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.