[논문]사업기획단계에서 흙막이 공사비 예측에 관한 연구 -서울시내 아파트 건설사업을 중심으로-

이진규; 양경진; 박기현; 김찬기

doi:10.5762/kais.2021.22.1.385

사업기획단계에서 흙막이 공사비 예측에 관한 연구 -서울시내 아파트 건설사업을 중심으로-
A Study on Prediction of Earth Retaining Work Cost in the Project Planning Stage -Focusing on Apartment Construction Projects in Seoul- 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.22 no.1, 2021년, pp.385 - 392

이진규 (대진대학교 대학원 토목환경공학과) , 양경진 (대진대학교 대학원 토목환경공학과) , 박기현 (대진대학교 대학원 토목공학과) , 김찬기 (대진대학교 대학원 토목환경공학과)

초록
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일반적으로 건설공사의 흙막이공사는 구조물의 건설을 가능하게 하고, 주변 지반의 변위를 최대한 억제하며, 주변 구조물이나 현장 작업자의 안전을 확보하는데 중요한 역할을 하고 있다. 지반 특성, 주변의 지형 특성, 수리학적 환경 등의 설계 조건에 따라 흙막이공법 및 시공방법이 달라진다. 그 결과 흙막이 공사비도 변동하게 된다. 특히 서울시의 경우 지역에 따라 다양한 환경과 지반조건이 있다. 본 연구의 목적은 주로 서울시내의 아파트 건설사업의 흙막이 공사비를 분석하고, 사업기획단계에서 대략적인 흙막이 공사비를 산출하는 것이다. 서울시의 특성에 맞는 흙막이 공사비를 예측하는 모델을 개발하고, 이를 이용하여 흙막이공사의 공사비를 예측한다. 본 연구에서는 10개(대지면적, 연면적, 동수, 건축면적, 지하층면적, 굴착깊이, 굴착량, 굴착면적, 흙막이둘레길이, 흙막이면적)의 사업개요를 독립변수로 이용한 다중회귀모델에 의한 흙막이 공사비의 예측치를 제시한다. 다중회귀모형을 이용한 서울시 아파트 건설사업의 흙막이 공사비 예측 결과 오차율은 10.75%였다. 이는 서울시내 아파트 건설사업의 기획단계에서 흙막이 공사비 산정업무에 적용될 가능성이 높고, 서울시내 아파트 건설사업의 흙막이 공사비 산정작업에 크게 기여할 것으로 사료된다.

Abstract ▼ AI-Helper

In general, earth retaining work in construction works enables the construction of structures, prevents the displacement of the surrounding ground to the maximum extent, and plays an important role in ensuring the safety of the surrounding structures and field workers. The earth retaining work and the construction method differ according to the various ground characteristics, surrounding topographical characteristics, repair environment, and design conditions. In particular, in the case of Seoul city, the environments and ground conditions differ according to the area. This study analyzed the earth retaining work cost mainly for the apartment construction project in Seoul and calculated the approximate earth retaining work cost at the project planning stage. A model was developed to predict the cost of earth retaining work that matches the characteristics of Seoul City and predict the construction cost for earth retaining work. This paper presents the predicted earth retaining work cost using a multiple regression model that applies 10 project outlines as independent variables. The error rate of the prediction result of the earth retaining work cost of the apartment construction project in Seoul using multiple regression models was 10.75%.

주제어

표/그림 (7)

표 Table 1. Fluctuation of construction cost index(Housing)
표 Table 2. Analysis of location and cases
표 Table 3. The configuration of variables
표 Table 4. Statistics of variables
표 Table 5. The result of pearson correlation analysis
표 Table 6. Results of regression analysis
표 Table 7. Verification results of regression model

