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문제 정의
- 기타 대부분의 연구에서 분석의 표본은 모두 계약단가였는데, 수십, 수백 개의 입찰단가들 중 계약된 한 두 개의 가격을 대푯값으로 선정하기에는 무리가 있으며 신뢰성 있는 실적공사비 데이터가 축적되기까지 상당한 시일이 걸릴 것으로 판단된다. 띠리서 본 연구에서는 기 연구(강상혁 외, 2006)를 통해 제안한 입찰단가를 활용하여 산출된 실적단가를 이용하여 건설프로젝트 기획 단계에서의 개략적인 예정 공사비의 산정에 활용할 수 있도록 단기를 추정, 예측하는 방안을 제시하고자 한다. 연구의 목적을 정 리하면 다음과 깉다.
- 낙찰률 등으로 인해 발생하는 변동의 보정은 없는 것으로 가정하였다. 본 논문에서는 철근가공 및 조립 등 분석에 원활한 양의 데이터가 수집된 일부 공종에 대하여 분석을 수행하였다
- 본 연구에서는 계약단가만을 분석의 표본으로 삼은 기존 실적공사비 산정에 관한 연구와는 달리 계약단가를 포함한 모든 입찰단가를 분석의 표본으로 하였으며 , 이에 포함된 다양한 이상치를제거한 자료를 바탕으로 구축된 시계열자료를 통하여 기 수행된건설사업의 실적단가의 변동양상을 파악하였고, 이를 기반으로축적된 자료를 이용하여 적정단가를 예측하기 위해 시계열-인공신경망 기반의 분석기법을 제시하였다.
가설 설정
- 본 논문에서 다루는 단가의 변동은 시간차에 한정하며 공사규모(물량), 지역. 낙찰률 등으로 인해 발생하는 변동의 보정은 없는 것으로 가정하였다. 본 논문에서는 철근가공 및 조립 등 분석에 원활한 양의 데이터가 수집된 일부 공종에 대하여 분석을 수행하였다
- 웨이블릿 변환은 웨이블릿 함수와 웨이블릿 계수로 정보를 표현하므로 적절한 웨이블릿 함수의 선택이 매우 중요하다. 본 연구에서는 MATLAB 7.0.1의 Wavelet Toolbox 3.0.1 에서 제공되며 경제지수분석에 널리 이용되는 D&ubechies wavelet 함수를 이용하여 웨이블릿 변환을 수행하였으며 시계열 모형은 다음 식과 같이 단기변동, 계절변동, 순환변동, 추세변동 성분 등의 합으로 구성되는 가법모형으로 가정하였다.
- 시계열 분석을 통한 예측은 과거의 변동패턴이 미래에도 지속적으로 유사하게 유지된다는 가정을 전제로 한다. 따라서 정확한 예측을 위해서는 과거의 시계열 자료로부터 규칙적인 변동 패턴을 찾아 이를 학습해야만 한다.
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