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건축 프로젝트의 특성을 고려한 성과 난이도 예측 시스템 개발
A Development of Project Performance Predicting System(PPS) considering Construction Project Characteristics 원문보기

한국건설관리학회논문집 = Korean journal of construction engineering and management, v.12 no.1, 2011년, pp.62 - 72  

고영진 (아주대학교 대학원 건축공학과) ,  차희성 (아주대학교 건축학부)

초록
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최근 건설 환경의 급변화로 인해 건설 프로젝트의 실패 가능성이 높아지고 있다. 이러한 이유로 건설 산업에서는 합리적인 프로젝트 관리전략을 수립하기 위하여 프로젝트의 성과에 영향을 미치는 성공요인에 대한 다각적인 연구가 제시되고 있다. 하지만 프로젝트 성과에 영향을 미치는 요인들의 개선 여부에 따른 혼재로 합리적인 성과관리가 힘든 상황이며, 특히 개선 불가능한 요인인 프로젝트 특성은 성과에 영향을 미치는 독립변수로 성과 도출의 난이도를 결정하게 됨에도 불구하고 이에 대한 연구는 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 성과지표와 특성지표체계를 이용하여 성과와 특성간의 영향관계를 밝혀내고 그 결과를 퍼지이론으로 정량화하여 성과 난이도 지수를 산정하며 특성간의 중요도를 고려하여 최종적으로 성과 난이도를 예측하는 연구과정을 수행하였다. 또한 성과 난이도 예측에 있어서 시간과 노력을 절감하여 효율적인 프로젝트 관리 전략을 수립하기 위해서 시공자가 서로 다른 프로젝트의 특성을 입력함에 따라 프로젝트의 각 성과영역에 어떠한 난이도를 갖는지 미리 예측하고 정량적으로 평가할 수 있는 프로젝트 성과 난이도 예측 시스템을 개발하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Currently, The failure of construction project is increasing to be caused by a changing construction environment. According to this circumstances, Researches of project success factors affecting performance have been presented to develop strategies for efficient construction project management in th...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 그림 5에서 제시된 바와 같이 본 PPS는 시공자가 성과지표와 특성지표를 정확히 숙지한 후 특성 Data를 입력함으로서 해석의 차이를 줄이고자 하였다. 또한 성과와 특성의 영향관계를 조사한 정성적 결과를 퍼지이론을 통하여 정량화함으로서 입력된 특성 Data에 대한 성과 난이도 지수를 산정하였다.
  • 본 PPS의 가장 중요한 목적은 시공자가 프로젝트의 특성을 입력하면, 프로젝트의 서로 다른 특성을 고려한 성과 난이도를 예측 하는 PPS를 개발하는 것이다. 따라서 본 PPS의 가장 중요한 기능은 프로젝트 특성 정보를 통한 프로젝트의 성과 난이도를 타당하게 예측하는 것이다.
  • 프로젝트 초기단계에 성과 난이도를 평가하여 예측하기 위해서는 서두에 언급한 것처럼 서로 다른 프로젝트의 특성에 따른 성과 난이도가 예측되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 프로젝트 초기단계에서 프로젝트의 특성 정보를 통한 각 성과 영역의 난이도를 도출하고 각 성과에 영향을 미치는 세부항목을 제시하는 PPS을 개발하고자 하였다.
  • 프로젝트 특성이 성과에 미치는 영향을 예측하고 관리하는 것은 프로젝트 초기단계에 프로젝트의 개략적인 성과를 예측할 수있는 방법이 될 수 있으며, 이러한 관계를 인식함에 따라 프로젝트의 관리 전략 수립에 효율성을 더할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 효율적인 프로젝트 관리 전략을 수립하기 위해서 시공자가 서로 다른 프로젝트의 특성을 입력함에 따라 프로젝트의 각성과영역에 어떠한 난이도를 갖는지 미리 예측하고 평가할 수있는 프로젝트 성과 난이도 예측 시스템(PPS)를 개발하였다.
