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문제 정의
- 따라서 본 연구는 국내에서 실행된 100억 이상 공공공사의 설계변경 실태를 분석하고 설계변경과 관련된 손실의 추정을 위한 기초연구를 목적으로 한다.
- 본 연구는 먼저 국내 공공건설공사의 설계변경 실태조사및 분석을 위하여 최근 국내 14개 공공기관에서 최저가낙찰 방법에 의해 발주한 100억 이상 공공건설공사의 데이터(예정가, 낙찰가, 낙찰률, 설계변경횟수, 당초공사비, 변경공사비, 공사비변경액, 당초공기, 변경공기, 지연공기)를 수집 분석하며, 아울러 설계변경이 미치는 영향과 손실을 파악하기 위하여 설계변경량, 손실량, 그리고 공기의 지연 정도를 비교할 수 있는 개념과 지표들을 개발한다. 마지막으로 개발된 지표들을 활용해 수집된 사례들을 분석하며, 그 결과를 바탕으로 낙찰률과 설계변경간의 관계, 설계변경횟수와 공사지연간의 관계, 공기지연과 손실간의 관계, 설계변경량과 손실간의 관계 등을 도출한다.
- 본 연구에서는 노동생산성 정량값 대신 공사비용 데이터를 이용해 생산성 변화를 추정하는 다음과 같은 방법을 모색하였다. 그림 1과 같이 대부분의 공공공사는 수주경쟁 때문에 계획한 예정가격 보다 낮은 낙찰가(평균낙찰률: 60~70%)로부터 공사가 시작되며, 공사 중 설계변경 등의 사유로 인해 최종공사비가 변동되는 경우가 많다.
- 본 연구의 가장 큰 목적 중에 하나는 설계변경량에 따른 손실률의 변화추이를 알아보는 것이다.
- 위와 같은 제한조건으로 인하여 본 연구에서는 손실분석을 위해 작업시간 데이터 대신 입수 가능한 공사비용 데이터를 이용 손실량을 추정하는 방법론을 제시하였다.
제안 방법
- 국내 공공공사 설계변경의 특성을 파악하기 위하여 평균낙찰률, 설계변경횟수, 설계변경금액등을 분석하였으며, 설계변경이 미치는 영향을 파악하기 위하여 변경률(%CO), 손실률(%Delta), 지연률(%T)등의 개념을 정립하였다. 평균낙찰률은 공사종류별로 70% 후반에서 80% 중반대로 최근 60%대의 평균낙찰률과 비교 상대적으로 높았으며, 전체공사의 약 83% 정도가 공사중 설계변경을 하며, 설계변경횟수는 공사당 평균 4.
- 먼저 Impact Model을 위해 생산성 손실이 발생한 프로젝트와 그렇지 않은 프로젝트 사이에 다른 특성인자 8개를 찾아내고, 이를 이용 손실여부를 판정할 수있는 Logistic Regression모델을 개발하였다. 다음으로, 손실량을 산정할 수 있는 Quantification Model을 만들기 위해 6개의 주요 인자를 찾아 Multiple Regression모델을 개발하였다. 상세한 모델개발 과정과 그 결과는 Hanna and Lee 2002에서 찾아볼 수 있다.
- 본 연구는 먼저 국내 공공건설공사의 설계변경 실태조사및 분석을 위하여 최근 국내 14개 공공기관에서 최저가낙찰 방법에 의해 발주한 100억 이상 공공건설공사의 데이터(예정가, 낙찰가, 낙찰률, 설계변경횟수, 당초공사비, 변경공사비, 공사비변경액, 당초공기, 변경공기, 지연공기)를 수집 분석하며, 아울러 설계변경이 미치는 영향과 손실을 파악하기 위하여 설계변경량, 손실량, 그리고 공기의 지연 정도를 비교할 수 있는 개념과 지표들을 개발한다. 마지막으로 개발된 지표들을 활용해 수집된 사례들을 분석하며, 그 결과를 바탕으로 낙찰률과 설계변경간의 관계, 설계변경횟수와 공사지연간의 관계, 공기지연과 손실간의 관계, 설계변경량과 손실간의 관계 등을 도출한다.
- 마지막으로, 이 연구는 설계변경에 의한 생산성손실을 최소화 하는 방법을 제시하였으며, 건설주체들 간 분쟁 발생시 협의를 위해 이용할 수 있는 손실판정과 산정 모델들을 제안 하였다.
