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문제 정의
- 본 연구는 설계도서 작성 이후 물량 산출서에 의해 산정된 상세공사비에 공사비지수(construction cost index)를 적용한 다변수(multi-parameter)의 실적자료(historical data)를 인공신경망(Artificial Neural Network, 이하 ANN)에 적용하여 교육 시설 프로젝트의 개념단계에서 공사비예측이 가능한 공사비 모델을 제시하고, 그 효용성 검증을 목적으로 한다. 제시된 공사비예측모델은 차후 그 수요가 증가할 것으로 예상되는 교육 시설신축 프로젝트의 사업계획 수립 및 예산편성 과정에서 효율적이고 합리적인 의사결정을 지원하고, 단일변수 공사비예측모델을 적용하는 현재의 예산편성체계를 개선할 것이라 기대한다.
- 즉 인간의 뇌에 존재하는 생물학적 신경세포와 이들의 연결 관계를 단순화시키고 수학적으로 모델링하여, 인간의 두뇌가 나타내는 지능적 형태를 구현하는 것이다”(임영도 1999). 따라서, ANN은 예제나 환경으로부터 학습시킨 후 복잡하고 연산이 많은 문제를 해결하는 것을 그 목적으로 한다. 일반적으로 퍼지, A.
- 본 연구에서는 교육시설 신축 프로젝트의 개념단계 공사비예측에 있어, 기존의 모델을 보완하기 위해 2001년에서 2005년 사이에 신축된 전국 135개 초·중·고등학교의 실적자료를 이용한 ANN모델을 제안하였으며, 그 결과 평균오차율 6.82%인 공사비예측 모델을 구축하였다. 그리고 본 연구에서 제안한 ANN모델의 입력 변수 민감도분석을 통해 입력 변수로 설정한 모든 변수가 공사비에 영향을 미치는 것을 확인하였다.
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