Logistics outsourcing businesses consist of the three main stages of bidding, contracting, and operations. This study focuses on the impacts of factors in the logistics outsourcing stages on outsourcing performance. Key factors in each stage may have direct influences on logistics partnerships and performance. Also, factors of each stage may impact the factors of subsequent stages. The relationships were examined using a structural equation model and verified by PLS (partial least square)-SEM methodology. Study results were as follows. First, the uncertainty of the shipper in the bidding phase affects the flexible contract in the contracting phase, and thus, affects the satisfaction of the logistics outsourcing services. Second, the uncertainty of the shipper in the bidding phase affects operations through contracts, and positively affects logistics outsourcing satisfaction through trust and cooperation.
The purpose of this study is to find out the requirements for pushing the existing stick-build method modularly in the bidding stage and use it as a basic research to quickly determine whether to apply the bidding stage modularity.
본 연구는 공공건설 공사에 실적자료에 의한 공사비산정 방법의 전산화 적용을 목적으로 먼저 실적공사비의 정의 및 구조와 현행 실적공사비 운영체계 이해를 통해 전산화의 문제점 및 개선기준을 공사비 산정방법 중심으로 분석 기술하였으며 제안한 기준에 따라 전산화 알고리즘을 제시하였다. 기존 예정공사비 산정방법은 일반적인 공종별 분류에 따른 실적자료조건과 단순히 물가지수, 연면적규모에 따른 시공단가를 적용함으로서 공사비산정의 정확성이 요구되며, 본 연구는 이에 대한 개선 안으로 부위와 부분별 공종분류 방식에 의한 데이터 추출조건으로 실적자료의 적용성과 신뢰성을 높였다. 또한 물량규모에 의한 공사비 변동요인을 물량규모 대비 단가의 확률적 회귀분석으로 예측 추정하여 실행 가능한 적정 공사비 산정방법을 제시하였다. 따라서 본 연구에서는 전산화 적용 방안으로 확률적 예정공사비산정방법을 기준으로 시스템 프로세스를 각 영역별로 구축하고 그에 따른 윈도우 어플리케이션 활용 툴과 개별 전산화에 대한 알고리즘을 구축하였다.
일정 규모 이상의 공공 건설 프로젝트에 대한 BIM(Building Information Model) 적용이 의무화됨에 따라 입찰단계에서부터 BIM 요구사항에 대한 관련 절차 및 기술에 대한 폭넓은 이해가 요구되고 있다. 그러나 대부분의 중소 시공 및 엔지니어링 기업은 BIM 수행역량이 낮고 관련 기존 업무 프로세스의 BIM 적용에 대한 이해 높지 않아, 입찰 요구사항에 대한 인지가 어렵고 입찰단계의 합리적인 의사결정이 쉽지 않다. 따라서 본 연구는 BIM 입찰문서 용어를 포함한 형태소 분석기를 딥러닝 모델에 결합하여 입찰문서의 BIM 요구사항의 난이도 판별 방법을 제시한다. 제안된 딥러닝 모델의 매개변수 영향이 조사되었으며 예측 결과의 타당성이 검토되었다. 그 결과, 제안된 모델이 시험 데이터에 대해 F1-score 0.83의 성능을 가지며, 모델의 판별 결과 또한 실제 BIM 수행 난이도를 타당하게 반영하고 있음을 보였다.
This paper studies a novel method to find the profit-maximizing Nash Equilibriums in allocating generation quantities with consideration of ramp-rates under competitive market environment. Each GenCo in a market participates in a game to maximize its profit through competitions and play a game with bidding strategies. In order to find the Nash equilibriums it is necessary to search the feasible combinations of GenCos' strategies which satisfy every participant's profit and no one wants various constraints. During the procedure to find Nash equilibriums, the payoff matrix can be simplified as eliminating the dominated strategies. in each time interval. Because of the ramp-rate, generator's physically or technically limits to increase or decrease outputs in its range, it can restrict the number of bidding strategies of each generator at the next stage. So in this paper, we found the Nash Equilibriums for multi-stage generation allocation game considering the ramp-rate limits of generators. In the case studies, we analyzed the generation allocation game for a 12-hour multi-stage and compared it with the results of dynamic economic dispatch. Both of the two cases were considered generator's ramp-rate effects.
The 4th International Conference on Construction Engineering and Project Management Organized by the University of New South Wales
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pp.534-541
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2011
Risk evaluation approaches for bidding on international construction projects are typically partitioned into three stages: country selection, project classification, and bid-cost evaluation. However, previous studies are frequently under attack in that they have several crucial limitations: 1) a dearth of studies about country selection risk tailored for the overseas construction market at a corporate level; 2) no consideration of uncertainties for input variable per se; 3) less probabilistic approaches in estimating a range of cost variance; and 4) less inclusion of covariance impacts. This study thus suggests a three-staged risk evaluation model to resolve these inherent problems. In the first stage, a country portfolio model that maximizes the expected construction market growth rate and profit rate while decreasing market uncertainty is formulated using multi-objective genetic analysis. Following this, probabilistic approaches for screening bad projects are suggested through applying various data mining methods such as discriminant logistic regression, neural network, C5.0, and support vector machine. For the last stage, the cost overrun prediction model is simulated for determining a reasonable bid cost, while considering non-parametric distribution, effects of systematic risks, and the firm's specific capability accrued in a given country. Through the three consecutive models, this study verifies that international construction risk can be allocated, reduced, and projected to some degree, thereby contributing to sustaining stable profits and revenues in both the short-term and the long-term perspective.
