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문제 정의
- 본 연구에서는 공동주택을 대상으로 하여 CM@R 발주방식에서, CBR과 MCS기법을 활용하여 확률론적 초기 GMP 산정방안을 제시하고 발주자와 상호협의를 통하여 GMP를 확정하는 프로세스를 제안하였다. CBR과 MCS기법을 적용한 확률론적 GMP 산정 프로세스를 정리하면 다음과 같다.
- 설계단계 GMP 산정은 프로젝트 발주자를 비롯한 모든 참여주체들의 의사결정에 영향을 줄 수 있으며, 성공적인 프로젝트 수행을 위한 중요한 정보이다. 본 연구에서는 실시 설계 초기에 GMP를 산정하여 사업예산을 확보하여야 하는 프로젝트를 대상으로 하며, 2차 GMP산정 및 협의를 통하여 최종 GMP를 산출하는 프로세스를 제안한다.
- 본 연구에서는 확률론적 GMP 산정을 위해 실제사례 데이터베이스를 구축하였다.(4.
- 이에 본 연구에서는 조기에 사업비를 예측하고 예산을 확보하기 위하여, 실시설계 초기에 GMP를 산정하되, 불확실성을 고려하여, 사례기반의 공사비 예측과 몬테카를로 시뮬 레이션(이하 MCS) 기반의 확률론적 초기 GMP 예측방안을 제안하고자 한다. 아울러 실시설계 후반에 2차 GMP를 산정하여 보완하고 발주자와의 협의를 거쳐 최종 GMP를 결정하는 프로세스를 제안하고자 한다.
- 또한 본 연구에서는, 유사사례 조회를 통하여 공사비를 예측하는데 효과적인 Case Based Reasoning(이하 CBR) 기법과, 불확실한 요소들을 반영할 수 있는 확률론적인 방법론인 MCS 기법을 적용한다. 이러한 방법론을 적용하여 불확실성을 고려한 확률론적 초기 GMP 예측방안을 제안하고, 사례 적용 및 모델 검증을 통해 제안한 방안을 검증하고자 한다. 연구의 흐름도는 Figure 1과 같다.
- 이에 본 연구에서는 조기에 사업비를 예측하고 예산을 확보하기 위하여, 실시설계 초기에 GMP를 산정하되, 불확실성을 고려하여, 사례기반의 공사비 예측과 몬테카를로 시뮬 레이션(이하 MCS) 기반의 확률론적 초기 GMP 예측방안을 제안하고자 한다. 아울러 실시설계 후반에 2차 GMP를 산정하여 보완하고 발주자와의 협의를 거쳐 최종 GMP를 결정하는 프로세스를 제안하고자 한다.
가설 설정
- 확률론적 초기 GMP 산정시 사업초기단계이기 때문에 영향요인에 대한 입력 값은 범위를 가정하여 설정하였다. 설정된 입력 값을 바탕으로 확률론적 초기 GMP를 산정하였다.
제안 방법
- 2차 GMP와 초기 GMP 비교를 통하여 GMP 확정을 위한 협의를 진행한다. 2차 GMP가 초기 GMP 보다 크게 산정된 경우, 타당하다고 판단되면 GMP를 확정한다.
- 80% 완료수준의 실시설계도서 및 물량단가를 토대로 공사비에 대한 상세견적을 진행하고, 실시설계 80%시 불확실성이 존재하는 마감등급에 대한 부분은 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 불확실성이 고려된 공사비를 산정한다.
- A기업에서 수주한 CM@R 프로젝트를 분석한 결과, 설계 완료시에 CM수행자가 GMP를 제시하고, 발주자는 CM수행 자가 제시한 GMP를 검토하여 이를 거절하거나 혹은 협상을 통하여 GMP를 결정하였다.
- A에서는 영향요인 3가지(연면적, 마감등급, 공기)를 미확정된 값으로 하여 확률론적인 GMP를 도출하고 오차율을 산정하였다. B에서는 7가지 영향요인에서 마감등급만 미확정된 값으로 입력하여 GMP 및 오차율을 산정하였다.
