초록
건설 산업의 속성상 프로젝트의 성과를 정량적으로 분석하기 위해서는 다양한 영향인자에 대한 고려가 필수적이다. 프로젝트의 특성과 성과와의 관계를 파악하고, 프로젝트에 가장 적합한 관리기법을 적용시켜서 프로젝트의 성과를 향상시키기 위해서는 성과관련 정보를 축적시켜 관리하기 위한 시스템적인 접근이 요구되고 있다. 그럼에도 불구하고 많은 성과관련 시스템들은 성과결과의 분석에만 치중하여 프로젝트의 특성이나 관리기법 등 성과에 영향을 미치는 인자에 대한 심도 있는 분석방법과 접근방식에 대한 고려 부족으로 인해 성과시스템의 활발한 적용을 기대할수 없었다. 이에 본 연구는 건설 프로젝트의 특성을 고려하여 성과를 사전에 예측하고 성과체계를 정량적으로 모델링할수 있는 성과정보시스템을 개발하는 데 목적을 두었다. 이를 위해 실제 사례프로젝트의 성과관련 정보를 바탕으로 성과결과와 프로젝트 특성, 관리기법 간의 상관관계를 분석함으로써 해당 프로젝트에 가장 적합한 관리기법을 도출할수 있는 방안을 수립하였다. 그 결과, 성과영역별로 다양한 관점에서 프로젝트의 성과비교가 가능할 수 있는 정량화 방안을 정립하였고, 상관관계 분석을 통해 성과예측이 가능한 모델을 제안하였으며, 기존 데이터 분석을 통해 최적 관리기법을 선정할수 있는 시스템을 개발하였다. 웹기반 프로그램으로 구축된 시스템은 향후 데이터베이스의 지속한 관리와 보완을 통해서 성과정보의 양을 확대시킨다면 통계적으로 유의미한 결과를 바탕으로 신뢰성 있는 프로젝트 성과 관리를 도모할수 있을 것으로 사료된다.
In the construction industry, there are so many qualitative factors affecting the performance of a project. So it is crucial to measure the factors in an effective way in order to analyze the interrelationship among the various factors. To improve the performance level of a project, it is also important to identify the most appropriate management practices which are inter-linked with the subject project. The purpose of this study is to develop a project performance management system (PPMS) to quantitatively analyze the variety of project performance data and identify the best management practice to increase the potential level of a particular performance area. Using a comparative statistical method, this study developed a quantification method and web-based computerized system to enhance the usage of the system. The system, however, is still under the validation stage because of the shortage of data set. In the future, when more and more completed project data are stored in the system, the system would play a crucial role in predicting the performance level and matching the best management practice for a subject project. In addition, the system can also be modified as a tool for a business- or industry-level system by incorporating the existing enterprise resource programs.