본 연구에서는 공정거래에 관련된 법·제도와 건설산업에서 발생하는 불공정거래의 사례를 분석하여, 건설산업의 공정성 평가요인을 건설산업의 주요 참여자별(원도급자와 하도급자)와 건설공사의 주요단계별(입찰·계약·시공단계)로 분류하여 도출하였다. 그 후, 종합 및 전문건설사업자 238명을 대상으로 설문조사를 수행하여, 그 평가요인의 중요도를 분석하고 공정성 지수를 개발하였다. 원도급자보다 하도급자가 건설산업의 공정성 수준을 낮게 인식하고 있었으며, 원도급자와 하도급자 모두 시공과정에서의 공정성이 가장 낮게 인식하는 것으로 분석되었다. 원도급자는 입찰단계와 계약단계, 하도급자는 계약단계의 공정성 수준을 가장 높게 인식하고 있었다. 제안된 건설산업의 공정성 지수를 사용한다면, 건설공사 참여자별 및 공사단계별로 공정성 향상이 필요한 요인을 도출할 수 있으며, 이를 기반으로 공정성 향상방안의 수립에 기여할 수 있을 것이다.
본 논문은 해양플랜트 입찰단계에서 시스템엔지니어링(Systems Engineering)기법을 이용하여 해양플랜트를 구성하고 있는 장비 배치를 검증(Verification)할 수 있는 검증수행모델에 대한 연구이다. 해양플랜트 상부구조물(Topside) 유지보수 장비들을 엔지니어링하기 위하여는 Topside 장비 Layout검증이 선행되어야 한다. 하지만 입찰단계에서 완성도가 높지않는 FEED(Front End Engineering Design)결과물로 인한 많은 오류가 존재함에도 불구하고 검토시간의 부족 등의 이유로 검증을 수행하지 못하는 경우가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 다학제간 접근방식인 시스템엔지니어링 프로세스를 간략화하여 적용함으로써 제한된 시간내 효과적으로 장비배치를 검증할 수 있는 검증수행모델을 제안하였다. 모델의 구성은 기능전개모델(Functional Deployment Model)을 통하여 구축하였으며 사례연구를 통하여 본 Topside 장비 배치에 대한 검증 수행모델을 검증하였다.
물류아웃소싱 서비스 입찰단계는 화주기업과 물류기업 모두에게 매우 중요하다. 왜냐하면 물류 입찰단계를 통하여 화주기업은 불확실성 해소를 위하여 자사의 물류운영 정보를 물류기업들에게 제공해야 하고, 물류기업은 자사가 가지고 있는 화주기업 물류에 대한 경험 및 노하우를 피력하고 화주기업의 위험과 물류운영으로 인한 이익을 공유하겠다는 제안을 함으로써 입찰에 나온 계약물량을 수주할 수 있기 때문이다. 따라서 물류아웃소싱 입찰단계에서 확인할 수 있는 요인들과 그 요인들이 물류아웃소싱 서비스 만족도에 어떠한 영향을 미치는지에 대하여 살펴볼 필요가 있다. 본 연구에서는 물류 아웃소싱 파트너십 요인에 관한 선행연구와 물류아웃소싱 결정요인에 관한 선행연구에서 확인한 요인들을 토대로하여 물류아웃소싱 서비스의 입찰단계에 대한 측정요인들을 도출하여 각각의 측정요인에 대한 설문을 작성한 후, 국내 화주기업을 대상으로 물류를 수행하고 있는 물류기업에서 종사하는 전문가들에게 설문을 진행하였으며 Smart- PLS 방법론을 활용하여 연구모형을 검증하였다. 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 첫째, 물류입찰단계에서 화주기업은 불확실성의 해소를 위하여 물류기업들에게 자사의 물류운영정보를 제공해야 한다. 입찰 설명회 통하여 운영 특이사항에 대하여 상세히 설명해야 하며, 필요하다면 제조공장 및 물류센터 현장 Tour도 진행해야 한다. 둘째, 물류기업은 입찰단계에서 화주기업의 물류에 대한 경험 및 지식 등 자사의 경쟁력을 제안을 통해 어필해야 하며, 자사의 부족한 물류서비스 보완을 위하여 타 물류회사와의 연합도 고려해야 한다. 셋째, 물류기업은 입찰단계에서 물류 아웃소싱을 통한 이익 및 위험을 공유하겠다는 제안을 해야 한다. 화주기업의 환경 불확실성으로 인한 위험을 자사의 역량으로 포용 가능한 범위 내에서 수용하겠다는 제안을 해야 하며, 화주기업 물류를 수행함으로써 발생되는 이익을 공유하겠다는 자세를 보여야 한다.
건설산업의 환경은 대형화, 전문화의 추세와 공사이행기간의 증가와 건설공사의 입찰에 있어서 중요한 리스크 요인과 불확실 요인이 존재하게 되었으며 하도급자의 판단오류 및 인식부족은 이윤감소 혹은 적자를 초래하게 되며, 이는 결과적으로 하도급자에게 재정적 부담을 주게된다. 따라서 입찰단계에서의 리스크요인에 의한 공사예비비 산정을 예측하고 계약의 합의와 이행 과정에서 하도급자의 목표이윤 확보를 고려한 입찰단가를 산정하는 것은 매우 중요하다. 이러한 취지에서 본 연구는 하도급자의 공종별 사례로 선정하여 입찰금액 산정에 미치는 리스크에 대한 중요도가 공사비에 미치는 영향정도를 기초로 하여 분석하고, 이를 바탕으로 하도업자의 합리적인 입찰전략을 수립하는 기초자료로 활용하는데 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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