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철도건설공사 세부공종별 공기예측을 위한 딥러닝 모델 적용성 연구

저자
안현주, 박상미, 이재희, 강인석
학술지명
한국철도학회논문집
출판/발행연도
2020
주제
요약

본 연구는 철도 건설을 포함한 토목 공사의 공기 산정 방식의 객관성 부족 문제를 해결하기 위해 딥러닝 알고리즘을 적용하여 세부 공종별 순공사기간을 예측하는 방법론을 제시한다. 기존 공사 내역 데이터를 기반으로 딥러닝 모델을 구축하고 예측 결과와 실제 공기를 비교 분석하여 실무적 적용 가능성을 검증하였다. 이를 통해 기존 방식보다 객관적인 공사 기간 산정이 가능하며, 공정 관리 프로세스에서 딥러닝 활용성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.

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