$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

영향변수에 따른 수량변화 분석을 이용한 기본설계단계의 개산견적 모델 개발
Development of Cost Estimating Model Using Quantity Variation Analysis by Influence Variables for the Schematic Design Phase 원문보기

건설관리 : 한국건설관리학회논문집 = Korean journal of construction engineering and management, v.8 no.4 = no.38, 2007년, pp.155 - 166  

손보식 (희림종합건축사사무소) ,  이현수 (서울대학교 건축학과) ,  김성태 (서울대학교 건축학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 연구는 건축공사 프로젝트의 기본 설계 단계에서의 개산견적 개념모델을 제안하고, 제안된 개산견적 개념을 적용하여 실제 주상복합 건물 프로젝트의 실적자료의 분석을 바탕으로 한 프로토타입 개발을 목적으로 한다. 국내의 건설산업은 급격한 시장 변화와 경쟁 심화의 과정을 겪고 있다. 특히 프로젝트의 조달 방식의 변화와 함께 입찰과 관련한 정보가 부족한 사업초기, 기본설계 단계에서 중요한 의사 결정이 이루어지며, 이러한 의사 결정의 기준이 되는 개산 견적의 중요성이 더욱 증가 되고 있다. 따라서 본 연구에서는 기존의 개산견적 방법을 분석하고 그것을 보완할 수 있는 공사 수량 변화 분석에 기반 한 개산견적 방법을 제안하고 프로토타입을 구축하였다. 또한, 이 연구에서는 기존의 공종별 공사비 분류체계에 빌딩구성요소(BE)별 및 층별 수량 분류를 추가하고 있다. 이러한 개념을 바탕으로 제안 모델을 Q-BASE (Quantity Based Active Schematic Estimating) 모델로 정의하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The purpose of this research is to develop a conceptual model and prototype that establishes a new approach for building cost estimating in the schematic design phage. This research use the method that analyzes quantity and unit price separately to enhance schematic cost estimating through conductin...

주제어

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 따라서 본 연구에서는 기본 설계 단계에서 필요한 의사결정에 도움을 줄 수 있는 개산견적 개념모델을 제시하고, 이 모델을 근거로 하여 골조공사비에 대한 프로토타입을 개발하여 기존 견적의 정밀성, 연계성, 유연성을 향상시킬 수 있는 개산견적 모델의 개발을 연구의 목적으로 한다.
  • 골조공사비는 이 수량과 단가의 곱으로 산출되기 때문이다. 따라서 본 절에서는 주요자재 항목의 단가와 주요자재 항목을 시공하기 위한 작업의 노무 단가를 실적 프로젝트에 대한 분석과 건설회사에서 실제 적용 중인 기준 등을 조사하였다.
  • 주상복합건물은 다양한 용도의 공간들로 구성되며, 공간의 필요성에 따라 골조의 구조방식도 조금씩 달라진다. 따라서 본 프로토타입은 이러한 특성을 잘 반영하여 견적이 수행될 수 있도록 설계되었다. 이러한 개념은 다른 BE에 대한 개산견적에서도 효과적으로 활용될 수 있을 것이다.
  • 본 연구에서 제안하는 개산견적 모델의 주요 목적과 용도는 기본설계 단계에서 프로젝트의 공사비를 추정하여 프로젝트의 수주나 입찰 등을 위한 의사결정을 지원하는 것이다. 이러한 목적과 용도에 부합하기 위해서 모델은 기본적으로 견적을 수행하는 기능을 할 수 있어야 한다.
  • BE별 분류가 추가로 필요하다. 본 연구에서는 국내의 현실에서 용이하게 적용될 수 있도록 BE별 분류를 일부 수정하여 제시한다.
  • 실적 데이터의 분석은 개산견적 모델이 견적을 수행하는데 필요한 기준과 공사비 견적관계함수들을 도출하기 위한 것이다. 실적 데이터 분석 과정은 항목 분석 프로세스, 수량 분석 프로세스, 단가 분석 프로세스의 3개의 부분과 단계로 크게 구성된다.
  • 이러한 개념을 바탕으로 주상복합건물 건축공사의 BE 중에서 공사비 비중이 큰 골조공사비를 대상으로 프로토타입을 개발하였다. 실적데이터를 통해 골조공사의 수량추정 및 단가산정 기준을 도출하였기 때문에 영향변수의 변화에 따른 단계별 적용을 통해 대안분석 및 민감도 분석 등의 시뮬레이션을 할 수 있다.
  • 제안된 개념모델을 프로토타입으로 구현하기 위해, 빌딩공사 중 주상복합 프로젝트의 건축공사비를 대상으로 하여 BE별 건축공사비 중에서 상대적으로 큰 비중을 차지하고 있는 건물의 골조(structure/shell)에 대한 공사비를 추정하는 개산견적 프로토타입을 개발하고자 한다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (20)

