• 한국건설관리학회:학술대회논문집
• /
• 한국건설관리학회 2004년도 제5회 정기학술발표대회 논문집
• /
• pp.317-322
• /
• 2004

도심지 건축 프로젝트가 초고층화, 대형화됨에 따라, 공사비와 공기의 관점에서 지하공사의 중요성은 점차 증가하고 있다. 지하공사 단계에서 대단히 중요한 것은 적정 말뚝공법을 선정하는 것이다. 그런데 말뚝공사의 경우, 공법 선정 시 고려해야 할 지반조건들이 많고, 불확실한 정보에 기반한 경험적인 공법선정이 이루어지기 때문에, 말뚝공법의 변경이 적지 않게 발생하며, 이것은 프로젝트의 공사비와 공기에 영향을 미친다 본 연구에서는 프로젝트의 설계단계에서 적정 말뚝공법을 선정하는데 활용하고, 시공전 단계에서 기 선정된 말뚝공법의 적정여부를 검증할 수 있는 말뚝공법 선정모델을 제안하였다. 실적데이터에 근간한 신경망 모델은 이미 그 효율성이 입증된 바 있다. 2000년부터 2004년까지 국내에서 시행된 150개의 데이터를 기초로 하여 말뚝공법 선정을 위한 신경망 모델을 개발하였다. 개발한 신경망 모델을 대상으로 학습용 자료에 의해 최적화를 실행하였으며, 그 유효성을 검증하였다.

• 한국건축시공학회지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.331-339
• /
• 2016

건축물의 고층화, 복합화, 대형화에 따라 다양한 공법이 개발되고 있어 주요 공종에 대한 공법 선정의 중요성이 대두되고 있다. 그러나 프로젝트의 특성을 충분히 고려하지 못하고 있고 주요 공법의 선정을 위한 객관적 기준이나 자료 또한 부족한 실정이며, 실무자의 경험과 직관에만 의존하여 선정이 이루어지고 있는 점이 지적되어 왔다. 이러한 문제점을 해소하기 위해 퍼지, AHP, CBR 등 인공지능이론을 이용한 주요 공종의 공법 선정을 위한 다양한 연구가 진행되었다. 그러나 실무에서 공법 선정 시 공종별 특성 및 현장별 조건을 고려하여 주요 공종마다 각기 다른 여러 가지 공법 선정 모델을 적용하기는 어렵다. 이에 본 연구에서는 매트릭스 분석과 선형변환을 이용하여, 실무에서 활용이 용이한 범용적인 성격의 의사결정지원 모델을 제시하고, 사례 연구를 통해 흙막이 공법 선정 과정에 적용하여 연구모델의 정합성을 검증하였다.

• 한국건설관리학회논문집
• /
• 제7권2호
• /
• pp.118-126
• /
• 2006

건축공사가 대형화됨에 따라 대규모 지하공간을 구축하기 위한 흙막이 공사의 중요성도 점차 커지고 있다. 따라서 적정한 흙막이공법의 선정은 건축공사의 원활한 수행을 위해서 매우 중요한 요소 중의 하나라 할 수 있다. 그러나 흙막이공법의 설계와 시공이 분리되어 있는 우리나라의 경우에는 많은 설계변경이 발생하고 있고, 이러한 설계변경은 건설사업의 성패를 좌우하는 공사비와 공기 측면에서 지대한 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 이러한 흙막이공법에 대한 의사결정 단계에서 활용할 수 있는 Support Vector Machine(SVM)을 활용한 흙막이공법 선정모델을 구축하여 제안하였다. SVM은 기본적으로 이원분류를 위한 분류기이기 때문에 이원분류기를 조합한 형태의 다원분류기로 확장하여 모델을 구축하였다. 구축한 SVM 모델을 실제사례에 적용한 결과 비교적 정확한 결과를 도출하는 것으로 나타났으며, 따라서 본 연구에서 제시한 SVM 흙막이공법 선정모델은 흙막이공법 선정의 의사결정과정에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국건설관리학회논문집
• /
• 제5권5호
• /
• pp.76-83
• /
• 2004

