The safety inspection cost of the construction work was based on commercial facilities classified as a single building. Therefore, it is not possible to fully reflect the characteristics of the multi-building construction project such as apartment houses. Therefore, this study suggests a reasonable estimation model that can fully reflect the characteristics of the multi-building construction project. The safety inspection cost estimation model proposed two models such as construction cost ratio method and cost plus fixed fee method. And these models were simulated by the apartment construction work and compared with the current standard. As a result, the current construction cost ratio method has shown that the safety inspection cost tends to be overestimated as the construction size increases. Therefore, the proposed model has reflected characteristics of the multi-building construction project, so that it can reasonably estimate the safety inspection cost more than the current standard.
The purpose of this paper is to develop a new group classification method based on genetic algorithm and to com-pare its prediction performance with those of existing methods in the area of bond rating. To serve this purpose, we conduct various experiments with pilot and general models. Specifically, we first conduct experiments employing two pilot models : the one searching for the cluster center of each group and the other one searching for both the cluster center and the attribute weights in order to maximize classification accuracy. The results from the pilot experiments show that the performance of the latter in terms of classification accuracy ratio is higher than that of the former which provides the rationale of searching for both the cluster center of each group and the attribute weights to improve classification accuracy. With this lesson in mind, we design two generalized models employing genetic algorithm : the one is to maximize the classification accuracy and the other one is to minimize the total misclassification cost. We compare the performance of these two models with those of existing statistical and artificial intelligent models such as MDA, ANN, and Decision Tree, and conclude that the genetic algorithm-based group classification method that we propose in this paper significantly outperforms the other methods in respect of classification accuracy ratio as well as misclassification cost.
Predicting remaining useful life (RUL) becomes significant to implement prognostics and health management of industrial systems. The relevant studies have contributed to creating RUL prediction models and validating their acceptable performance; however, they are confined to drive reasonable preventive maintenance strategies derived from and connected with such predictive models. This paper proposes a data-driven preventive maintenance method that predicts RUL of industrial systems and determines the optimal replacement time intervals to lead to cost minimization in preventive maintenance. The proposed method comprises: (1) generating RUL prediction models through learning historical process data by using machine learning techniques including random forest and extreme gradient boosting, and (2) applying the system failure time derived from the RUL prediction models to the Weibull distribution-based minimum-repair block replacement model for finding the cost-optimal block replacement time. The paper includes a case study to demonstrate the feasibility of the proposed method using an open dataset, wherein sensor data are generated and recorded from turbofan engine systems.
본 논문은 부산항 신항 배후단지에 위치한 항만물류창고 업체들에 대한 원가관리 실태를 점검하고, 향후 업체들을 지원할 수 있는 원가관리 모델을 제시하여 그 이론과 방법을 연구하였으며, 이를 동 지역의 사례업체인 K사에 직접 적용해 봄으로써 그 모델이 동 지역 업체들의 원가관리에 유용하다는 것을 규명하는데 그 목적을 두고 있다. 이에 따라 개별 원가계산 관리 모델로서 전통적 원가계산, 활동기준 원가계산(ABC), 시간동인 활동기준 원가계산(TDABC)의 3가지 모델을 제시하여 비교 연구하였으며, 최소이익 원가관리 모델로서는 공헌이익 분석 모델을 제시해서 연구하였다. 3가지 개별 원가계산 관리 모델 중에서는 TDABC가 가장 진일보되고 유용한 모델이라는 것을 규명할 수 있었으며, 공헌이익 분석 모델은 동 지역 업체들의 최소이익 관리 모델로서 적합하다는 것을 확인할 수 있었다.
