| 논문명 |
아파트 수선유지 비용 예측을 위한 딥러닝 프레임워크 제안 / A Deep Learning Framework for Prediction of Apartment Repair and Maintenance Costs |
| 저자명 |
김지명(Kim, Ji-Myong) ; 손승현(Son, Seunghyun) |
| 수록사항 |
한국건축시공학회 논문집, Vol.24 No.3 (2024-06) |
| 주제어 |
시설관리; 딥러닝 알고리즘; 아파트단지; 수선유지 비용 ; facility management; deep learning algorithm; apartment complex; repair and maintenance cost |
| 요약1 |
본 연구의 주요 목표는 아파트 단지 수선유지 비용을 예측하기 위해 딥러닝 기법을 적용한 예측 모델 구축 프레임워크를제안하는 것이다. 아파트 건물을 이상적인 상태로 관리하기 위해서는 지속적인 유지 및 시의적절한 수리가 필수적이다. 아파트 단지는 광범위한 면적, 공동 시설, 다수의 주거 동, 서비스 지역 등으로 인해 유지관리가 복잡하다. 또한, 아파트의 안전성 보장, 가치 유지 및 경제적 효율성 때문에 경제적이고 합리적인 유지보수의 중요성이 점점 커지고 있다. 그러나 아파트 단지 수선유지는 다양한 외부 요인의 영향을 받고 데이터 수집이 어려워 연구가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구는 실제 아파트 단지 유지보수 비용 데이터를 기반으로 딥러닝 기법을 활용해 유지보수 비용을 예측하는 모델 개발 프레임워크를 제시하고자 한다. 본 연구의 프레임워크 및 결과는 실질적으로 아파트 단지의 유지보수 비용 예측에 활용될 수 있으며, 궁극적으로아파트 단지의 시설 관리 향상에 기여할 것이다. |
| 요약2 |
The sustained upkeep of apartment buildings necessitates ongoing maintenance and timely repairs,particularly given their complex nature due to extensive areas, common facilities, and multipleresidential and service structures. Additionally, the need for cost-effective maintenance is paramountfor ensuring safety, preserving value, and maintaining economic efficiency. However, the multitude ofexternal variables influencing apartment complex maintenance, coupled with the challenges in datacollection, have resulted in limited research in this domain. To address this gap, the current study aimsto develop a framework for predicting maintenance costs utilizing deep learning techniques, groundedin real-world apartment complex maintenance cost data. This study intends to provide a practical andvaluable contribution to the field of apartment complex management, empowering stakeholders withenhanced predictive capabilities for optimizing maintenance strategies and resource allocation. |
