KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research (대한토목학회논문집)

Korean Society of Civil Engeneers (대한토목학회)
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Road Construction Cost Estimation Model in the Planning Phase Using Artificial Neural Network

인공신경망을 적용한 기획단계의 도로건설 공사비 예측 모델

  • 한형동 (국토해양부 대전지방국토관리청, 한양대학교 공학대학원 건설관리학) ;
  • 김정환 (한양대학교 대학원 건설환경공학과) ;
  • 윤중호 ((주)대우건설, 한양대학교 대학원 건설환경공학과) ;
  • 서종원 (한양대학교 건설환경공학과)
  • Received : 2011.08.02
  • Accepted : 2011.09.08
  • Published : 2011.12.31
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Abstract

Construction cost estimation in planning phase which calculates the cost for performing construction tasks is used for various ways. Meanwhile, in the case of road construction, the existing cost estimating method in early phase based on numerical mean value of the past is not accurate to be used. This paper propose neural network model for estimating road construction cost in planning phase to solve the limit of current cost estimating method. The model was designed using past road construction bidding records, and variables of model were optimized through trial and error. The estimation result of the model was compared with regression analysis and government's standard and it was verified that the model is better in accuracy. It is expected that the proposed model will be used for road cost estimation in planning phase.

공사비 견적이란 건설공사를 수행하는데 소요되는 공사비를 산정하는 것으로, 공사 기획단계에서 사용하는 개략견적은 다양한 목적으로 사용된다. 한편, 도로공사의 경우, 현행 사용되는 개략견적방법은 과거의 실적자료를 산술평균하여 단위 km당 공사비를 제시한 것으로 실제 개략공사비로 활용하기에는 어려움이 있다. 본 연구에서는 기획단계의 도로공사견적 산정방식에 대한 한계를 해결하기 위하여, 인공신경망을 적용한 개략공사비 모델을 제시하는 것을 목적으로 한다. 도로건설 공사입찰을 위한 기본설계도면 작성 이후 공사비를 결정하는 변수를 포함한 과거 실적 자료를 바탕으로 인공신경망을 적용하여 기획단계에서 공사비 예측이 가능한 도로 공사비를 개략견적 하는 모델을 설계하였으며, 시행착오방식을 이용하여 모델의 변수들을 최적화하였다. 또한 최적화된 모델을 통해 나온 결과를 회귀분석을 적용한 결과와 비교하여 정확도가 뛰어남을 검증하였다. 제안된 인공신경망모델은 차후 도로건설공사의 개략공사비 산정을 위한 활용될 것으로 기대된다.

Keywords

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