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[국내논문] 표준단면을 이용한 터널 공사비 예측모델 개발 (II) - 공사비 변동 모델 및 검증 -
A Standard Section-Based Approximate Cost Estimating Model on Tunnel (II) - Cost Variance Index Table and Test - 원문보기

大韓土木學會論文集, Journal of the Korean Society of Civil Engineers, D. 교통공학, 도로공학, 시공관리, 정보기술, 지역 및 도시계획, 철도공학, 측량 및 지형공간정보공학, v.28 no.5D, 2008년, pp.677 - 684  

조정연 ((주)도화종합기술공사 철도부) ,  김상귀 (중앙대학교 토목공학과) ,  김경민 (중앙대학교 건설환경공학과) ,  김경주 (중앙대학교 건설환경공학과)

초록

본 연구는 터널공사비 영향요인 분석 결과를 이용하여 터널 공사비 예측에 활용될 수 있는 모델을 제시하였다. 이를 위해 공사비 영향요인의 변화에 따른 공사비 변동 지수표를 구축하고, 이를 바탕으로 사업 환경의 변화에 따른 공사비 추정을 위한 절차를 제시하였다. 또한 최근 수행된 실제 프로젝트를 대상으로 제시된 터널 공사비 추정모델의 적정성을 검증하는 작업을 수행하였다. 표준단면 및 공사비 변동비를 바탕으로 한 공사비 예측에 있어 실제 프로젝트를 통한 검증결과 실제 설계 예정가격과 비교하여 -5% ~ +11%의 범위에서 추정되었다. 제시된 모델은 기획단계에서 사업의 기본적인 조건을 바탕으로 사업비를 추정하고, 설계 및 시공단계에서 설계 대안에 대한 경제성 평가, 설계조건, 지반조건, 시공환경의 변화, 공법, 자재, 장비의 변경에 따른 공사비의 영향을 효율적으로 평가하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The paper provides an approximate cost estimating model that can be used for tunnel. Based on the previous study analyzed critical factors that have impact on tunnel construction cost, this paper establishes a cost variance index table that reflects the cost impacts due to the change of the critical...

