• 한국건설관리학회논문집
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• 제20권2호
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• pp.3-12
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• 2019

국내 건설산업에서 생산성 정보는 중요성과 그 기능에도 불구하고 생산성 데이터의 수집 및 분석 방법이 체계화되어 있지 못하다. 또한 생산성 관리는 대부분 현장관리자의 경험과 직관에 의존하고 있으며 생산성 데이터를 공사계획 및 관리에 적극 활용하지 못하고 있는 상황이다. 따라서 본 연구에서는 공동주택 마감공사의 생산성 예측 및 생산성 영향요인을 분석할 수 있는 기반을 마련하기 위해 단위작업별 생산성 관련 데이터를 수집하여 딥러닝 기반의 생산성 예측모델을 개발하고자 한다. 연구결과인 딥러닝 기반의 공동주택 단위작업별 생산성 예측모델은 신뢰할 수 있는 생산성 정보 데이터에 딥러닝을 적용하여 향후 데이터가 축적될수록 발전되는 기술로 공동주택 프로젝트 관리시스템의 기본 모듈이 될 수 있다. 또한 과거 유사한 프로젝트의 생산성 데이터를 통한 개산견적, 공정계획을 위한 작업일수 산정, 투입인원 산정 등과 같은 프로젝트 엔지니어링 과정에 활용 가능하며 공사 진행 중 예측과 다른 생산성 발견 시 원인 분석에 용이하여 신속한 대응 및 향후 예방이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.620-627
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• 2010

본 연구는 공사조건이 유사한 특정지역의 골프장 건설공사에 대해 실적공사자료를 공사규모와 시간을 고려하여 공사비를 예측하는 식을 토대로 초기계획단계에서 골프장건설 공사비를 예측하기 위한 기초자료를 제시하였다. 즉, 골프장 건설공사를 하는데 실제 투입된 실적공사자료들을 비교.분석하고 건설공사비지수를 고려하여 골프장 건설공사의 초기계획단계에서 건설공사비를 추정할 수 있는 공사비 예측식을 제안하였다. 연구의 결과, 8개의 골프장자료를 이용하여 회귀분석으로 골프장 공사비예측을 위한 비용-규모 지수 n을 구한 결과, 총공사비 0.72, 순공사비 0.67로 도출되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.203-212
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• 2021

전자·신소재·IT 등 첨단 기술을 핵심으로 한 고도의 지식 집약적 산업인 하이테크 산업은 반도체·디스플레이·배터리 분야를 중심으로 빠르게 발전하고 있으며, 시장 규모가 지속적으로 증가하고 있다. 하이테크 산업의 공장 건설은 시장의 변화, 수요 변화, 발주처의 요구사항 등 다양한 요인으로 인하여, Fast-Track 공사, 기본 라인 구성 등 공장 가동 시점을 앞당기기 위한 많은 노력이 이루어지고 있다. 따라서 공사 계획, 초기 단계의 빠른 의사결정을 위한 다양한 유형에 대응 가능하며, 정확도, 신뢰도 높은 공사비 산출 방법이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 하이테크 산업 공사의 특성을 반영하여, 공장 전체 생산량을 고려하여 전체라인 구성을 위한 공사 유형과 빠른 생산가동을 위한 기본라인 구성을 위한 공사 유형으로 기존 공사내역을 분류하였으며, 비교·분석을 통하여 기본라인 구성 유형 공사비 산출을 위한 공사별, 세부 공사별 보정 비율을 도출하였다. 신규 하이테크 공장 건설 프로젝트에 본 연구에서 제시한 보정 비율을 적용하여 신뢰성 및 정확도를 검증하였다.