- 위 연구에서 시도한 첫번째 모델링 기법으로 통계학적회기 분석기법을 이용하였는데, 이는 70여개가 넘는 독립변수인자 중 설계변경의 영향에 의해 생산성손실을 입은 프로젝트들과 연관성이 있는 인자들을 찾아내고, 그를 이용 모델을 만들어 내는 과정이다. 먼저 Impact Model을 위해 생산성 손실이 발생한 프로젝트와 그렇지 않은 프로젝트 사이에 다른 특성인자 8개를 찾아내고, 이를 이용 손실여부를 판정할 수있는 Logistic Regression모델을 개발하였다. 다음으로, 손실량을 산정할 수 있는 Quantification Model을 만들기 위해 6개의 주요 인자를 찾아 Multiple Regression모델을 개발하였다.
- 생산성손실 분석을 위해서는 작업시간(Labor hours) 자료를 이용한 생산성 거시분석(Macro Analysis) 접근 방법을 이용하여야 하나, 본 연구에서는 손실분석을 위해 작업시간데이터 대신 현실적으로 입수 가능한 공사비용 데이터를 이용 손실량을 추정하는 방법을 활용한다.
- 치열한 수주경쟁 하에서 형성된 낙찰가는 공사의 원만한 수행을 위해 적정하게 추정된 가격이라 보기 어려운 경우가 많으므로, 본 연구에서는 초기공사비 추정의 기준으로 낙찰률을 반영한 예정가격을 사용하였으며, 최종공사비와 예정가격 사이의 차이(최종 공사비 − 예정가격)를 “Delta”라 정의 하였다.
- 본 연구는 국회에 제출된 공공기관 설계변경 자료 중 1991년도부터 2004년도까지 수행된 공사비 100억 이상 공공공사 1439건의 데이터를 조사하였다. 테이터 검토 결과 공사기간과 최종공사비가 정상적이라 보기 어려운 6건의 프로젝트 자료를 제외하고 총 1433건의 프로젝트 자료를 바탕으로 낙찰률과 설계변경량의 관계, 낙찰률과 손실률의 관계, 설계변경량과 손실률의 관계 등을 분석하였다.
대상 데이터
- 본 연구는 국회에 제출된 공공기관 설계변경 자료 중 1991년도부터 2004년도까지 수행된 공사비 100억 이상 공공공사 1439건의 데이터를 조사하였다. 테이터 검토 결과 공사기간과 최종공사비가 정상적이라 보기 어려운 6건의 프로젝트 자료를 제외하고 총 1433건의 프로젝트 자료를 바탕으로 낙찰률과 설계변경량의 관계, 낙찰률과 손실률의 관계, 설계변경량과 손실률의 관계 등을 분석하였다.
성능/효과
- 결론적으로 위에서 설명한 각기 다른 방법론(Methodology)으로 개발된 모델들의 성능 비교를 통해 인공지능(AI) 기법들이 기존의 통계학적 모델보다 월등한 정확성을 보임을 확인하였으며, 이런 결과는 사용된 인공지능모델링 기법들이 복잡하게 얽혀있고, 불확실하며, 변동이 많은 건설생산성데이터 분석에 적용되어 더욱 개선된 결과를 얻을 수 있다는 가능성을 보여준다.
- 62%정도가 설계변경으로 인하여 증액된 것으로 조사되었다. 공사 지연율의 경우 건축관련 공사가 평균 2.5%, 토목공사 특히 공기가 긴 공사일수록 지연률이 높은(수자원: 44.81%, 도로: 31%) 것으로 조사되었다. 손실률의 경우 공공공사 평균 -9.
- 과거 국내 공사수주의 특성상 공사 중 의도적인 설계변경을 통한 공사비 증액을 시도하는 경우가 발생 가능한 점을 감안하여 낮은 낙찰률로 시작된 공사는 상대적으로 공사중설계변경량이 많을 것이라고 예상했던 연구진의 예상과 다르게, 그림 2에서와 같이 낙찰률과 설계변경률 사이에 뚜렷한 상관관계는 없이 약한 음의관계가 있는 것으로 나타났다. 공사에 따라 차이는 있으나 낙찰률에 관계없이 평균적으로 최초공사비의 18.62% 정도의 설계변경이 발생한 것으로 조사되었다.
- 공사종류별 평균설계변경률(%CO)을 비교한 결과 토목공사는 일반적으로 낙찰가격의 11~33% 정도의 변경을 그리고 건축공사는 낙찰가격의 7% 정도의 변경이 이루어진 것으로 조사되었다. 특이한 점은 건축공사의 경우 공사당 설계변경 횟수는 5.
- 62%정도가 설계변경으로 인하여 증액된 것으로 조사되었다. 공사지연률의 경우 공기에 민감한 건축관련 공사가 예정공기 대비 평균 2~3% 정도의 지연률을 보이는 반면 토목공사 특히 공기가 긴 공사일수록 지연률이 높은(수자원:44.81%, 도로:30.98%)것으로 조사되었다. 토목공사의 경우 장기계속 계약공사가 있는 것도 공기가 길어지는 이유중 하나라 할수 있다.