- B공사에서 발주한 CM@R 프로젝트를 분석한 결과, 실시 설계 단계에서 GMP를 산정하여 제출하도록 하고 있으나, 입찰금액을 B공사가 공고한 추정 사업비(추정 공사비+사업 관리비)보다 높거나 추정 사업비의 100분의 80 미만으로 입찰가격을 제안하는 경우에는 탈락시키는 등 GMP의 제한을 두었다. 이는 GMP 산정 및 협의의 의미가 없어 CM@R의 의미가 퇴색되고 있다고 판단된다.
- A에서는 영향요인 3가지(연면적, 마감등급, 공기)를 미확정된 값으로 하여 확률론적인 GMP를 도출하고 오차율을 산정하였다. B에서는 7가지 영향요인에서 마감등급만 미확정된 값으로 입력하여 GMP 및 오차율을 산정하였다.
- C기업에서 수주한 CM@R 프로젝트를 분석한 결과, 단계별로 Target Value Design(이하 TVD)를 진행하여 공사수행을 위한 GMP를 산출하였다. TVD에서는 사전에 설정한 프로젝트 목표 가치(비용, 공기, 기능) 달성을 위해 설계 및 시공성 검토를 통해 대안을 제시하고, 이에 대한 단계별 비용 추이를 분석하여 최종적으로 GMP를 산출하였다.
- MCS 수행을 위하여 우선 미확정 영향요인인 연면적, 마감등급, 공기의 분포형태와 범위를 설정하여 난수조합을 생성하였다. 확정된 영향요인(층수, 지하층형식, 지붕형식, 기초형식)과 결합하여 신규사례를 생성하고 CBR을 수행하였다.
- 기존의 공공주택 공사비 사례를 DB로 구축하고, 실시설계단계 초기에 미확정된 연면적, 마감등급, 공기 등 영향 요인을 입력한다. MCS 수행을 위하여 입력된 미확정 영향 요인의 분포형태 및 변동범위를 설정하고 난수조합을 생성한다.
- Step 1∼2에서 확정된 영향요인과 미확정된 영향요인을 입력하고, 영향요인 난수조합을 생성하고, CBR기반 유사사례를 조회하였고, 도출한 공사비를 저장하였다.
- C기업에서 수주한 CM@R 프로젝트를 분석한 결과, 단계별로 Target Value Design(이하 TVD)를 진행하여 공사수행을 위한 GMP를 산출하였다. TVD에서는 사전에 설정한 프로젝트 목표 가치(비용, 공기, 기능) 달성을 위해 설계 및 시공성 검토를 통해 대안을 제시하고, 이에 대한 단계별 비용 추이를 분석하여 최종적으로 GMP를 산출하였다.
- 가상프로젝트를 기반으로 실시설계 초기 미확정이였던 영향요인을 연면적 10,000m2 , 공기 31개월로 확정하고, 마감등급만 미확정으로 설정하여 GMP를 산정하였다.
- 그리고 속성별 가증치를 산정하여 계산된 유사도 점수에 가중치를 곱한다. 각 속성에 대한 유사도 점수와 가중치를 곱한 값을 합산하여 최종 사례유사도를 계산한다.
- 산정된 다수의 공사비가 축적되어 확률론적인 분포를 제공하고, 다양한 확률론적 분석결과를 제시하게 된다. 결과값은 평균값을 기준으로 발주자에게 GMP를 제시하게 되며, 제시된 GMP를 토대로 발주자와의 협의를 통해 GMP를 결정하게 된다.
- B공사가 2017년에 CM@R로 발주한 3건의 경우, 변형된 GMP계약방식을 사용한 것으로 분석되었다. 기본설계 완료시점에 CM수행자를 선정하였으며, 입찰가격과 공사 수행능력, 사회적 책임 등을 종합적으로 심사하는 종합심사 낙찰제를 적용하여 낙찰자를 결정하였다.
- 본 연구에서 제시된 확률론적 초기 GMP 산정방안의 유효성을 확인하기 위하여 10건의 실제 프로젝트를 활용하여, 검증을 진행하였다. 검증결과 초기 GMP의 평균 오차율은 7.
- 설정된 입력 값을 바탕으로 확률론적 초기 GMP를 산정하였다. 본 연구에서 제시하는 확률론적 초기 GMP 산정 프로세스의 유효성을 확인하고 GMP 산정방안을 설명하기 위하여, 가상 프로젝트에 적용하였다. 입력된 프로젝트 개요는 다음 Table 6과 같다.
