In order to make an feasibility analysis of such as rail and road transportation infrastructure, it is common to perform economic analysis. one of the most important thing is how to estimate the operation cost of freight rail because that is required during the analysis time period and sometimes that takes more cost than the construction cost. Therefore, this study is to perform the verification of freight rail operation cost which is applied to the economic analysis of railway investment analysis. for this, it is compared truck operation cost variation with freight rail operation cost, when freight volume is converted from road to railway. In conclusion the cost variation of railway part is bigger than road part so it is necessary to improve the operation cost of freight rail estimation process.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2010.05a
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pp.143-147
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2010
Due to the diversification and complication of construction projects, controlling risks from the early design-planning phase gives huge impact on success of the construction project. As a part of managing uncertainties it is also important to estimate the project cost several times. Especially, estimating project cost in the early stage gives effects on making a budget for projects. This study estimated the apartment project cost using case-based reasoning(CBR), which is the process of solving new problems based on the past problems. For this, we deduced the apartment cost influence factors which can be gathered in the early stage of project. Based on the factors we established the database for apartment project and calculated the attribute value, attribute similarity and case similarity. Although we retrieve the most similar case from the database, it is very hard to utilize it directly due to the uniqueness of each project. So, Genetic Algorithm(GA) was applied in revising the cost of the retrieved-case. Therefore, the accuracy of the prediction was improved by GA optimization.
When we have been estimated construction costs, till now, we are used to costs accumulating method of each items based on standard labors rates. But there are some problems of its methods. Our governments are applied to a historical construction costs estimation system fur building construction and civil engineering works from January 2004. The electrical construction works are forecasted that applied to historical construction cost estimation systems. This paper is supposed to reasonable estimation methods of overhead costs and profits.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.33
no.4
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pp.1707-1718
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2013
Historical cost data estimating system has been introduced since 2004 in the construction industry. Based on contract prices of past projects, this estimating system estimates construction cost according to work types. The Korea Institute of Construction Technology (KICT) announces the historical cost data twice a year annually. The unit price of a small construction project is higher than large construction project due to the increase on production cost per work unit, equipment and labor cost, etc. However, the historical cost data estimating system is applied to project estimation uniformly regardless the construction project's size. This study compared and analyzed the historical cost data of large and small construction project to indicate the problem of historical cost date estimating system. The study derived that the unit price of a small construction project is 21.8% higher than that of large construction project.
Park, Hee-Sung;Han, Ye Lyeong;Huh, Youngki;Ahn, Bang Ryul
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.1D
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pp.67-72
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2008
Heavy equipment is a very important factor for successful construction implementation. Also, the cost for heavy equipment is a major part of construction cost. Therefore, the estimation of equipment cost is a critical job in the construction planning phase. A formula for production rates shown in 'Standard Unit Labor' has been used to estimate construction equipment capability per hour and cost. Although the performance of equipment has been improved, the efficiency rates in the formula are not updated lately. Therefore, this research performed several site visits to measure construction equipment working time and then calculates the efficiency rates for hydraulic backhoe, loader, and dump truck. The results show that the measured efficiencies of backhoe and loader are higher than current ones and vice versa for dump truck. This research proposes the needs for a standardized calculation formula and systematic and long-term data collection and measurement for updating efficiency rates for heavy equipment.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2015.05a
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pp.121-122
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2015
The demand on free-form buildings is gradually increasing, but there are several problems such as increased cost and construction duration, and decreased constructability at the construction phase upon construction of a building owing to the difficulty of member production-installation. To solve these problems, a technology to produce FCP using a CNC machine was developed. Basically, it delivers the information on a free-form building designed to the CNC machine, the shapes of RTM and PCM are created using the information delivered and FCP are produced with the RTM and PCM which act as forms. Since the construction duration and project cost are limited on site, the efficiency of FCP production-installation is significant for application of the technology. For it is almost impossible to change the production-installation layout and process once they are set in the construction phase, they should be carefully determined. Before the production-installation layout are established, it is necessary to analyze the factors that influence the duration. Thus, the study intends to analyze influence factors in PCM mold on estimation of the production-installation duration for FCP. According to the analysis of influence factors, a simulation model for estimation of the duration that changes depending on the constraint conditions can be built.
Journal of the Korean Professional Engineers Association
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v.34
no.5
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pp.77-81
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2001
The industrial accident in subway of late is increasingly coming to the front as a serious problem of society because a scale of industrial accident is a large size, and powerfulness, while the percent of accident is decreasing as a result of industrial facilities with the largeness of equipment, automation, and high horse-powering. In this paper, a study on the estimation of accident loss prevention cost and risk analysis in subway construction is proposed as an alternative to the techniques currently used in the general construction projects safety. Then the concept of risk evaluation using a risk assessment model is presented to drive value of risk and numerical example for risk analysis. A means for this does grasp the importance of educational factor by way of analyzing the causes of accident through statistical data of labor department, emphasizing the necessity and the importance of safety education, being helpful to act safety by decreasing insecure activity which ranks the majority of accident causes with putting the education program, form, method into practice that are suitable for a place of business.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.23
no.1
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pp.103-111
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2023
Accurate cost estimation in the early stages of a construction project is critical to the successful execution of the project. In this study, an ANFIS model was presented to predict construction costs in the early stages of a construction project. To increase the usability of the model, open construction cost data was used, and a model using limited information in the early stage of the project was presented. We analyzed existing studies related to ANFIS to identify recent trends, and after reviewing the basic structure of ANFIS, presented an ANFIS model for predicting conceptual construction costs. The variation in prediction performance depending on the type and number of membership functions of the ANFIS model was analyzed, the model with the best performance was presented, and the prediction accuracy of representative machine learning models was compared and analyzed. Through comparing the ANFIS model with other machine learning models, it was found to show equal or better performance, and it is concluded that it can be applied to predicting construction costs in the early stage of a project.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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v.5
no.1
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pp.26-31
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2015
Success of the construction companies is based on the successful completion of projects within the agreed cost and time limits. Artificial neural networks (ANN) have recently attracted much attention because of their ability to solve the qualitative and quantitative problems faced in the construction industry. For the estimation of cost and duration different ANN models were developed. The database consists of data collected from completed projects. The same data is normalised and used as inputs and targets for developing ANN models. The models are trained, tested and validated using MATLAB R2013a Software. The results obtained are the ANN predicted outputs which are compared with the actual data, from which deviation is calculated. For this purpose, two successfully completed highway road projects are considered. The Nftool (Neural network fitting tool) and Nntool (Neural network/ Data Manager) approaches are used in this study. Using Nftool with trainlm as training function and Nntool with trainbr as the training function, both the Projects A and B have been carried out. Statistical analysis is carried out for the developed models. The application of neural networks when forming a preliminary estimate, would reduce the time and cost of data processing. It helps the contractor to take the decision much easier.
As buildings become larger and more complicated, construction costs have increased with a considerable effect on buildings' Life Cycle Cost (LCC). However, there has been little consideration on economic aspects in the selection of construction materials due to limited information on the materials and dependency in architects' experience and inefficiency in cost estimation, causing design changes, increase in maintenance cost, difficulty in budgeting, and decrease in building performance. To solve these problems, this study proposed a BIM-based material selection model which reflects the comprehensive economic efficiency of building materials. Our cost prediction model can estimates the material-related cost during the entire building life cycle. Furthermore, we implemented the proposed model in connection with BIM, which can analyze and compare LCC by material. Through the validation of the model, we could confirm the necessity of LCC-based material selection in comparison with the conventional cost-centered material selection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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