건축 데이터를 활용한 딥러닝 기밥 웹 구현 및 데이터 시각화

Abstract

최근 급격한 사업의 발달과 더불어 건축 분야에서도 인공지능에 대한 관심이 증가하고 있다. 건축 분야에서는 인공지능을 활용하여 설계, 설비, 계획 등 관련연구가 활발하게 이루어지고 있다. 현재 인공지능과 관련된 기술은 지속적으로 발달하여 수많은 인고지능 기법이 존재하며 이를 제공하기 위해 웹을 활용하여 사용자에게 딥러닝 환경을 제공하는 연구 사례가 늘고 있다. 인공지능 기반 웹을 활용하여 사용자가 딥러닝 환경을 실시간으로 사용할 수 있으며, 결과 데이터를 제공하고 웹 기능을 활용하여 시각화하여 나타낼 수 있다. 따라서 본 연구에서는 건축 데이터를 활용한 딥러닝 환경과 결과 데이터를 사용자에게 제공 및 시각화하기 위해 딥러닝 기반 웹을 구현하며, 딥러닝 기반 웹의 기대효과를 확인하는 것을 목적으로 한다.

이에 따라 본 연구는 다음 단계와 같이 진행하였다. 첫 번 째, 서론에서 연구의 배경 및 목적과 연구의 방법 및 범위를 기술하고 설명하였다. 두 번째, 이론적 고찰을 통해 Tensorflow.js, 변수 선택법, 웹 크롤링 기법, 회귀분석, 인공신경망에 대한 개념과 연구 진행 과정에서 필요한 인공지능 기반 웹 관련 연구동향을 분석하고 선행연구와의 차별성을 다루고 선행연구 분석을 통한 독립변수를 도출한다. 세 번째, 데이터베이스 구축 및 인공지능 기반 웹 구현을 통해 독립변수와 데이터베이스를 도출하고 딥러닝 기반 웹 구현 프로세스를 설명하고 딥러닝 훈련을 위한 코드를 작성한다. 마지막으로 딥러닝 기반 웹 구현을 위해 html 파일을 작성한다. 네 번째, 딥러닝 학습 결과 및 데이터 시각화를 통해 딥러닝 학습 결과를 분석하고 딥러닝 학습 데이터 결합 및 시각화를 진행한다. 마지막으로 딥러닝 기반 웹에 대한 기대효과를 작성한다. 본 연구는 딥러닝 기반 웹을 구현하여 딥러닝 학습 환경을 제공하고 결과 데이터를 분석하며 예측 데이터를 제공, 시각화하여 나타냈으며, 다음과 같은 결과를 도출하였다. 딥러닝 기반 웹 페이지를 통해 인공신경망 기반 회귀분석을 진행하여 손실함수 값을 비교 분석한 결과 인공신경망의 은닉층이 증가할수록 좋은 결과를 얻을 수 있다는 것을 확인하였으며, 아파트 주거면적을 독립변수로 하여 아파트 매매가격을 예측한 결과 데이터를 제공하고 지도에 시각화하였다.

딥러닝 기반 웹을 활용한 결과, 기대효과는 다음과 같았다. 첫 번째로 딥러닝 기반 웹을 활용하여 사용자에게 매매가격 예측 결과를 실시간으로 제공하였다. 웹 서버를 활용한 결과 사용자가 인터넷을 활용하여 딥러닝 학습과 데이터를 제공받을 수 있었다. 본 연구에서 구축한 데이터베이스와 예측 결과를 결합한 데이터를 CSV 파일로 제공하여, 양질의 데이터를 사용자가 받을 수 있었다.

두 번째로 결과 데이터를 시각화함으로써 수치화된 데이터 보다 인지하기 쉬우며, 효과적으로 정보를 전달할 수 있다. 본 연구에서는 구축한 데이터베이스를 csv 파일로 제공함과 동시에 지도를 활용하여 지리적 시각화 정보를 제공하고 사용자가 원하는 데이터를 효과적으로 인지가 가능하였다.

세 번째로 다양한 데이터를 활용한 딥러닝 학습이 가능하다는 것이다. 본 연구에서는 부동산 데이터를 활용하여 아파트 매매가격을 추정하고 웹 페이지를 통해 결과를 시각화하여 나타낼 수 있었다. 따라서 본 연구에서 활용한 부동산 데이터뿐만 아니라 건축 분야에서 활용되고 있는 데이터를 활용하여 데이터 예측이 가능하다는 것을 확인할 수 있었다.