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진도관리 자동화를 위한 자료수집기술(DAT) 선정 방법
Data Acquisition Technology (DAT) Selection Algorithm for Automated Progress Measurement and Management 원문보기

한국건설관리학회논문집 = Korean journal of construction engineering and management, v.13 no.1, 2012년, pp.77 - 86  

강승희 (대한건설정책연구원) ,  정영수 (명지대학교 건축대학)

초록
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건설 프로젝트의 성과 측정 및 관리에 있어 진도관리는 기본적이며 핵심적인 업무기능이다. 오랜 기간 동안 다양한 진도 관리 기법이 연구 개발되고 있음에도 불구하고, 자료수집을 위한 과도한 업무부담은 체계화된 진도관리의 장애요소로 지적되어 왔다. 최근 자료수집기술(Data Acquisition Technology, DAT)의 발전은 자동화된 진도관리의 기회를 제공하고 하고 있다. 그럼에도 불구하고 지금까지의 DAT 연구는 특정 공종 또는 특정 기술에 집중하고 있어, 건설사업 전체의 진도관리 자동화에 대한 연구는 이루어지지 않았다. 이러한 관점에서, 본 연구는 건설사업 공종별 최적의 DAT를 선정하는 방법론을 제안하였다. DAT 선정방법은 각 공종별 진도측정의 방법, 대상, 범위, 기술 등의 유형을 분류하여, 이를 DAT 특성별로 최적치를 도출하는 알고리즘으로 구성된다. 제안된 방법론의 검증을 위하여 사례 프로젝트를 이용한 기계적 분석을 실시하고 또한 실무자 평가를 수행한 결과, 대부분 공종에서 동일한 결과를 얻었다. 또한 사례현장 평가결과 중의 하나로서, 노무자의 층별 출입정보를 RFID를 활용하여 측정하는 것이 가장 효율적이며 가장 많은 공종에 적용이 가능한 것으로 나타났다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Progress measurement provides project participants with valuable information in terms of 'current status', 'corrective countermeasure', and 'forecast of future risks'. However, the managerial effort (or workload) required to acquire and maintain detailed progress data has been the major barrier to p...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이러한 맥락에서, 본 연구에서는 포괄적인 진도관리 자동화 연구의 일환으로서, 건설사업 전체 공종에 DAT를 적용하기 위한 공종별 최적의 DAT 선정 방안을 제안하였다. 공종별로 적용할 DAT 선정의 기준은 진도측정의 실무기법 분석을 기반으로 하여 DAT의 특성을 최적화하는 것을 목표로 하였다.
  • 본 연구의 목표인 현장 전체 진도측정 자동화를 위해서는 다양한 DAT가 함께 쓰여야 하며, 동시에 한가지의 DAT가 다수 공종에 활용되어야 한다. 따라서 각기 다른 공종에 어떠한 DAT가 쓰이는 것이 좋은 지를 결정하기 위해서는, 각 공종의 특성을 DAT 관점에서 분석하는 것이 필요하다.
  • 두 번째 단계인 DAT 요건파악에서는 표 2에 소개된 내용으로 각 PMP별 대안들을 평가한다. 이 과정에서 각 PMP별로 192개(표 2의 네 가지 요소 조합 수) 대안을 각각 직접 평가하는 것은 지나치게 많은 노력을 요구하므로, 본 연구에서는 이러한 대안 평가를 자동화하였다.
  • 이러한 관점에서 본 연구에서는 현실성과 효율성을 함께 고려하여, 각 현장 조건에 맞는 모든 공종의 DAT를 동시 평가하고 선정하는 방법론을 개발하였다. DAT의 선정은 각 진도단위의 특성을 기반으로 가장 적합한 대안을 정량적으로 평가하며 (측정대상, 측정범위, 정보유형, 자동화수준, 적용용이성의 다섯 가지 정량 평가), 이러한 평가방법에는 향후 기술발전을 수용할 수 있는 구조로 개발하였다.
  • 이처럼 특정 공종 또는 특정 기술을 대상으로 하는 연구는 활기를 띄고 있으나, 건설 현장 전 공종을 대상으로 하는 연구는 아직까지 이루어지지 않고 있다. 이러한 관점에서, 본 연구는 다수의 DAT 기술을 다수의 공종에 적용하는 것을 목적으로 기술 선정 방법론을 개발한다.
  • DAT가 건설사업관리 실무에서 적극적으로 활용되기 위해서는, 부분 공종에 대한 실험적 적용보다는 전체 공종에 포괄적 적용이 가능해져야 한다. 이러한 맥락에서, 본 연구에서는 포괄적인 진도관리 자동화 연구의 일환으로서, 건설사업 전체 공종에 DAT를 적용하기 위한 공종별 최적의 DAT 선정 방안을 제안하였다. 공종별로 적용할 DAT 선정의 기준은 진도측정의 실무기법 분석을 기반으로 하여 DAT의 특성을 최적화하는 것을 목표로 하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
일반적으로 건설사업의 진도는 무엇을 의미합니까? 일반적으로 건설사업의 진도(Progress)는 “노무량 또는 공사 금액을 측정단위로 한 작업의 진척정도”를 의미한다 (Stokes 1978; Thomas and Mathews 1986). 우리나라에서는 공사금액을 측정단위로 한 진도율이 주로 활용되며 여기에는“직접비용, 간접비용, 그리고 이윤”을 포함하여 전체비용에 대한 완성분의 비율로서 산정한다.
진도측정 방법 및 단위 결정을 위한 고려요소로는 무엇이 있습니까? 앞서 서술한 진도측정 방법 및 단위 결정은 각 현장특성에 따라 결정하는 진도관리 상세도 및 정확도와 밀접한 관계를 가진다. 이러한 ‘방법 및 단위’결정을 위한 고려요소로서 각 진도측정 단위작업(PMP)의 “비중, 기간, 그리고 복잡성”을 들 수 있다(Jung & Kang 2007).
건설 프로젝트에 있어 가장 대표적인 성과측정 요소는 무엇입니까? 건설 프로젝트에 있어 가장 대표적인 성과측정 요소는 일정, 비용, 그리고 품질이다 (Alarcon and Ashely 1996; Jung & Kang 2007). 이러한 요소를 측정하고 분석하는 공통요소로서 ‘진도관리’는 건설 프로젝트 진행과정의 현황파악과 만회대책, 그리고 문제예측을 위한 정보를 제공함으로써 프로젝트 수행을 위한 핵심업무이다.
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참고문헌 (15)