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 이러한 사업초기 기획단계에서 흙막이 공사비 예측의 어려움을 해결하기 위해 개략적인 정보(대지면적, 연면적, 동수, 건축면적, 지하층 면적, 굴착깊이, 굴착량, 굴착면적, 흙막이둘레길이, 흙막이 면적)를 이용하고, 유사프로젝트의 공사비를 활용하는 Top-down 방식을 적용한 합리적이고 정확한 흙막이공 사비 예측모델을 개발하였다.
이러한 예측기법들의 정확도 및 신뢰성을 향상하기 위해서는 예측에 활용이 되는 최근 유사사례의 공사자료를 이용하여 통계학적인 방법으로 동일한 패턴을 찾고 공통적인 요소를 분석하여 체계적인 예측을 수행하는 것이 중요하다. 이에 본 연구에서는 사업계획승인을 받은 서울시내 아파트 건설사업 중 정보공개가 가능한 모든 지역의 사업 관련자료(사업개요, 총사업비산출 총괄표, 공종별 총공사비구성 현황표, 공정계획서)를 분석하여 흙막이 공사비에 영향을 미치는 요인을 파악하고, 향후 아파트 건설사업 에서 활용할 수 있는 흙막이 공사비예측모델을 개발하여, 검증 사례를 대상으로 개발된 흙막이 공사비 예측모델의 타당성과 효용성을 검증하는 것을 연구목적으로 한다.

제안 방법

사용했다. 기존 연구의 문제점을 해결하기 위해 임의의 수가 아닌 상관분석을 통한 상관계수를 지역탐색의 방법을 통하여 유전자 알고리즘에 반영하고, 지역탐색과 유전자 알고리즘을 결합한 혼합형 유전자 알고리즘으로 가중치를 산정한다. 산정한 가중치를 사용하여 사례기반추론 모델을 개발하고 데이터를 통해 유효성을 검증하였다.
다섯째, 다중회귀식을 이용한 아파트 건설사업 기획단계의 흙막이 공사비 예측모델의 신뢰성을 검증하기 위해 2020년 1월에서 2020년 3월까지의 12개 아파트 건설사업을 검증대상으로 활용하여 흙막이 공사비 예측모델을 통해 산출한 예측 값과 실제 값의 차이를 비교하여 흙막이 공사비 예측모델을 검증한다.
둘째, 선행연구에 대한 검토를 실시하며, 기존 연구의문제점과 본 연구의 합리성과 독창성을 제시한다.
흙막이공법 선정시 공사에 미치는 영향요인을 분석하고, AHP기법을 사용하여 가중치를 산정하였다. 또한 전문가를 대상으로 하여 흙막이공법의 적용가능성을 평가하여 거주 중에도 적용 가능한 흙막이공법을 선정하여 제시하고 민감도분석을 실시하였다[4].
본 연구에서는 흙막이 공사비(Y)를 예측하기 위해 위의 5가지 방법 중 전진선택법, 후진제거법을 사용하여 공사비 자료의 10개(X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X8, X9, X10)의 독립변수에 대한 회귀분석을 실시하였다.
흙막이 공사비 산출을 위한 공사비 예측모델은 아파트 건설사업의 설계가 완료되기 이전의 사전단계에서 이용 가능한 정보를 활용하고, 공사비를 예측함으로써 착공 이후 단계에서 공사비관리의 편이를 도모하기 위하여 개발되었다. 사업기획단계에서 공사비를 예측함으로써 사업담당자가 이후 발생하는 상황에 즉시 대처하고 해결방안을 수립할 수 있도록 하였다. 흙막이 공사비 예측모델의 오차가 존재 하지만 예측오차에 대한 여유를 두어 계산하고, 예정공사비를 확보하여 공사비 관리를 한다면 매우 유용한 공사비 예측모델로 활용할 수 있도록 하였다.
기존 연구의 문제점을 해결하기 위해 임의의 수가 아닌 상관분석을 통한 상관계수를 지역탐색의 방법을 통하여 유전자 알고리즘에 반영하고, 지역탐색과 유전자 알고리즘을 결합한 혼합형 유전자 알고리즘으로 가중치를 산정한다. 산정한 가중치를 사용하여 사례기반추론 모델을 개발하고 데이터를 통해 유효성을 검증하였다. 그 결과, 지역탐색을 적용한 혼합형 GA-CBR이 기존 GA-CBR보다 우수한 성능을 보인 것으로 확인 되었다[8].
셋째, 서울시내 25개 구청에서 수집한 사업승인서류와 서울시 재개발·재건축클린업시스템[2]에서 정보 공개한 재건축 및 재개발조합주택 현황자료에서 아파트 및 부대복리시설의 개요, 건축물의 종류와 규모 등을 파악하고, 회귀분석에 사용할 독립변수를 선정한다.
예측한다. 즉, 사업의 건축개요 등의 개략적인 정보를 활용하여, 과거의 유사한 사례의 공사비 자료를 수집하며, 이를 기초로 하여 사업의 면적당 공사비를 사용하거나, 사업규모가 비슷한 사업들의 공사비 내역을 변형하고, 수정하여 사업의 공사비를 예측한다. 최근 들어서는 다양한 통계 프로그램을 사용하여 다양한 형태의 예측모델 Neural Networks(인공신경망), Regression Analysis (회귀분석), Genetic Algorithm(유전자알고리즘), Case Based Reasoning(사례기반추론), Building Information Modeling(빌딩정보모델링), Monte Carlo Simulation (몬테카를로시뮬레이션)을 이용하여 공사비를 예측한다.
흙막이 공사비에 관련된 연구는 많지 않다. 특히 아파트 건설사업 기획단계에서의 흙막이 공사비에 대하여 분석한 선행연구는 없으므로 경제성, 공법선정, 다른 공종에 대한 공사비 등 다른 유형의 관련된 선행연구를 포함하여 검토하였다.
독립변수를 선별하여 선정해야한다. 흙막이 공사비에 영향을 미치는 독립변수를 채택하기 위해 기존 흙막이 공사비에 관련된 선행연구를 분석한 결과, Table 3과같이 독립변수 10개(대지면적, 연면적, 동수, 건축면적, 지하층면적, 굴착깊이, 굴착량, 굴착면적, 흙막이 둘레길이, 흙막이면적)를 선정하였다.
흙막이공법 선정시 공사에 미치는 영향요인을 분석하고, AHP기법을 사용하여 가중치를 산정하였다. 또한 전문가를 대상으로 하여 흙막이공법의 적용가능성을 평가하여 거주 중에도 적용 가능한 흙막이공법을 선정하여 제시하고 민감도분석을 실시하였다[4].

