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
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초록

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 learninglog conversionconstruction costtargetfeature scaling머신러닝로그변환공사비예측타겟변수피처스케일링
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
강윤호윤석헌
DOI
10.5345/JKIBC.2022.22.3.317
발행일
2022-06
저널명
한국건축시공학회지
22
3
페이지
317 ~ 326