본 연구의 목적은 플랜트 건설에서 현장시공과 모듈시공에 대한 공사비를 산정하여 비교하는 것으로 공사비를 산정하는 대상을 Pipe Rack으로 한정하였다. 이에, 현장시공으로 준공된 국내 석유화학플랜트 건설사업 1곳을 사례로 선정한 후 비용자료를 조사하여 도출된 결과는 다음과 같다. Pipe Rack의 현장시공에 대한 직접공사비는 560억원으로 Steel Structure 251억원, Piping 308억원이며, 모듈시공에 대한 직접공사비는 607억원으로 Steel Structure 238억원, Piping 297억원으로 산정되었다. 또한, 현장시공과 모듈시공의 증감률을 비교해 보면, 재료비 1.9%, 경비 192.1% 증액되었으나, 노무비는 -9.1% 감액되어, 전체 직접공사비는 8.4%(47억원)가 증액되었다. 그리고 공사원가는 현장시공이 761억원, 모듈시공은 810억원으로 모듈시공이 6.4%(49억원) 증액되는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 Pipe Rack을 모듈로 시공하는 경우 공사비가 증감되는 현황을 확인하기 위한 참고자료로 활용이 용이한 반면에, 모듈시공에 따른 간접적인 효과(노무인력 감소, 안전사고 발생 감소, 공사기간 단축 등)에 대한 연구가 필요하다.
국내 건설산업에 있어서 기술과 정보의 기반구조를 확립하기 위하여 몇몇 건설정보관련 법규가 제도화되었다. 그러나 국내 건설정보 분류체계, 공정 공사비 통합관리(EVM), 프로젝트관리 정보시스템(PMIS)은 주요한 문제점을 내포하고 있다. 특히 현행 PMIS의 기능은 시공자 위주의 시스템으로 되어 있고, EVM이 적용되지 않아 발주자를 위한 보고, 분석, 예측기능이 매우 취약하다. 더욱이 EVM과 PMIS가 서로 분리된 체계로 운영되고 있어 발주자가 실시간으로 공정 및 공사비 정보를 확인할 수 없다. 본 연구의 목적은 PMIS가 EVM기능을 제공하고 사업참여자들이 제반정보를 공유할 수 있도록 WBS 구축방안과 EVM - PMIS 통합모델을 제안하여, E-비즈니스 업무환경하에서 PMIS를 효율적으로 운용할 수 있는 틀(framework)을 제공하는 것이다. EVM - PMIS 통합의 핵심은 EVM과 PMIS가 액티비티 기반의 동일한 운영체계를 갖는 것이다. 통합의 원리는 액티비티의 정보항목(field)을 PMIS의 공정 및 공사비관리 기능을 위한 하위모듈을 구성하는 관계형 데이터베이스 테이블(table)의 항목과 연계시키는 것이다. 따라서 액티비티의 계획공사비(PA), 달성공사비(EV), 실투입비(AC), 공정편차(SV), 공정수행지수(SPI), 공사비편차(CV), 공사비지출지수(CPI)는 PMIS의 공정 및 공사비 하위모듈을 위한 데이터베이스 테이블의 항목으로 연계된다.
건설 프로젝트의 초기 단계인 기획단계에서 산정된 공사비는 발주자의 의사결정에 큰 영향을 미치며, 프로젝트의 성공에 있어 중요한 요소로 작용한다. 그러나 국내 공공아파트 건설프로젝트의 경우, 공사비 예측은 실적데이터를 활용한 면적당 단가 방식에 머물러 있으며, 몇몇의 발주기관을 제외하고는 체계적인 건축공사비 산정 시스템을 구축하고 있지 않기 때문에 사업 초기단계에서 적정한 공사비를 예측할 수 없는 어려움이 따른다. 이에 본 연구는 선행연구에서 제시한 사례기반추론을 이용하는 공사비 예측방법을 사용하여 공공아파트 기획단계 적정 공사비 산정 시스템을 개발하였으며, 시스템 데이터베이스에 포함되지 않은 10개의 공공아파트 프로젝트 사례와 19명의 공공발주기관 실무담당자를 대상으로 시스템의 효용성과 적용된 방법론의 타당성을 검증하였다. 검증결과 평균 6.15%, 표준편차 4.39%의 총 공사비 예측 오차율을 나타내었으며, 공공발주기관의 실무자들은 본 연구에서 개발한 시스템이 현행 공사비 산정업무를 크게 개선할 수 있을 것이라고 평가하였다. 본 연구는 국내 공사비 예측 기술 및 사업비 관리 기술 발전의 토대를 제공하고 공사비 산정결과의 정밀성 및 일관성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.
