• Journal of Construction Engineering and Project Management
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• 제5권4호
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• pp.12-15
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• 2015

Size of building has a direct relationship with building cost, energy use and space maintenance cost. Therefore, minimizing building size during a project development is of paramount importance against such wastes. However, incautious reduction of building size may result in crowded space, and therefore harms the functionality despite the fact that building is supposed to satisfactorily support users' activity. A well-balanced design solution is, therefore, needed at an optimum level that minimizes building size in tandem with providing sufficient space to maintain functionality. For such design, architects and engineers need to be informed accurate and reliable space-use information. We present in this paper a conceptual framework of an agent-based space-use prediction simulation system that provides individual level space-use information over time in a building in consideration of project specific user information and activity schedules, space preference, ad beavioural rules. The information will accordingly assist architects and engineers to optimize space of the building as appropriate.

• 국제학술발표논문집
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• The 4th International Conference on Construction Engineering and Project Management Organized by the University of New South Wales
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• pp.176-181
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• 2011

A role of cost modeler is that of facilitating design process by the systematic application of cost factors so as to maintain sensible and economic relationships between cost, quantity, utility and appearance. These relationships help to achieve the client's requirements within an agreed budget. The purpose of this study is to develop a parametric cost estimating model for the early design stage by using the multi-dimensional system of OLAP (On-line Analytical Processing) based on the case of quantity data related to architectural design features. The parametric cost estimating models have been adopted to support decision making in the early design stage. These models typically use a similar instance or a pattern of historical case. In order to effectively use this type of data model, it is required to set data classification and prediction methods. One of the methods is to find the similar class in line with attribute selection measure in the multi-dimensional data model. Therefore, this research is to analyze the relevance attribute influenced by architectural design features with the subject of case-based quantity data used for the parametric cost estimating model. The relevance attributes can be analyzed by Analytical Characterization. It helps determine what attributes to be included in the OLAP multi-dimension.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.81-88
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• 2011

최근, 공공주택에 대한 소비자의 요구사항이 더욱 다양해지는 반면, 이를 공급하는 공급자 입장에서 개발사업의 불확실성은 상대적으로 증가되고 있어 건설공사 예정가격의 불확실성을 더욱 가속시키는 요인으로 작용하고 있다. 이에 본 연구는 택지개발사업 공공주택건설공사의 사업초기단계에서 공사비를 합리적으로 추정하여 발주자 입장에서 적정한 자금 투자계획 마련과, 공사수행 전반의 원가관리를 지원할 수 있는 신뢰성 있는 도구 개발을 목적으로 하였다. 2007년 상반기에서 2008년 상반기에 설계된 총 20개 공공아파트 단지를 사례로 하여 회귀분석을 실시하였다. 사례의 대표성 및 설명력을 높이기 위해 건축, 기계, 토목, 승강기, 조경, 전기, 통신공사의 단지 내 총공사금액을 합산하여 1개 표본으로 활용하였다. 또한 모형의 적합성과 실제 활용도를 높이기 위해 총공사비를 설계, 계약, 준공금액으로 구분하여 분석을 다양화 하였다. 개발모형을 실제공사비와 검증한 결과 총공사비를 준공, 설계 금액으로 설정한 추정모델은 오차율 2%이내의 매우 우수한 결과를 보였다. 본 연구를 통해 개발한 공사비 추정모델은 사업초기단계에서 소수의 데이터만으로 실제공사비에 근접하게 개략공사비를 추정할 수 있는 유용한 도구로 활용되리라 기대한다.

