Choong-Wan Koo;Sang H. Park;Joon-oh Seo;TaeHoon Hong;ChangTaek Hyun
International conference on construction engineering and project management
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2009.05a
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pp.676-684
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2009
Decision making at the early stages of a construction project has a significant impact on the project, and various scenarios created based on the owner's requirements should be considered for the decision making. At the early stages of a construction project, the information regarding the project is usually limited and uncertain. As such, it is difficult to plan and manage the project (especially cost planning). Thus, in this study, a cost model that could be varied according to the owner's requirements was developed. The cost model that was developed in this study is based on the case-based reasoning (CBR) methodology. The model suggests cost estimation with the most similar historical case as a basis for the estimation. In this study, the optimization process was also conducted, using genetic algorithms that reflect the changes in the number of project characteristics and in the database in the model according to the owner's decision making. Two optimization parameters were established: (1) the minimum criteria for scoring attribute similarity (MCAS); and (2) the range of attribute weights (RAW). The cost model proposed in this study can help building owners and managers estimate the project budget at the business planning stage.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.35
no.4
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pp.1-9
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2012
Decisions on reliability screening rules and burn-in policies are determined based on the estimated reliability. The variability in a semiconductor manufacturing process does not only causes quality problems but it also makes reliability estimation more complicated. This study investigates the nonuniformity characteristics of integrated circuit reliability according to defect density distribution within a wafer and between wafers then develops optimal burn-in policy based on the estimated reliability. New reliability estimation model based on yield information is developed using a spatial stochastic process. Spatial defect density variation is reflected in the reliability estimation, and the defect densities of each die location are considered as input variables of the burn-in optimization. Reliability screening and optimal burn-in policy subject to the burn-in cost minimization is examined, and numerical experiments are conducted.
International conference on construction engineering and project management
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2015.10a
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pp.72-76
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2015
Capital project benchmarking requires an effective cost normalization process to compare cost performance of projects accomplished in different time and location. Existing cost normalization approaches have been established based on the assumption that all required information for cost normalization is fully identified once a project is completed. Cost normalization, however, is sometimes required to evaluate phase-level outcomes of an ongoing project where the required information is not fully available. This paper aims to provide a cost normalization procedure for phase-based performance assessment. The procedure consists of three normalization steps: currency conversion, location adjustment, and time adjustment considering various scenarios where the required information is not fully identified. This paper also presents how the cost normalization procedure has been applied to the 10-10 Performance Assessment Program, which is a phase-based performance assessment system developed by the Construction Industry Institute (CII). Both researchers and industrial professionals can apply the cost normalization procedure to studies and practices regarding to cost estimation, feasibility analysis, and performance assessment.
Several algorithmic models have been proposed to estimate software cost and other management parameters. In particular, early prediction of completion time is absolutely essential for proper advance planning and a version of the possible ruin of a project. However, estimation is difficult because of its similarity to export judgment approaches and for its potential as an expert assistant in support of human judgment. Especially, the nature of the Norden/Rayleigh curve used by Putnam, renders it unreliable during the initial phases of the project, in projects involving a fast manpower buildup, as is the case with most software projects. Estimating software development effort is more complexity, because of infrastructure software related to target-machines hardware and process characteristics should be considered in software development for DCS (Distributed Control System). In this paper, we propose software development effort estimation technique using adaptive neural fuzzy inference system. The methods is applied to case-based projects and discussed.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.7
no.5
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pp.159-166
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2006
It was found that Korean Standard of Estimate which has been used as the only basis of cost estimate of public construction projects had some side effects such as jerry-build construction and over-estimation because it failed to reflect the current price and the state-of-the-art construction methods in a changing construction environment. Therefore, the government decided to gradually introduce historical construction cost into cost estimate of public construction projects from 2004. This paper presents analytic criteria and a process model for deducing more current and reasonable historical construction cost for contract items from not only previous contract prices but also all of the other bid prices that were not contracted. The procedure of estimating actual unit cost proposed in this paper focuses on the removal of abnormal values including strategically too low or high prices and the time correction. In addition, basic research is conducted for the correction of actual unit cost through the analysis of fluctuation of bid price depending on bidding types and rates of successful bid. It is anticipated that the effective use of the proposed process model for estimating actual unit cost would make the cost estimation more current and reasonable.