  • 시공자의 노력여하에 따른 개선이 불가능한 요인인 프로젝트 특성은 프로젝트의 성과에 영향을 미치는 독립변수로서 그 정도가 다르며, 특성별 세부 항목에 따라 각 성과 영역과의 영향 관계가 다르다. 따라서 위에서 정의된 프로젝트 특성의 세부항목과 각 성과영역의 영향관계를 규명하여 프로젝트 성과 난이도의 예측 기능을 구현하고자 조사를 수행하였다. 이를 위해 본 연구에서는 프로젝트 특성의 대분류 하위 항목인 소분류의 특성별 세부항목에 대한 7가지 성과 영역 영향 관계를 분석하였다.
  • 하지만 본 연구는 프로젝트 초기단계에서 성과의 난이도를 예측하는 것임으로 프로젝트 초기단계에서 파악이 가능한 프로젝트 특성만을 대상으로 프로젝트 성과 난이도를 예측하였다. 본 PPS의 가장 중요한 목적은 시공자가 프로젝트의 특성을 입력하면, 프로젝트의 서로 다른 특성을 고려한 성과 난이도를 예측 하는 PPS를 개발하는 것이다. 따라서 본 PPS의 가장 중요한 기능은 프로젝트 특성 정보를 통한 프로젝트의 성과 난이도를 타당하게 예측하는 것이다.
  • 본 연구에서는 위와 같은 Tool 구축의 장점을 취하며, 성과 난이도 평가의 구성요소들을 효과적으로 PPS에 적용하여 시공자 들의 활용도를 높이기 위해서 시스템의 요구기능 분석이 선행되어야 함에 따라 (유일한 2006) 본 PPS의 요구기능 분석의 결과를 다음 그림 4과 같이 요약하여 표현하였다.
  • 본 연구에서는 위와 같은 구성요소에 따른 요구기능 분석을 통하여 프로젝트의 성과 난이도를 예측하기 위한 시스템(PPS) 을 개발하고자 하였다. PPS은 표 1의 측정도구들인 프로젝트 성과지표와 프로젝트 특성지표체계를 이용하여 성과와 특성간의 영향관계를 밝혀내고 그 결과를 퍼지이론으로 정량화하여 성과 난이도 지수를 산정하고 이를 특성간의 중요도를 고려하여 최종 적으로 성과 난이도를 예측하는 것이다.
  • 이러한 관점으로 본 연구의 목적은 시공자(프로젝트 담당자)가 프로젝트의 특성을 입력하면, 프로젝트의 서로 다른 특성을 고려한 각 프로젝트의 성과 도출의 쉽고 어려움 정도를 알 수 있게 하는 성과 난이도 예측 시스템(PPS: Performance Predicting System)을 개발함으로서 각 성과 영역의 난이도를 도출하고 각 성과에 영향을 미치는 세부항목을 제시하는 것을 개발 목적으로 하였다. 또한 이를 통하여 성과 도출에 어려움의 원인이 되는 프로젝트 특성을 찾는 것이 가능하게 되어 프로젝트 관리의 대응전략을 효과적으로 수립할 수 있을 것이다.
  • 이러한 선행연구의 고찰을 통한 필요성 도출로 본 연구의 목적인 프로젝트의 서로 다른 특성을 고려한 각 프로젝트의 성과도출의 쉽고 어려움 정도를 알 수 있게 하는 PPS을 개발하기 위한 핵심적 구성요소를 도출하였다. 표 1은 이러한 핵심구성요소를 (유일한 2006)의 연구를 토대로 제시한 것이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
건설 프로젝트 성공에 영향을 미치는 요인에 대한 많은 선행 연구들이 수행되어졌음에도 불구하고 그 연구결과는 건설 산업에서의 광범위한 동의를 얻어내지 못 하는 이유는? 그러나 이러한 프로젝트 성공에 영향을 미치는 요인에 대한 많은 선행 연구들이 수행되어졌음에도 불구하고 그 연구결과는 건설 산업에서의 광범위한 동의를 얻어내지 못하고 있다. 이러한 이유는 성공요인들이 독립적인 변수, 프로젝트에 연관된 요인, 프로젝트 관리 도구 등으로 혼재되어 있으나 각각의 분야에 대한 구체적인 분류를 이루어내지 못하고 있기 때문이라 할 수 있다(Albert 2004). 즉, 프로젝트 성공에 영향을 미치는 영향요인들이 시공자의 노력여부에 따라 개선할 수 있는 것인지 아닌지가 구분되어 있지 않고 혼재 되어있어 요인 도출을 통한 추후 프로젝트 관리에 효과적인 성과 개선을 하기 힘든 상황이라 할 수 있다.
알파컷 기법이란? 알파컷 기법은 주어진 신뢰 레벨에 의존하여 퍼지 소속도 함수를 구간화 함으로써 퍼지 소속도 함수 상호간의 구분을 하는 기법이다. 따라서 본 연구에서는 위와 같이 산정된 퍼지 소속도 함수의 값을 함수간의 구분을 위하여 일정한 가능성 이상을 의미하는 신뢰 레벨인 알파컷 0.
퍼지집합이란? 선행연구에서는 이러한 언어의 모호성의 정량화하는 기법으로 퍼지이론(Fuzzy Set Theory)을 제시하고 있다. 퍼지집합은 각 대상이 어떤 모임에‘속한다’또는‘속하지 않는다’의 이진법 논리로부터, 각 대상이 그 모임에 속하는 정도를 소속도 함수(Membership Functions)로 나타냄으로 정량적으로 표현할 수 있는 기법으로 정성적인 것을 정량적으로 평가하기에 적합하다고 할 수 있다(Cesar Augusto Poveda 2009).
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참고문헌 (19)

