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공사비 입력변수 수준분류를 통한 데이터마이닝 예측기법의 정확도 분석
The Accuracy Analysis of Data Mining Cost Prediction Methods by Cost Factors Classification

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  • 발행기관
    대한건축학회지회연합회 바로가기
  • 간행물
    대한건축학회연합논문집 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제12권 제3호 통권 43호 (2010.09)바로가기
  • 페이지
    pp.301-308
  • 저자
    박지훈, 이학기
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A128775

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원문정보

초록

영어
To estimate a reasonable cost in early stage of a project is one of the most important works to implement construction project successfully. It is necessary for estimating reasonable cost to predict cost considering procurable input variables which is different depend on each project and a time of prediction. Therefore, the purpose of study is to present an adequate predicting method by level of procurable input variables. This study classifies level of procurable information in an early stage of project by previous studies and actual cost data of apartments, and presents adequate methods on each level, based on characteristic of estimating method and accuracy of estimating model in Data Mining. The result of this study, If it goes through process of variable transformation and variable selection, cost prediction using regression analysis at all of the levels would suitable. And Decision tree, which has lower accuracy but able to easily inform frequency distribution of cost based on causes of transformation, would be more useful, if we consider the purpose of cost prediction is accuracy of prediction and to understand easily making a decision of owner.
한국어
합리적인 방법으로 적정공사비를 예상하는 것은 성공적인 건설사업 수행을 위한 가장 중요한 것 중 하나이다. 이에 적정공사비를 예측하기 위해 많은 연구가 진행되었다. 하지만 기존의 공사비 예측연구는 입력변수 즉, 사업초기단계에서 획득되는 정보가 사업마다 그리고 사업이 진행됨에 따라 변하지만 이러한 입력변수 변화에 따른 연구는 미흡하다. 따라서 본 연구는 사업초기단계에 단계별로 획득 가능한 입력변수가 변함에 따른 적정 예측기법 제시를 목적으로 한다. 이를 위해 3년간 공동주택 공사비 실적자료를 수집하고 주성분분석을 통해 객관적인 방법으로 입력변수 수준을 분류하였다. 분류된 수준마다 회귀분석, 신경망, 의사결정나무분석을 사용한 예측모형 구축 후, 예측정확도와 발주자 의사결정지원측면에서 적절한 공사비 예측기법을 제시하였다.

목차

Abstract
 1. 서론
  1.1 연구배경 및 목적
  1.2 연구범위 및 방법
 2. 데이터마이닝을 활용한 공사비 예측기법
  2.1 데이터마이닝 공사비 예측기법
  2.2 데이터마이닝 예측기법의 특징 비교 및 분석
 3. 공사비 입력변수 수준분류
  3.1 공사비 실적자료 수집 및 보정
  3.2 입력변수 선정
  3.3 입력변수 수준분류
 4. 수준별 예측모형 구축 및 정확도 비교 및 분석
  4.1 공사비 예측모형 구축
  4.2 수준별 예측모형 구축결과
  4.3 수준별 예측정확도 비교 및 분석
 5. 결론
 참고문헌

키워드

공사비 예측 회귀분석 신경망 의사결정나무분석 주성분 분석 Cost Prediction Regression Analysis Neural Network Decision Tree Principal Component Analysis

저자

  • 박지훈 [ Park, Ji-Hun | 동아대학교 대학원 건축공학과, 공학석사 ]
  • 이학기 [ Lee, Hak-ki | 동아대학교 건축공학과 교수, 공학박사 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    대한건축학회지회연합회 [The Regional Association of Architectural Institute of Korea]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>건축공학
  • 소개
    본회는 건축에 관한 학술․ 예술․ 기술을 연구 연마하는 지회회원들의 입지향상과 회원상호간의 친목도모와 함께 건축 문화창달에 기여함을 목적으로 한다. 목적을 달성하기 위하여 다음의 사업을 한다. 1. 지회회원의 입지향상과 친목도모 2. 건축에 관한 조사․연구지도 및 이에 관련된 사업 3. 회지, 논문집, 연구보고서 기타 건축에 관한 도서의 간행 4. 건축에 관한 강습회․강연회․간담회․전람회․견학회 등의 개최 5. 건축에 관한 계획, 감독, 기술검토에 대한 국가공공기관 기타의뢰에 관한 사항 6. 국내외 관계 제 학회와의 교류 및 회의참석 7. 기타 본회 목적달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    대한건축학회연합논문집 [Journal of the Regional Association of Architectural Institute of Korea]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    1229-5752
  • 수록기간
    1999~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 540 DDC 690

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