- 본 연구에서는 10,000번의 시뮬레이션을 수행하였으며, 가상프로젝트의 확률론적 초기 GMP 산정결과를 다음과 같이 해석하였다.
- 본 연구에서는 선행연구에서 고찰된 사업초기단계 공사비 영향요인과 실제사례 데이터베이스를 토대로, 연면적, 층수, 마감등급(A∼E등급), 공기, 지붕형식(평지붕=1, 경사 지붕=0), 기초형식(매트=1, 파일=0), 지하층형식(지하주차장=1, 피트=0)의 총 7가지 요인을 GMP 영향요인으로 사용하였다.
- Step 3에서는 반복적인 난수조합 발생을 통하여 다수의 공사비를 산정한다. 산정된 다수의 공사비가 축적되어 확률론적인 분포를 제공하고, 다양한 확률론적 분석결과를 제시하게 된다. 결과값은 평균값을 기준으로 발주자에게 GMP를 제시하게 되며, 제시된 GMP를 토대로 발주자와의 협의를 통해 GMP를 결정하게 된다.
- 입력된 신규사례의 유사사례 공사비를 저장하고, 새로운 난수조합을 생성하여 CBR 과정을 다시 진행하였다. 산정된 다수의 공사비를 축적하여 확률론적인 분포를 구성하였으며 이에 대한 분석을 통하여 결과를 제시하였다.
- 확률론적 초기 GMP 산정시 사업초기단계이기 때문에 영향요인에 대한 입력 값은 범위를 가정하여 설정하였다. 설정된 입력 값을 바탕으로 확률론적 초기 GMP를 산정하였다. 본 연구에서 제시하는 확률론적 초기 GMP 산정 프로세스의 유효성을 확인하고 GMP 산정방안을 설명하기 위하여, 가상 프로젝트에 적용하였다.
- 앞에서 언급한 바와 같이 CM@R 발주방식은 발주자와 협의한 공기와 GMP 내에서 CM수행자가 책임을 지고 직접 공사를 수행하는 설계‧시공 통합관리방식이다. 실시설계 80% 시점에서 확정된 부분과 미확정된 영향요인에 의한 확률론적 GMP를 산정하여 도출된 2차 GMP를 토대로 발주자 와 협의를 통해 GMP를 확정한다. 협의시 GMP 조정은 A∼ E등급으로 나누어져 있는 마감등급이나 다른 영향요인의 조정을 통해 GMP를 다시 산정하여, 새로 도출한 GMP로 발주자와 협의를 하고 GMP를 확정할 수 있다.
- 앞에서 언급한 바와 같이 CM@R 발주방식은 발주자와 협의한 공기와 GMP 내에서 CM수행자가 책임을 지고 직접 공사를 수행하는 설계‧시공 통합관리방식이다. 실시설계 80% 시점에서 확정된 부분과 미확정된 영향요인에 의한 확률론적 GMP를 산정하여 도출된 2차 GMP를 토대로 발주자 와 협의를 통해 GMP를 확정한다. 협의시 GMP 조정은 A∼ E등급으로 나누어져 있는 마감등급이나 다른 영향요인의 조정을 통해 GMP를 다시 산정하여, 새로 도출한 GMP로 발주자와 협의를 하고 GMP를 확정할 수 있다.
- 영향요인별 분포형태는 선행연구 고찰을 바탕으로 각 입력변수들의 분포형태를 선정하였다. 연면적 요인은 다른 요인에 비하여 변경될 불확실성이 큰 특성을 고려하여 분포형태는 균등분포(Uniform)로 선정하였고, 층수, 마감등급 등 영향요인들은 특정된 값을 갖고 있기 때문에 특정된 값의 확률을 동일하게 표현할 수 있는 이산균등분포(Discrete Uniform)로 선정하였다
- 영향요인별 분포형태는 선행연구 고찰을 바탕으로 각 입력변수들의 분포형태를 선정하였다. 연면적 요인은 다른 요인에 비하여 변경될 불확실성이 큰 특성을 고려하여 분포형태는 균등분포(Uniform)로 선정하였고, 층수, 마감등급 등 영향요인들은 특정된 값을 갖고 있기 때문에 특정된 값의 확률을 동일하게 표현할 수 있는 이산균등분포(Discrete Uniform)로 선정하였다
- 유사사례 조회를 위하여, Step 1에서 발생된 난수조합에 확정된 영향요인을 추가하여 입력될 신규사례를 생성한다. 입력된 신규사례 정보를 바탕으로 속성유사도, 사례유사도, 유사사례 산정 등의 과정을 거쳐, 신규사례와 유사도가 가장 높은 사례를 도출하고 결과를 저장한다.
