• 한국건설관리학회논문집
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• 제13권2호
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• pp.91-101
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• 2012

공공아파트 프로젝트의 기획단계에서 수행되는 적정 공사비 예측은 기획부터 유지관리까지 전(全) 단계에 걸쳐서 영향을 미치게 되므로 명확한 예측기준 및 방법이 제시되어야 한다. 그러나 현재까지 다양한 다중회귀모델을 활용한 공사비 예측 방법이 개발되어 왔으나, 정성변수를 포함하여 공사비를 예측하는 방법에 대한 연구는 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 기획단계 활용을 위한 정성변수를 포함하는 공사비 예측모델을 개발하고자 하였다. 이를 위하여 공사비 영향요인을 분석 및 추출하고, 회귀분석을 위한 독립변수를 선정하였다. 그리고 정성변수를 포함하는 공사비 예측모델을 개발하며 사례적용을 통한 검증을 실시하였다. 개발된 공사비 예측모델과 "RESAMPLING 기법"을 사용하여 구조형식별 공사비 가산비율을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 더미회귀모델과 가산비율을 활용하면, 일반적인 공사비 예측과 함께 동일한 평형, 세대수, 연면적에서 평면형식과 구조형식을 변경시켰을 때의 공사비 예측이 가능할 것으로 기대된다.

• 설비공학논문집
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• 제26권3호
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• pp.115-121
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• 2014

HVAC&R system costs can often be one of the most expensive components, representing approximately 15% of the total construction cost for office buildings. Despite their significant importance, there is a lack of a consistent and homogeneous framework to approximate the estimate research. This research deals with the prediction methodology of HVAC&R system cost with the aim of establishing a common idea for the analysis of the construction cost estimate. Our approach deals with the concept of an HVAC&R set that is composed of subsystems. The matrix combination analysis is examined, and total 960 HVAC&R system cost estimation can be implemented to large scale office buildings.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제21권3호
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• pp.48-56
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• 2020

기획단계에서의 공사비 예측은 타당성 분석, 예산 책정, 계획수립 등을 위한 기초정보를 제공한다는 점에서 성공적인 프로젝트 수행을 위한 중요한 요소이다. 본 연구에서는 초기 기획단계의 신한옥 공사비 예측 정확도 향상을 목적으로 전체 공사비 중 가장 많은 비중을 차지하는 목공사는 다양한 조건(구조형식, 지붕형태, 평면형태 등)에 의해 개략 물량을 자동 산출하여 공사비를 예측하고, 이외의 공종은 단위단가식을 적용해 공사비를 예측하는 모델을 제시하였다. 2개의 사례를 대상으로 개략 견적 모델로써의 활용성 및 타당성을 검증하였으며, 총공사비의 오차율은 각각 -4%(사례 1), -6%(사례2)로 나타났다. 이러한 결과값은 초기 기획단계에서 실무활용 가능한 범위에서의 오차를 보였다.

• 한국건축시공학회지
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• 제22권3호
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• pp.317-326
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• 2022

건설 분야에서 머신러닝(Machine learning)에 필요한 방대한 공사비 자료를 확보하는 데 어려움이 있어, 아직은 실용적으로 활용되지는 못하고 있다. 본 연구에서는 이러한 공사비 예측을 위하여 최신의 인공신경망(ANN) 방법을 사용하여, 공사비 예측성능을 향상 시키기 위한 방법을 제시하고자 한다. 특히 타겟변수를 로그 변환하는 방식, 피처스케일링 방식을 적용하고자 하였으며, 이들의 공사비 예측성능을 비교 분석하고자 한다. 이는 향후 다양한 조건을 갖는 공사비 예측과 적정 공사비 검증에 도움을 줄 수 있을 것으로 예측된다.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제5권2호
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• pp.34-45
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• 2015

As buildings become larger and more complicated, construction costs have increased with a considerable effect on buildings' Life Cycle Cost (LCC). However, there has been little consideration on economic aspects in the selection of construction materials due to limited information on the materials and dependency in architects' experience and inefficiency in cost estimation, causing design changes, increase in maintenance cost, difficulty in budgeting, and decrease in building performance. To solve these problems, this study proposed a BIM-based material selection model which reflects the comprehensive economic efficiency of building materials. Our cost prediction model can estimates the material-related cost during the entire building life cycle. Furthermore, we implemented the proposed model in connection with BIM, which can analyze and compare LCC by material. Through the validation of the model, we could confirm the necessity of LCC-based material selection in comparison with the conventional cost-centered material selection.