- 낙찰률과 설계변경량 사이에 뚜렷한 상관관계는 없는 것으로 나타났으며, 설계변경횟수와 공사지연률 사이에는 약한 상관관계가 있는 것으로 조사되었다. 또한 공기가 지연된 공사와 손실률 사이에 약한 상관관계가 있음을 알 수 있었다.
- 낙찰률과 설계변경량 사이에 뚜렷한 상관관계는 없는 것으로 나타났으며, 설계변경횟수와 공사지연률 사이에는 약한 상관관계가 있는 것으로 조사되었다. 또한 공기가 지연된 공사와 손실률 사이에 약한 상관관계가 있음을 알 수 있었다. 특히 설계변경률과 손실률 사이에 강한 상관관계가 있음을 알 수 있다.
- 또한 실제적으로 양의 손실을 보인 공사들과 지연률간의 관계를 조사한 결과 그림5와 같이 좀 더 뚜렷한 양의 상관관계가 있음을 알 수 있다.
- 전체액수는 공사규모가 큰 철도, 수자원, 도로공사가 높은 것으로 나타났으며, 설계 변경 1회당 금액은 수자원, 철도공사가 높은 것으로 나타났다. 설계변경금액은 토목공사, 건축공사종류에 따라 그리고 공사규모에 따라 차이가 큰 것으로 나타났다.
- 설계변경횟수는 공사종류별로 차이는 있으나 공사당 평균 4.85회의 설계변경이 이루어지고 있는 것으로 조사되었다. 수자원관련 공사의 경우 다른 종류의 공사와 비교 상대적으로 공사규모나 공사기간이 길어 설계변경회수도 많은(8.
- 생산성손실과 연관 가능한 70여개 이상의 인자 중 다수의 인자들의 정성적이고 불규칙적인 특성으로 인하여, 기존의 정량적인 분석을 기본으로 하는 통계학적회기분석기법은 여러 면에서 한계를 보였다. 이런 문제점들을 보완하기 위하여 본 연구에서는 데이터 분석에 Fuzzy이론을 도입 하였으며 통계학적 회기분석 기법과 Fuzzy이론의 상호 보완적인 특성은 연구결과 모델들의 질적 향상을 도모하는데 큰 영향을 미침을 발견했다. 자세한 적용방법과 그 효과들은 Hanna and Lee(2002)에서 찾아볼 수 있으며, 제안된 회기분석-퍼지(Statistical-Fuzzy)기법은 복잡한 input-output관계를 가지는데이타의 모델링에도 적용 가능하며, 특히 건설 데이타와 같이 복잡하고, Noise가 많은 데이터를 분석하는 분야에 적용하여 좋은 성과를 얻을 수 있음을 증명하였다.
- 앞에서 조사된바와 같이 설계변경횟수가 많은 공사는 공기를 지연시킬 가능성이 높다는 것을 알 수 있었다. 이에 연구진은 공기가 지연된 공사와 손실률 사이의 관계를 조사하였으며, 그림 4와 같이 두 지표간 약한 양의 상관관계가 있음을 알 수 있었다. 즉 공기가 지연된 공사일수록 손실이 커질 수 있다는 것을 보여준다.
- 이런 문제점들을 보완하기 위하여 본 연구에서는 데이터 분석에 Fuzzy이론을 도입 하였으며 통계학적 회기분석 기법과 Fuzzy이론의 상호 보완적인 특성은 연구결과 모델들의 질적 향상을 도모하는데 큰 영향을 미침을 발견했다. 자세한 적용방법과 그 효과들은 Hanna and Lee(2002)에서 찾아볼 수 있으며, 제안된 회기분석-퍼지(Statistical-Fuzzy)기법은 복잡한 input-output관계를 가지는데이타의 모델링에도 적용 가능하며, 특히 건설 데이타와 같이 복잡하고, Noise가 많은 데이터를 분석하는 분야에 적용하여 좋은 성과를 얻을 수 있음을 증명하였다.
- 조사기간 중 시행된 공공공사의 공사 한 건당 평균 74억원 정도의 설계변경이 발생하였으며, 설계변경 한 건당 평균 15억9천만원 정도의 변경이 이루어진 것으로 조사되었다. 전체액수는 공사규모가 큰 철도, 수자원, 도로공사가 높은 것으로 나타났으며, 설계 변경 1회당 금액은 수자원, 철도공사가 높은 것으로 나타났다. 설계변경금액은 토목공사, 건축공사종류에 따라 그리고 공사규모에 따라 차이가 큰 것으로 나타났다.