국내 건설산업은 급격한 시장변화와 경쟁심화의 과정을 겪으면서 프로젝트 초기 단계의 예산 집행 및 관리의 중요성이 증가하고 있다. 설계 완료 이후의 단계에서 조정 가능한 비용은 20%에 불과하기 때문에, 프로젝트 초기 단계에서 중요한 의사결정이 이루어진다. 하지만 초기 단계에서의 의사결정은 설계정보가 확정되지 않고, 정보가 한정되는 등 불확실성 하에서 이루어진다. 이에 따라, 본 연구는 프로젝트 초기 단계의 정확한 비용 예측을 목적으로 parametric method를 사용하여 공사비 예측 방법을 제안하였다. Parametric method를 이용한 공사비 예측 방법은 프로젝트 초기단계에 사용하기에 적합하며, 특히 신속하게 공사비 예측을 할 수 있다는 장점을 지닌다. 국내 아파트 9개 단지 $11{\sim}15$층 규모의 총 84개동 공공아파트 실적자료를 분석하여 공사비와 영향요인간 상관관계 분석을 실시하였다. 다중공선성 문제를 야기하는 변수를 제거한 후, 다중회귀분석을 통하여 공사비 예측 관계식을 도출하였다.
공동주택 주차장 리모델링 공사비는 전체 리모델링 공사비의 대략 20%를 차지한다. 지하주차장 공사비를 알면 전체 공사비 예측이 가능한 것이다. 공사비 산정 시 참고하는 표준품셈은 리모델링 공사비 산정에 적용하기 곤란하여 리모델링 공사의 특징을 반영할 수 있는 공사비 산정 모델이 필요하다. 이 연구에서는 리모델링의 특징 및 설계 요소를 반영하여 개략 공사비를 산정하는 공동주택 지하주차장 확대 리모델링의 개략 공사비 산정 모델을 개발하였다. 선행 연구 고찰 및 전문가 자문을 통해 지하주차장 리모델링 공사의 Activity를 37개 도출하였다. 리모델링 설계도면이 확정되기 전 개략 공사비를 산정할 수 있도록 Activity 별 물량 산출식 및 단가를 제시하였다. 전문가 자문을 통해 공사비 상승에 영향을 미치는 요인 13개와 요인 별 가중치를 결정하였다. 리모델링 사례단지 3개를 개략 공사비 산정 모델에 적용한 결과, 정확도는 평균 93%로 나타났다.
본 연구는 공공건설 공사에 실적자료에 의한 공사비산정 방법의 전산화 적용을 목적으로 먼저 실적공사비의 정의 및 구조와 현행 실적공사비 운영체계 이해를 통해 전산화의 문제점 및 개선기준을 공사비 산정방법 중심으로 분석 기술하였으며 제안한 기준에 따라 전산화 알고리즘을 제시하였다. 기존 예정공사비 산정방법은 일반적인 공종별 분류에 따른 실적자료조건과 단순히 물가지수, 연면적규모에 따른 시공단가를 적용함으로서 공사비산정의 정확성이 요구되며, 본 연구는 이에 대한 개선 안으로 부위와 부분별 공종분류 방식에 의한 데이터 추출조건으로 실적자료의 적용성과 신뢰성을 높였다. 또한 물량규모에 의한 공사비 변동요인을 물량규모 대비 단가의 확률적 회귀분석으로 예측 추정하여 실행 가능한 적정 공사비 산정방법을 제시하였다. 따라서 본 연구에서는 전산화 적용 방안으로 확률적 예정공사비산정방법을 기준으로 시스템 프로세스를 각 영역별로 구축하고 그에 따른 윈도우 어플리케이션 활용 툴과 개별 전산화에 대한 알고리즘을 구축하였다.
