1. From resistance to acceptance: The role of NIMBY phenomena in sustainable urban development and tourismDaniela Dvornik Perhavec, Rok Kamnik, 2025, izvirni znanstveni članek Opis: The role of NIMBY (“Not in My Backyard”) phenomena in sustainable urban development and tourism was analyzed, with a focus on stakeholder dynamics and implications for spatial planning. Based on an analysis of worldwide case studies, the main barriers and opportunities presented by these phenomena were identified, including the impact of project preparation time (tp) and benefit realization time (tb ). A mixed methods approach was used, combining qualitative analysis of case studies with quantitative evaluation of project timelines. The results show that effective stakeholder engagement significantly reduces tp, while maximizing tb increases long-term benefits for communities and the environment. This research emphasizes the systemic interdependence of urban planning, environmental sustainability, tourism, and cultural heritage preservation, offering actionable insights for policymakers and developers. The conclusions emphasize the importance of participatory approaches to ensure equitable and sustainable urban transformation.
Ključne besede: NIMBY, spatial planning, sustainable urban development, sustainable tourism, maintenance, cultural heritage, tourism impact, project preparation, (negative) indirect benefit
Objavljeno v DKUM: 02.04.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 1
 Celotno besedilo (2,10 MB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
2. The use of artificial intelligence in building engineering for historic buildings build in the Austro-Hungarian monarchyDaniela Dvornik Perhavec, Rok Kamnik, 2025, izvirni znanstveni članek Opis: Knowledge discovery from databases (KDD) and data mining (DM) belong to the field of artificial intelligence (AI). The integration of artificial intelligence into various segments of the construction industry is still in its infancy, but it is expected to be used more widely soon, driven by the development of databases and data warehouses. By using BIM (Building Information Modelling) technologies in the planning of new buildings, we will be able to obtain valuable data. The situation is different for old, existing buildings and the building engineering associated with these properties. Civil engineers, renovation planners and architects need knowledge of the building before renovation. This knowledge is much less than the possibilities that exist. Information about the building can be found in provincial archives. For historic buildings, 10- 15% of the plans, drawings, descriptions, or projects are available. The remaining 85% must be researched on site, which is a lengthy and costly process and hinders the construction process. The question arose as to how the findings from the study of buildings based on written and preserved sources can be applied to the 85% of buildings for which no data is available. This paper presents the use of the collected data as an idea for an initiative to develop a database and modelling using artificial intelligence algorithms. The research study investigates the feature “load-bearing wall” for residential buildings with basements and floors built between 1857 and 1948 in the former Austro-Hungarian Empire. The aim of this study is to create a model to predict the characteristics of a building for which no archival material is available. The study is based on the use of artificial intelligence in the creation of decision trees to help engineers improve their knowledge of historic buildings in the former Austro-Hungarian Empire and building engineering for historic objects.
Ključne besede: knowledge discovery from data, machine learning, Austro-Hungarian Monarchy buildings
Objavljeno v DKUM: 03.03.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 3
Celotno besedilo (6,35 MB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
3. UČINKOVITEJŠE NAČRTOVANJE PROJEKTOV OBNOVE ZGODOVINSKIH OBJEKTOV Z INTEGRACIJO TEHNOLOGIJ ZA UPRAVLJANJE ZNANJADaniela Dvornik Perhavec, 2016, doktorska disertacija Opis: Prenova zgodovinskih objektov gradbenim inženirjem ne predstavlja posebnega zadovoljstva in izziva. Morda je razlog v tem, da za načrtovanje projektov obnove ni zadostne podpore s strani investitorjev. Raziskovanje zgodovinskih objektov zahteva čas in finančna sredstva. Projekt obnove je za razliko od novogradenj drugačen in temelji na vhodnih podatkih kot posledici rezultatov raziskovanja obstoječih objektov. Če vhodni podatki niso točni, se raziskovanje objekta prenese v fazo izvedbe, kar investitorju povzroči tveganje, izvajalcu pa motnje v projektu obnove. Projekt prenove se običajno prične z raziskovanjem obstoječega objekta in z iskanjem arhivskega gradiva. Težava nastopi, če arhivskih podatkov ni. Ključno vprašanje, ki pri tem nastopi je, kako iz razpoložljivih virov in podatkov, ki so za zgodovinske objekte na voljo, napovedati karakteristike objektov, za katere razpoložljivih virov ni. Na podlagi analize literature, gradbene zakonodaje in načrtov za zgodovinske objekte smo izdelali relacijske baze na podlagi katerih smo želeli izdelati napovedni model za naključne objekte. Rezultati za napoved so bili zadovoljivi, zato smo izdelali še ustrezne ontologije ter s pomočjo metod umetne inteligence, natančneje z odločitvenimi drevesi, pridobili novo znanje o karakteristikah zgodovinskih objektov. Proučili smo tudi zunanje udeležence. Na podlagi teorije iger smo utemeljili kateri parametri so ključni za uspešno podporo projektu prenove. V doktorski nalogi predstavljen model za učinkovitejše načrtovanje projektov obnove zgodovinskih objektov s pomočjo uporabe tehnologij za upravljanje znanja predstavlja nov pristop v procesu projektov prenove objektov. Z uspešnim razvojem ontologij bomo s pomočjo pridobivanja znanja iz podatkov ter podatkovnega rudarjenja lahko zagotovili boljšo podporo tistim, ki tovrstno znanje potrebujejo.
Ključne besede: projekti obnove, zgodovinski objekti, sistemi, podatkovne baze, ontologije, odločitvena drevesa, podatkovno rudarjenje, umetna inteligenca, teorija iger, zapornikova dilema, model za učinkovitejše načrtovanje, tehnologije upravljanja znanja
Objavljeno v DKUM: 01.09.2016; Ogledov: 3262; Prenosov: 183
Celotno besedilo (17,57 MB) |
4. Učinkovitejši pristop k obnovi zgodovinskih objektovDaniela Dvornik Perhavec, Danijel Rebolj, 2012, izvirni znanstveni članek Opis: V Sloveniji se po končani izgradnji avtocestnih projektov spopadamo morda z največjo krizo v gradbeništvu po drugi svetovni vojni. Pričakovana vlaganja v izgradnjo železniške infrastrukture so se odmaknila, stanovanjska gradnja - ob presežku novih stanovanj in napovedani uvedbi davčne obveznosti za lastnike - predstavlja za investitorje in banke veliko tveganje. Ali bi lahko krizo preprečili s pravočasnimi, razvojnimi in spodbujevalnimi programi pri obnovi zgodovinskih objektov in ali imamo za tovrstno dejavnost usposobljene naročnike, investitorje in vodje projektov? V članku obravnavamo pozitivni vidik vlaganja sredstev v obnovo zgodovinskih objektov ter razliko med gradbenim projektom novogradnje in projektom obnove zgodovinskih objektov ter vplive, ki vplivajo na projekt obnove. Rezultati, ki jih predstavljamo, se nanašajo na nov pristop k analizi objekta in pripravo projekta obnove v zgodnji fazi projekta.
Ključne besede: zgodovinske stavbe, rekonstrukcija, obnova, zgodnja faza projekta, sistem upravljanja znanja
Objavljeno v DKUM: 10.07.2015; Ogledov: 1314; Prenosov: 54
 Povezava na celotno besedilo |
5. |
6. |
