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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이재철 (동명대)
저널정보
대한건축학회 대한건축학회논문집 大韓建築學會論文集 第40卷 第5號(通卷 第427號)
발행연도
2024.5
수록면
183 - 190 (8page)

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Accurate analysis and prediction of Quantity Takeoff (QTO) is crucial for construction project success, enabling efficient resource management, cost and time savings, quality improvement, and project continuity. However, current QTO methods rely on manual labor, posing challenges in productivity and accuracy due to the dependence on workers’ experience and skills. This study utilizes an open-source machine learning-based data analysis tool to analyze major QTO components such as reinforcement, concrete, and formwork in a previously executed apartment project. By integrating fundamental project information applicable in the early stages, a predictive model capable of estimating major quantities based on various situational variable combinations was proposed and its reliability was validated.

목차

Abstract
1. 서론
2. 기존연구 고찰
3. 데이터베이스 구성
4. 오픈소스 머신러닝 시스템 구성
5. 철근콘크리트 아파트 물량 예측 모델
6. 결론
REFERENCES

참고문헌 (9)

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