• 한국건설관리학회논문집
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• 제9권5호
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• pp.86-94
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• 2008

생산성은 모든 생산조직의 견실성 및 생산 활동의 효율성 평가를 위한 매우 중요한 경영 지표 중 하나로써 생산성의 기능은 건설 산업에 있어서도 예외일 수 없다. 그러나 국내의 경우 생산성의 중요성과 그 기능에도 불구하고 건설 생산성 관리와 관련된 사항은 대부분 현장관리자의 경험과 직관에 의존하고 있으며 생산성 데이터를 데이터베이스화하여 공사계획 및 관리에 적극활용하지 못하고 있다. 이러한 문제는 생산성 데이터와 관련된 정보의 수집 및 분석 방법이 체계적이지 못한 결과로, 생산성 데이터의 효과적인 활용을 위해 우선적으로 WBS개선이 이루어져야 한다. 따라서 본 연구에서는 연구문헌 분석, 해외사례 분석으로 연구에 적용함에 따른 적합여부 및 개선사항을 도출하고, 현장 인터뷰를 통해 현장여건을 반영한 후, 설정된 기본방향을 바탕으로 생산성 데이터 수집 및 분석을 위한 WBS를 구축하였다. 마지막으로 생산성 데이터 수집 및 분석을 위한 체계로의 검증을 실시하였다. 향후 구축된 WBS를 통해 수집된 생산성 데이터는 OLAP을 이용한 생산성 분석 및 Data Mining을 이용한 생산성 예측에도 활용될 것으로 기대된다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제7권2호
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• pp.127-137
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• 2006

건설생산성은 단위작업에서 발생되는 자원의 활동과 이로 인한 산출물간의 관계를 지표로 표현한 것을 의미하며 수집된 건설 생산성 정보는 공사 진행의 효율성 파악, 작업여건 및 투입자원의 성능이 공정에 미치는 영향도 분석, 프로젝트별 성과 측정, 향후 공사계획을 위한 참고자료로서의 활용 등 프로젝트 관리를 위한 다양한 목적으로 이용될 수 있다. 본 연구의 목적은 데이터웨어하우스, OLAP, 데이터 마이닝 기술을 활용하여 PDA 및 바코드를 통해 수집된 생산성 데이터를 축적 및 분석하고, 생산성 예측 모델을 제시하기 위한 방법론을 제안하는 것이다. 이를 통해 보다 효율적이고도 다차원적인 생산성 분석이 가능한 건설 생산성 관리 시스템을 개발하는 것이며, 개발된 시스템은 건설 사업의 합리적인 성과 측정과 유사 프로젝트의 공사계획 수립에 활용할 실적데이터를 축적할 수 있을 것이다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.39-39
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• 2017

본 연구에서는 매실 생산성 향상 분석을 위해 범용 싱글보드 컴퓨터로 제작한 원격 데이터 수집 장치를 개발하였다. 라즈베리파이와 같은 소형 범용 싱글보드 컴퓨터는 저렴하게 IoT 기반의 원격 모니터링 장치를 쉽게 개발할 수 있어 중소규모 매실 농장의 생육 환경 정보 및 재배 이력을 수집하는데 활용도가 매우 높아 생산성 향상을 위한 데이터 수집 분야에서 잠재적인 가능성을 가지고 있다. 따라서 매실의 생산성을 높이는데 영향을 줄 수 있는 환경적, 생육적 요인들을 분석하기 위한 기초적인 단계에서 이러한 소형 싱글보드 컴퓨터를 이용한 원격 센싱 및 데이터 수집 장치를 개발하였다. 수집데이터로는 주변 기온과 습도, 토양의 온도와 수분함량 및 pH이다. 1차 프로토타입은 아두이노 MKR1000을 사용하여 주변 온도 및 습도 데이터 수집 및 전송 장치를 제작하고 대표적인 통신사인 KT가 운영하는 IoT Makers라는 클라우드 저장소를 사용하여 시스템을 구성하였다. MKR1000을 사용한 데이터 수집 장치의 장단점을 평가하기 위해 실내 시험을 실시하였다. 현재는 라즈베리파이를 이용한 주변 기온과 습도, 토양의 온도와 수분함량 및 pH 데이터 수집 및 전송 장치를 제작하였다. 최종 개발된 데이터 수집 장치는 2017년 순천 인근의 매실 밭에 설치되어 실제 센싱 데이터를 수집할 예정이며 수집한 데이터는 매실 생산성 향상과 관련된 요인을 분석하는데 사용할 것이다. 저가의 범용 IoT 장치를 활용한 원격 데이터 수집을 넓은 범위의 매실포장에 활용한다면, 매실의 생산성 및 품질 향상은 물론 매실의 이력추적관리의 기초 데이터를 적은 비용과 노력으로 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2007년도 정기학술발표대회 논문집
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• pp.813-818
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• 2007

