earticle

영어

Temperature directly affects the construction industry, which has a lot of outdoor work, as well as the primary industry. In particular, accurate climate forecasting is important in architectural planning. Because it affects various fields such as safety and economics. However, there are not many studies on temperature forecasting using deep learning in the field of architecture. Therefore, in this study, we forecast temperature through an Attention Mechanism-based deep learning model. In addition, the purpose of this study is to provide information on variables related to the predicted temperature to decision makers of construction sites, owners, contractors, and consultants. Through this, it is expected to be able to respond to the climate in advance. In addition, it is possible to reduce the calculation error of the construction period caused by a sharp rise or a sharp drop in temperature due to climate change. Therefore, it is expected to improve the performance of the construction site.

한국어

기온은 1차 산업에 직접적으로 영향을 미칠 뿐만 아니라 건설업과 같이 야외에서 진행되는 산업에도 큰 영향을 미친다. 특히 건축계획에서 정확한 기후 예측은 중요하다. 안전과 경제성 등 다양한 부분에 영향을 미치기 때문이다. 그러나 건축분야에서 딥러닝을 이용한 기온 예측 연구는 다양하게 이루어지지 않고 있다. 그중에서도 Attention Mechanism을 사용한 딥러닝을 적용한 연구는 드물다. 따라서 본 연구에서는 Attention Mechanism이 적용된 딥러닝 모델을 기반으로 기온을 파악하고 관련된 변수들에 대한 정보를 건축현장과 발주사, 시공사, 설계사의 의사결정자에 게 제공하는 것을 목적으로 한다. 이를 통해 사전적으로 기후에 대응할 수 있을 것으로 예상하며, 기후 변화로 인한 기온의 급상승 또는 급하락으로 인한 공사기간의 산정 오차를 줄여 실제 건축 현장의 성과를 향상시킬 것으로 기대 한다.