대상 데이터

본 연구에서는 서울시내 아파트 건설사업 사업승인 시점까지의 사업초기단계에서 아파트의 건설을 위해 산정되는 공사비 중에서 흙막이 공사비에 대한 예측으로 연구의 범위를 한정한다. 흙막이 공사비에 영향을 미치는요인를 추출하고, 흙막이 공사비 예측모델을 구축하기 위한 공사비 자료는 서울시 지역으로 대상을 제한하여 자료를 수집하였다.
한다. 수집된 흙막이 공사비 자료는 서울시내로 지역은 동일하나 시점이 다르므로 2019년 12월을 기준으로 하여 공사비 산정 시점을 통일시키기 위해, 156개의 공사비 자료에 건설기술연구원에서 매월 고시하는 건설공사비지수 (주거용 건물)를 적용하였다. Table 1은 2015년에서 2019년까지의 월별 공사비지수를 정리한 것이다.
아파트 건설사업 기획단계의 흙막이 공사비 예측모델을 개발하기 위하여 2015년 1월 1일에서 2019년 12월 31일까지 나라장터(국가종합전자조달시스템)에 등록된 총 156개의 서울시내 아파트 건설사업흙막이 공사비 자료를 Table 2와 같이 수집하였다.
첫째, 서울시내 아파트 건설사업 기획단계에서의 흙막이 공사비 예측모델을 제시하기 위해 2015년 1월 1일에서 2019년 12월 31일까지 나라장터(국가종합전자조달시스템) [1]에 아파트 감리자 선정을 위해 고시된 서울 시내 아파트 건설사업의 흙막이 공사비 자료를 수집 한다. 수집된 흙막이 공사비 자료는 서울시내로 지역은 동일하나 시점이 다르므로 2019년 12월을 기준으로 하여 공사비 산정 시점을 통일시키기 위해, 156개의 공사비 자료에 건설기술연구원에서 매월 고시하는 건설공사비지수 (주거용 건물)를 적용하였다.
흙막이 공사비에 대한 전진선택법, 후진제거법에 의한 회귀분석 결과, 3가지의 모형이 도출 되었고, 이중에서공선성(VIF<10), 유의수준(p<0.1)이 분석기준을 충족하고, 결정계수(R²) 값이 가장 높은 모형 3을 예측모델로 선정하였다. 결과는 Table 6과 같다.
범위를 한정한다. 흙막이 공사비에 영향을 미치는요인를 추출하고, 흙막이 공사비 예측모델을 구축하기 위한 공사비 자료는 서울시 지역으로 대상을 제한하여 자료를 수집하였다.

