1 |
김광희 외, 사례기반추론 기법을 이용한 공동주택 초기 공사비 예측에 관한 연구, 대한건축학회 논문집, 제20권, 제5호, pp.83-92, 2004
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2 |
김광희 외, 유전자 알고리즘에 의한 신경망 구조의 최적화를 이용한 공동주택의 초기 공사비 예측에 관한 연구, 대한건축학회논문집(구조계), 제 20권, 제2호, pp.81-88 , 2004
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3 |
김광희 외, 공동주택 공사비 예측 정확도 비교에 관한 연구, 대한건축학회논문집(구조계), 제20권, 제5호, pp.93-102, 2004
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4 |
김광희 외, 신경망과 유전자알고리즘을 이용한 공사비예측 모델의 예측정확도 비교에 관한 연구, 대한건축학회논문집(구조계), 제22권, 제3호, pp.111-118, 2006
과학기술학회마을
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5 |
김유일 외, 신경망과 SVM을 이용한 주가지수예측의 비교, 인터넷전자상거래연구, 제4권, 제3호, pp.221-243, 2004
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6 |
김진원 외, 회귀분석을 이용한 교육시설의 공간계획에 따른 공사비 예측 모델에 관한 연구, 대한건축학회논문집, 제27권, 제10호, pp.103-110, 2011
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7 |
박우열 외, 서포트 벡터 회귀분석을 이용한 공동주택 공사비 예측에 관한 연구, 대한건축학회 논문집(구조계), 제23권, 제4호, pp.165-172, 2007
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8 |
박우열 외, Support vector machine을 이용한 개산견적 평가모델에 관한 연구, 대한건축학회논문집(구조계), 제23권, 제4호, pp.191-198, 2005
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9 |
박우열 외, Support vector machine을 이용한 흙막이 공법 선정모델에 관한 연구, 건설관리, 제7권, 제2호, pp.118-126, 2006
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박종석, 데이터마이닝에서 서포트 벡터 회귀분석과 신경망 분석 기법의 비교연구, 동국대 석사학위논문, 2006
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11 |
손재호 외, 신경망을 이용한 교육시설 BTL 사업의 공사비 분석 및 예측에 관한 연구, 대한건축학회논문집 (구조계), 제24권, 제6호, pp.135-142, 2008
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12 |
안성훈 외, 전문가지식을 활용한 공동주택 초기단계 공사비 예측에 관한 연구, 대한건축학회 논문집(구조계), 제21권, 제6호, pp.81-88, 2005
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13 |
이진선 외, 대용량 분류에서 SVM과 신경망의 성능 비교, 정보처리학회논문집 B, 제12B권, 제1 호, 2005
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DOI
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Debasish, B et al. Support Vector Regression, Neural Information Processing-Letters and Review, Vol.11, No.10, pp.203-224, 2007
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정영미 외, SVM 분류기를 이용한 문서 범주화 연구, 정보관리학회지, 제17권, 제4호, pp.229-248, 2000
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16 |
한국건설기술연구원, 2012년 9월 건설공사비지수 동향, 2012
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Burges CJC, A tutorial on support vector machines for pattern recognition, Data Mining and Knowledge Discovery, Vol.2, No.2, pp.121-167, 1998
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Dumais, S et al. Inductive learning algorithms and representations for text categorization, Proceedings of ACM-CIKM 98, pp.148-155, 1998
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Kim GH et al., Comparison of construction cost estimating models based on regression analysis, neural networks, and case-based reasoning, Building and Environment, Vol.39, pp.1235-1242, 2004
DOI
ScienceOn
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Kim S, Support vector machine model to select Exterior Materials, Journal of the Korea Institute of Building Construction, Vol.11, No.3, pp.238-246, 2011
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DOI
ScienceOn
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Smola AJ et al, A tutorial on support vector regression, Neuro COLT Technical Report TR-98-030, Royal Holloway College University of London, UK, 1998
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Vapnik V. The Nature of Statistical Learning Theory, 2nd Ed, Springer, New York, p.1-314, 1995
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