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건축 공사기간 예측을 위한 결측치 대체 방법의 비교 연구
A Comparative Study of Missing Data Inputation Methods for Estimating Construction Duration

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  • 발행기관
    한국혁신산업학회 바로가기
  • 간행물
    혁신산업기술논문지 바로가기
  • 통권
    제2권 제1호 (2024.03)바로가기
  • 페이지
    pp.17-22
  • 저자
    윤영채, 윤석헌
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A444174

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원문정보

초록

영어
The purpose of this research is to compare and analyze the method of processing missing values of performance construction duration data generated in the process of developing a construction duration prediction model and to evaluate the accuracy of the two alternative models. With the advent of artificial intelligence, machine learning technologies have been increasingly introduced various industries, and leading to a rising trend in predictive and analytical research using AI. However, in the current construction industry, the utilization of artificial intelligence in predicting construction project durations is currently lacking. Accordingly, this study analyzes the performance construction duration data collected over the past five years and compare and analyze the Hot-Deck Imputation and Cold-Deck Imputation models, which are alternative methods under the intrinsic model. Based on this analysis, the research aims to provide meaningful research results in the process of examining the data missing value processing method of the construction duration prediction model.
한국어
공사기간 예측 모델을 개발하는 과정에서 발생하는 실적 공사기간 자료의 결측값 처리 방법을 비교 분석하고 2가지 대체 모델의 정확성을 평가하는 것을 연구의 목적으로 한다. 인공지능의 도래로 최근 머신러닝 기술이 산업 전반에 도입되며 인공지능을 활용한 예측과 분석 연구가 증가하는 추세에 있다. 하지만 현재 건설업에서는 인공지능을 활용한 공사기간 예측 연구가 부족한 상황이다. 이에 최근 5년간 수집된 실적 공사기간 자료를 분석하고 내재적 모형 하에서의 대체 방법인 핫덱 대체(Hot-Deck Imputation)와 콜드덱 대체(Cold-Deck Imputation) 모델을 비교 분석한다. 이를 기반으로 공사기간 예측 모델의 데이터 결측치 처리 방식을 고찰하는 과정에서 의미 있는 연구 결과를 제시하고자 한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
1. 연구의 배경 및 목적
2. 연구의 범위 및 방법
3. 선행연구 고찰
Ⅱ. 데이터 결측치 처리 방법
1. 데이터 결측치 처리 개요
2. 핫덱 대체(Hot-Deck Imputation)
3. 콜드덱 대체(Cold-Deck Imputation)
Ⅲ. 모델 구성
1. 데이터셋(Data Set) 구성
2. 핫덱 대체(Hot-Deck Imputation) 모델
3. 콜드덱 대체(Cold-Deck Imputation) 모델
Ⅳ. 결론
REFERENCES

키워드

공사기간 머신러닝 결측치 대체 핫덱 대체 콜드덱 대체 Construction duration Machine learning Missing data imputation Hot-deck imputation Cold-deck imputationpt

저자

  • 윤영채 [ Yeongchae Yun | 경상국립대학교 건축공학과 학생(Student, Dept of Architectural engineering, Gyeongsang National University) ]
  • 윤석헌 [ Seokheon Yun | 경상국립대학교 건축공학과 교수(Professor, Dept of Architectural engineering, Gyeongsang National University) ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국혁신산업학회 [The Korean Innovation Industry Society(KIIS)]
  • 설립연도
    2023
  • 분야
    공학>공학일반
  • 소개
    1. 혁신산업 융복합 기술 트렌드에 관한 다각적이고 깊이 있는 논의를 위한 국내 및 국제학술회의 개최를 개최함으로써 국내 융합기술의 발전 및 국제적 위상 강화 2. 산․학․연이 참여할 수 있는 국내 및 국제학술회의 개최를 통하여 혁신산업 융복합 기술의 발전 기반 조성 3. 학계, 관계, 산업계 전문가들의 창의적 융합기술에 대한 발표와 토론을 통하여 산‧학‧연 협력 체제를 더욱 확고히 함은 물론, 국내외 관련 단체와의 학술교류 및 협력으로 학문과 기술 발전에 공헌

간행물

  • 간행물명
    혁신산업기술논문지 [The Journal of Innovation Industry Technology]
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2983-2349
  • eISSN
    2983-2357
  • 수록기간
    2023~2026
  • 십진분류
    KDC 559 DDC 629

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