현행 실행되고 있는 하자관리의 경우 마감전단계, 시공자 사전점검, 입주자 사전점검시기에만 주로 하자점검을 하고 각각의 하자 데이터는 서로 연관성이 없다. 그리고 기존의 하자관리 연구의 경우 주로 하자를 분류함에 있어 공종 및 공종별 하자 유형으로 하자데이터를 분류하였다. 이에 본 연구에서는 하자 데이터를 분류하는 기준에 하자의 부위를 추가 하여 하자 데이터를 분류하였다. 또한 부위별 하자관리에 의한 상시 하자관리 체계 방안으로 Web을 기반으로 하는 PDA와 3DCAD이용을 제안하였다.
공동주택 하자는 유지보수에 막대한 비용이 들어가게 되며, 발주자, 시공자 그리고 입주자 등에게 심각한 피해를 입힌다. 이에 따라 하자분쟁을 최소화하고 철저한 품질관리를 통한 체계적이고 효율적인 하자관리를 위한 토대를 마련할 필요가 있다. 본 연구에서는 하자분쟁사례를 활용하여 공동주택의 공종/부위/현상에 따른 하자분류체계를 도출하고, 이를 기반으로 하자유형별 하자위험을 평가할 수 있는 방안을 제시하였다. 이를 위하여 본 논문에서는 경과년수 10년 이상 공동주택 하자분쟁사례 34건, 약 6000여개의 하자항목 자료를 토대로 분석을 실시하였다. 분석 결과를 정리하면, 하자분류체계는 하자 공종, 하자부위 및 하자현상으로 크게 분류한 후 세부적으로 총 157개 항목으로 세분화하였다. 하자분류체계를 토대로 하자 빈도, 하자비용 및 하자위험을 분석한 결과, RC공사 및 마감공사에 하자위험이 상당히 집중되어 있는 것으로 확인되었다. 이에 따라 이러한 하자위험에 대한 하자예방 활동이 우선적으로 고려되어야 할 것으로 판단된다. 본 연구를 토대로 하자위험을 관리할 수 있는 방안에 대한 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 사용검사 전 하자로 분류되는 미시공과 변경시공을 대상으로 하자분류체계를 설정하여 세부적인 사용검사 전 하자발생 패턴과 특징을 도출하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 실제로 하자 분쟁이 발생한 공동주택 사례 133건, 약 3,110건의 사용검사 전 하자항목을 활용하여 분석을 실시하였다. 주요 분석결과를 살펴보면, 첫째, 하자중요도 관점에서 마감공사에서 발생하는 사용검사 전 하자들이 상대적으로 높은 순위를 차지하였다. 둘째, 일반적으로 외벽 균열 등과 같은 하자도 매우 중요한 하자로 인식되고 있으나, 사용검사 전 하자들의 경우, 외벽에는 상대적으로 나타나지 않는 것으로 확인되었다. 셋째, 방수공사의 경우, 기전실이나 주차장 등에서 사용검사 전 하자가 주로 발생하는 것으로 확인되었다. 또한 하자중요도 상위 20위 내에 포함되는 하자에 대한 세부 내역을 확인한 결과, 분쟁 소송 과정에서 다양한 쟁점이 발생할 수 있음에 따라 이해관계자 간 이견을 합리적으로 해결할 수 있는 기준이나 대응책 마련이 필요하다.
대한민국 건설사들은 아파트 하자 정보를 축적하고 보수작업을 관리하기 위한 시스템을 운영하는데 상당한 인력과 비용을 투자하고 있다. 본 연구에서는 하자 접수 상세내용 텍스트 데이터를 이용하여 하자 보수 시설공사에 따른 세부공종을 분류하는 머신러닝 모델을 제안한다. 두 가지 단어 임베딩(Bag-of-words, Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF))과 두 가지 분류기(Support Vector Machine, Random Forest)를 통해 한국어로 작성된 65만건 이상의 하자 접수데이터로부터 하자보수 시설공사 세부공종을 분류했다. 특히, 이번 연구에서는 특정 시설공사(마감공사)의 9개 세부공종(가전제품, 도배공사, 도장공사, 미장공사, 석공사, 수장공사, 옥내가구공사, 주방기구공사, 타일공사)을 분류하는 이진분류 모델과 다중 분류 모델을 연구했다. 그 결과, TF-IDF와 Random Forest를 사용한 두가지 분류 모델에서 90%이상의 정확도, 정밀도, 재현율 및 F1점수를 확인했다.
