보고서 정보
주관연구기관 |
창원대학교 Changwon National University |
연구책임자 |
류한국
|
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 |
한국어
|
발행년월 | 2017-05 |
과제시작연도 |
2016 |
주관부처 |
과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 |
TRKO201800005751 |
과제고유번호 |
1345247535 |
사업명 |
이공학개인기초연구지원 |
DB 구축일자 |
2018-05-05
|
DOI |
https://doi.org/10.23000/TRKO201800005751 |
초록
▼
• 학교시설물의 유지관리비용은 건설사업의 진행과정(Project Life Cycle; 기획, 기본설계, 상세설계, 시공, 완공, 유지/보수, 해체 등)과 수행기능(Function; 영업, 기획, 설계, 견적, 공정관리, 자재관리, 원가관리, 계약관리, 품질관리 등) 그리고 관련주체(Organization; 발주기관, 설계업체, 엔지니어링 업체, 건설업체, 유지보수 업체 등)의 복합적인 조합에 의해 발생이 되며 그 분화의 정도와 비정형성이 매우 높음.
• 그러나 기존 학교시설물의 유지관리비와 관련된 국내외 연구는 전문가의
• 학교시설물의 유지관리비용은 건설사업의 진행과정(Project Life Cycle; 기획, 기본설계, 상세설계, 시공, 완공, 유지/보수, 해체 등)과 수행기능(Function; 영업, 기획, 설계, 견적, 공정관리, 자재관리, 원가관리, 계약관리, 품질관리 등) 그리고 관련주체(Organization; 발주기관, 설계업체, 엔지니어링 업체, 건설업체, 유지보수 업체 등)의 복합적인 조합에 의해 발생이 되며 그 분화의 정도와 비정형성이 매우 높음.
• 그러나 기존 학교시설물의 유지관리비와 관련된 국내외 연구는 전문가의 면담, 수치적 통계 정보로 추정하여 유지관리비용을 제시하고 체계를 구축하는 연구에 국한되어 있음
• 2000년대 이후 건설 데이터 웨어하우스의 활용 가치에 대한 연구와 기대가 고조되고 있음에도 불구하고 국내 학교시설물의 유지관리는 관련 비용 데이터를 축적하고 분석하여 유지관리 비용의 예산과 집행의 객관성과 타당성을 확보하지는 못하고 있는 실정임
• 이에 본 연구는 학교시설물의 유지관리비용 데이터 웨어하우스의 시스템 아키텍쳐, OLAP 및 데이터마이닝 분석을 위해서 학교시설물의 유지관리비용 예산 배정과 관리 방안을 정리하고 논리적ㆍ물리적 모델링을 실시하여 학교시설물의 유지관리비용 예산 수립과 관리 정보 제공을 위한 MS SQL Server 기반의 데이터 웨어하우스를 개발함
• 세부 연구 내용으로 학교시설물의 유지관리 현황 분석, 학교시설물의 LCC Data 수집 및 체계 정리, 학교시설물의 유지관리비용 예산 수립과 관리, 수선·교체주기, 수선율 분석을 통한 사용자 요구 정보 도출, 학교시설물의 유지관리비용 데이터 축적, 학교시설물의 유지관리비용 분석을 위한 데이터 차원의 모델링을 수행함
• 학교시설물의 유지관리비용 데이터 분석을 위한 유지관리비용 큐브 체계, 유지관리비용의 데이터 정의서 및 사전을 개발하고 학교시설물의 유지관리비용 데이터의 메타데이터를 통일시켜 지역별, 학교급별, 분야별, 부위별, 공종별, 건물용도별 학교시설물의 유지관리비 예산 내역 체계를 정립함
• 또한 학교시설물의 유지관리비용 중에 학교 유지 관리의 에너지 비용에서 가장 큰 비중을 차지하는 전기 에너지를 중심으로 학교시설물의 에너지사용량을 예측하는 연구를 국제 공동 연구로 데이터 사이언스 기법을 활용하여 분석함
• 데이터사이언스 기법은 두 가지 방법으로 적용함. 첫째, 초등학교 시설물의 입력 정보에 따른 전기에너지 사용량 데이터를 예측하기 위하여 SVR (Support Vector Regression)과 GPR (Gaussian Process Regression)을 적용하였으며 둘째, 학교시설물의 시설정보와 전기에너지 사용량 데이터 중에서 아웃라이어를 추출하기 위해 EE (Elliptic Envelope)와 EM (Expectation and Maximization) 알고리즘을 적용 함
• 본 연구에서 예측 검증을 위한 성과는 SVR (Support Vector Regression)과 GPR (Gaussian Process Regression)을 통하여 실시함. GPR은 확률론적 커널 기법인 가우시안 프로세스를 평활도, 추세, 주기성, 변화점 등의 데이터를 구성하는 고차원 특성에 대한 함수를 모델링하기 위해 활용함
• 본 연구는 데이터 웨어하우스 요소 기술의 적용으로 다양한 시설물의 유지관리 업무에 필요한 기본적이고 중요한 정보를 제공할 수 있는 가능성을 제시하였으며 다양한 구조물의 유지관리 업무에도 확대하여 적용이 가능할 것으로 판단됨. 특히 국내 학교 건축물 등 건설 프로젝트에 활용할 수 있는 데이터사이언스 연구 분야를 선점하고 향후 관련 연구 주제를 전파할 수 있을 것으로 판단됨
(출처 : 요약문 4p)
목차 Contents
- 표지 ... 1
- 목차 ... 3
- Ⅰ. 연구결과 요약문 ... 4
- Ⅱ. 연구내용 및 결과 ... 5
- 1. 연구과제의 개요 ... 5
- 2. 국내외 기술개발 현황 ... 5
- 3. 연구수행 내용 및 결과 ... 6
- 4. 목표 달성도 및 관련 분야에의 기여도 ... 6
- 5. 연구결과의 활용계획 ... 7
- 6. 연구과정에서 수집한 해외과학기술정보 ... 7
- Ⅲ. 연구성과 ... 8
- 끝페이지 ... 10
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.