초록
최근 의사결정권자가 유사프로젝트 추진 시 발생하는 의사결정과정 상에서 신뢰성 있는 자료에 근거하여 의사결정을 할 수 있는 생산성 예측시스템 구축에 대한 연구가 진행 중에 있으나, 생산성 예측시스템에서 독립변수로 작용하는 생산성 영향요인에 대한 연구는 대부분이 생산성 분석을 위한 생산성 영향요인으로 생산성 예측에 대한고려 없이 생산성 영향요인을 분류하고 있다. 또한 예측에 대한 고려 없이 도출된 생산성 영향요인을 이용하여 생산성을 예측하면, 유의하지 못한 생산성 영향요인이 예측 모델의 독립변수로 사용되어 생산성 예측 값의 신뢰도와 적합성이 낮아지는 결과를 갖게 된다. 따라서 본 연구에서는 생산성 값에 영향을 미치는 주된 인자인 생산성 영향요인에 대한 상관분석을 이용한 생산성 예측을 위한 생산성 영향요인 선정 프로세스를 제안하였고, 제안된 프로세스는 영향요인 선정 과정을 체계적으로 정리하여 생산성예측을 위한 생산성 영향요인 선정에 효율적인 방법으로 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
Productivity is acknowledged as a very important factor for successful construction projects. Various data items collected daily form a construction site can be used for monitoring its productivity by analyzing them. However, no analytical methods for that purpose have been established in the domestic construction industry yet. Previous researches that utilized OLAP and data mining to analyze the factors that affect the productivity did not do well with predicting future cases with sufficient reliability. This research therefore proposes a new analytical process which is capable of figuring out the factors that would affect the productivity of future projects, through qualitative and quantitative analysis of the data collected from past projects.
