Green construction site performance evaluation and urban environmental stress perception research
연구 내용
그린 건설 현장의 성능을 퍼지 기반 평가모형으로 정량화하고, 도시 환경 요인으로 인한 스트레스 인식을 데이터 기반으로 추정하는 연구
건설 단계의 현실적 의사결정에 맞춘 그린 건설 사이트 평가체계를 구축하고, 현장 이해관계자의 관점을 반영한 퍼지 합성평가 방식으로 성능을 도출합니다. 동시에 도시 공간 밀도와 공간구문 정보를 활용해 도시 스트레스를 인식 수준으로 연결하는 기계학습 접근을 수행합니다. 시각 데이터와 음향 정보를 통합하여 장소 인식을 설명 가능한 형태로 모델링하고, 다양한 입력 조건에서도 적용 가능한 전이학습 프레임을 구성합니다. 이를 통해 친환경 성능 관리와 도시 경험 품질을 함께 다루는 분석 기반을 제공합니다.
관련 연구 성과
관련 논문
4편
관련 특허
0건
관련 프로젝트
0건
연구 흐름
초기에는 그린 건설 평가가 설계·계획 단계에 비해 현장 운영의 특성을 충분히 반영하지 못한다는 문제의식에서 출발하여, 현장 성능을 평가할 수 있는 기준과 설문 기반 데이터 수집 절차를 마련했습니다. 이후 퍼지 합성평가를 적용해 성능 요인을 그룹화하고, 사람 관련 요소의 중요성을 포함한 해석 틀을 정교화했습니다. 최근에는 도시 공간 데이터와 인간 인식 데이터를 결합해 스트레스와 장소 경험을 예측하는 모델로 확장하고, 시각-음향 통합 및 전이학습으로 적용 범위를 넓히는 연구를 수행하고 있습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
Toward sustainable development: an assessment of the performance of green construction sites using fuzzy synthetic evaluation
Sensing perceived urban stress using space syntactical and urban building density data: A machine learning-based approach
From seeing to hearing: A feasibility study on utilizing regenerated sounds from street view images to assess place perceptions
Scalable transfer learning framework for capturing human perceptions of place through visual-aural data integration