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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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§ ※ ☆ ★ ○ ● ◎ ◇ ◆ □ ■ △ ▽ → ← ↑ ↓ ↔ 〓 ◁ ◀ ▷ ▶ ♤ ♠ ♡ ♥ ♧ ♣ ⊙ ◈ ▣ ◐ ◑ ▒ ▤ ▥ ▨ ▧ ▦ ▩ ♨ ☏ ☎ ☜ ☞ † ‡ ↕ ↗ ↙ ↖ ↘ ♭ ♩ ♪ ♬ ㉿ ㈜ № ㏇ ™ ㏂ ㏘ ℡ ＃ ＆ ＊ ＠ ª º
ⅰ ⅱ ⅲ ⅳ ⅴ ⅵ ⅶ ⅷ ⅸ ⅹ Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ Ⅵ Ⅶ Ⅷ Ⅸ Ⅹ
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      저자 : 허경휘 (검색결과 1 건)
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        건설 공정 지연 예측을 위한 인공지능 기반 경고 시스템 개발

        정희찬,한기웅,이병훈,한예지,허경휘,최호창,한성원 대한산업공학회 2022 대한산업공학회지 Vol.48 No.4

        In the construction industry, the construction process is managed based on the completed construction in comparison to the planned construction. With the current construction management system, it is difficult to respond to construction delays in advance, because the construction process rate cannot be estimated quantitatively. In this paper, we developed an AI-based warning system that proactively predicts the delay in construction based on the completed construction of the past and additional data such as budget, subcontractor, and weather data. We experimented on two types of construction sites and seven machine and deep learning models and evaluated the prediction performance of the models for the construction process rate of the future three months with MAE. We analyze the importance of each feature on the model prediction using SHAP values. Furthermore, we select the adequate target variable for construction process prediction based on the results of prediction and key delay factors.

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