This study suggested a new model in consideration of long life and constructability of apartment house suggested in the former part. New model suggested the possibility of cost saving based on the idea that people trend to reject because of the recognition that the new model would cost a lot of expense which work as the barrier for the expansion and distribution at the local market so as to prepare the ground for its activation. The Study was aimed at verifying the possibility of cost saving through comparing it with the existing standard apartment house system centered on the skeleton and cladding system among the new structural design models suggested in the former part. Assuming that these existing standard both models should be changed structural design into new model system, the quantity volume, cost and construction period along with the alteration of finished materials between two models were compared altogether. Simultaneously BIM library was built for easy taking-off bill of quantity and consideration of working methodology for construction working cycle, which was translated into construction cost so as to derive the cost of the two subject systems to be counted. Through the analysis, it was concluded that new model would secure variability in the future and constructability along with shortening the construction period (29%) and achieve cost saving (13%) of construction against the those of existing model.
This study is intended to propose a systematic procedure for the development of the conditional assessment based on the safety of structures and the cost effective performance criteria for designing and upgrading of bridge structures. As a result, a set of cost function models for a life cycle cost analysis of bridge structures is proposed and thus the expected total life cycle costs (ETLCC) including initial (design, testing and construction) costs and direct/indirect damage costs considering repair and replacement costs, human losses and property damage costs, road user costs, and indirect regional economic losses costs. Also, the optimum safety indices are presented based on the expected total cost minimization function using only three parameters of the failure cost to the initial cost (${\tau}$), the extent of increased initial cost by improvement of safety (${\nu}$) and the order of an initial cost function (n). Through the enough numerical invetigations, we can positively conclude that the proposed optimum design procedure for bridge structures based on the ETLCC will lead to more rational, economical and safer design.
We consider (worst-case) robust optimization versions of the Economic Order Quantity (EOQ) model with decreasing cost functions. Two variants of the EOQ model are discussed, in which the purchasing costs are decreasing power functions in either the order quantity or demand rate. We develop the corresponding worst-case robust optimization models of the two variants, where the parameters in the purchasing cost function of each model are uncertain but known to lie in an ellipsoid. For the robust EOQ model with the purchasing cost being a decreasing function of the demand rate, we derive the analytical optimal solution. For the robust EOQ model with the purchasing cost being a decreasing function of the order quantity, we prove that it is a convex optimization problem, and thus lends itself to efficient numerical algorithms.
Economic component screening procedures for multi-component assembly products supplied with warranty are proposed. It is assumed that the screening variable is continuous and the performance variable is dichotomous. Logistic and normal models are considered; the proportion of conforming items is a logistic function of the screening variable in the logistic model and the screening variable given the performance variable is normally distributed in the normal model. Cost models are constructed which involve three cost components; screening inspection cost for each component, cost due to disposing a rejected component, and warranty cost for an assembly product. Methods of finding the optimal screening procedures are presented and numerical examples are given.
Bromilow's time-cost (BTC) relationship was examined for building projects in Vietnam using actual construction time and total construction cost. Data set was collected from 77 historical building construction projects completed between 1999 and 2005 which were adjusted by consumer price index (CPI) to 2000 price. Time-cost equations were specified respected to two sectors, public and private, in Vietnamese construction industry and all cases. It is shown that a public funded building project has the longer construction duration than a similar budget private funded project. The resulting models are statistically significant. The adjusted R-square coefficients of all cases, public and private projects models are respectively 0.403, 0.436 and 0.377 mean that the BTC regression lines moderately fit the data set.
The 1th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.892-896
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2005
This paper collected 132 schools reconstruction projects in central Taiwan, which received the most serious damage from the Chi-Chi Earthquake. Regression analysis was implemented to build the prediction model of the cost and the duration for the collected projects. It is found that the cubic regression models are capable for predicting the cost and the duration of the projects contracted by the central agency of which the contracting awarding approach was based on the most advantageous tendering (MAT) approach. On the other hand, power regression models are capable for predicting the cost and the duration of the projects contracted through the low bid tendering (LBT) approach. It is also found that the performance of the regression prediction model differs in accordance with organizations that contracted the reconstruction projects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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