건축공사가 대형화됨에 따라 대규모의 지하공간을 구축하기 위한 흙막이 공사의 중요성도 점차 커지고 있다. 따라서 적정한 흙막이공법의 선정은 건축공사의 원활한 수행을 위해서 매우 중요한 요소 중의 하나라 할 수 있다. 그러나 흙막이공법의 설계와 시공이 분리되어 있는 우리나라의 경우에는 많은 설계변경이 발생하고 있고, 이러한 설계변경은 건설사업의 성패를 좌우하는 공사비와 공기 측면에서 지대한 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 이러한 흙막이공법에 대한 의사결정 단계에서 활용할 수 있는 사례기반추론기법을 활용한 흙막이 공법 선정 모델을 구축하여 제안하고, 이를 실제 시공된 사례를 이용하여 모델을 평가하였다. 사례연구 결과 유사사례와 추천사례에서 비교적 정확한 결과를 도출하는 것으로 나타났다. 흙막이공법의 선정과 같이 의사결정과정에서 고려해야할 요소가 많고, 이러한 영향요소를 정량화하기 어려운 분야에서는 본 연구에서 활용된 사례기반추론기법이 매우 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국건설관리학회논문집
• /
• 제20권4호
• /
• pp.56-68
• /
• 2019

거푸집 공사는 전체 건축공사의 공사기간 및 공사비 측면에서 상당 부분을 차지하고 있으며, 구조물공사의 품질, 마감 및 설비 등 후속공사에도 직접적인 영향을 미치는 매우 중요한 공정이다. 그러나 국내 건설현장에서의 거푸집 공법선정은 객관적인 데이터를 바탕으로 하지 않고, 현장 실무자의 경험과 직관에 의존하여 이루어지는 경우가 대부분이다. 그 결과, 다수의 현장에서 공기단축, 비용절감 등의 효과가 큰 신공법을 적용하고자 할 경우, 객관적이고 합리적인 의사결정 절차의 부재로 인해 최적 공법선정 시 어려움을 겪을 뿐만 아니라, 현장의 특성을 고려하지 못한 의사결정으로 인해 공기지연, 비용증대 등의 문제가 발생하고 있는 실정이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 거푸집 공법선정과 관련한 다양한 선행연구가 이루어졌으나 현장조건이라는 중요한 요인을 고려하지 못해 실제 현장에서 적용하여 활용하기에 다소 한계성이 있었다. 따라서 본 연구는 현장 유형별 조건을 고려한 정량적 거푸집 선정 의사결정 지원 모델 개발을 그 최종 목적으로 한다. 개발된 의사결정 지원 모델은 공사현장에서 거푸집 선정 의사결정시 정량적인 평가 데이터를 제공함으로써, 기존의 경험에 의존하여 결정하던 의사결정 방법보다 신속하고 객관적으로 최적의 거푸집 공사를 선정 할 수 있도록 도울 것으로 사료된다. 또한, 경험이 풍부하지 않은 엔지니어도 본 연구의 의사결정 지원모델을 활용하여 현장의 조건을 고려한 보다 객관적이고 합리적인 의사결정을 내릴 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국건축시공학회지
• /
• 제18권5호
• /
• pp.489-498
• /
• 2018

본 연구는 대공간 지붕철골공사의 양중공법 선정을 위한 의사결정지원모델 제안을 목적으로 한다. 이를 위해 이론적 고찰 및 전문가자문을 통해 6개의 상위요인과 19개의 하위요인으로 구성된 양중공법 선정 영향요인을 도출하였다. 이후 AHP분석을 통해 요인별 상대적 중요도를 산정한 결과, 6개의 상위요인 중 현장조건(0.237), 19개의 하위요인 중 여유공지의 유무(0.118)가 양중공법 선정에 있어 가장 중요한 영향요인으로 도출되었다. 이를 바탕으로 현장관리자가 공법대안을 평가할 수 있는 방법 및 절차를 수립하고 최종적으로 현장적합도지수를 제시해줌으로써 의사결정지원모델을 구축을 완료하였다. 구축모델의 검증을 위해 대공간 현장경험자를 대상으로 사례분석을 수행한 결과, 제시된 모델이 공법선정에 있어 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단되었다. 본 연구의 결과는 프로젝트 초기 공법선정 과정에서 현장관리자의 의사결정을 지원하는데 활용될 것으로 기대된다.

