공사발주자가 프로젝트 수행에 대한 의사결정을 내리기 위해서는 개산견적 결과의 정확도에 대한 평가가 필요하다. 이에 본 연구에서는 건축물의 개산견적을 평가하기 위한 수단으로서 과거의 실적데이터를 활용할 때 적용 가능한 분류알고리즘의 성능을 비교하였다. 적용 대상 분류 알고리즘은 기존 연구에서 많이 활용된 신경망, k-최근접 이웃, 나이브 베이지안 분류기, 다원분류 서포트 벡터 머신을 대상으로 하였다. 개산견적에 영향을 주는 요인을 선정하여 각 분류기별 모델을 구축하였으며 수집된 자료를 바탕으로 실제사례에 적용하여 각 모델의 정확도를 비교하였다. 적용결과 k-최근접 이웃과 신경망 알고리즘이 가장 높은 정확도를 보이는 것으로 나타났다. 따라서 정확도가 높은 알고리즘으로 평가모델을 구축한다면 의사결정 지원수단으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 건축물의 개산견적을 평가하기 위한 수단으로서 과거의 실적데이터를 활용할 때 적용 가능한 분류알고리즘의 성능을 비교하였다.