본 연구는 기존의 선형적인 공사비 예측방법의 한계를 극복하고 사례기반추론 (Case Based Reasoning, CBR)기법을 통해 기획단계의 실적정보를 활용하여 신뢰도 높은 공사비 예측 모델을 제시하는 것이 목적이다. 이를 위하여 사례기반추론 기법과 유전자알고리즘 (Genetic Algorithm, GA)의 선택연산을 복합적으로 활용한 스프레드시트 기반의 교량공사비 추론모델을 제시하였다. 추론모델의 검증을 위하여 국내 교량공사 시공사례 4건을 적용하였으며, 적용 결과 평균 8.69%의 오차율로 나타나 교량공사비의 예측 정확도가 타 분석방법과 비교하여 상대적으로 높은 것으로 파악하였다. 연구에서 제시된 교량공사비 예측모델은 초기 설계단계에서 상세제원에 대한 정보를 획득할 수 없을 경우에, 교량의 대표적 제원정보 만으로 공사비 선택범위를 최소화된 오차율로 예측할 수 있으므로, 개선된 보정 방법으로서 교량공사의 합리적인 개략공사비 산정에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 기존의 선형적인 공사비 예측방법의 한계를 극복하고 사례기반추론 (Case Based Reasoning, CBR)기법을 통해 기획단계의 실적정보를 활용하여 신뢰도 높은 공사비 예측 모델을 제시하는 것이 목적이다. 이를 위하여 사례기반추론 기법과 유전자알고리즘 (Genetic Algorithm, GA)의 선택연산을 복합적으로 활용한 스프레드시트 기반의 교량공사비 추론모델을 제시하였다. 추론모델의 검증을 위하여 국내 교량공사 시공사례 4건을 적용하였으며, 적용 결과 평균 8.69%의 오차율로 나타나 교량공사비의 예측 정확도가 타 분석방법과 비교하여 상대적으로 높은 것으로 파악하였다. 연구에서 제시된 교량공사비 예측모델은 초기 설계단계에서 상세제원에 대한 정보를 획득할 수 없을 경우에, 교량의 대표적 제원정보 만으로 공사비 선택범위를 최소화된 오차율로 예측할 수 있으므로, 개선된 보정 방법으로서 교량공사의 합리적인 개략공사비 산정에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
The aim of this study is to present a prediction model of construction cost for a bridge that has a high reliability using historical data from the planning phase based on a CBR (Case-Based Reasoning) method in order to overcome limitations of existing construction cost prediction methods, which is ...
The aim of this study is to present a prediction model of construction cost for a bridge that has a high reliability using historical data from the planning phase based on a CBR (Case-Based Reasoning) method in order to overcome limitations of existing construction cost prediction methods, which is linearly estimated. To do this, a reasoning model of bridge construction cost by a spreadsheet template was suggested using complexly both CBR and GA (Genetic Algorithm). Besides, this study performed a case study to verify the suggested cost reasoning model for bridge construction projects. Measuring efficiency for a result of the case study was 8.69% on average. Since accuracy of the suggested prediction cost is relatively high compared to the other analysis methods for a prediction of construction cost, reliability of the suggested model was secured. In the case that information for detailed specifications of each bridge type in an initial design phase is difficult to be collected, the suggested model is able to predict the bridge construction cost within the minimized measuring efficiency with only the representative specifications for bridges as an improved correction method. Therefore, it is expected that the model will be used to estimate a reasonable construction cost for a bridge project.
