국내 건설경기 침체로 조경건설업체의 수익성이 저하되면서 이를 극복할 수 있는 대안이 요구되고 있으며, 조경분야에서는 해외건설시장 진출을 적극적으로 추진하고 있다. 하지만 중소 조경건설업체들은 해외진출을 위한 내부 역량과 사전 준비가 미흡하여 다양한 리스크에 직면하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 성장잠재력이 높은 베트남 건설시장을 대상으로 진출환경 및 리스크 요인을 분석하고, 중소 조경건설업체의 수주경쟁력 향상을 위한 대응방안을 마련하고자 하였다. 본 연구는 해외건설 전문가 6명을 대상으로 심층인터뷰를 수행하였으며, 베트남 진출환경 및 리스크 요인을 도출하고, 이에 대응할 수 있는 진출전략을 제시하였다. 연구결과, 첫째, 베트남은 인프라 및 주택 수요 증가에 따른 조경분야 진출기회가 확대될 것으로 예상되지만, 베트남의 사업 환경의 변화는 중소 조경건설업체의 진출가능성에 변수가 될 것으로 보인다. 둘째, 중소 조경건설업체의 베트남 진출 리스크 요인은 법과 규정, 정부재정상태, 시장변동, 행정체계, 최저임금 상승, 자금조달 및 보증, 계약, 수목 및 자재, 설계오류로 도출하였다. 셋째, 중소 조경건설업체의 베트남 진출전략은 단기 전략과 중장기 전략으로 제시되었다. 본 연구의 결과는 중소 조경건설업체의 베트남 진출을 위한 기초자료로 활용될 수 있으며, 향후 조경분야의 해외진출 활성화에 기여할 수 있다는 점에서 의의가 있다.
건설 사업관리를 위해 많은 소프트웨어들이 사용되어감에 따라 데이터 또는 정보 통합이 중요해지게 되었다 이번 연구에서는 건설 정보의 통합에서 설계와 일정 정보의 통합에 초점을 맞추고 있으며, 정보 모델에 관련된 기존의 연구 결과를 분석하여 일정 정보에 대한 일반 모델을 제시하고자 하였다. 이러한 일반 모델은 설계-공정 정보의 연계를 기반으로 설계되었으며, 이를 직접 구현할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 현재 많은 관심을 보이고 있는 개체지향 CAD의 기술을 활용하여 모델에 대한 프로토타입을 구현하였고 이러한 모델이 완성되기 위한 추후 연구 과제도 함께 제시하였다.
Currently, small scale sewage works are getting increase in Chung Nam Province and it is strongly required for those plants to get the information of optimized procedures and technologies. Most processes for sewage works in Korea were designed for large scale plants, so many difficulties are observed in small scale sewage works. This study was conducted to evaluate the propriety of O&M and construction cost for sewage treatment plants in Chung Nam Province. The treatment results and process stability of 32 public sewage treatment plants were also investigated. It is expected to provide optimum O&M and construction cost for future small scale sewage works and improving projects of existing plants by these results. Pollution problems caused by small scale plants are usually restricted to small areas; however, in view of the high cost per unit population, treatment requirements and alternatives have to be studied carefully. In comparison to larger plants, more pronounced and different boundary conditions such as unstable influent load, per capita costs and a large variety of feasible treatment and disposal systems were considered.
The smart factory is an important system that can reduce defects, maximize productivity, and respond to customer needs, from the labor-intensive era of traditional small and medium-sized manufacturing companies through the automation era to CPS using ICT. However, small and medium-sized manufacturers often fall short of the basic stage due to economic and environmental constraints, and there are many companies that do not even recognize the concept of a smart factory. In this situation, to expand the smart factory of small and medium-sized enterprises, the project to support the establishment of a smart factory for the win-win between large and small enterprises. The win-win smart factory construction support project provides a customized differentiation program support project according to the size and level of the company for all domestic manufacturing SMEs regardless of whether or not they are dealing with Samsung. In this study, we analyze the construction status and introduction performance of companies participating in the win-win smart factory support project to find out whether they have been helpful in management and to find efficient ways to improve support policies, and to suggest the direction of continuous support projects to improve the manufacturing competitiveness of SMEs in the future.
Recently, the free-form buildings are continuously increasing in the world. However, due to the shortage of experience and technology in the project of the free-form buildings, problems such as increase of construction cost, increase of air and deterioration of construction quality are occurring. In this study, data on the 27 free-form projects in Korea and abroad using digital fabrication were collected through the journals, reports, articles, and websites of the institutes and case studies were conducted based on the collected data. Based on the following case analysis, we conducted evaluation of case data analysis based on the knowledge domain specified in PMBOK. Evaluation of case data analysis shows that the application of digital fabrication is divided into positive and negative effects for each knowledge area in the free-form building project. Using the results of the analysis, we can confirm the knowledge field showing the positive effect on the free-form building project by using digital fabrication. However, the data scale of the project using the digital fabrication is not realized at present and research is insufficient. In Korea, a small number of specialists were interviewed and verified because experts do not exist much in korea. Therefore, this study is expected to suggest the necessity of applying digital fabrication in the free-form building projects in the construction industry.
