최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기주관연구기관 | 한양사이버대학교 |
---|---|
연구책임자 | 함남혁 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2024-03 |
과제시작연도 | 2023 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
연구관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202400006407 |
과제고유번호 | 1711180257 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2024-09-04 |
키워드 | 공동주택.준공 BIM.운영 및 유지관리.공간 위계.이미지 프로세싱 기반 딥러닝.Apartment Housing.As-built BIM.Operation and Maintenance.Spatial Hierarchy.Deep Convolutional Neural Network. |
□ 연구개요
■ 본 연구과제에서 개발되는 “DCNN(Deep Convolution Neural Network)과 As-built BIM의 공간 위계를 활용한 공동주택 기능성 및 사용성 평가 모델”은 딥러닝(Deep Learning) 알고리즘을 통해 공동주택의 준공 후 기능성 및 사용성 저하에 대한 예방적 운영 및 유지관리를 가능하게 하는 O&M DB 및 시스템 프레임워크를 제공함으로써 공동주택 수명 연장 및 관리 비용을 절감하기 위한 기초 원천기술임.
□ 연구 목표대비 연구결과
■ 정성적 연구결과
[분류
해당 보고서가 속한 카테고리에서 활용도가 높은 상위 5개 콘텐츠를 보여줍니다.
더보기 버튼을 클릭하시면 더 많은 관련자료를 살펴볼 수 있습니다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.