The aim of this study is to present a prediction model of construction cost for a bridge that has a high reliability using historical data from the planning phase based on a CBR (Case-Based Reasoning) method in order to overcome limitations of existing construction cost prediction methods, which is linearly estimated. To do this, a reasoning model of bridge construction cost by a spreadsheet template was suggested using complexly both CBR and GA (Genetic Algorithm). Besides, this study performed a case study to verify the suggested cost reasoning model for bridge construction projects. Measuring efficiency for a result of the case study was 8.69% on average. Since accuracy of the suggested prediction cost is relatively high compared to the other analysis methods for a prediction of construction cost, reliability of the suggested model was secured. In the case that information for detailed specifications of each bridge type in an initial design phase is difficult to be collected, the suggested model is able to predict the bridge construction cost within the minimized measuring efficiency with only the representative specifications for bridges as an improved correction method. Therefore, it is expected that the model will be used to estimate a reasonable construction cost for a bridge project.
건설공사의 사업 초기단계에서는 공사비 예측을 위한 가용 정보가 부족하며, 예측기준이 모호하여 초기에 제시되는 공사비 내역의 현실성을 확보하기 어렵다. 특히 국내 도로공사의 경우 현행 개략공사비 산정 기준은 과거의 설계사례를 단순산술 평균하여 단위 길이 당 공사비를 산정하는 선형방식이기 때문에(곽수남 외 2009), 실무적으로 활용 가능한 수준의 공사비를 산정하는데 있어 정밀도를 고려하지 못하고 있다. 이로 인해 교량의 공사비 영향 요인을 반영하지 못해 초기 설계단계에서 예측공사비의 오차가 과다 발생될 수 있다.
건설공사의 사업 초기단계에서 공사비 예측이 어려운 이유는?
건설공사의 사업 초기단계에서는 공사비 예측을 위한 가용 정보가 부족하며, 예측기준이 모호하여 초기에 제시되는 공사비 내역의 현실성을 확보하기 어렵다. 특히 국내 도로공사의 경우 현행 개략공사비 산정 기준은 과거의 설계사례를 단순산술 평균하여 단위 길이 당 공사비를 산정하는 선형방식이기 때문에(곽수남 외 2009), 실무적으로 활용 가능한 수준의 공사비를 산정하는데 있어 정밀도를 고려하지 못하고 있다.
최적의 교량 공사비를 예측을 위한 본 연구를 진행하는 분석 진행 방법 및 흐름은 어떻게 됩니까?
본 연구는 초기 설계단계에서 교량의 구조형식별 특성에 적합한 최적의 교량 공사비를 예측하고, 이를 통해 교량 형식별 계획공사비를 책정하는데 있어 합리적이며 신뢰성 있는 교량공사비 산정체계를 제시하는 것이 목적이다. 이를 위해 국내외 교량공사 공사비의 현황 및 제원분석을 통해 교량의 다양한 공사비 영향인자를 분석한다. 이를 기반으로 사례기반추론 (CBR; Case-based Reasoning)기법을 활용하여 Microsoft Excel에서 공사비 추론이 가능한 스프레드시트 기반 예측 모델을 구축한다. 이와 함께 추론모델을 통해 도출된 예측공사비의 범위를 최소화하여 최적의 공사비 선택 구간을 갖도록 GA (Genetic Algorithm)기반의 선택연산 (Selection)을 도입함으로써 최종 추론공사비를 제시하고 있다. 연구에서는 다양한 형식의 교량사례분석을 통해 제시한 추론모델의 타당성을 검증한다.
참고문헌 (12)
강찬성.이건희.김경민.김경주 (2008). "사례기반추론을 이용한 개략공사비 산정모델 개발", 정기학술발표대회 논문집, 제8권, 한국건설관리학회, p. 854
곽수남.김두연.김병일.최석진.한승헌 (2009). "가용정보를 활용한 기획 및 설계초기 단계의 도로 공사비 예측모델", 한국건설관리학회 논문집, 제10권 제4호, 한국건설관리학회, pp. 87-100
김광희.강경인 (2004). "사례기반추론 기법을 이용한 공동주택 초기 공사비 예측에 관한 연구", 대한건축학회 논문집, 제20권 제5호, pp. 83-92
Bouabaz, M (2008). "A Cost Estimation Model for Repair Bridges Based on Artificial Neural Network." American journal of applied sciences, 5(4), pp. 334-339
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