• 국제학술발표논문집
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• The 2th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.653-661
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• 2007

Overseas construction projects tend to be more complex than domestic projects, being exposed to more external risks, such as politics, economy, society, and culture, as well as more internal risks from the project itself. It is crucial to have an early understanding of the project condition, in order to be well prepared in various phases of the project. This study compares a structural equation model and multiple regression analysis, in their capacity to predict cost performance of international construction projects. The structural equation model shows a more accurate prediction of cost performance than does regression analysis, due to its intrinsic capability of considering various cost factors in a systematic way.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제14권3호
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• pp.42-52
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• 2013

본 연구는 기존의 선형적인 공사비 예측방법의 한계를 극복하고 사례기반추론 (Case Based Reasoning, CBR)기법을 통해 기획단계의 실적정보를 활용하여 신뢰도 높은 공사비 예측 모델을 제시하는 것이 목적이다. 이를 위하여 사례기반추론 기법과 유전자알고리즘 (Genetic Algorithm, GA)의 선택연산을 복합적으로 활용한 스프레드시트 기반의 교량공사비 추론모델을 제시하였다. 추론모델의 검증을 위하여 국내 교량공사 시공사례 4건을 적용하였으며, 적용 결과 평균 8.69%의 오차율로 나타나 교량공사비의 예측 정확도가 타 분석방법과 비교하여 상대적으로 높은 것으로 파악하였다. 연구에서 제시된 교량공사비 예측모델은 초기 설계단계에서 상세제원에 대한 정보를 획득할 수 없을 경우에, 교량의 대표적 제원정보 만으로 공사비 선택범위를 최소화된 오차율로 예측할 수 있으므로, 개선된 보정 방법으로서 교량공사의 합리적인 개략공사비 산정에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2012년도 추계 학술논문 발표대회
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• pp.153-154
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• 2012

The accuracy of cost estimation at an early stage in school building project is one of the critical factors for successful completion. So many method and techniques have developed that can estimate construction cost using limited information available in the early stage. Among the techniques, Support Vector Machine(SVM) has received attention in various field due to its excellent capacity for self-learning and generalization performance. Therefore, the purpose of this study is to verify the applicability of cost prediction model based on SVM in school building project at the early stage. Data used in this study are 139 school building cost constructed from 2004 to 2007 in Gyeonggi-Do. And prediction error rate of 7.48% in support vector machine is obtained. So the results showed applicability of using SVM model for predicting construction cost of school building projects.

• Journal of Construction Engineering and Project Management
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• 제3권2호
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• pp.13-20
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• 2013

Construction industry has become a larger and highly competitive industry. A successful construction project cannot be achieved only by efficient and fast construction techniques but also reasonable material cost and adequate transferring time of materials to installation. The steel industry in East Asia has become the mainstream in overall steel industries in over the world during the middle of the 21st century. China, Japan and Korea has been the main exportation countries. However, even though the international economic failure, China has increased the exportation amount and became an only exporting country which must be considered a serious problem regarding competitiveness in the international steel exportation industry. Thus, this study analyses the factors affecting the supply and demand amount of reinforced bars in the domestic field and moreover suggesting a unit cost prediction model using the System Dynamics simulation methodology, one of powerful prediction tools using cause-effect relationships. It is expected that this study contributes to the domestic steel industry growth in competitiveness in the international industry. In addition, the methodology used in this paper presents the frameworks for appropriate tools for market trend analysis and prediction of other markets.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2012년도 추계 학술논문 발표대회
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• pp.111-112
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• 2012

Korean government is planning to supply a half million public and permanent rental houses from 2013 to 2018 for settlement of non-homeowners. It is requested an objective criterion to appropriate the budget for the rental houses construction project cost. In this study, construction cost indices, which reflect the inflation trend of construction resources, were explorated to suggest a effective methodology for the construction cost estimation of therental houses. We figured out the future construction cost indices using several scientific methods, and seven estimated indices values were shown. It is required an additional research to select the proper value among the analyzed indices.