• 한국건설관리학회논문집
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• 제16권6호
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• pp.124-135
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• 2015

세계적으로 환경오염문제가 대두되면서 국내에서도 정부와 민간차원에서 친환경건축을 위한 노력이 활발히 진행 중이다. 하지만 건축물의 친환경 성능 및 친환경 관련 법규 및 기준 등에 대한 평가환경은 2차원기반의 수작업을 통한 평가로 진행되기 때문에 시간, 비용, 노동력 등이 많이 소요되며 평가의 정확성 및 효율성을 확보하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 개방형BIM기반으로 친환경건축 관련 인허가 업무의 개선을 목적으로 친환경건축 관련 인허가 조건 중 에너지성능지표 평가항목과 IFC포맷의 데이터와 연계를 통한 평가방안 모색하고 발생하는 문제점에 대한 대안을 제시하며 이를 반영한 평가프로그램의 활용으로 평가 프로세스를 제시함으로써 개방형BIM기반으로 에너지성능지표의 평가를 자동화하는 방안을 제시한다. 본 연구에서 제시된 방안을 친환경건축 관련 인허가 업무에 적용함으로써 업무절차의 간소화와 자동화를 통한 시간, 비용, 노동력의 절감을 기대할 수 있으며 설계변경 시 요구되는 절차가 단순화되어 업무의 생산성과 효율성이 향상되며 검토과정과 결과 값의 투명성과 검토의 정확성과 신뢰도를 확보 할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.149-169
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• 2020

현 정부의 주요 국책사업 중 하나인 도시재생 뉴딜사업은 매년 100 곳씩, 5년간 500곳을대상으로 50조를 투자하여 낙후된 지역을 개발하는 것으로 언론과 지자체의 높은 이목이 집중되고 있다. 그러나, 현재 이 사업모델은 면적 규모에 따라 "우리동네 살리기, 주거정비지원형, 일반근린형, 중심시가지형, 경제기반형" 등 다섯 가지로 나뉘어 추진되어 그 지역 본래의 특성을 반영하지 못하고 있다. 국내 도시재생 성공 키워드는 "주민 참여", "지역특화" "부처협업", "민관협력"이다. 성공 키워드에 따르면 지자체에서 정부에게 도시재생 사업을 제안할 때 지역주민, 민간기업의 도움과 함께 도시의 특성을 정확히 이해하고 도시의 특성에 어울리는 방향으로 사업을 추진하는 것이 가장 중요하다는 것을 알 수 있다. 또한 도시재생 사업 후 발생하는 부작용 중 하나인 젠트리피케이션 문제를 고려하면 그 지역 특성에 맞는 도시재생 유형을 선정하여 추진하는 것이 중요하다. 이에 본 연구는 '도시재생 뉴딜 사업' 방법론의 한계점을 보완하기 위해, 기존 서울시가 지역 특성에 기반하여 추진하고 있는 "2025 서울시 도시재생 전략계획"의 도시재생 유형을 참고하여 도시재생 사업지에 맞는 도시재생 유형을 추천하는 시스템을 머신러닝 알고리즘을 활용하여 제안하고자 한다. 서울시 도시재생 유형은 "저이용저개발, 쇠퇴낙후, 노후주거, 역사문화자원 특화" 네 가지로 분류된다 (Shon and Park, 2017). 지역 특성을 파악하기 위해 총 4가지 도시재생 유형에 대해 사업이 진행된 22개의 지역에 대한 뉴스 미디어 10만여건의 텍스트 데이터를 수집하였다. 수집된 텍스트를 이용하여 도시재생 유형에 따른 지역별 주요 키워드를 도출하고 토픽모델링을 수행하여 유형별 차이가 있는 지 탐색해 보았다. 다음 단계로 주어진 텍스트를 기반으로 도시재생 유형을 추천하는 추천시스템 구축을 위해 텍스트 데이터를 벡터로 변환하여 머신러닝 분류모델을 개발하였고, 이를 검증한 결과 97% 정확도를 보였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 추천 시스템은 도시재생 사업을 진행하는 과정에서 신규 사업지의 지역 특성에 기반한 도시재생 유형을 추천할 수 있을 것으로 기대된다.