DOI QR코드

DOI QR Code

사례기반추론 기법을 이용한 교량 공사비 추론 모형 구축

Development of an Approximate Cost Estimating Model for Bridge Construction Project using CBR Method

  • 김민지 ((주)도명이엔씨) ;
  • 문현석 (한국건설기술연구원, ICT융합연구실) ;
  • 강인석 (경상대학교 토목공학과, 공학연구원)
  • 투고 : 2012.10.25
  • 심사 : 2013.03.04
  • 발행 : 2013.05.31

초록

본 연구는 기존의 선형적인 공사비 예측방법의 한계를 극복하고 사례기반추론 (Case Based Reasoning, CBR)기법을 통해 기획단계의 실적정보를 활용하여 신뢰도 높은 공사비 예측 모델을 제시하는 것이 목적이다. 이를 위하여 사례기반추론 기법과 유전자알고리즘 (Genetic Algorithm, GA)의 선택연산을 복합적으로 활용한 스프레드시트 기반의 교량공사비 추론모델을 제시하였다. 추론모델의 검증을 위하여 국내 교량공사 시공사례 4건을 적용하였으며, 적용 결과 평균 8.69%의 오차율로 나타나 교량공사비의 예측 정확도가 타 분석방법과 비교하여 상대적으로 높은 것으로 파악하였다. 연구에서 제시된 교량공사비 예측모델은 초기 설계단계에서 상세제원에 대한 정보를 획득할 수 없을 경우에, 교량의 대표적 제원정보 만으로 공사비 선택범위를 최소화된 오차율로 예측할 수 있으므로, 개선된 보정 방법으로서 교량공사의 합리적인 개략공사비 산정에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

The aim of this study is to present a prediction model of construction cost for a bridge that has a high reliability using historical data from the planning phase based on a CBR (Case-Based Reasoning) method in order to overcome limitations of existing construction cost prediction methods, which is linearly estimated. To do this, a reasoning model of bridge construction cost by a spreadsheet template was suggested using complexly both CBR and GA (Genetic Algorithm). Besides, this study performed a case study to verify the suggested cost reasoning model for bridge construction projects. Measuring efficiency for a result of the case study was 8.69% on average. Since accuracy of the suggested prediction cost is relatively high compared to the other analysis methods for a prediction of construction cost, reliability of the suggested model was secured. In the case that information for detailed specifications of each bridge type in an initial design phase is difficult to be collected, the suggested model is able to predict the bridge construction cost within the minimized measuring efficiency with only the representative specifications for bridges as an improved correction method. Therefore, it is expected that the model will be used to estimate a reasonable construction cost for a bridge project.

키워드

참고문헌

  1. 강찬성.이건희.김경민.김경주 (2008). "사례기반추론을 이용한 개략공사비 산정모델 개발", 정기학술발표대회 논문집, 제8권, 한국건설관리학회, p. 854
  2. 곽수남.김두연.김병일.최석진.한승헌 (2009). "가용정보를 활용한 기획 및 설계초기 단계의 도로 공사비 예측모델", 한국건설관리학회 논문집, 제10권 제4호, 한국건설관리학회, pp. 87-100
  3. 김광희.강경인 (2004). "사례기반추론 기법을 이용한 공동주택 초기 공사비 예측에 관한 연구", 대한건축학회 논문집, 제20권 제5호, pp. 83-92
  4. 김병수 (2007). "RC라멘교의 영향인자별 공사비 변동현황 분석", 대한토목학회 논문집, 제27권 제6호, pp. 749-757
  5. 박용성.오치돈.전용석.박찬식 (2008). "사례기반추론을 이용한 웹 기반 건설실패사례 정보시스템", 한국건설관리학회 논문집, 제9권 제6호, 한국건설관리학회, pp. 257-267
  6. 이준성 (2006). "사례기반추론을 이용한 공동주택의 월간투입 비용 예측모델 개발에 관한 연구", 한국건설관리학회 논문집, 제7권 제2호, 한국건설관리학회, pp. 138-147
  7. 이현수.김수영.박문서.지세현.성기훈.편재호 (2011). "사례기반추론 코스트 모델의 정성변수 속성가중치 산정방법", 한국건설관리학회 논문집, 제12권 제1호, 한국건설관리학회, pp. 53-61 https://doi.org/10.6106/KJCEM.2011.12.1.53
  8. 이재규 외 공저 (1996). "전문가 시스템의 원리와 개발", pp. 75-78
  9. Bouabaz, M (2008). "A Cost Estimation Model for Repair Bridges Based on Artificial Neural Network." American journal of applied sciences, 5(4), pp. 334-339 https://doi.org/10.3844/ajassp.2008.334.339
  10. Chester G. Wilmot, and Bing Mei (2005). "Neural Network Modeling of Highway Construction Costs." Journal of Construction Engineering and Management, 131(7), pp. 765-771 https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9364(2005)131:7(765)
  11. Jui-Sheng Chou, Linlin Wang, Wai Kiong Chong, and James T (2005). "Preliminary Cost Estimates Using Probabilistic Simulation for Highway Bridge Replacement Project." Construction Research Congress 2005
  12. Kim, G.-H, An, S.-H, and Kang, K.-I (2004). "Comparison of Construction Cost Estimating Models based on Regression analysis, Neural Networks, and Case-based reasoning." Building and Enviroment, 39(10), pp. 1235-1242 https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2004.02.013

피인용 문헌

  1. A Profit Prediction Model in the International Construction Market - focusing on Small and Medium Sized Construction Companies vol.16, pp.4, 2015, https://doi.org/10.6106/KJCEM.2015.16.4.050
  2. A Study on Estimating Construction Cost of Apartment Housing Projects Using Genetic Algorithm-Support Vector Regression vol.15, pp.4, 2014, https://doi.org/10.6106/KJCEM.2014.15.4.068
  3. Development of Approximate Cost Estimation System Based on CBRT echnique; Applicability Study for Landfarming Soil Remedation Technology vol.17, pp.1, 2016, https://doi.org/10.6106/KJCEM.2016.17.1.003