• 한국건축시공학회지
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• 제11권5호
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• pp.459-467
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• 2011

공동주택 건설공사는 많은 기술자들이 참여하여 작성한 설계 도서를 토대로 다양한 공종이 연계되어 발생되며, 이로 인해 예기치 못한 설계상 실수나 자재 결함 및 공사 중의 잘못이 중첩되어 하자가 발생하게 된다. 건설업체는 준공된 건축물을 일정기간 동안 하자보수를 실시해야 하며, 이를 위해 하자보수비용을 효율적으로 예측하여 사업계획을 수립하게 된다. 하자발생은 정확한 예측이 어렵기 때문에 실적자료를 기반으로 예측하게 된다. 국내 공동주택의 경우 하자보수비용 관련 자료가 미흡하여 이를 예측하는 방안 등이 거의 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 준공후 10년의 실적자료를 기반으로 공급유형 및 지역별 하자보수비용을 예측할 수 있는 모형을 개발하고자 한다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2022년도 봄 학술논문 발표대회
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• pp.208-209
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• 2022

This study aims to analyze the risk factors caused by object damage and third-party damage loss in actual bridge construction based on past insurance premium payment data from major domestic insurers for bridge construction projects, and develop a quantitative loss prediction model. For the development of quantitative bridge construction loss model, the dependent variable was selected as the loss ratio, and the independent variable adopted 1) Technical factors: superstructure type, foundation type, construction method, and bridge length 2) Natural hazards: flood anf Typhoon, 3) Project information: total construction duration, total cost and ranking. Among the selected independent variables, superstructure type, construction method, and project period were shown to affect the ratio of bridge construction losses, while superstructure, foundation, flood and ranking were shown to affect the ratio of the third-party losses.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제10권4호
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• pp.87-100
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• 2009

공공사업에서 사업초기단계의 개략공사비 예측은 발주자에게 향후 공사비에 대한 정보를 제공함으로써 효율적인 예산수립을 가능하게 한다. 하지만 사업초기단계는 획득 가능한 정보량이 부족하기 때문에 상대적으로 정확한 공사비 예측이 어렵다. 현재 국내 발주기관에서 활용하고 있는 도로공사 개략공사비 산정체계는 단순하게 단위길이 당 단가에 도로의 연장을 곱하는 선형적인 모델이기 때문에 공사비 예측에 오차가 크게 발생하는 것으로 나타났다. 또한 사업의 진행에 따라 가용정보의 수준이 달라지기 때문에 개략공사비 예측모델에는 이러한 가용정보의 특성이 반영되는 것이 중요하다. 본 연구에서는 사업 초기단계를 크게 기획단계와 설계 초기단계의 두 단계로 구분하여 각 단계의 가용정보 수준 및 공사비 예측의 목적을 고려한 개략공사비 산정모델을 제시하였다. 공사비 예측모델의 개발을 위하여 총 143건의 공사 데이터를 수집하여 활용하였으며, 이를 통해 각 단계의 가용정보 수준에 적합한 공사비 영향변수를 도출하였다. 제안된 기획단계 및 설계초기 단계의 개략공사비 산정모델은 검증과정을 통하여 각 단계에서 요구되는 정확도 수준을 확인하였으며, 이러한 가용정보 수준에 입각한 개략공사비 산정모델은 향후 예산 산정업무나 타당성 조사, 노선 대안 비교검토 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.356-366
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• 2021

국가 경제를 이끌고 있는 하이테크 산업은 일반 건축물에 비해 투자비 규모가 크고 공사 기간이 짧으며 지속적인 투자가 필요한 특성으로 인하여 정확한 공사비 예측과 빠른 의사결정은 효율적인 비용 및 공정 관리를 위한 중요한 요소이다. 국외의 경우, 1980년부터 건설정보 분류체계 표준화를 시행하고 지속적인 발전을 이루어, 체계적으로 프로젝트 전 생애 주기 정보를 수집·활용하는 등 건설 생산성을 향상시키고 있다. 반면, 국내의 건설 현장에서는 건설정보 분류체계의 표준화를 위한 시도들이 있었으나, 표준화 주체의 부재, 건설사별 비용 및 공정관리 방식의 차이로 인한 지속적인 표준화 및 체계화가 이루어지는 데 어려움을 겪고 있다. 특히 하이테크 산업의 경우, 큰 규모, 수많은 공종, 복잡한 공사, 보안 등의 문제로 인하여 하이테크 공장 건설을 위한 건설정보 분류체계 표준화·체계화 수준이 매우 낮다. 따라서 본 연구의 목적은 국내 건설된 관련 프로젝트 데이터를 수집·분류·분석을 통하여 하이테크 공장 건설에 적합한 건설정보 분류체계를 구성하는 데 있다. 본 연구를 통해 분류·분석된 WBS(Work Breakdown Structure)·CBS(Cost Breakdown Structure)를 기반으로 계층적 구분을 통한 코드체계를 제안하였고, WBS와 CBS를 연계를 통한 건축물의 비용 모델을 입체화 및 활용 방법을 제시하였다. 이를 통하여, 일반적인 건설정보 구분 체계인 일 방향의 트리구조를 벗어나 상호 관계성을 기반으로 한 정보 분류체계가 가능하여, 공사 기간 단축 및 비용 절감 등 효과를 극대할 수 있을 것이다.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제31권7호
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• pp.450-454
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• 2018

