건설프로젝트에서 품질결함은 재작업에 의한 공사비 증가 및 공사기간지연, 클레임 등을 발생시키고 있다. 이에 해외에서는 설문조사와 통계적기법을 활용하여 결함발생 메커니즘을 파악하고, 결함을 발생시키는 근본적인 원인을 규명하기 위한 연구가 진행되었다. 국내에서는 결함을 발생시키는 원인들 간의 관계와 결함들 간의 복잡한 상호관계를 데이터 마이닝을 활용하여 중점 관리대상을 찾는 연구가 진행되었다. 그러나 기존 연구에서는 자료수집에 설문조사를 통하여 설문자의 경험에 의존하다 보니 많은 데이터를 수집하는 것은 한계가 있다. 또한 결함의 발생구조는 간접원인 → 직접원인 → 결함 → 처리로 이어지는 구조를 갖지만 이러한 구조를 체계적으로 분석하지는 못하였다. 또한 데이터 마이닝의 경우 많은 양의 데이터를 생성함에 따라 의미 없는 데이터를 필터링해야 하는 추가적인 노력이 요구된다. 그러므로, 실제현장에서 생성된 방대한 양의 품질결함 데이터 활용과 상대적으로 적은 시간에 유의미한 효과를 도출할 수 있는 통계적 기법을 활용하여 품질결함의 구조와 예방방안에 대한 연구가 요구된다. 이에 본 연구에서는 건설공사에서 발생하는 품질결함을 예방하기 위하여, 실제 현장에서 수집된 부적합 사례를 토대로 ...
건설프로젝트에서 품질결함은 재작업에 의한 공사비 증가 및 공사기간지연, 클레임 등을 발생시키고 있다. 이에 해외에서는 설문조사와 통계적기법을 활용하여 결함발생 메커니즘을 파악하고, 결함을 발생시키는 근본적인 원인을 규명하기 위한 연구가 진행되었다. 국내에서는 결함을 발생시키는 원인들 간의 관계와 결함들 간의 복잡한 상호관계를 데이터 마이닝을 활용하여 중점 관리대상을 찾는 연구가 진행되었다. 그러나 기존 연구에서는 자료수집에 설문조사를 통하여 설문자의 경험에 의존하다 보니 많은 데이터를 수집하는 것은 한계가 있다. 또한 결함의 발생구조는 간접원인 → 직접원인 → 결함 → 처리로 이어지는 구조를 갖지만 이러한 구조를 체계적으로 분석하지는 못하였다. 또한 데이터 마이닝의 경우 많은 양의 데이터를 생성함에 따라 의미 없는 데이터를 필터링해야 하는 추가적인 노력이 요구된다. 그러므로, 실제현장에서 생성된 방대한 양의 품질결함 데이터 활용과 상대적으로 적은 시간에 유의미한 효과를 도출할 수 있는 통계적 기법을 활용하여 품질결함의 구조와 예방방안에 대한 연구가 요구된다. 이에 본 연구에서는 건설공사에서 발생하는 품질결함을 예방하기 위하여, 실제 현장에서 수집된 부적합 사례를 토대로 상관관계 분석을 활용하여 품질결함의 발생구조를 파악하고, 이에 대한 예방방안을 예시하였다. 본 연구의 결과를 요약하여 정리하면 다음과 같다. 첫째, 건설공사에서 발생되는 부적합에 대한 정의와 품질결함의 발생원인에 대한 선행연구들을 고찰하였다. 둘째, 국내 30개 건설 프로젝트의 현장에서 작성된 1,241건의 부적합 보고서를 수집하였으며, 그 중 건축공종에 해당하는 831건의 사례를 심층 분석하였다. 셋째, 831건의 부적합 보고서를 토대로 품질결함의 발생구조를 파악하기 위하여 4M1E, 직접원인, 발생유형, 그리고 처리방안으로 계층화하였다. 넷째, 831건의 부적합 사례를 앞서 분류한 각 계층별로 분류하여 상관분석을 위한 데이터를 구축하였다. 구축된 데이터를 활용하여 상관분석을 실시하였으며, 각 계층별로 상관계수가 0.8 이상인 관계들과 실제 현장에서 나타난 결함발생 사례를 매칭하여 상세하게 설명하였다. 다섯째, 발생구조 파악을 위하여 상관계수를 활용하여 4M1E → 직접원인 →발생유형 → 처리방안으로 이어지는 인과관계 형태의 네트워크 다이어그램으로 나타내었다. 다이어그램은 상관계수, 빈도에 따라 Node 크기, 색상과 화살표의 종류(실선, 점선), 두께로 도식화하였다. 또한 결함의 예방방안을 파악하기 위하여 네트워크 다이어그램을 발생유형 별(시공결함, 외관변형, 성능감소, 마감손상)로 각각 구분하였다. 각 발생유형 별로 구분된 발생구조를 토대로 결함을 예방할 수 있도록 실제 현장에서 활용 가능한 예방방안을 예시하였다. 여섯째, 상기 결과를 바탕으로 전문가 면담을 통하여 본 연구의 논리적 타당성과 실무적용 가능성에 대한 실효성을 검증하였다. 본 연구에서는 품질결함의 발생과정을 체계적으로 파악하기 위해 발생구조를 세부적으로 계층화하고, 이들의 인과관계를 추정하고자 상관관계 분석을 실시하였다. 특히, 실제현장에서 발생된 부적합 사례를 토대로 품질결함의 발생구조를 도식화하여 계층 간의 관계를 파악하고, 결함을 줄일 수 있는 예방방안을 예시하였다. 본 연구의 결과를 통하여 품질결함을 선제적으로 예방하는데 도움을 줄 것으로 판단된다. 한편 본 연구에서 조사되지 않은 결함 발생유형에 대한 추가적인 분석과, 건축공종을 제외한 타공종에 대한 분석이 필요하다. 더불어 품질결함으로 인한 공사비 증가와 공기지연에 따른 프로젝트의 성과에 미치는 영향에 대한 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
건설프로젝트에서 품질결함은 재작업에 의한 공사비 증가 및 공사기간지연, 클레임 등을 발생시키고 있다. 이에 해외에서는 설문조사와 통계적기법을 활용하여 결함발생 메커니즘을 파악하고, 결함을 발생시키는 근본적인 원인을 규명하기 위한 연구가 진행되었다. 국내에서는 결함을 발생시키는 원인들 간의 관계와 결함들 간의 복잡한 상호관계를 데이터 마이닝을 활용하여 중점 관리대상을 찾는 연구가 진행되었다. 그러나 기존 연구에서는 자료수집에 설문조사를 통하여 설문자의 경험에 의존하다 보니 많은 데이터를 수집하는 것은 한계가 있다. 또한 결함의 발생구조는 간접원인 → 직접원인 → 결함 → 처리로 이어지는 구조를 갖지만 이러한 구조를 체계적으로 분석하지는 못하였다. 또한 데이터 마이닝의 경우 많은 양의 데이터를 생성함에 따라 의미 없는 데이터를 필터링해야 하는 추가적인 노력이 요구된다. 그러므로, 실제현장에서 생성된 방대한 양의 품질결함 데이터 활용과 상대적으로 적은 시간에 유의미한 효과를 도출할 수 있는 통계적 기법을 활용하여 품질결함의 구조와 예방방안에 대한 연구가 요구된다. 