The 2th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.119-129
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2007
In January 2005, the BTL private investment project was introduced in the Korean construction market as part of the plan to provide high-quality public service and expand the required facilities in a timely manner. Nonetheless, problems such as the low earning rate at the beginning of the business, burden of service compared to the cost of the proposed business, and limitations of the local small and medium-sized companies in relation to their participation in the project arose. The LCC analysis system for the BTL projects was developed as part of efforts toward efficiently investigating the investment eligibility. Specifically, methods for LCC analysis were selected for each stage of the BTL project in relation to the requests of experts for military residential facilities and public educational facilities. Variables were then extracted to derive an accurate analysis value, LCC for the 5 cost items (initial investment cost, operating expenses, maintenance expenses, energy cost, and disposal cost), analyzed, and system enabling comparative analysis for single and multiple initiatives by year and item, developed. Thus, we have to clearly require the accumulation of data to examine the appropriateness of the results of LCC analysis based on data and results.
우리나라 중소건설기업의 해외건설시장 진출 활성화 방안으로 공적개발원조(ODA) 건설사업 참여를 제안할 수 있다. 이를 위해 해당 사업수행 시 필요한 역량 항목을 도출하였으며 이에 관한 설문조사 수행과 중요도-현재 역량 분석을 수행하였다. 총 32개의 역량 항목 중 24개 항목이 중요도 대비 현재 역량 수준이 낮은 것으로 분석되어 향후 원활한 관련 사업수행을 위한 기업 차원의 역량 강화가 시급한 것으로 나타났다. 세부적으로는 '건축 관련 기본법, 계약관리 방법, 국제경영협상' 등 계약관리 관련 항목에 관한 우선적 역량 강화방안 수립의 모색이 필요할 것으로 판단된다.
공사금액 1억이상 120억 미만 중·소규모 건설현장은 전문지도기관의 기술지도를 받아야 한다. 최근 기술지도의 계약 주체가 시공자에서 발주자로 변경됨에 따라 예상되는 기술지도 부실을 방지하기 위해 기술지도 대가를 산정하는 방법을 제안하였다. 대상 건설공사를 공사금액에 따라 4개 구간으로 단순화하고, 구간별 기술지도 담당자의 일 지도횟수와 기술지도 담당자의 최소 기술 등급을 제한하고 엔지니어링사업대가를 적용하여 기술지도 1회당 대가를 산정하는 방법을 제안하였으며, 제안 방법은 설문에서 도출된 현재 형성된 일반적인 대가와 K2B 분석 결과 등을 잘 반영하므로 기술지도 대가 가인드라인 수립에 적용될 수 있다고 판단된다.
공공 건설사업에서 발생하는 갈등은 공사비 증가, 공기 지연뿐만 아니라 사회적 비용의 낭비를 초래하며 성공적이지 못한 사업으로 이어진다. 따라서 갈등의 유형을 진단하여 선행사례를 통해 적절한 해결방안을 모색하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 국내외 많은 문헌들을 고찰하여 갈등의 원인이 되는 갈등 요인을 도출하고 평가할 수 있도록 평가 기준을 수립하여 갈등을 유형화하였다. 30개의 사례에 대해 갈등 요인을 평가를 받고 군집분석을 통해 유사한 사례들을 군집화 하였다. 3개의 군집으로 구성되었으며, 각 군집의 특성에 따라 사례를 분석하여 '유해성 및 님비 시설물 갈등 군집', '환경 및 공해 갈등 군집', '핌피 및 소형 갈등'이라고 명명하였다. 추후 공공 건설사업에서 갈등 발생 시 본 유형화 기준에 따라 갈등을 평가하고 어떤 유형의 갈등인지 파악한 후 해당 군집의 선행 사례를 통한 효과적인 선행사례를 모색하여 빠르고 효과적인 갈등 해결에 도움이 되고자 한다.
Learning effect is an observation that the more times a task is performed, the less time is required to produce the same amount of outcomes. The construction industry heavily relies on repeated tasks where the learning effect is an important measure to be used. However, most construction durations are calculated and applied in real projects without considering the learning effects in each of the repeated activities. This paper applied the learning effect to the repeated activities in a small sized apartment construction project. The result showed that there was about 10 percent of difference in duration (one approach of the total duration with learning effects in 41 days while the other without learning effect in 36.5 days). To make the comparison between the two approaches, a large number of BIM based computer simulations were generated and useful patterns were recognized using machine learning algorithm named Decision Tree (See5). Machine learning is a data-driven approach for pattern recognition based on observational evidence.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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