- 유사사례 조회를 위하여, Step 1에서 발생된 난수조합에 확정된 영향요인을 추가하여 입력될 신규사례를 생성한다. 입력된 신규사례 정보를 바탕으로 속성유사도, 사례유사도, 유사사례 산정 등의 과정을 거쳐, 신규사례와 유사도가 가장 높은 사례를 도출하고 결과를 저장한다.
- 확정된 영향요인(층수, 지하층형식, 지붕형식, 기초형식)과 결합하여 신규사례를 생성하고 CBR을 수행하였다. 입력된 신규사례의 유사사례 공사비를 저장하고, 새로운 난수조합을 생성하여 CBR 과정을 다시 진행하였다. 산정된 다수의 공사비를 축적하여 확률론적인 분포를 구성하였으며 이에 대한 분석을 통하여 결과를 제시하였다.
- L대학교는 경쟁력 유지를 위해 짧은 기간동안 250명을 수용할 수 있는 기숙사 시설과 150대의 주차공간, 서점과 상점들이 필요했다. 조기에 사업비를 예측하고 패스트 트랙을 적용하기 위하여 실시설계 25% 완료 시점에서 GMP를 확정하였다[4].
- MCS 수행을 위하여 우선 미확정 영향요인인 연면적, 마감등급, 공기의 분포형태와 범위를 설정하여 난수조합을 생성하였다. 확정된 영향요인(층수, 지하층형식, 지붕형식, 기초형식)과 결합하여 신규사례를 생성하고 CBR을 수행하였다. 입력된 신규사례의 유사사례 공사비를 저장하고, 새로운 난수조합을 생성하여 CBR 과정을 다시 진행하였다.
대상 데이터
- 본 연구에서는 확률론적 GMP 산정을 위해 실제사례 데이터베이스를 구축하였다.(4.1참조) 이중 470건은 확률론적 GMP 산정을 위해 사례로 사용하였고, 10건은 검증을 위하여 사용하였다.
- 본 연구에서 수집된 데이터는 국내 상위 10개 건설회사에서 수행한 50건의 프로젝트에서 수집되었으며 480건의 동에 대한 공사비 자료를 포함하고 있다[6].
데이터처리
- 확률론적 GMP 산정결과의 검증을 위하여 다음과 같은 2가지 결과 평균값을 실제 데이터와 비교하였다.
이론/모형
- 또한 본 연구에서는, 유사사례 조회를 통하여 공사비를 예측하는데 효과적인 Case Based Reasoning(이하 CBR) 기법과, 불확실한 요소들을 반영할 수 있는 확률론적인 방법론인 MCS 기법을 적용한다. 이러한 방법론을 적용하여 불확실성을 고려한 확률론적 초기 GMP 예측방안을 제안하고, 사례 적용 및 모델 검증을 통해 제안한 방안을 검증하고자 한다.
- CBR을 이용한 유사사례 조회를 위하여 각 영향요인들의 속성가중치를 산정하여야 한다. 본 연구에서의 영향요인 속성 가중치는 WEKA프로그램을 활용하여 산정하였으며, 선정된 영향요인들의 속성가중치는 아래 Table 4와 같다.
성능/효과
- A기업이 2007년부터 2014년까지 계약한 CM@R 프로젝트를 분석한 결과, 대가방식은 GMP방식과 Cost+Fee방식 이 많이 사용되는 것으로 분석되었다. 유형별로 2007년부터 2009년까지는 할인점 및 물류시설 위주로 계약되었으며, 2010년부터 2014년까지는 주상복합 및 임대주택, 업무시설 그리고 교육시설 위주의 다양한 유형의 프로젝트가 계약되었다.
- 검증결과에 의하면 A경우보다 B의 결과가 오차율이 낮음을 확인할 수 있다. GMP 범위산정 또한 한정된 사례DB로 인해 범위가 넓기는 하지만 A경우보다 B의 결과가 범위가 좁아진 것을 확인할 수 있다.