이에 본 연구에서는 건설공사에서 발생하는 품질결함을 예방하기 위하여, 실제 현장에서 수집된 부적합 사례를 토대로 상관관계 분석을 활용하여 품질결함의 발생구조를 파악하고, 이에 대한 예방방안을 예시하였다. 본 연구의 결과를 요약하여 정리하면 다음과 같다. 첫째, 건설공사에서 발생되는 부적합에 대한 정의와 품질결함의 발생원인에 대한 선행연구들을 고찰하였다. 둘째, 국내 30개 건설 프로젝트의 현장에서 작성된 1,241건의 부적합 보고서를 수집하였으며, 그 중 건축공종에 해당하는 831건의 사례를 심층 분석하였다. 셋째, 831건의 부적합 보고서를 토대로 품질결함의 발생구조를 파악하기 위하여 4M1E, 직접원인, 발생유형, 그리고 처리방안으로 계층화하였다. 넷째, 831건의 부적합 사례를 앞서 분류한 각 계층별로 분류하여 상관분석을 위한 데이터를 구축하였다. 구축된 데이터를 활용하여 상관분석을 실시하였으며, 각 계층별로 상관계수가 0.8 이상인 관계들과 실제 현장에서 나타난 결함발생 사례를 매칭하여 상세하게 설명하였다. 다섯째, 발생구조 파악을 위하여 상관계수를 활용하여 4M1E → 직접원인 →발생유형 → 처리방안으로 이어지는 인과관계 형태의 네트워크 다이어그램으로 나타내었다. 다이어그램은 상관계수, 빈도에 따라 Node 크기, 색상과 화살표의 종류(실선, 점선), 두께로 도식화하였다. 또한 결함의 예방방안을 파악하기 위하여 네트워크 다이어그램을 발생유형 별(시공결함, 외관변형, 성능감소, 마감손상)로 각각 구분하였다. 각 발생유형 별로 구분된 발생구조를 토대로 결함을 예방할 수 있도록 실제 현장에서 활용 가능한 예방방안을 예시하였다. 여섯째, 상기 결과를 바탕으로 전문가 면담을 통하여 본 연구의 논리적 타당성과 실무적용 가능성에 대한 실효성을 검증하였다. 본 연구에서는 품질결함의 발생과정을 체계적으로 파악하기 위해 발생구조를 세부적으로 계층화하고, 이들의 인과관계를 추정하고자 상관관계 분석을 실시하였다. 특히, 실제현장에서 발생된 부적합 사례를 토대로 품질결함의 발생구조를 도식화하여 계층 간의 관계를 파악하고, 결함을 줄일 수 있는 예방방안을 예시하였다. 본 연구의 결과를 통하여 품질결함을 선제적으로 예방하는데 도움을 줄 것으로 판단된다. 한편 본 연구에서 조사되지 않은 결함 발생유형에 대한 추가적인 분석과, 건축공종을 제외한 타공종에 대한 분석이 필요하다. 더불어 품질결함으로 인한 공사비 증가와 공기지연에 따른 프로젝트의 성과에 미치는 영향에 대한 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
Quality defects in construction projects have resulted in cost overruns, schedule delays and claims due to rework. In this regard, many studies have been conducted in overseas countries to identify the defects-generation mechanisms through statistical techniques and surveys. Then, based on the data ...
Quality defects in construction projects have resulted in cost overruns, schedule delays and claims due to rework. In this regard, many studies have been conducted in overseas countries to identify the defects-generation mechanisms through statistical techniques and surveys. Then, based on the data collected from the surveys, investigations are carried out so to ascertain the underlying causes of defects. In Korea, research has been conducted on the relationship between the causes of defects and the complex correlation between them through the utilization of data mining techniques. However, the existing research has a limitation in the collecting of data because it depends on respondents’ experience through questionnaire surveys. In addition, although the generation of defects has a structure that leads to indirect cause → direct cause → defect→ disposition, it is unable to analyze this structure on a systematic basis. Besides, data mining requires additional efforts to filter irrelevant or meaningless data as it generates large amounts of data. Therefore, there is a need to examine the structure of quality defects and devise effective defect prevention measures through the use of statistical techniques that can utilize vast quantities of quality defect data generated in the actual field and derive significant effects in a relatively short time. In this