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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이기륜 (경희대학교 건축공학과) 한충희 (경희대학교 건축공학과) 이준복 (Department of Architectural Engineering, Kyung Hee University)
저널정보
한국건설관리학회 한국건설관리학회논문집 한국건설관리학회논문집 제20권 제2호
발행연도
2019.1
수록면
3 - 12 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

Deep Learning 기반 공동주택 단위작업별 생산성 예측모델 개발 : 내장공사를 중심으로
이기륜 건축공학과 2019.01 학위논문
Deep Learning 기반 공동주택 마감공사 단위작업별 생산성 예측모델 개발 - 내장공사를 중심으로 -
이기륜 ,  한충희 ,  이준복 한국건설관리학회논문집 2019.01 학술저널

초록· 키워드

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국내 건설산업에서 생산성 정보는 중요성과 그 기능에도 불구하고 생산성 데이터의 수집 및 분석 방법이 체계화되어 있지 못하다. 또한 생산성 관리는 대부분 현장관리자의 경험과 직관에 의존하고 있으며 생산성 데이터를 공사계획 및 관리에 적극 활용하지 못하고 있는 상황이다. 따라서 본 연구에서는 공동주택 마감공사의 생산성 예측 및 생산성 영향요인을 분석할 수 있는 기반을 마련하기 위해 단위작업별 생산성 관련 데이터를 수집하여 딥러닝 기반의 생산성 예측모델을 개발하고자 한다. 연구결과인 딥러닝 기반의 공동주택 단위작업별 생산성 예측모델은 신뢰할 수 있는 생산성 정보 데이터에 딥러닝을 적용하여 향후 데이터가 축적될수록 발전되는 기술로 공동주택 프로젝트 관리시스템의 기본 모듈이 될 수 있다. 또한 과거 유사한 프로젝트의 생산성 데이터를 통한 개산견적, 공정계획을 위한 작업일수 산정, 투입인원 산정 등과 같은 프로젝트 엔지니어링 과정에 활용 가능하며 공사 진행 중 예측과 다른 생산성 발견 시 원인 분석에 용이하여 신속한 대응 및 향후 예방이 가능할 것으로 기대된다.
#생산성 #예측모델 #생산성 영향요인 #딥러닝 #마감공사

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참고문헌 (11)

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Ha, Y. H. / 2002 / A study on the development of construction labor management system using information technology google schola 허영기 / 2009 / 철골세우기 작업의 영향요인별 현장생산성 측정 및 분석 / 한국건축시공학회지 9(2):31~38 dbpia 전상훈 / 2015 / 공동주택 건설공사의 표준품셈과 실투입 노무량 비교 분석 - 미장, 방수, 조적, 타일공사를 중심으로 - / 한국건설관리학회 논문집 16(1):110~118 dbpia Kim, T. H. / 2009 / Analysis of Labor Productivity in Reinforced Concrete Work google schola 김영재 / 2003 / 건축공사 마감공기 단축을 위한 택트공정관리 프로세스 모델 / 대한건축학회논문집 구조계 19(1):161~168 dbpia

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