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피처 스케일링과 타겟변수 로그변환에 따른 건축 공사비 예측 성능 분석
Analysis of the Construction Cost Prediction Performance according to Feature Scaling and Log Conversion of Target Variable
- 강윤호;
- 윤석헌
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건설 분야에서 머신러닝(Machine learning)에 필요한 방대한 공사비 자료를 확보하는 데 어려움이 있어, 아직은 실용적으로 활용되지는 못하고 있다. 본 연구에서는 이러한 공사비 예측을 위하여 최신의 인공신경망(ANN) 방법을 사용하여, 공사비 예측성능을 향상 시키기 위한 방법을 제시하고자 한다. 특히 타겟변수를 로그 변환하는 방식, 피처스케일링 방식을 적용하고자 하였으며, 이들의 공사비 예측성능을 비교 분석하고자 한다. 이는 향후 다양한 조건을 갖는 공사비 예측과 적정 공사비 검증에 도움을 줄 수 있을 것으로 예측된다.
키워드
machine learning; log conversion; construction cost; target; feature scaling; 머신러닝; 로그변환; 공사비예측; 타겟변수; 피처스케일링
- 제목
- 피처 스케일링과 타겟변수 로그변환에 따른 건축 공사비 예측 성능 분석
- 제목 (타언어)
- Analysis of the Construction Cost Prediction Performance according to Feature Scaling and Log Conversion of Target Variable
- 저자
- 강윤호; 윤석헌
- 발행일
- 2022-06
- 저널명
- 한국건축시공학회지
- 권
- 22
- 호
- 3
- 페이지
- 317 ~ 326