건설 프로젝트에서 수집되는 생산성 정보는 공사 진행의 효율성 파악, 작업여건 및 투입자원의 분석, 프로젝트의 성과측정 등에 활용될 수 있을 뿐만 아니라 향후 공사계획 수립에 있어 유용하게 사용될 수 있는 매우 중요한 실적자료이다. 그러나 이와 같은 생산성 정보의 중요성에도 불구하고 기존의 국내 건설 산업은 생산성 데이터의 수집 및 측정방법 등이 아직 체계화 되어있지 못하고 생산성 데이터의 활용도 미진하며 이로 인해 대부분의 공사계획 수립을 현장관리자의 경험과 직관에 의존하고 있어 계획 대비 실적에 대한 신뢰도가 그만큼 저하될 수밖에 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 실제 건설 생산성 데이터의 축적을 통해 이를 향후 공사계획 수립에 유용한 실적자료로서 활용할 수 있는 건설 생산성 예측모델을 제시하고자 한다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2006년도 정기학술발표대회 논문집
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• pp.548-553
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• 2006

건설 프로젝트에 있어서 생산성은 프로젝트의 성과측정 및 향후 공사계획 수립 등 매우 중요한 공사관리의 기능을 지니고 있다. 건설 현장의 특성상 작업에 영향을 미치는 요인들이 많이 존재하며, 이러한 요인들에 의해 건설 공사에는 변화가 많이 발생하고 따라서 건설 생산성을 정확히 분석하고 예측하는 것은 매우 어려운 실정이다. 국내 대부분의 현장에서는 생산성 데이터와 관련된 정보의 수집 및 분석 방법이 체계화되어 있지 못하여 건설 생산성 관리와 관련된 사항을 대부분 현장관리자의 경험과 직관에 의존하고 있는 상황이다. 이는 건설 공사 관리의 신뢰성을 저하시키는 요인이 될 수 있으며 공사 일정에 차질이 발생할 경우 무리한 공사로 인한 부실시공이나 일정 지연 등의 결과를 초래하여 큰 손실을 야기할 수 있다. 따라서 건설 프로젝트에서 발생하는 생산성 데이터와 생산성 영향요인들을 체계적으로 수집하여 공사관리에 활용하기 위한 관리체계의 개발이 요구된다. 본 연구에서는 공동주택 구체공사의 단위작업을 중심으로 발생하는 생산성 데이터와 생산성 영향요인을 정의하고, 정보기술을 활용하여 정보의 수집 및 가공을 통한 생산성 분석의 활용 방안을 제시하고자 한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제20권2호
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• pp.3-12
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• 2019

국내 건설산업에서 생산성 정보는 중요성과 그 기능에도 불구하고 생산성 데이터의 수집 및 분석 방법이 체계화되어 있지 못하다. 또한 생산성 관리는 대부분 현장관리자의 경험과 직관에 의존하고 있으며 생산성 데이터를 공사계획 및 관리에 적극 활용하지 못하고 있는 상황이다. 따라서 본 연구에서는 공동주택 마감공사의 생산성 예측 및 생산성 영향요인을 분석할 수 있는 기반을 마련하기 위해 단위작업별 생산성 관련 데이터를 수집하여 딥러닝 기반의 생산성 예측모델을 개발하고자 한다. 연구결과인 딥러닝 기반의 공동주택 단위작업별 생산성 예측모델은 신뢰할 수 있는 생산성 정보 데이터에 딥러닝을 적용하여 향후 데이터가 축적될수록 발전되는 기술로 공동주택 프로젝트 관리시스템의 기본 모듈이 될 수 있다. 또한 과거 유사한 프로젝트의 생산성 데이터를 통한 개산견적, 공정계획을 위한 작업일수 산정, 투입인원 산정 등과 같은 프로젝트 엔지니어링 과정에 활용 가능하며 공사 진행 중 예측과 다른 생산성 발견 시 원인 분석에 용이하여 신속한 대응 및 향후 예방이 가능할 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.151-160
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• 2007