데이터처리

넷째, 10개의 독립변수와 종속변수 사이의 흙막이공 사비 변동요인을 파악하고, 분석하기 위해 통계분석 프로그램인 SPSS 18에서 다중회귀분석을 실시하여 여러 가지 형태의 공사비 예측모델을 도출한다.
다중회귀분석에 사용되는 종속변수와 독립변수들 상호 간의 관계를 살펴보기 위하여 상관관계 분석을 실시하였다. 상관관계 분석은 서로 관련성이 있다고 예측되는 2 개의 변수에 대하여 선형적으로 어느 정도 연관이 있는지 알아보는 분석이다.

이론/모형

1개의 변수가 증가할 때 다른 변수도 증가하는 경향을 보일 때 2개의 변수들 사이에는 양의 상관관계가 있다고 말하고, 1개의 변수가 증가할 때 다른 변수는 감소하는 경향을 보일 때 2개의 변수들 사이에는 음의 상관관계가 존재한다고 분석한다. 본 연구에서는 가장 보편적인 Pearson 상관계수를 이용하였다.

성능/효과

2020년 1월에서 2020년 3월까지 나라장터(국가종합전자 조달시스템)에 등록된 총 12개의 서울시내아파트 건설사업의 흙막이 공사비를 검증 대상으로 하여 실제 공사비와 예측모델을 통하여 산출된 예측공사비를 비교한 결과 Table 7과 같이 평균 오차율은 10.75%로 나타났다.
89.25%의 예측정확도로 아파트 건설사업의 기획단계에서 흙막이 공사비 산정업무에 적용 가능성이 높고, 아파트 건설사업의 공사예산 수립에 기여할 것으로 사료된다.
다중회귀분석 예측모델은 결정계수 값이 0.917이며, 각 통계량에 대한 요인분석, 분산분석, 상관분석, 유의수준, 공선성 등이 통계학적으로 만족한 결과로 나타났다. 또한 이를 검증대상 흙막이 공사비와 비교한 결과 평균 오차율은 10.
같다. 독립변수들 중에서는 연면적·X2(0.946), 대지면적·X1(0.944), 건축면적·X4(0.940), 지하층면적·X5(0.937)등의 순으로 종속변수(흙막이공사비·Y)와의 상관관계가 높은 것으로 나타났다.
또한 관로의 유지관리를 위한 각종관의 세척기준을 제정하였으며, 주기적인 개정을 통한 이형관, 곡관의 계상기준을 명확히 하였다. 이러한 개정의 결과로 인한 공사비의 증감을 분석한 결과 상수도와 하수도 관로공사에서 대략 1.
917이며, 각 통계량에 대한 요인분석, 분산분석, 상관분석, 유의수준, 공선성 등이 통계학적으로 만족한 결과로 나타났다. 또한 이를 검증대상 흙막이 공사비와 비교한 결과 평균 오차율은 10.75%로 나타났다. 아파트 건설사업의 경우 공사 착공 후에는 공사비가 고정되어 있어 공사의 진행에 따라 발생하는 공사비 증감에 대한 의사결정을 내리기가 어려운 여건이다.
본 연구는 다중회귀분석모델을 이용하여 서울시내 아파트 건설사업의 156개 사례를 근간으로 사업기획단계에서의 흙막이 공사비를 합리적으로 예측하고, 사업발주자 입장에서 신속한 사업진행을 위한 사업예산수립과 의사결정 통해 명확한 사업계획을 마련할 수 있다. 결론적으로 발주자 입장에서는 아파트 건설사업 기획단계에서 객관적인 정보로 이용될 수 있기 때문에 사업기획단계에 사업 타당성을 검토할 수 있어 합리적인 아파트 건설사업추진계획을 수립할 수 있는 수단으로 활용 가능하리라고 예상된다.
여섯째, 서울시내 아파트 건설사업 기획단계에서의 흙막이 공사비 예측모델의 실제 적용 가능성과 합리성을 제시한다.
하여 사례연구를 실시하였다. 연구의 결과 2열 자립식 흙막이 공법은 기존의 Strut식 및 Raker식 공법과 비교하여 공사비에서 13.23%가 절감되었고, 공사기간에서 35.3%가 단축되었다[7].
이는 서울시내 아파트 건설사업의 기획단계에서 흙막이 공사비 예측에 관한 기존의 연구가 전무하여 상대적인 비교가 불가하나, 이를 미국 AACE(American Association of Cost Engineers)의 사업예산 추정을 위한 등급 Class3 (공사비산정단계, 건설사업 확정상태 10%~40%)의 공사비 산정의 오차범위 상한선(+10% ~ +30), 하한선(–10% ~ -20%)을 충족하며, –10.75%의 오차율로 AACE의 기준보다 우수한 오차율을 보였다.