regard, this study investigated the structure of quality defect generation through a correlation analysis based on nonconformity cases collected in the actual field and suggested preventive measures to prevent quality defects from occurring in construction work. The results of this study are summarized as follows. First, the definition of nonconformity in construction work and the causes of quality defects were examined based on previous studies. Second, 831 architecture cases selected among 1,241 nonconformity reports collected from 30 construction projects in Korea were analyzed in detail. Third, the structure of defect generation was classified into 4MIE, direct cause, generation pattern and disposal plan in order to identify the causes of quality defects based on 831 nonconformity reports. Fourth, 831 nonconformity cases were categorized to construct a database for correlation analysis. The correlation analysis was performed using the constructed data, and the relationships with the correlation coefficients of more than 0.8 and defect cases that occurred in the actual field were matched and explained in detail. Fifth, the correlation coefficients were utilized to identify the structure of defect generation, which was represented in the network diagram of causal relationship that leads to 4M1E → direct cause →generation pattern → disposal plan. The diagram was schematized by node size, color and type of arrow (solid line, dotted line) as well as thickness according to the correlation coefficient and frequency. In addition, the types of defect generation were divided into installation defect, appearance deformation, performance degradation and finishing damage, respectively in the network diagram in order to suggest defect prevention measures. Based on the structure divided by each generation type, practical preventive measures were devised to prevent defects. Sixth, based on the above results, the logical feasibility and practical applicability of this study were verified through expert interviews. In this study, the structure of defect generation was classified in detail to systematically identify the generation process of quality defects, and the correlation analysis was performed to estimate the causal relationship. More specifically, in order to investigate the hierarchical relationship, the structure of the quality defect generation was schematized based on the nonconformity cases that occurred in the actual field, and prevention measures that can reduce defects were exemplified. Therefore, it is expected that the results of this study will help to preemptively prevent quality defects. Meanwhile, it is necessary to analyze not only the types of defects which were not investigated in this study, but also other types of construction apart from architecture. In addition, further research needs to be conducted regarding the effects of cost overruns and schedule delays due to quality defects on project performance.