Because of the rapidly changing environment and high uncertainties, the semiconductor industry is in need of appropriate forecasting technology. In particular, both the cost and time in the test process are increasing because the process becomes complicated and there are more factors to consider. In this paper, we propose a prediction model that predicts a final "good" or "bad" on the basis of preconditioning test data generated in the semiconductor test process. The proposed prediction model solves the classification and regression problems that are often dealt with in the semiconductor process and constructs a reliable prediction model. We also implemented a prediction model through various machine learning algorithms. We compared the performance of the prediction models constructed through each algorithm. Actual data of the semiconductor test process was used for accurate prediction model construction and effective test verification.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.385-392
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• 2021

일반적으로 건설공사의 흙막이공사는 구조물의 건설을 가능하게 하고, 주변 지반의 변위를 최대한 억제하며, 주변 구조물이나 현장 작업자의 안전을 확보하는데 중요한 역할을 하고 있다. 지반 특성, 주변의 지형 특성, 수리학적 환경 등의 설계 조건에 따라 흙막이공법 및 시공방법이 달라진다. 그 결과 흙막이 공사비도 변동하게 된다. 특히 서울시의 경우 지역에 따라 다양한 환경과 지반조건이 있다. 본 연구의 목적은 주로 서울시내의 아파트 건설사업의 흙막이 공사비를 분석하고, 사업기획단계에서 대략적인 흙막이 공사비를 산출하는 것이다. 서울시의 특성에 맞는 흙막이 공사비를 예측하는 모델을 개발하고, 이를 이용하여 흙막이공사의 공사비를 예측한다. 본 연구에서는 10개(대지면적, 연면적, 동수, 건축면적, 지하층면적, 굴착깊이, 굴착량, 굴착면적, 흙막이둘레길이, 흙막이면적)의 사업개요를 독립변수로 이용한 다중회귀모델에 의한 흙막이 공사비의 예측치를 제시한다. 다중회귀모형을 이용한 서울시 아파트 건설사업의 흙막이 공사비 예측 결과 오차율은 10.75%였다. 이는 서울시내 아파트 건설사업의 기획단계에서 흙막이 공사비 산정업무에 적용될 가능성이 높고, 서울시내 아파트 건설사업의 흙막이 공사비 산정작업에 크게 기여할 것으로 사료된다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2021년도 가을 학술논문 발표대회
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• pp.250-251
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• 2021

A subcontract work order is the basis of the construction process and consists of the root and trunk of the construction industry. The construction process through a subcontract work order is an important element of project success, and it is the basic unit of creating profit in the construction industry. Therefore, correct analysis and forecasting of subcontract work orders allow correct estimation of construction cost and profit which is the foundation of corporate decision making. This study has started to provide predictions of subcontractor's bidding-ratio for decision-making. Since the actual project data has been used in this study, the contribution level of the model is highly expected in actual field. The statistical confidential level of adjusted decision coefficient is concluded low because of limited sample numbers. However, its accuracy and confidence level can be increased through increasing sample numbers, considering more variables, and studying of reducing error.