200만호 주택건설로 폭발된 1980년대 주택건설 시장의 활성화는 수도권 및 신도시를 중심으로 많은 APT를 양산하였고 그 과정에서 품질수준은 물량 공급 위주의 주택정책으로 소비자의 욕구를 충족시키지 못하였고 준공된 건물에서는 예상치 못한 많은 하자를 발생시켰다. 이에 따라 $1980\~1990$년대 공동주택의 하자 예방을 위한 연구가 수행되어 하자 다발 공종과 분야별 빈도 및 하자 발생으로 인한 손실추정 등 여러 연구 성과가 축적되었으나 하자 발생율을 줄이고 하자로 인한 소비자의 불만족을 해소시키는데는 크게 기여하지 못하고 있다. 이는 하자 관련 연구가 실제 공사를 수행하는 시점에 적절히 관리하고 통제하는 SYSTEM과 연계되지 못하고, 제대로 적용되지 못하기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 국내 건설공사 중에서 공통주택에서 발생하는 하자에 관한 정보와 현황에 대한 분석을 실시하고, 그 유형별 특성에 따른 분류를 실시한 뒤 이를 종합하여 체계적인 정보의 확보 및 활용을 위한 WEB 기반 FEED-BACK 시스템을 제안하고자 한다.
공동주택 설계 및 시공단계에서 다양한 하자를 사전에 예방하기 위하여 다양한 방안이 모색됨에도 불구하고, 완공 이후 다양한 하자들이 지속적으로 발생하고 있다. 이러한 공동주택 하자를 최소화하기 위해서는 하자 위험에 대한 패턴을 확인할 필요가 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 공동주택 공종/하자보수보증기간/하자위치/하자유형을 고려한 하자분류체계를 설정하고, 세부적인 하자위험을 분석하였다. 이를 위하여 본 논문에서는 공동주택 하자분쟁사례 133건, 약 15,056개의 하자데이터를 토대로 분석을 실시하였다. 주요 분석결과를 살펴보면, 첫째, 공용부의 RC 공사와 관련된 주요 하자는 균열이며, 균열과 연계되어 있는 누수 및 표면불량 등도 하자위험이 높은 것으로 확인되었다. 둘째, 다양한 자재가 활용되고, 복합적인 공종이 이루어지는 마감공사의 특성에 따라 상대적으로 하자위험이 높은 것으로 나타났다. 셋째, 지하주차장에 대한 방수공사의 경우 오시공이나 미시공과 같이 재시공이 필요한 하자들의 위험도가 상대적으로 높은 것으로 확인되었다. 이를 토대로 본 연구에서는 발생위험이 높은 하자들을 LFHS, LFLS, HFLS 영역으로 구분하여 시공단계, 입주 전단계, 유지관리단계 등에서의 하자대응방안을 모색하였다.