- 72%(설계변경률)로 상대적으로 낮은 것으로 조사되었다. 전체적으로 공공공사의 경우 낙찰가격의 18.62%정도가 설계변경으로 인하여 증액된 것으로 조사되었다. 공사지연률의 경우 공기에 민감한 건축관련 공사가 예정공기 대비 평균 2~3% 정도의 지연률을 보이는 반면 토목공사 특히 공기가 긴 공사일수록 지연률이 높은(수자원:44.
- 15%)이 낮은 것으로 조사되었다. 총1433건의 공사 중 75%(1071건)가 음의 값을, 25%(362건)가 양의 값을 나타내었으며, 이는 조사기간중 시행된 전체 공사의 1/4 가량은 공사중 발생한 설계변경으로 인하여 최종공사비가 예정가격보다도 높아진 경우라 해석할 수 있다.
- 국내 공공공사 설계변경의 특성을 파악하기 위하여 평균낙찰률, 설계변경횟수, 설계변경금액등을 분석하였으며, 설계변경이 미치는 영향을 파악하기 위하여 변경률(%CO), 손실률(%Delta), 지연률(%T)등의 개념을 정립하였다. 평균낙찰률은 공사종류별로 70% 후반에서 80% 중반대로 최근 60%대의 평균낙찰률과 비교 상대적으로 높았으며, 전체공사의 약 83% 정도가 공사중 설계변경을 하며, 설계변경횟수는 공사당 평균 4.85회의 변경이 이루어지고 있는 것으로 조사되었다. 평균설계변경률(%CO)의 경우 토목공사는 11~33%, 건축공사는 7% 정도의 변경이 이루어진 것으로 조사되었으며 전체적으로 최초공사비의 18.
- 85회의 변경이 이루어지고 있는 것으로 조사되었다. 평균설계변경률(%CO)의 경우 토목공사는 11~33%, 건축공사는 7% 정도의 변경이 이루어진 것으로 조사되었으며 전체적으로 최초공사비의 18.62%정도가 설계변경으로 인하여 증액된 것으로 조사되었다. 공사 지연율의 경우 건축관련 공사가 평균 2.
후속연구
- 즉 어떤 공사의 손실률이 10%라면 최종공사비가 예정가격 대비 10% 증가됐다는 것을 의미한다. 아울러, 최종공사비에 물가상승 및 자재비 변동으로 인한 변경금액(ES, DS)도 포함되어 있으나 본 연구에서는 개별 공사의 자료수집상 한계로 인하여 이를 위한 별도의 분석은 하지 못하였다.
- 마지막으로, 설계변경횟수는 해당 공사가 수행되는 동안 행해진 설계변경의 횟수로 정의하였다. 위에서 정의된 개념들을 활용하여 종료된 공사의 설계변경에 따른 손실비용을 추정할 수 있으며, 설계변경의 양과 손실량 간의 관계, 설계변경빈도와 손실량과의 관계, 그리고 낙찰률과 손실량 간의 관계 등을 알아볼 수 있는 기초 개념으로 활용될 수 있다.
- 즉 설계변경량이 증가할수록 손실 또한 증가한다는 것을 말하며, 특히 그림 7과 같이 양의 손실을 경험한 공사들의 경우 설계변경량과 손실간에 강한 상관관계가 있음을 알 수 있다. 추후 공사종류별로 설계변경률과 손실률 사이의 관계가 어떻게 다른지를 조사하는 연구도 필요하리라 사료된다.
- 그러나 국내의 경우, 그동안 공사중 작업생산성 관련 자료의 관리가 부실하였고 작업일보의 낮은 신빙성을 고려할 때, 위 2절에서 언급한 연구모델들의 직접적인 적용은 어렵다. 하지만 국내 주요건설사들이 추진하고 있는 작업일보전산시스템에 생산성자료들이 축척되면 추후 그 데이터를 바탕으로 국내 환경에 적합한 모델 구축이 가능하리라 판단된다.
- 본 연구에서 도출된 관계식들은 공사금액을 바탕으로 개발되었기에 프로젝트의 생산성손실의 분석을 위한 직접적인 적용은 어렵다. 하지만 향후 국내 주요건설사들이 추진하고 있는 작업일보시스템에 작업시간(Man-hour)기반의 생산성 자료들이 축척되면 추후 그 데이터를 바탕으로 국내 환경에 적합한 생산성 측정 모델 구축이 가능하리라 판단된다. 아울러, 공사중 작업생산성 관련 자료의 관리를 선진화 하고 그 신빙성을 높이는 일은 우리 건설계 모두의 노력이 필요하리라 사료된다.
- 향후 본 연구를 기초하여 설계변경이 미치는 영향에 대한 연구와 설계변경과 생산성손실간의 관계를 도출하고 손실량을 산정하는 모델을 개발하는 연구가 활성화되어 건설주체 간 설계변경에 기인한 마찰이 있을 경우 분쟁해결을 위한 참고 자료로 활용될 수 있기를 기대한다.
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