다양한 분석 정보를 추출하여 저장하는 데이터웨어하우스는 기업의 마케팅 및 의사결정 지원을 위해 사용된다. 그러나 데이터웨어하우스는 분산되어 저장된 대규모의 데이터를 통합하기 때문에 처리 시간과 비용이 증가하며 오류 발생의 위험이 높다. 따라서 개발생산성의 향상 및 비용을 절감하기 위해 본 연구에서는 생산성, 프로세스 품질, 데이터 품질의 영역에서 프로세스 측정지표를 설계하여 제안한다. 또한 측정 지표를 이용하여 프로세스를 평가하고 평가결과를 분석하여 개발생산성의 향상과 프로세스가 개선됨을 보인다.

• 한국건축시공학회지
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• 제11권2호
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• pp.100-107
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• 2011

건설공사의 공사기간은 건설프로젝트의 성공적인 완수를 위하여 중요한 부분을 차지하기 때문에 공사기간에 영향을 미치는 요인들을 체계적으로 관리하는 것이 필요하다. 최근에는 건설 제도적 변화로 건설공사의 공사기간에 대한 관심이 증대되고 있다. 그러나 건설 프로젝트의 공사기간에 미치는 영향요인은 매우 다양하며, 각 요인들 중 어떤 요인이 어느 정도 작업의 생산성에 영향을 미치는지에 대한 데이터의 체계적인 활용이 부족하다. 또한 특정 프로젝트, 특정 작업, 특정 협력업체 등에 영향을 미치는 요인이 무엇인지 또는 전체 프로젝트에 공통적으로 영향을 미치는 요인이 무엇인지를 인식하는 것조차 어려운 경우가 많다. 그러나 데이터 웨어하우스 기술의 다차원 분석을 활용함으로써 다양한 각도에서의 공사기간 영향요인이 미치는 생산성을 파악할 수 있다. 이에 본 연구는 건설공사에서 발생하는 다양한 영향요인에 따른 작업 생산성 데이터를 다차원적으로 분석하고 의사결정에 활용할 수 있는 데이터 마이닝 기술을 적용하여 기존 생산성 데이터들을 효과적으로 활용하는 방법을 제시한다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2002년도 학술대회지
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• pp.442-445
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• 2002

건설공사 클레임 중에서 공기지연 클레임의 발생빈도가 높다. 공기지연 클레임은 발주자와 원도급자 모두에게 프로젝트 자체의 경제적 문제 뿐 만 아니라 회사의 존폐와 관련이 된다. 체계적인 증빙자료의 부재로 인하여 산정방법이 정량적이지 못하기 때문에 공기지연 클레임을 공평하게 해결하는 데 어려움이 많다. 따라서, 건설공사 단계에서 공사정보 또는 증빙자료를 체계적으로 구축할 수 있어야 한다. 본 연구는 예비적 고찰로 공기지연 클레임 데이터베이스의 기존 연구와 문제점을 고찰하였다. 단계별 공정표와 데이터베이스 연계구축 방안을 제시하였고, 건설생산성 데이터베이스 구축을 위한 요구정보에 근거하여 개념적 데이터모델링과 논리적 데이터모델링을 통한 건설공사 생산성 관리를 위한 데이터 모델링을 구축하였다. 이에 본 연구는 손실생산성을 고려한 공기지연일수 산정을 위해 건설공사 생산성 관리를 위한 데이터모델의 구축을 목적으로 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.175-180
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• 2024

본 논문에서는 딥러닝 기반의 주의환기 보상전략 시스템이 발달장애인의 데이터 라벨링 작업 생산성에 미치는 효과를 분석하였다. 연구 결과, 중재가 적용된 후 연구대상자 모두 자율작업 대비 작업 생산성에서 유의미한 향상이 관찰되었다. 특히 인공지능 기반의 중재가 적용되었을 때, 직무지도원 중재에 비해 상당한 향상을 보였다. 이러한 결과는 인공지능 기술이 발달장애인의 데이터 라벨링 작업 생산성 향상에 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 의미한다. 본 연구는 발달장애인의 데이터 라벨링 작업에 인공지능 기술을 접목한 최초의 연구이며, 발달장애인의 직업훈련과 작업 생산성 증진을 위한 딥러닝 기술의 적용 가능성을 탐색하는 데 중요한 시사점을 제공하리라 본다.