Quality defects in construction projects have resulted in cost overruns, schedule delays and claims due to rework. In this regard, many studies have been conducted in overseas countries to identify the defects-generation mechanisms through statistical techniques and surveys. Then, based on the data collected from the surveys, investigations are carried out so to ascertain the underlying causes of defects. In Korea, research has been conducted on the relationship between the causes of defects and the complex correlation between them through the utilization of data mining techniques. However, the existing research has a limitation in the collecting of data because it depends on respondents’ experience through questionnaire surveys. In addition, although the generation of defects has a structure that leads to indirect cause → direct cause → defect→ disposition, it is unable to analyze this structure on a systematic basis. Besides, data mining requires additional efforts to filter irrelevant or meaningless data as it generates large amounts of data. Therefore, there is a need to examine the structure of quality defects and devise effective defect prevention measures through the use of statistical techniques that can utilize vast quantities of quality defect data generated in the actual field and derive significant effects in a relatively short time. In this regard, this study investigated the structure of quality defect generation through a correlation analysis based on nonconformity cases collected in the actual field and suggested preventive measures to prevent quality defects from occurring in construction work. The results of this study are summarized as follows. First, the definition of nonconformity in construction work and the causes of quality defects were examined based on previous studies. Second, 831 architecture cases selected among 1,241 nonconformity reports collected from 30 construction projects in Korea were analyzed in detail. Third, the structure of defect generation was classified into 4MIE, direct cause, generation pattern and disposal plan in order to identify the causes of quality defects based on 831 nonconformity reports. Fourth, 831 nonconformity cases were categorized to construct a database for correlation analysis. The correlation analysis was performed using the constructed data, and the relationships with the correlation coefficients of more than 0.8 and defect cases that occurred in the actual field were matched and explained in detail. Fifth, the correlation coefficients were utilized to identify the structure of defect generation, which was represented in the network diagram of causal relationship that leads to 4M1E → direct cause →generation pattern → disposal plan. The diagram was schematized by node size, color and type of arrow (solid line, dotted line) as well as thickness according to the correlation coefficient and frequency. In addition, the types of defect generation were divided into installation defect, appearance deformation, performance degradation and finishing damage, respectively in the network diagram in order to suggest defect prevention measures. Based on the structure divided by each generation type, practical preventive measures were devised to prevent defects. Sixth, based on the above results, the logical feasibility and practical applicability of this study were verified through expert interviews. In this study, the structure of defect generation was classified in detail to systematically identify the generation process of quality defects, and the correlation analysis was performed to estimate the causal relationship. More specifically, in order to investigate the hierarchical relationship, the structure of the quality defect generation was schematized based on the nonconformity cases that occurred in the actual field, and prevention measures that can reduce defects were exemplified. Therefore, it is expected that the results of this study will help to preemptively prevent quality defects. Meanwhile, it is necessary to analyze not only the types of defects which were not investigated in this study, but also other types of construction apart from architecture. In addition, further research needs to be conducted regarding the effects of cost overruns and schedule delays due to quality defects on project performance.
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