Development of Expert system for Plant Construction Project Management

플랜트 건설 공사를 위한 사업관리 전문가 시스템의 개발

Project management in the Construction field inherently has more uncertainty and more risks relative to ones from other area. This is the very reason for why project management is recognized as the important task to construction companies. For getting better performance in the project management, we need a system that keeps the consistencies in a automatic or semi-automatic manner through the project management stages like as project definition stage, project planning stage, project design and implementation stage. But since the early stages such as definition and planning stages has many unstructured features and also are dependent to unique expertise or experience of a specific company, we have difficulty providing systematic support for the task of these stages. This kind of problem becomes harder to solve especially in the plant construction domain that is our target domain. Therefore, in this paper, we propose and also implement a systematic approach to resolve the problem mentioned for the early project management stages in the plant construction domain. The results of our approach can be used not only for the purpose of the early project management stages but also can be used automatically as an input to commercial project management tools for the middle project management stages. Because of doing in this way, the construction project can be consistently managed from the definition to implementation stage in a seamless manner. For achieving this purpose, we adopt knowledge based inference, CBR, and neural network as major methodologies and we also applied our approach to two real world cases, power plant and drainage treatment plant cases from a leading construction company in Korea. Since these two application cases showed us very successful results, we can say our approach was validated successfully to the plant construction area. Finally, we believe our approach will contribute to many project management problems from more broader construction area.

건설업에 있어서의 프로젝트 관리 즉, 사업 관리는 다른 분야에 비해 여러 가지 요인들로 인해 상대적으로 매우 높은 불확실성과 위험을 수반하게 되며, 이러한 불확실성과 위험으로 인해 건설업에서의 사업관리의 중요성이 매우 크게 인식되고 있다. 사업관리 단계에 있어 사업 정의 및 사업 계획 단계와 사업 설게 및 사업 수행 단계를 자동 또는 반자동적으로 동시에 일관성을 유지시킬 수 있는 체제의 확립이 절실하다고 판단되며, 이를 지원할 수 있는 지원시스템의 필요성이 부각되고 있다. 그러나 이들 초기 단계의 업무는 사업 설계 및 사업 수행 단계와 비교해 상대적으로 비정형적으며, 해당 기업의 축적된 노하우나 전문적 지식에 대한 의존성이 강함으로 인해 쉽게 시스템적 지원을 제공하는데 어려움을 가지고 있다. 특히 이러한 문제는 본 연구에서 대상으로 하고 있는 플랜트 건설 분야에서는 매우 두드러지게 나타나고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 사업 관리 시스템과 연계될 수 있도록 할 수 있는 체계적 접근 방법을 제시하고 이를 구현함으로써 이상의 문제에 대한 하나의 해결 방법을 제시하고 있다. 이러한 해결 방안을 위한 주요 방법론으로서는 지식 기반 추론과 사례기반 추론 및 신경회로망 기법을 체택하고 있으며 덧붙여, 본 연구에서 개발된 사업 관리 전문가 시스템은 국내 굴지의 건설 회사의 열병 합발전소와 하수처리장 건설을 위한 실제 사업 관리 업무에 적용되어 그 성과를 경험적으로 검증하고 있다. 나아가 이러한 실제 적용 사례는 본 방법론 및 시스템이 다른 플랜트 건설 분야에서도 성공적으로 적용될 수 있으며, 따라서 플랜트 건설 분야에서의 사업 관리 업무의 질적 향상과 생산성의 제고에 기여할 수 있음을 시사하고 있다.