Abstract
Although Life Cycle Cost (LCC) must be evaluated by experts, sometimes it may not allow a sufficient time for even the experienced LCC expert to make rational decisions. Therefore, it often ends with relatively comparing the final numbers. We have broken down 110 technical proposals that are actually bade and accepted for large construction projects, and then have analyzed the uncertainty of Maintenance and Energy (M&E) cost during building life cycle, which turns out be the most volatile factor in uncertainty of LCC. Also we suggest "Value Engineering Index (VEI)" - the reduced M&E cost that is normalized by the reduced first cost. It is analyzed that the most uncertain factors of the M&E cost include repair and replacement term differing from each project, duplicated repair and replacement, non-standard repair items, and site-specific energy cost. Eventually we propose a VEI population with a mean of 1.38 and a standard deviation of 1.19, which is obtained by individually and exclusively applying the uncertain factors of the M&E cost to the 35 standard sample of technical proposals. The LCC evaluators may be able to use the VEI population as the benchmark to select the technical proposal with the most reasonable LCC among many others in two suggested manners; the one is to deterministically calculate the probability of single VEIs, and the other is to stochastically calculate the probability of the VEIs where uncertainty is quantified.
기술제안입찰의 주 평가요소 중 하나인 생애주기비용의 적정성은 평가의 전문성을 요하지만 평가에 필요한 시간이 절대적으로 부족하여 경험많은 평가자라 할지라도 단순한 수치 비교에 의한 상대평가에 그치는 경향이 많았다. 이에 본 연구에서는 기술제안입찰로 낙찰자를 선정한 실 사례와 기술제안서를 비교하고 110건의 기술제안입찰 제안서를 비교하여 생애주기비용 중 가장 변동 폭이 큰 유지관리 및 에너지 비용의 불확실성을 분석하였다. 또한 절감된 공사비 대비 유지관리 및 에너지 비용의 절감수준을 정규화하기 위하여 VE지수를 제시하였다. 프로젝트별로 상이한 수선 및 교체 주기, 수선과 교체의 중복, 비수선 항목, 그리고 기타 에너지비 등의 중복 적용이 VE지수의 불확실성을 가장 확대시키는 요인으로 분석되었으며, 이러한 요인의 중복을 제거한 유지관리 및 에너지 비용 산출법을 표본 기술제안 사업 35건에 적용하여 평균 1.38, 표준편차는 1.19를 가지는 VE지수 모집단을 도출하였다. 기술제안 입찰의 평가자는 다수의 제안안 중 가장 합리적으로 산출된 VE지수를 추정하기 위해, 특정 VE지수를 본 연구가 제안하는 모집단 분포에 비교하여 그 확률을 계산하는 결정론적 해석 방법 또는 불확실성을 고려한 확률론적 해석 방법을 사용할 수 있다.