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건설 부문은 이산화탄소(CO2) 배출의 주요 원인 중 하나이며 지구 온난화의 원인입니다. CO2 완화 솔루션은 필수적입니다. 새로운 기술은 이러한 노력을 촉진하고 개선할 수 있습니다. 따라서 본 논문은 인공지능과 기계 학습의 새로운 기술이 건설에서 CO2 배출 감소에 기여한 방식을 검토하고 문헌에서 어떤 기술이 적용되었는지를 살펴봅니다. 이것은 건설 부문 설계 및 관리를 위한 유익한 정보를 제공합니다. 본 논문은 그들의 기여 및 격차를 포함한 콘텐츠 리뷰 결과를 제공합니다. 총 78개의 논문이 데이터 세트를 개발하기 위해 확인되었습니다. 이 방법은 주요 키워드의 공동 발생 분석 맵 개발, 공동 저자 네트워크 분석, 출판 출처 분석 및 주제 식별과 선택된 논문의 리뷰를 포함한 내용 분석을 포함하는 체계적인 리뷰의 조합이었습니다. 이들은 그 범위에 따라 다섯 가지 개념적 클러스터로 나뉘었습니다: (1) 지속 가능한 재료 및 구성 요소 설계/생산, (2) 현장 차량 및 장비, (3) 에너지 및 생애주기 평가, (4) 최적화, 의사결정 및 솔루션 기반 플랫폼, (5) 실제 모니터링. 각 클러스터의 논문 내용을 검토하였고, 잠재적 격차를 식별하여 논의하였습니다. 향후 연구 조사를 위한 방향 세트를 제시하여 연구자들이 미래 연구에 유용한 자료가 될 수 있도록 하였습니다. 본 논문은 CO2 배출을 줄이기 위해 건설 산업에서 지능적 기술에 대한 통찰력을 제시함으로써 현재 지식 기반에 기여합니다.
Farahzadi et al. (수요일)이 질문을 연구했습니다.