• 한국건축시공학회지
• /
• 제21권6호
• /
• pp.629-640
• /
• 2021

2018년 국토교통부 통계에 따르면 재건축 연한이 도래한 주거용 건축물은 2018년 기준 약 37%에 달한다, 해체물량의 증가는 해체산업의 성장과 함께 환경 및 안전사고 등 많은 부작용을 일으키고 있다. 이에 본 연구는 해체공법 선정에 있어 안전성, 경제성, 환경성 등을 종합적으로 고려하여 현장 적용에 가장 적합한 공법 의사결정 방법을 제시하고, 특히 해체공사의 안전성을 고려하여 현장 공법 적용 시 위험요인에 대한 사전평가를 통해 공법선정뿐만 아니라 선정 공법의 현장 적용성을 평가한다. 이를 위해 본 연구는 QFD 기반의 TOPSIS 해체공법선정과 FMEA 위험성평가 통합모델을 제안한다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
• /
• 한국건설관리학회 2008년도 정기학술발표대회 논문집
• /
• pp.686-689
• /
• 2008

지난 10여 년간 건설 분야에서 데이터 마이닝(data mining) 기법을 이용하여 실적 데이터의 패턴을 찾고 이를 바탕으로 다양한 예측 모델을 개발하려는 연구들이 다수 진행되어 왔다. 그러나 데이터 마이닝 기법의 경우, 일반적으로 수천 또는 수만 개의 데이터를 사용할 것을 추천하고 있으나, 건설 분야의 선행연구들을 살펴보면 데이터 마이닝에 사용된 데이터의 수가 최대 이백 개 표본 정도에 그치고 있다. 그 결과 데이터 마이닝 기법을 이용하여 선행연구의 방법 및 결과를 재현하려고 하여도 같은 결과를 얻기 힘들고, 아예 패턴추출이 힘들거나 도출된 패턴에 오류가 있는 경우도 있다. 본 연구는 소수의 표본수에 기초하여 보다 신뢰성 있는 공법선정 모델의 개발에 관한 대안적인 방법을 모색하고자 한다. 먼저 건설 분야에서 데이터 마이닝 기법을 활용한 연구의 범위에 대해 살펴보고, 특히 흙막이 공법선정 모델 구축에 관한 선행연구 고찰을 통해 소수의 데이터에 의존함에 따라 발생하는 문제점들을 알아보고, 이를 극복할 수 있는 방안에 대해 논의 하고자 한다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
• /
• 한국건설관리학회 2006년도 정기학술발표대회 논문집
• /
• pp.698-701
• /
• 2006

연약지반 상에 구조물의 안정 및 침하 문제를 해결하기 위해 다양한 연약지반 개량공법들이 사용되고 있으며, 계속해서 새로운 공법들이 검증과정을 거쳐 소개되고 있다. 이처럼 다양한 공법들 중에서 해당 공사에 가장 적합한 공법을 선정하는 것은 매우 중요한 일이다. 본 연구에서는 의사결정시 사용되는 영향요소들의 중요도를 정량화시켜 가중치와 우선순위를 도출함으로써 연약지반 개량공법 선정 과정에서 기술적 ${\cdot}$ 경제적 항목에 대한 체계적인 기준을 제시하고자 하였다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제26권5D호
• /
• pp.771-781
• /
• 2006

본 연구는 대도시 아스팔트 포장에 대한 포장공법에 대한 LCC 분석모델 개발 및 VE 평가에 관한 연구로 대도시 포장의 공용연수 동안에 발생하는 총 생애주기비용을 고려하여, 지역 특성과 교통량 등 포장의 수명에 영향을 주는 인자에 대해 보다 효율적으로 대처할 수 있는 포장공법 선정에 대한 의사 결정을 지원하기 위해 수행되었다. 이를 위해 우리나라의 대표적 대도시라고 할 수 있는 서울시의 관련 자료를 토대로 LCC 분석모델을 개발하였고, 관련 실무자의 의견을 반영하여 VE 평가를 실시하였다. LCC 분석모델 개발은 포장공법별로 공통되는 비용항목을 제외한 포장공법 선정에 직접적으로 영향을 주는 비용항목으로 구성하였으며, 이렇게 개발된 LCC 분석모델을 서울시에 현재 공용중인 사례 대상노선을 선정하여 적용해 그 타당성을 검토하였다. 분석에 사용되는 비용항목의 근거자료는 서울시 통계자료와 단가산출 기준자료 등을 이용하여 분석의 신뢰성을 높였다. 개발된 LCC 분석 모델은 대도시 아스팔트 포장에 국한적으로 사용되고 있는 개질 아스팔트와 재생 아스팔트를 일반아스팔트와 비교 분석하여 대도시의 지역 특성과 교통량 등을 고려한 최적 포장공법의 선정을 지원할 수 있을 것이라 판단된다.