  1. 이복남 (1997). 건설공사 진도 및 기성고 산정 방법 개선, CERIK 연구보고서 제25호, 한국건설산업연구원, 서울. 

  2. 서큰솔, 박종순, 정영수 (2010). "건설사업관리 DAT 활용분야 및 적용방법 분석", 한국건설관리학회 논문집, 제11권 2호, pp. 15-24. 

  3. Alarcon, L. F. and Ashely, D. B., (1996)." Modeling project performance for decision making". Journal of Construction Engineering and Management, 122(3), pp. 265-273. 

  4. Fleming, Q.W. and Koppleman, J.M. (1996). Earned value project management. Project Management Institute (PMI), Upper Darby, Pa., USA. 

  5. Golparvar-Fard, M., Pena-Mora, F., Arboleda, C.A., and Lee, S. (2009)." Visualization of construction progress monitoring with 4D simulation model overlaid on time-lapsed photographs", Journal of Computing in Civil Engineering, ASCE, 23(6), pp. 391-404. 

  6. Jung, Y. and Gibson, G. E. (1999). "Planning for Computer Integrated Construction", Journal of Computing in Civil Engineering, 13(4), pp. 217-225. 

  7. Jung, Y. and Joo, M. (2011). "Building Information Modelling (BIM) Framework for Practical Implementation", Automation in Construction, Elsevier, 20(2). pp. 126-133 

  8. Jung, Y. and Woo, S. (2004). "Flexible Work Breakdown Structure for Integrated Cost and Schedule Control", Journal of Construction Engineering and Management, ASCE, 130(5), pp. 616-625. 

  9. Jung, Y., and Kang, S. (2007). "Knowledge-Based Standard Progress Measurement for Integrated Cost and Schedule Performance Control", Journal of Construction Engineering and Management, ASCE, 133(1), pp. 10-21. 

  10. Kim, C., Son, H. and Kim, C. (2011). "The Effective Acquisition and Processing of 3D Photogrammetric Data from Digital Photogrammetry for Construction Progress Measurement", Proceedings of 2011 Workshop of Computing in Civil Engineering, ASCE, Miami, USA, pp. 178-185. 

  11. Navon, R. and Goldschmidt, E. (2003)." Can Labor Inputs be Measured and Controlled Automatically?", Journal of Contruction Engineering and Management, ASCE, 129(4), pp. 437-445. 

  12. Navon, R. and Shpatnitsky, Y. (2005)." Field Experiments in Automated Monitoring of Road Contruction", Journal of Contruction Engineering and Management, ASCE, 131(4), pp. 487-493. 

  13. Rasdorf, W.J. and Abudayyeh, O.Y. (1991). "Cost-and schedule-control integration: Issues and needs", Journal of Construction and Management, ASCE, 117(3), pp. 486-502. 

  14. Stokes, M. (1978). International construction contracts, McGraw-Hill, New York, NY, USA. 

  15. Thomas, H.R. and Mathews, C.T. (1986). An analysis of the methods for measuring construction productivity, CII Source Document 13, Constr. Industry Inst., University of Texas at Austin, Austin, Tex., USA. 

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