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      공사감리보고서의 비정형 데이터를 이용한 건축 프로젝트 환경성과 추정모형 개발 = An Environmental Performance Estimation Model for Architectural Projects using Unstructured Data from Construction Supervision Documents

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      https://www.riss.kr/link?id=A109440788

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      국문 초록 (Abstract)

      건축 프로젝트는 다양한 자재와 장비가 투입되어 운영되며, 발파 등 공정에 따라 환경성과에 영향을 미칠 수 있는 다수의 잠재적 영향요인이 존재한다. 따라서 환경성과를 추정하기 위한 모형의 수립이 필요하나, 폐기물 발생량 등과 같은 정량적 데이터를 수집하는데 한계가 존재하는 것이 현실이다. 이에 본 연구는 공사감리보고서 내 포함된 비정형 데이터를 활용하 여 환경성과를 추정할 수 있는 모형 제시를 목적으로 수행되었다. 데이터는 30개 현장의 감리보고서 분석을 통해 수집하였 으며, 해당 데이터는 이항 로지스틱 회귀분석 모형을 통해 분석하였다. 분석 결과, 건설폐기물의 발생량 및 건설폐기물 유형 의 관리 여부 변수가 통계적으로 유의미한 독립변수로 선정되었다. 본 연구의 결과는 향후 비정형 데이터를 활용한 다양한 분석 결과를 도출하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 예상된다.
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      건축 프로젝트는 다양한 자재와 장비가 투입되어 운영되며, 발파 등 공정에 따라 환경성과에 영향을 미칠 수 있는 다수의 잠재적 영향요인이 존재한다. 따라서 환경성과를 추정하기 위한 모...

      건축 프로젝트는 다양한 자재와 장비가 투입되어 운영되며, 발파 등 공정에 따라 환경성과에 영향을 미칠 수 있는 다수의 잠재적 영향요인이 존재한다. 따라서 환경성과를 추정하기 위한 모형의 수립이 필요하나, 폐기물 발생량 등과 같은 정량적 데이터를 수집하는데 한계가 존재하는 것이 현실이다. 이에 본 연구는 공사감리보고서 내 포함된 비정형 데이터를 활용하 여 환경성과를 추정할 수 있는 모형 제시를 목적으로 수행되었다. 데이터는 30개 현장의 감리보고서 분석을 통해 수집하였 으며, 해당 데이터는 이항 로지스틱 회귀분석 모형을 통해 분석하였다. 분석 결과, 건설폐기물의 발생량 및 건설폐기물 유형 의 관리 여부 변수가 통계적으로 유의미한 독립변수로 선정되었다. 본 연구의 결과는 향후 비정형 데이터를 활용한 다양한 분석 결과를 도출하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 예상된다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      Architectural project sites inherently involve complex processes, including the use of diverse materials, equipment, and activities such as blasting, which can significantly impact environmental performance. However, assessing environmental performance often encounters challenges due to the limited availability of quantitative data, such as waste generation statistics. To address this gap, this study proposes a model for estimating environmental performance using unstructured data extracted from construction supervision documents. The study analyzed supervision documents from 30 project sites, employing binomial logistic regression(BLR) analysis to identify significant variables influencing environmental performance. The results demonstrated that independent variables such as the amount of construction waste generated, and the presence of a construction waste management plan were statistically significant factors. These findings highlight the potential of utilizing unstructured data in construction documents as a resource for environmental performance estimation. The proposed model offers a novel approach to leveraging unstructured data for environmental performance analysis and provides a foundation for deriving diverse analytical insights into future research. The outcomes of this study are expected to serve as a reference for enhancing sustainability practices and environmental management in the construction industry.
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      Architectural project sites inherently involve complex processes, including the use of diverse materials, equipment, and activities such as blasting, which can significantly impact environmental performance. However, assessing environmental...

      Architectural project sites inherently involve complex processes, including the use of diverse materials, equipment, and activities such as blasting, which can significantly impact environmental performance. However, assessing environmental performance often encounters challenges due to the limited availability of quantitative data, such as waste generation statistics. To address this gap, this study proposes a model for estimating environmental performance using unstructured data extracted from construction supervision documents. The study analyzed supervision documents from 30 project sites, employing binomial logistic regression(BLR) analysis to identify significant variables influencing environmental performance. The results demonstrated that independent variables such as the amount of construction waste generated, and the presence of a construction waste management plan were statistically significant factors. These findings highlight the potential of utilizing unstructured data in construction documents as a resource for environmental performance estimation. The proposed model offers a novel approach to leveraging unstructured data for environmental performance analysis and provides a foundation for deriving diverse analytical insights into future research. The outcomes of this study are expected to serve as a reference for enhancing sustainability practices and environmental management in the construction industry.

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