후속연구

결론적으로 발주자 입장에서는 아파트 건설사업 기획단계에서 객관적인 정보로 이용될 수 있기 때문에 사업기획단계에 사업 타당성을 검토할 수 있어 합리적인 아파트 건설사업추진계획을 수립할 수 있는 수단으로 활용 가능하리라고 예상된다. 그러나 본 연구의 범위가 서울시내 아파트 건설사업의 흙막이 공사비만을 대상으로 한정하였다는 점은 연구의 한계로 지적되며, 향후 서울 이외의 수도권 및 부산·대구·대전·광주 등 다른 지역의 아파트 건설사업의 흙막이 공사비에 대한 추가적인 연구가 필요하며, 예측정확도 향상을 위한 연구가 필요하다고 사료된다.
결론적으로 발주자 입장에서는 아파트 건설사업 기획단계에서 객관적인 정보로 이용될 수 있기 때문에 사업기획단계에 사업 타당성을 검토할 수 있어 합리적인 아파트 건설사업추진계획을 수립할 수 있는 수단으로 활용 가능하리라고 예상된다. 그러나 본 연구의 범위가 서울시내 아파트 건설사업의 흙막이 공사비만을 대상으로 한정하였다는 점은 연구의 한계로 지적되며, 향후 서울 이외의 수도권 및 부산·대구·대전·광주 등 다른 지역의 아파트 건설사업의 흙막이 공사비에 대한 추가적인 연구가 필요하며, 예측정확도 향상을 위한 연구가 필요하다고 사료된다.

참고문헌 (10)

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S. S. Jung, M. S. Park, H. S. Lee, I. S. Yoon, "Cost Estimation of Case-Based Reasoning Using Hybrid Genetic Algorithm", Korean Journal of Construction Engineering and Management, vol.21, no.1, pp.50-60, 2020. DOI: http://dx.doi.org/10.6106/KJCEM.2020.21.1.050

원문보기 상세보기
J. H. Oh, B. R. Ahn, "A Study on the Improvement of Construction Cost Standards for Pipe Laying and Joining Work", Journal of the Korea AcademiaIndustrial cooperation Society, vol.21, no.7, pp.675-684, 2020. DOI: https://doi.org/10.5762/KAIS.2020.21.7.675

원문보기 상세보기
K. S. Ha, J. K. Lee, "A Study on the Prediction of Civil Construction Cost on Apartment Housing Projects at the Early Stage", Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, vol.13, no.9, pp.4286, 2012. DOI: http://doi.org/10.5762/KAIS.2012.13.9.4284

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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