국내의 주택 부족 문제가 해소되면서 공동주택 건설시장이 고품질을 원하는 소비자 위주의 시장으로 변화되었고, 마감 품질에 대한 기대가 높아졌다. 한국토지주택공사가 공급한 공동주택의 하자 민원 발생 접수 현황에 따르면, 타일 관련 민원이 가장 많이 발생하였다. 이와 관련된 하자 민원을 줄이기 위해 국토교통부에서는 「공동주택 하자의 조사, 보수 비용 산정 및 하자판정기준」 개정안을 입안하는 등 지속적인 노력을 하고 있으나, 예방적 처리 방안에 대한 마련은 미흡한 실정이었다. 또한, 국내·외 선행연구를 살펴보며 전문가의 정성적 지식이 반영된 타일공사 하자 유형 특징을 도출한 후 분류 체계를 구성하고, 유형별 원인에 따른 대책을 제시하는 연구가 부족하였다. 따라서 본 연구는 정성적 지식을 반영할 수 있으며 다양한 지표와 하자 유형 간 관계 파악이 용이한 AHP 분석 기법을 활용해 건설 전문가에게 설문조사를 실시한 후, 도출된 두 가지 정성적 지표인 '하자 보수 후 재발 가능성', '하자 보수의 어려움 정도'의 가중치와 정량적 지표인 '하자 발생빈도'를 방사형 그래프로 시각화하여 타일공사 하자 유형의 특징을 분석하고 원인에 따른 저감 대책을 수립한다. 이는 거주환경의 품질을 높일 뿐만 아니라 공동주택 타일공사의 원활한 하자 관리를 위한 시스템 구축 및 공동주택 타일공사 하자 저감에 기여할 것이다.
4차 산업혁명 시대로 접어들면서 건설산업에서 CCTV, 홈네트워크시스템 및 장비와 같은 정보통신기술(ICT)이 활용되고 있다. 특히 공동주택에서 정보통신기술(ICT)의 자율성을 증대하기 위해 정부는 정보통신 관련법의 개정안을 행정예고하고 기업은 스마트 홈서비스와 같은 기술개발에 집중하고 있다. 또한, 정보통신공사 분야의 국내·외 연구는 대부분 정보통신기술(ICT)과 공사 관리에 관한 연구가 진행된 것을 확인할 수 있었다. 하지만, 정보통신공사의 품질에 영향을 주는 물리적 하자에 관한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 3개의 국내 건설사 프로젝트관리시스템에 등록된 하자 데이터를 수집하였고 공동주택관리법 시행령의 기준에 따라 분류하였다. 공종별 하자 빈도를 분석했을 때 홈네워크기기공사에서 하자가 88.10%로 가장 많이 발생하였다. 그리고 4개 공종의 하자 유형을 분석한 결과 작동불량이 가장 많이 나타났다. 그에 원인을 분석하고 설계·시공·유지관리 단계로 나누어 예방방안 및 대책을 제시하였다. 본 연구의 결과는 공동주택의 품질을 높이고, 추후 실질적인 하자 저감 대책 및 예방방안에 관련한 연구의 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.
인간과 기계의 인터페이스로서 EEG를 이용한 방법이 새로이 부각되고 있다. 두뇌 피질로부터 추출되 는 EEG 신호를 처리해서 컴퓨터로 하여금 사람의 생각을 예측사고 원하는 바를 처리해주도록 하자는 것 이 궁극적인 목표이다. 본 연구에서는 두뇌피질 부위 중 손과 팔의 움직임에 민감하게 반응하는 부분 으로부터 EEG 신호(signal)를 추출해서 오른손 움직임인지 왼손 움직임인지를 구분해 주는 운동 신호 분류 방법을 제안하고 실험했다. 제안된 방법에서 성공률은 최대 89%를 보였으며, 이 방법을 응용하면 간단한 작업을 EEG로 처리하는 인터페이스의 설계,구현이 가능할 것이다.
Management process of apartment buildings construction has increased because the after service of construction company meet the needs of customers. Many defect data, which was inspected by construction company or customers before moving into a new apartment house, were classified by field engineers and then communicated to corresponding subcontractors. The classification process needs to be performed by an expert engineer because there is so much data, it is unfeasible to complete in a short period of time. For this classification process, an automatic classification system using case base reasoning (CBR) should be considered. This research proposed a defect management system with automatic classification system using CBR. This constructed defect management system consists of cyber after service system for tenants and the whole defect management process of construction, preservation and management of apartment buildings. This system could improve the efficiency of expert work in terms of time and accuracy, as well as helping laymen users to conduct defect classification work as experts do.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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