  1. 김기동 (1991), 우리나라 공동주택의 코스트 모델 개발에 관한 연구, 서울대 박사학위 논문 

  2. 김광희.강경인 (2003), '공동주택 프로젝트의 초기 공사비 예측을 위한 신경망 학습에 유전자 알고리즘을 적용한 모델 에 관한 연구.' 대한건축학회논문집, 제19권 제10호, pp.133 ??142 

  3. 김광희.강경인 (2004), '사례기반추론 기법을 이용한 공동주 택 초기 공사비 예측에 관한 연구.' 대한건축학회논문집, 제 20권 제5호 

  4. 김문한 (2006), 건축생산관리학, 기문당, pp.251-253 

  5. 김용민 (1988), '공동주택의 개산견적에 관한 사례연구.' 대한건축학회학술발표논문집,제8권,제2호, pp.745-748 

  6. 박우열?차정환?강경인 (2002), '신경망이론을 이용한 공동 주택 초기사업비 예측에 관한 연구.' 대한건축학회논문집, 제 18권 제7호 

  7. 백승호.김선국.한충희 (1997), '시뮬레이션을 이용한 통계 적 코스트 모델의 유효성 검증방법.' 대한건축학회학술발표논문집, 제17권 제2호 

  8. 박현석.정영수.이영환.이복남 (1999), '실적공사비 기반 의 개략견적 시스템 개발.' 대한건축학회학술발표논문집, 제 19권 제2호, p.939 

  9. 조지훈.김선국.신진수.한충희 (1998), '유사프로젝트에 의한 건설 사업비 산정 코스트 모델 개발.' 대한건축학회학술발표논문집, 제 18권 제2호 

  10. AACE (1995), Cost Engineers' Notebook, AACE 

  11. Adeli, H. and Wu, M. (1998), 'Regularization neural network for construction cost estimation.' Journal of Constr. Engrg. and Mgmt., ASCE, 124(1), pp.18-24 

  12. Adrain, J. J. (1993), Construction Estimation, STIPES Publishing Company 

  13. Smith, N. J. (1995), Project Cost Estimating, Thomas Telford, London 

  14. Ferry, D. J. and Brandon, P. S. (1999), Cost Planning of Building, 7th ed. Blackwell Science 

  15. Gould, F. E. and Joyce, N. E. (2003), Construction Project Management, 2nd ed., Plentice-Hall 

  16. McCaffer, R. (1975), 'Some analysis of the use of regression as an estimating tool.' Quantity surveyor, 32, pp.81-86 

  17. Miller, G., Todd, P., and Hedge, S. (1989), 'Designing neural networks using genetic algorithms.' pp.379-384 

  18. Mckim, Robert (1993), 'Neural Network Applications to Cost Engineering.' Cost Engineering, AACE, Vol.35, No.7, pp.31-35 

  19. Wason, I. (1995), 'CBRefurb:Case-Based Cost Estimation, Case Based Reasoning: Prospects for Application.' IEE Colloquium on 7, Mar. 1995 

  20. Garza, Jesus M. de la and Rouhana, Khalil G. (1995), 'Neural Networks Versus Parameter-based Application in Cost Estimation.' Cost Engineering, AACE, Vol.37, No.2, pp.14-18 

저자의 다른 논문 :

LOADING...
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로