  1. 신규철 (2002), "균형성과지표(BSC) 개념의 건설기업 성과평가 모델 개발에 관한 연구", 한국건설관리학회 제3회 학술발표대회논문집, pp.27-34. 

  2. 유일한, 김경래, 정영수, 진상윤, 김예상(2004), "건설산업의 비교가능한 성과측정 모델 framework", 한국건설관리학회 논문집, Vol.5 (5), pp.172-182. 

  3. 유일한, 김경래, 정영수, 진상윤(2005)," 건설산업 성과지수 개발을 위한 핵심성과지표-건설기업 대상 KPI를 중심으로", 대한건축학회논문집, Vol.21 (2), pp.139-150. 

  4. 유일한, 김경래, 정영수, 진상윤(2006), "건설산업의 성과 및 정보화수준 평가를 위한 웹기반 시스템", 한국건설관리학회 학술발표대회 논문집, pp.92-98 

  5. 유정호 외(2005)," 데이터 웨어하우스 기술을 활용한 건설프로젝트 성과분석 시스템 개발", 한국건설관리학회 논문집, v.6 n.1, pp.89-99 

  6. 이광형, 오길록(2005), " 퍼지이론 및 응용", 홍릉과학출판사 

  7. 이동운, 김경활(2004)," 퍼지 R.P.R(Relative Preference Ratio) 기법을 이용한 건설프로젝트의 공법선정에 관한 연구", 한국건설관리학회 논문집, v.5 n.5, pp. 143-151 

  8. 차희성 외(2008), "초기단계 프로젝트 특성을 고려한 리스크 평가 및 예측 툴 개발", 한국건설관리학회 논문집, v. 9, n. 5, pp. 168-175. 

  9. 차희성 외(2008), "건설프로젝트 효율적 성과관리를 위한 핵심지표 체계 구축", 한국건설관리학회 논문집 v.9, n.4, pp. 120-130. 

  10. 정규진 외(2009), " $2{\times}2$ 생물학적 동등성 시험에서 이상치 검출을 위한 통계적 방법", 한국통계학회논문집 16권 5호, pp.745-751. 

  11. 신용일, 김한수 (2004), "건설사업 성과측정기법 비교분석 및 성과측정 Best Practice에 관한 연구", 대한건축학회논문집 20(3), pp.109-116. 

  12. 박문서 외(2009)," BSC를 활용한Data Warehouse 기반의 건설 프로젝트 성과관리", 한국건설관리학회 논문집 v.10 n.2, pp.14-26 

  13. James E. Diekmann (1995), "Are contract disputes predictable?", Journal of Construction Engineering and Management, December 1995, pp.355-363. 

  14. D. K. H. Chua (2006), "CB-Contract: Case-Based Reasoning Approach to Construction Contract Strategy Formulation", Journal of Computing in civil Engineering, Seprember/October 2006, pp.339-350. 

  15. Du Y. Kim (2008), "Discriminant Analysis for Predicting Ranges of Cost", Journal of Construction Engineering and Management, June 2008, pp.398-410. 

  16. Cesar Augusto Poveda 외(2009)," Predicting and Evaluating Construction Trades Foremen Performance: Fuzzy Logic Approach", Journal of Construction Engineering and Management, September 2009, Volume 135, Issue 9, pp. 920-929 

  17. Maged E. Georgy 외 (2005), "Quantifying Impacts of Construction Project Characteristics on Engineering Performance : A Fuzzy Neural Network Approach", Computing in Civil Engineering. 

  18. Albert P.C. Chan 외(2004)," Factors Affecting the Success of a Construction Project", Journal of Construction Engineering and Management, January/February 2004, pp.153-155. 

  19. Sung Ho Park (2009), " Whole Life Performance Assessment_ Critical Success Factors", Journal of Construction Engineering and Management, May 2009. 

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