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문제 정의

  • 본 연구는 터널 공사비에 영향을 미치는 요인에 대한 분석결과를 바탕으로 기획, 설계 및 시공단계에서 사업비 추정및 설계 대안에 대한 공사비 변화의 정도를 평가할 수 있는 터널 공사비 예측모델 구축을 목표로 한다. 이를 위해 공사비 영향 요인의 변화에 따른 공사비 변동비에 대한 지수표 (Cost Variance Index Table)를 구축하고, 이를 바탕으로 사업 환경의 변화에 따른 공사비 추정을 위한 절차를 제시하고자 한다.
  • 본 연구는 터널 공사비에 영향을 미치는 요인에 대한 분석결과를 바탕으로 기획, 설계 및 시공단계에서 사업비 추정및 설계 대안에 대한 공사비 변화의 정도를 평가할 수 있는 터널 공사비 예측모델 구축을 목표로 한다. 이를 위해 공사비 영향 요인의 변화에 따른 공사비 변동비에 대한 지수표 (Cost Variance Index Table)를 구축하고, 이를 바탕으로 사업 환경의 변화에 따른 공사비 추정을 위한 절차를 제시하고자 한다. 또한 최근 수행된 실제 프로젝트를 대상으로 제시된 공사비 추정모델의 적정성을 검증하는 작업을 수행하고자 한다.
  • 이를 위해 공사비 영향 요인의 변화에 따른 공사비 변동비에 대한 지수표 (Cost Variance Index Table)를 구축하고, 이를 바탕으로 사업 환경의 변화에 따른 공사비 추정을 위한 절차를 제시하고자 한다. 또한 최근 수행된 실제 프로젝트를 대상으로 제시된 공사비 추정모델의 적정성을 검증하는 작업을 수행하고자 한다. 제시된 모델을 통하여 사업 기획단계에서 사업의 기본적인 조건을 바탕으로 사업비를 추정하고, 설계 및 시공 단계를 진행하면서 설계 대안에 대한 신속하고 개략적인 경제성 평가, 설계조건, 지반조건, 시공환경의 변화, 공법, 자재, 장비의 변경에 따른 공사비 영향을 신속히 평가할 수 있도록 지원할 수 있는 정보체계를 구축하고자 한다.
  • 또한 최근 수행된 실제 프로젝트를 대상으로 제시된 공사비 추정모델의 적정성을 검증하는 작업을 수행하고자 한다. 제시된 모델을 통하여 사업 기획단계에서 사업의 기본적인 조건을 바탕으로 사업비를 추정하고, 설계 및 시공 단계를 진행하면서 설계 대안에 대한 신속하고 개략적인 경제성 평가, 설계조건, 지반조건, 시공환경의 변화, 공법, 자재, 장비의 변경에 따른 공사비 영향을 신속히 평가할 수 있도록 지원할 수 있는 정보체계를 구축하고자 한다.
  • 본 연구에서는 터널공사의 수행에 있어 공사비에 영향을 미치는 요인에 대한 분석결과를 바탕으로 하고, 공사비 영향 요인별 공사비 변화의 정도를 지수화 하였으며, 이를 통해 터널공사의 설계 대안에 대한 경제성 평가 및 공사비 영향 평가에 활용할 수 있는 터널 공사비 예측절차를 제시하였다. 또한 최근 시행된 실제 프로젝트를 대상으로 하여 제시된 모델의 적정성에 대한 검증작업을 수행하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
기획/타당성 조사 단계에서는 무엇을 적용하여 공사비 추정에 활용되고 있는가? 현재 국내의 경우 장비수급, 공사비, 시공성 측면에서 대부분의 터널이 NATM공법으로 건설되고 있어 본 지침에서는 NATM공법에 의한 건설단가를 제시하고 있는 것으로 평가된다. 기획/타당성 조사 단계에서는 각 지침에서 제공하는 표준공사비 단가를 적용하여 공사비 추정에 활용되고 있으나, 설계 단계에서는 주요 공종별 개략 수량을 산출하여 공사비를 산정하고 있는 것이 현실이다. 그러나 공종별 개략 수량 산출방법은 많은 시간과 자원이 투입되며, 공사에 대안을 평가하기 위한 공사비 예측기술로써의 신속한 의사결정과 공사비 분석에 한계가 있다.
본 연구에서 제시한 공사비산정모델에 대한 검증을 수행한 결과, 공사비 산정 모델의 정확도는 얼마의 범위를 보였는가? 검증에 적용된 4개의 실시설계 과업의 내용과 검증결과 에대한 정확도는 표 15와 같다. 본 연구에서 제시한 공사비산정모델에 대한 검증을 수행한 결과, 공사비 산정 모델의 정확도는 95%~111%의 범위를 보여 개략공사비 추정에 있어 대체로 신뢰할만한 수준을 보여주었다. 제시된 공사비 산정 모델은 부대공의 영향을 반영하지 않은 것으로 부대공의 영향까지 고려한 공사비 산정 모델을 개발하는 경우 정확도를 더 높일 수 있을 것으로 기대된다.
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참고문헌 (11)

  1. 건설교통부(2005) 국도건설공사 설계실무 요령 

  2. 건설교통부(2007) 도로업무편람 

  3. 한국철도시설공단(2004) 철도설계편람(토목편), (사)대한토목학회 

  4. 한국철도시설공단(2005) 철도공사 수량 및 단가산출 기준, 한국철도시설공단 

  5. 한국건설기술연구원(2006) 2006년 상반기 건설공사 실적공사비 적용 공종 및 단가, 한국건설기술연구원 

  6. 한국건설기술연구원(2007) 건설표준품셈, 한국건설기술연구원 

  7. 한국개발연구원(2004) 도로.철도 부문사업의 예비타당성조사 표준지침 수정.보완연구(제 4판), 한국개발연구원(KDI) 

  8. Chou, Jui-Sheng., Wang, Linlin., Chong, Wai Kiong., and O'Connor, and James T. (2005) Preliminary Cost Estimates Using Probabilistic Simulation for Highway Bridge Replacement Projects 

  9. Kim, G. H., Seo, D. S., and Kang, K. I. (2005) Hybrid models of neural networks and genetic algorithms for predicting preliminary cost estimates, Journal of Computing in Civil Engineering, Vol. 208, No. 19 

  10. Trefor P. Williams (2003) Predicting final cost for competitively bid construction projects using regression models, International Journal of Project Management, Vol. 21, pp. 593-599 

  11. Trefor P. Williams, Sudha Lakshminarayanan, and Harold Sackrowitz (2005) Analyzing bidding statistics to predict completed project cost, Computing in Civil Engineering, Vol. 179, No. 157 

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