- , 공기 31개월로 확정하고, 마감등급만 미확정으로 설정하여 GMP를 산정하였다. GMP 예측결과 평균값은 3,292백만원, 중앙값은 3,380백만원이고, 2,167백만원에서부터 4,132백만원사이 GMP가 발생이 가능하다는 결과를 도출하였다. 평균값 3,292백만원의 확률은 59.
- 본 연구에서 제시된 확률론적 초기 GMP 산정방안의 유효성을 확인하기 위하여 10건의 실제 프로젝트를 활용하여, 검증을 진행하였다. 검증결과 초기 GMP의 평균 오차율은 7.6%, 2차 GMP의 평균 오차율 3.9%로 도출되었으며, 정확도가 비교적 높은 것으로 나타났다.
- 검증결과를 정리하면 Table 8과 같다. 검증결과에 의하면 A경우보다 B의 결과가 오차율이 낮음을 확인할 수 있다. GMP 범위산정 또한 한정된 사례DB로 인해 범위가 넓기는 하지만 A경우보다 B의 결과가 범위가 좁아진 것을 확인할 수 있다.
- 검증사례에 대한 평균 오차율을 살펴보면, 여러 항목의 영향요인 값을 확률론적으로 입력하여 도출된 초기 GMP 오차율은 7.6%이고, 마감등급만을 확률론적으로 입력하여 도출된 GMP 오차율은 3.9%이다. A의 경우 사업초기단계의 불확실성으로 대부분의 영향요인 값을 특정하는데 어려움이 있어서 이들을 미확정 값으로 입력하였다.
- 7%임을 확인할 수 있었다. 도출된 평균값을 GMP 로 설정하여 가상 프로젝트를 성공시킬 확률이 59.7%이며, 누적확률분포 그래프 분석에 의하면 3,844백만원으로 프로젝트를 성공시킬 확률이 80%이상으로 나타났다.
- 76%임을 확인할 수 있다. 도출된 평균값을 GMP로 설정하여 가상 프로젝트를 성공시킬 확률이 55.76%라고 해석할 수 있으며, 4,001백만 원으로 프로젝트를 성공시킬 확률이 80%이상이라고 볼 수 있다.
- 본 연구에서는 실시설계단계 초기에 확률론적 초기 GMP 산정을 하였고, 평균값으로 3,397백만원을 도출하였고, 성공시킬 확률은 55.76%였다. 사업초기단계 특성상 미확정된 영향요인들이 많기 때문에 상대적으로 성공시킬 확률이 낮게 나온 것으로 판단되며, 실시설계 후반에는 마감등급만 미확정된 영향요인이었기 때문에 성공시킬 확률은 상대적으로 높게 나온 것으로 판단된다.
- 분석결과 선정된 영향요인 중 연면적과 마감등급이 0.852, 0.473으로 도출되었고, 지붕형식, 기초형식, 지하층형식 등은 속성가중치가 떨어지는 것으로 결과가 도출되었다.
- 위의 예측 결과에서와 같이, 확률론적 공사비 예측을 통하여 확률론적 GMP를 제시할 수 있다.
- 한편, 본 연구에서 제시하는 CBR기반 확률론적 GMP 산정으로 도출된 예측결과의 범위가 다소 넓게 나타났다.
- 확률론적 초기 GMP 예측결과 평균값은 3,397백만원, 중앙값은 3,437백만원으로 도출되었다. 확률론적 초기 GMP 산정 그래프는 Figure 4와 같다.
후속연구
- 이는 GMP 산정 및 협의의 의미가 없어 CM@R의 의미가 퇴색되고 있다. 앞으로 CM@R 발주방식 취지에 맞게, 발주 자와 CM@R 사업자간의 협의에 의한 GMP 산정을 일반화시킬 필요가 있다. 공동주택은 과거 실적자료가 많고, 비교적 단순한 공사이기 때문에 빠른 시점에서 초기 GMP를 산정하는 것이 가능할 것이며, 패스트 트랙 방식적용을 용이하게 할 것으로 판단된다.
- 이를 해결하기 위해서는 보다 많은 사례들을 토대로 본 연구에서 제안한 방법을 적용하면 신뢰성이 향상될 것이다.
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