플랜트.건축공학과)
The accuracy of cost estimation at an early stage in school building project is one of the critical factors for successful completion. So various of techniques are developed to predict the construction cost accurately and expeditely. Among the techniques, Support Vector Machine(SVM) has an excellent...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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건설프로젝트의 초기 단계에서 공사비 예측이 중요한 요소인 이유는? | 건설프로젝트의 초기 단계에서 공사비의 예측은 건축주에게 전체 프로젝트의 사업성 등에 조언을 하기 때문에 프로젝트의 성패를 좌우하는 매우 중요한 요소이다. 특히 교육시설 건축프로젝트 초기단계에서의 정확한 공사비 예측은 예산의 준비 및 결정을 위해 매우 중요하다. | |
공사비 예측 방법에서 인공신경망의 장단점은 무엇인가? | 1) 그 중에서도 1990년대 이후에는 인공신경망을 이용하여 공사비를 예측 방법이 주로 연구되었다. 그러나 인공신경망의 경우 수량적인 변수를 이용한 예측에 강하다는 장점에도 불구하고 사용자가 결정하여야 할 요소가 많기 때문에 실제로 적합한 모델을 설계하기 어렵다는 단점이 지적되고 있다. | |
대표적인 공사비 예측 방법으로는 무엇이 있는가? | 대표적인 공사비 예측 방법으로는 회귀분석을 이용한 통계적 방법과 인공지능기법을 이용한 인공신경망(Artificial Neural Networks;NN), 사례기반추론기법(Case-based Readoning;CBR), 서포트벡터머신(Support Vector Machine; SVM)등이 있다.1) 그 중에서도 1990년대 이후에는 인공신경망을 이용하여 공사비를 예측 방법이 주로 연구되었다. |
김광희 외, 사례기반추론 기법을 이용한 공동주택 초기 공사비 예측에 관한 연구, 대한건축학회 논문집, 제20권, 제5호, pp.83-92, 2004
김광희 외, 유전자 알고리즘에 의한 신경망 구조의 최적화를 이용한 공동주택의 초기 공사비 예측에 관한 연구, 대한건축학회논문집(구조계), 제 20권, 제2호, pp.81-88 , 2004
김광희 외, 공동주택 공사비 예측 정확도 비교에 관한 연구, 대한건축학회논문집(구조계), 제20권, 제5호, pp.93-102, 2004
김광희 외, 신경망과 유전자알고리즘을 이용한 공사비예측 모델의 예측정확도 비교에 관한 연구, 대한건축학회논문집(구조계), 제22권, 제3호, pp.111-118, 2006
김유일 외, 신경망과 SVM을 이용한 주가지수예측의 비교, 인터넷전자상거래연구, 제4권, 제3호, pp.221-243, 2004
박우열 외, 서포트 벡터 회귀분석을 이용한 공동주택 공사비 예측에 관한 연구, 대한건축학회 논문집(구조계), 제23권, 제4호, pp.165-172, 2007
박우열 외, Support vector machine을 이용한 개산견적 평가모델에 관한 연구, 대한건축학회논문집(구조계), 제23권, 제4호, pp.191-198, 2005
박우열 외, Support vector machine을 이용한 흙막이 공법 선정모델에 관한 연구, 건설관리, 제7권, 제2호, pp.118-126, 2006
박종석, 데이터마이닝에서 서포트 벡터 회귀분석과 신경망 분석 기법의 비교연구, 동국대 석사학위논문, 2006
손재호 외, 신경망을 이용한 교육시설 BTL 사업의 공사비 분석 및 예측에 관한 연구, 대한건축학회논문집 (구조계), 제24권, 제6호, pp.135-142, 2008
안성훈 외, 전문가지식을 활용한 공동주택 초기단계 공사비 예측에 관한 연구, 대한건축학회 논문집(구조계), 제21권, 제6호, pp.81-88, 2005
한국건설기술연구원, 2012년 9월 건설공사비지수 동향, 2012
Burges CJC, A tutorial on support vector machines for pattern recognition, Data Mining and Knowledge Discovery, Vol.2, No.2, pp.121-167, 1998
Debasish, B et al. Support Vector Regression, Neural Information Processing-Letters and Review, Vol.11, No.10, pp.203-224, 2007
Dumais, S et al. Inductive learning algorithms and representations for text categorization, Proceedings of ACM-CIKM 98, pp.148-155, 1998
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Vapnik V. The Nature of Statistical Learning Theory, 2nd Ed, Springer, New York, p.1-314, 1995
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