A Study on Developing a Case-based Forecasting Model for Monthly Expenditures of Residential Building Projects

The objective of this research is to explore a more precise forecasting method by applying Case-based Reasoning (CBR). The newly suggested method in this study enables project managers to forecast monthly expenditures with less time and effort by retrieving and referring only projects of a similar nature, while filtering out irrelevant cases included in database. For the purpose of accurate forecasting, 1) the choice of the numbers of referring projects and 2) the better selection among three levels ? which include a 20-work package level, a 7-major work package level, and a total sum level analysis, were investigated in detail. It is concluded that selecting similar projects at $12{\sim}19%$ out of the whole database will produce a more precise forecasting. The new forecasting model, which suggests the predicted values based on previous projects, is more than just a forecasting methodology; it provides a bridge that enables current data collection techniques to be used within the context of the accumulated information. This will eventually help all the participants in the construction industry to build up the knowledge derived from invaluable experience.

사례기반추론을 이용한 공동주택의 월간투입비용 예측모델 개발에 관한 연구

건설업은 타산업, 특히 제조업 분야와 비하여 시장구성이 분절적이며 시장상황의 변동이 지극히 유동적이다. 그간 많은 연구자들이 기존의 비용예측 기법들을 통해 이러한 건설부문의 특성을 반영, 그 예측력을 높이기 위하여 많은 노력을 경주해오고 있다. 본 연구에서는 공동주택 비용투입 형태를 예측함에 있어서 사례기반추론(Case-Based Reasoning : CBR)을 이용, 기존 사업에 대한 실적데이터를 활용함에 있어서 유사한 프로젝트를 일정기준에 의하여 선별, 해당 비용정보만을 참조하여 향후 비용투입을 예측함으로써 그 정확도를 향상시키고자 하였다. 비용예측모델의 정확도를 제고하기 위해 비교 프로젝트간의 유사성을 비교함에 있어서, 비용정보는 세 가지 수준의 공종분류, 즉 전체프로젝트 수준, 7개 대공종 분류, 총 20개 세부공종별 분류에 따라 분석하였다. 본 연구의 결론은 데이터베이스화된 자료 중, 유사성을 계량화한 후 유사성평가 상위 $12{\sim}19%$의 프로젝트의 정보만을 참조하는 것이 그 예측도를 극대화시킬 수 있는 것으로 판명되었다.