Economic optimization of cumene manufacturing process to produce cumene from benzene and propylene was studied. The chosen objective function was the operational profit per year that subtracted capital cost, utility cost, and reactants cost from product revenue and other benefit. The number of design variables of the optimization are 6. Matlab connected to and controlled Unisim Design to calculate operational profit with the given design variables. As the first step of the optimization, design variable points was sampled and operational profit was calculated by using Unisim Design. By using the sampled data, the estimation model to calculate the operational profit was constructed, and the optimization was performed on the estimation model. This study compared second order polynomial and support vector regression as the estimation method. As the sampling method, central composite design was compared with Hammersley sequence sampling. The optimization results showed that support vector regression and Hammersley sequence sampling were superior than second order polynomial and central composite design, respectively. The optimized operational profit was 17.96 MM$ per year, which was 12% higher than 16.04 MM$ of base case.
The completeness appraisal of software is performed in various forms, such as assessing the completion level in the development process, calculating the defect rate, estimating the development cost, and calculating the redevelopment cost. Along with this, the problem that is often dealt with is estimation of the development time. Even in a dispute over completeness due to delays in software development, issues of calculating an appropriate development time required to develop a delivery software or a development time required for change requests are often included in the appraisal request. In this paper, we introduce the procedure and method for estimating the appropriate project time of software development so that the appraiser can be applied to the appraisal work for determining the completeness. The method is based on the manual for calculating the appropriate project period of software development project.
International conference on construction engineering and project management
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2022.06a
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pp.823-830
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2022
The risk of project execution increases due to the enlargement and complexity of Engineering, Procurement, and Construction (EPC) plant projects. In the fourth industrial revolution era, there is an increasing need to utilize a large amount of data generated during project execution. The design is a key element for the success of the EPC plant project. Although the design cost is about 5% of the total EPC project cost, it is a critical process that affects the entire subsequent process, such as construction, installation, and operation & maintenance (O&M). This study aims to develop a system using machine-learning (ML) techniques to predict risks and support decision-making based on big data generated in an EPC project's design and construction stages. As a result, three main modules were developed: (M1) the design cost estimation module, (M2) the design error check module, and (M3) the change order forecasting module. M1 estimated design cost based on project data such as contract amount, construction period, total design cost, and man-hour (M/H). M2 and M3 are applications for predicting the severity of schedule delay and cost over-run due to design errors and change orders through unstructured text data extracted from engineering documents. A validation test was performed through a case study to verify the model applied to each module. It is expected to improve the risk response capability of EPC contractors in the design and construction stage through this study.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2011.05a
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pp.149-151
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2011
Recently, Architectural Design based on Building Information Modeling(BIM) is popular, construction management based on BIM is necessary. such as Quantity take off, scheduling, and Life Cycle Cost Estimating etc. Therefore, in the study, LCC Estimating using BIM Data, which is extracted from architectural designing process is proposed.
International conference on construction engineering and project management
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2011.02a
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pp.182-186
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2011
Early cost estimates are important to decision-making for a construction project. Moreover, the possibility of reducing the project cost is getting less as the project is progressed. Case-based reasoning (CBR), which can be viewed as an effective method for early cost estimating, is widely utilized recently. Early cost estimates using CBR have advantages over the traditional ones as they produce reasonable outputs and self-studying is possible by simply adding new cases. Case-based reasoning is composed of a cycle of retrieve, reuse, revise, and retain process. However, in the majority of research cases, they are focused on how to retrieve the similar cases, instead of revising the cases which is expected to increase accuracy results of cost estimation. This research suggests a method of revising retrieved similar cases in a GA-CBR cost model which is widely studied and utilized for early cost estimating recently. To validate the proposed method, case study is conducted based on Korean public apartment projects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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