The tunnel construction projects is demanded more efficient risk management measures and loss forecasts to prepare for risk losses from an increase in the trend of tunnel construction. This study aims to analyze the risk factors that caused the loss of material in actual tunnel construction and to develop a quantified predictive loss model, based on the past loss record of tunnel construction projects.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.230-237
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2022
It is difficult to predict industrial accidents in the construction industry because many accident factors, such as human-related factors and environment-related factors, affect the accidents. Many studies have analyzed the severity of injuries and types of accidents; however, there were few studies on the prediction of injured body parts. This study aims to develop a classification model to predict the part of the injured body based on accident-related factors. Construction accident cases from June 2018 to July 2021 provided by the Korea Construction Safety Management Integrated Information were collected through web crawling and then preprocessed. A naïve Bayes classifier, one of the supervised learning algorithms, was employed to construct a classification model of the injured body part, which has four categories: 1) torso, 2) upper extremity, 3) head, and 4) lower extremity. The predictor variables are accident type, type of work, facility type, injury source, and activity type. As a result, the average accuracy for each injured body part was 50.4%. The accuracy of the upper extremity and lower extremity was relatively higher than the cases of the torso and head. Unlike the other classifications, such as spam mail filtering, a naïve Bayes classifier does not provide a good classification performance in construction accidents. The reasons are discussed in the study. Based on the results of this study, more detailed guidelines for construction safety management can be provided, which help establish safety measures at the construction site.
The 7th International Conference on Construction Engineering and Project Management Summit Forum on Sustainable Construction and Management
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pp.301-312
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2017
Quality evaluation and control represent increasingly important concerns for construction quality management. There is an evident need for a standard data model to be used as the basis for computer-aided quality management. This study focuses on how to realize evaluation of construction quality based on BIM and database technology. In this paper, the reinforced concrete main structure is taken as an example, and the BP neural network evaluation model is established by inquiring current construction quality acceptance specification and evaluation standard. Furthermore, IFC standard is extended to integrate quality evaluation information and realize the mapping of evaluation information in BIM model, contributing to the visualization and transfer sharing of evaluation information. Furthermore, the conceptual entity model is designed to build quality evaluation database, and this paper select MySQL workbench system to achieve the establishment of the database. This study is organized to realize the requirement of visualization and data integration on construction quality evaluation which makes it more effective, convenient, intuitive, easy to find quality problems and provide more comprehensive and reliable data for the quality management of construction enterprises and official construction administratiors.
Many manufacturers define the system of a new product flexibility, and take advantage of previous-product information using the product configuration concept. Product configuration is an approach that defines the system of a new product centered on the product structure by referring to the previous-product information. In this paper, it is established how to apply the concept of a product configuration utilizing previous-ships information in construction cost estimation process systematically and effectively. For this, we define the advanced-construction cost estimation process based on a naval ship product model, and design construction cost estimating model. It is validated that this process and model have the applicability through the case study of the construction cost estimating of the mine-warfare ship.
사업 초기 단계에서의 정확한 공사비 예측은 각각의 대안을 비교하여 향후 공사비에 대한 정보를 제공함으로써 효율적인 예산수립을 가능하게 한다. 하지만 사업 초기 단계에는 공사비 산정 기준이 모호하고 가용 정보가 부족함에 따라 공사비 예측에 한계가 나타난다. 더욱이 현행 공사비 산정모델이 단위 길이당 공사비를 활용한 선형적이고 단순한 모델을 활용함에 따라 예측의 정확도에 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 기존 공사비 산정모델의 한계를 개선하고 사업 초기 단계에서 가용한 데이터를 활용할 수 있는 공사비 산정 모델의 Framework를 구축하고자 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 국내외 개략공사비 산정 모델을 분석하였으며, 기존 도로공사의 공사비 분석자료를 토대로 노선선정 등 사업초기 단계에서 활용 가능한 도로공사 개략공사비 산정모델의 Framework를 제시하였다.
Mohamed Abdel-Raheem;Maged E. Georgy;Moheeb Ibrahim
국제학술발표논문집
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The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.243-251
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2013
Cash management is a major concern for all contractors in the construction industry. It is arguable that cash is the most critical resource of all. A contractor needs to secure sufficient funds to navigate the project to the end, while keeping an eye on maximizing profits along the way. Past research attempted to address such topic via developing models to tackle the time-cost tradeoff problem, cash flow forecasting, and cash flow management. Yet, little was done to integrate the three aspects of cash management together. This paper, as such, presents a comprehensive model that integrates the time-cost tradeoff problem, cash flow management, and cash flow forecasting. First, the model determines the project optimal completion time by considering the different alternative construction methods available for executing project activities. Second, it investigates different funding alternatives and proposes a project-level cash management plan. Two funding alternatives are considered; they are borrowing and company own financing. The model was built as a combinatorial optimization model that utilizes ant colony search capabilities. The model also utilizes Microsoft Project software and spreadsheets to maintain an environment that incorporates activities, their durations, and other project data, in order to estimate project completion time and cost. Ant Colony Optimization algorithm was coded as a Macro program using VBA. Finally, an example project was used to test the developed model, where it acted reliably in maximizing the contractor's profit in the test project.
This research developed construction cost forecasting model using Building Construction Cost Index, time series analysis and Artificial Neural Networks. By this model, we could calculate the forecasted values of construction cost precisely and efficiently. And we also could find out that the standard deviation of forecasted values is 0.375 and it is a very exact result, so the standard deviation is just 0.33 percent of 112.28, the average of Building Construction Cost Index. And it show more exact forecasting result in comparison with Time Series Analysis.
The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1242-1247
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2009
The sudden changes in the construction market and the progressively intensifying price wars have amplified the importance of the construction cost estimation in the initial and planning phases of construction projects. However the methodologies and process of estimating construction cost in the planning and design phase are not standardized in the domestic market, in contrast to the markets of more developed countries. Therefore this paper proposes a new approximate estimation model to be used from the initial stages of construction projects. This methodology that extracts, modifies and synthesizes comparable elements of previous cases. This will introduce the foundation for the implementation of systems with improved usability and applicability.
Currently, safety accidents in construction area are managed regardless of the size. Therefore, the objective of this study is to conduct for developing the quantitative risk assessment according to large and small and medium-sized construction sites. The scope of this study is limited to the fall accidents which is the biggest accidents in the construction sites. the regression analysis was conducted based on the collected data. As a result, it was confirmed that there was a statistically significant difference between larce and small and medium-sized construction sites. This study is expected to be used as basic data for research on the development of a risk quantitative model for small and medium-sized construction sites in the future.
Beach evolution is of the most important problem is the coastal engineering. Especially, the structure construction through reclamation in the shallow water region nesar the beach will cause many severe problems around the structure. Beach evolution due to the construction of an artificial island in this study was studied using wave transform model and associated of an artificial island in this study was studied using wave transform model and associated sediment transport model. Numerical simulation of the model was applied to the Kwangan beach using the data of waves and shoreline of the area. The combined wave transform model and beach evolution model showed good results. The results show a breakwater will be needed to prevent severe erosion near the eastward Kwangan beach when construction an artificial island in the Suyong Bay. Good results of the study also suggest that the present model can be more widely applied to the prediction of beach evolution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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