아파트 하자 보수 시설공사 세부공종머신러닝 분류 시스템에 관한 연구 Classifying Sub-Categories of Apartment Defect Repair Tasks: A Machine Learning Approach

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dc.contributor.author김은혜ko
dc.contributor.author지홍근ko
dc.contributor.author김지나ko
dc.contributor.author박은일ko
dc.contributor.author엄재용ko
dc.date.accessioned2021-12-13T06:42:41Z-
dc.date.available2021-12-13T06:42:41Z-
dc.date.created2021-12-13-
dc.date.created2021-12-13-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.citation정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학, v.10, no.9, pp.359 - 366-
dc.identifier.issn2287-5905-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10203/290500-
dc.description.abstract대한민국 건설사들은 아파트 하자 정보를 축적하고 보수작업을 관리하기 위한 시스템을 운영하는데 상당한 인력과 비용을 투자하고 있다. 본연구에서는 하자 접수 상세내용 텍스트 데이터를 이용하여 하자 보수 시설공사에 따른 세부공종을 분류하는 머신러닝 모델을 제안한다. 두 가지단어 임베딩(Bag-of-words, Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF))과 두 가지 분류기(Support Vector Machine, RandomForest)를 통해 한국어로 작성된 65만건 이상의 하자 접수데이터로부터 하자보수 시설공사 세부공종을 분류했다. 특히, 이번 연구에서는 특정 시설공사(마감공사)의 9개 세부공종(가전제품, 도배공사, 도장공사, 미장공사, 석공사, 수장공사, 옥내가구공사, 주방기구공사, 타일공사)을 분류하는 이진분류 모델과 다중 분류 모델을 연구했다. 그 결과, TF-IDF와 Random Forest를 사용한 두가지 분류 모델에서 90%이상의 정확도, 정밀도, 재현율및 F1점수를 확인했다.-
dc.languageKorean-
dc.publisher한국정보처리학회-
dc.title아파트 하자 보수 시설공사 세부공종머신러닝 분류 시스템에 관한 연구-
dc.title.alternativeClassifying Sub-Categories of Apartment Defect Repair Tasks: A Machine Learning Approach-
dc.typeArticle-
dc.type.rimsART-
dc.citation.volume10-
dc.citation.issue9-
dc.citation.beginningpage359-
dc.citation.endingpage366-
dc.citation.publicationname정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학-
dc.identifier.kciidART002761397-
dc.contributor.localauthor엄재용-
dc.contributor.nonIdAuthor김은혜-
dc.contributor.nonIdAuthor지홍근-
dc.contributor.nonIdAuthor김지나-
dc.contributor.nonIdAuthor박은일-
dc.description.isOpenAccessY-
dc.subject.keywordAuthor아파트-
dc.subject.keywordAuthor하자-
dc.subject.keywordAuthor시설공사-
dc.subject.keywordAuthor세부공종-
dc.subject.keywordAuthor마감공사-
dc.subject.keywordAuthor머신러닝-
dc.subject.keywordAuthorApartment-
dc.subject.keywordAuthorDefect-
dc.subject.keywordAuthorRepair Tasks-
dc.subject.keywordAuthorSub Category-
dc.subject.keywordAuthorFinishing Works-
dc.subject.keywordAuthorMachine Learning-
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MG-Journal Papers(저널논문)
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