Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.6
no.5
s.27
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pp.89-101
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2005
The early phase of construction projects, communication among the related participants has great influence on the further transaction of the projects. However, important decision making are made by the experience of the field managers in practice without the method for systematic analysis. For example, in building construction project, selection process for construction method has been executed by decision making of some architects dependent on their experience. As a result, there have been frequent construction method alterations during the construction process and delay of duration, addition of cost, etc have followed accordingly. The main reasons of such a mal-functional transaction are due to the absent of the reasonal procedure of decision making reflecting the characteristics of construction project. Therefore, there is a need for an supporting tool and production design for the selection of rational construction method. The objective of this study is to propose production design process and decision making model in relation to various influent factors at the early phase of construction projects. To achieve these objectives, this study 1)analyzes the prior theory about production design, 2)we have studied about selection process for optimal construction method through constraint analysis in structural works, 3)performs a case study to embody the problems of the production design, and 4)proposes a cooperative committee model for supporting production design by analyzing the results of case study and interviewing experts. It is anticipated that the effective tool of proposed model would be able to improve communication among the related participants and systematically accumulate data that might be used in similar construction projects.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2008.11a
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pp.205-211
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2008
Recently, selects method of waterproofing where is suitable with method and material physical properties, construction technique, Productive technique and specifications and maintenance techniques evaluation for the same evaluation method is coming to be presented. Respects the application which select system is substantial objectively reflects a weight to evaluation item the research for is necessary. This research the evaluation which in order is effective and the decision-making to be possible about technically countermeasures for a quality security from waterproofing materials, method selection processes, clearly responsible dividing of construction and maintenance techniques. A sets weight of evaluation item for right select system, it stratify the causes which affect in priority based on AHP.
Kim, Do-Wan;Park, Jin-Bae;Kim, Jung-Chan;Joo, Young-Hoon
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2002.12a
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pp.191-194
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2002
In this paper, a new GA-based methodology with information granules is suggested for construction of the fuzzy classifier. We deal with the selection of the fuzzy region as well as two major classification problems-the feature selection and the pattern classification. The proposed method consists of three steps: the selection of the fuzzy region, the construction of the fuzzy sets, and the tuning of the fuzzy rules. The genetic algorithms (GAs) are applied to the development of the information granules so as to decide the satisfactory fuzzy regions. Finally, the GAs are also applied to the tuning procedure of the fuzzy rules in terms of the management of the misclassified data (e.g., data with the strange pattern or on the boundaries of the classes). To show the effectiveness of the proposed method, an example-the classification of the Iris data, is provided.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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v.5
no.2
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pp.35-43
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2015
Project Management Consultant (PMC) plays a vital role in the overall performance of any project. Selecting right PMC for right project is the most crucial challenge for any construction owner. Thus, PMC selection is one of the main decisions made by owners at the early phase of construction project. It is not easy for the project owner to select a competent PMC due to the fuzziness, imprecision, vagueness, incomplete and qualitative criteria of the decision. This paper presents a model for selecting PMC contractor using the Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP). And a fuzzy number based framework is proposed to be a viable method for PMC contractor selection. A case study to illustrate the application of the model is also presented in this paper.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2018.05a
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pp.341-342
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2018
Waterproofing materials and construction methods have been developed and applied to various construction sites since the past. However, there many cases where the waterproofing performance is not satisfactory, leading to continuous water leakage. It has been observed that a key reason for this is because waterproofing method and material selection is not optimized in terms of the appropriate application area and environmental degradation factors. This paper proposes that future selection of waterproofing methods should consider the following evaluation criteria; 1) waterproof performance evaluation according to site conditions, 2) evaluation of construction method, 3) manufacturing and maintenance of waterproofing systems.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2019.11a
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pp.235-236
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2019
Waterproofing materials and construction methods have been developed and applied to various construction sites since the past. However, there many cases where the waterproofing performance is not satisfactory, leading to continuous water leakage. It has been observed that a key reason for this is because waterproofing method and material selection is not optimized in terms of the appropriate application area and environmental degradation factors. This paper proposes that future selection of waterproofing methods should consider the following evaluation criteria; 1) waterproof performance evaluation according to site conditions, 2) evaluation of construction method, 3) manufacturing and maintenance of waterproofing systems.
Korean construction companies are recently facing stiff competition in free market economy, and construction projects tend to be complex and large-scale. Such an environment demands that construction companies ensure specialized subcontractors. This paper suggested a subcontractor evaluation model for selection of competent subcontractors which are equipped with operational, technical and productive ability. For designing a subcontractor model, AHP method as a group decision-marking method is applied in assigning weighting indices of evaluation elements. To verify this method, actual data collected in one of construction companies are analysed statistically.
Kang Hyun-Jung;Rhim Hong-Chul;Lee Ghang;Yun Dae-Jung;Kim Sang-Il
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2006.05a
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pp.133-136
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2006
The top-down construction method is an excavation and substructure construction method by excavating earth and building slabs from the ground level to the bottom of a building. The top-down method can be categorized into several types by its process and other technical details. Some of commonly used top-down methods in Korea today are S.O.G., N.S.T.D., and S.P.S. Among these, one method is chosen depending on construction field conditions, cost, construction time and so on. This study explores several factors that may affect the selection of a top-down method. This paper reports preliminary survey results with 54 top-down construction experts and comparison results of 5 top-down construction sites.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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v.6
no.3
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pp.1-7
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2016
The purpose of this paper is to develop a model for selecting the best contractor in the Gaza Strip using the Artificial Neural Network (ANN). The contractor's selection methods and criteria were identified using a field survey. Fifty four engineers were asked to fill a questionnaire that covers factors related to the selection criteria of contractors practiced in Gaza Strip. The results shows that the dominant part of respondents (91%) confirmed that the current awarding method "the lowest bid price" is considered one of the major problems of the construction sector, "award the bid to the highest weight after combination of the technical and financial scores" represented 50% of the respondents. The criteria weights were determined based on Relative Importance Index (RII. Ninety-one tenders(13 projects) were used to train and test the ANN model after re-evaluating the contractors depend on the weights of factors to select the best contractor who achieves the highest score. Neurosolution software was used to train the models. The results of the trained models indicated that neural network reasonably succeeded in selection the best contractor with 95.96% accuracy. The performed sensitivity analysis showed that the profitability and capital of company are the most influential parameters in selection contractors. This model gives chance to the owner to be more accurate in selecting the most appropriate contractor.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.11
no.3
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pp.238-246
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2011
Choosing the best-performance materials is a crucial task for the successful completion of a project in the construction field. In general, the process of material selection is performed through the use of information by a highly experienced expert and the purchasing agent, without the assistance of logical decision-making techniques. For this reason, the construction field has considered various artificial intelligence (AI) techniques to support decision systems as their own selection method. This study proposes the application of a systematic and efficient support vector machine (SVM) model to select optimal exterior materials. The dataset of the study is 120 completed construction projects in South Korea. A total of 8 input determinants were identified and verified from the literature review and interviews with experts. Using data classification and normalization, these 120 sets were divided into 3 groups, and then 5 binary classification models were constructed in a one-against-all (OAA) multi classification method. The SVM model, based on the kernel radical basis function, yielded a prediction accuracy rate of 87.5%. This study indicates that the SVM model appears to be feasible as a decision support system for selecting an optimal construction method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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