완성된 도면과 시방서를 기초로 산출한 상세한 물량 정보를 토대로 상세 공사비를 예측하는 업무에 비해 도면과 시방서가 완성되기 이전 단계에서 시설제원이나 개략적인 설계 정보 등을 기초로 개략공사비를 예측하는 업무는 공사비 예측 업무 담당자의 주관적인 판단에 의존하는 경향이 크고 객관성이 낮은 실정이다. 본 연구에서는 도로건설공사 초기단계에서의 사업비 예측 모델을 연구하고 이를 토대로 건설공사 개략공사비 예측 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 BIM 및 GIS를 이용하여 사업 초기단계 개략적인 노선선정에 따른 개략공사비 추정에 있어 사례기반추론을 기반으로 사업비 예측의 정확성 향상과 업무 선진화에 기여할 것으로 기대된다. 또한 사용자가 인터넷을 통해 편리하게 접근할 수 있고 객관적이면서 일관성 있는 개략공사비 예측 결과를 제공받을 수 있으므로 업무 투명성 측면의 효과도 기대할 수 있을 것이다.
본 연구는 신축 교육시설 프로젝트의 개념단계에서 공사비를 예측하기 위한 인공신경망모델의 제안을 목적으로 한다. 현행 공공 교육시설의 개념단계 공사비예측에는 기본인자인 연면적에 의한 단일변수 모델이 적용되고 있다. 그러나 개념단계에서 단일변수 공사비예측모델을 적용하여 예측된 공사비는 그 오차범위가 크고, 실시설계 완료 후 물량산출에 의해 산정된 상세공사비와 비교하여 큰 차이를 보일 경우 프로젝트의 수정이 불가피하며, 이는 프로젝트의 비용을 증가시키고 공기를 지연시킨다. 그러므로 본 연구에서는 교육시설 프로젝트의 사업계획 수립 및 예산확보 과정에서 공사비예측에 적용이 가능한다 변수 인공신경망모델을 제안하였다. 개발된 모델을 평가한 결과 평균오차율이 6.82%로써, 평균 93.18%의 정확도를 기록하였다. 제안된 인공신경망모델은 지난 5년간 신축된 교육시설의 공사예정금액을 실적자료로 사용하여 학습되었기 때문에, 차후 교육시설 신축공사의 예산편성에 그 활용이 기대된다.
건설 사업은 다양한 불확실성 및 리스크 요인으로 인하여 사업 수행 과정이 초기 계획대로 수행되고 있는지에 대한 반복적인 성과측정 및 후속 관리 조치가 필요하다. 이러한 성과 측정의 가장 대표적인 기준이 공정, 공사비, 품질이며 특히, 공정과 공사비의 경우 정량적인 평가가 가능하고 통합관리를 통해 효율성을 높일 수 있는 주요 관리 대상이 된다. 이를 위해 EVM(Earned Value Management)기법을 운영하도록 제도화 하였으며 EVM을 활용함으로써 사업 진도율 $15{\sim}30%$ 시점에서 사업의 EAC(Estimate at Completion)와 공정결과를 예측할 수 있다. 본 연구에서는 기존 EAC 추정의 문제점을 제시하고 회귀분석을 이용하여 적정 EAC 변동 범위를 예측한다. 따라서 공동주택 건설사업에서의 공사 수행 중 공정과 공사비의 문제점을 사전에 파악하여 변동 범위의 결과 값을 통해 의사결정자들이 효율적인 의사결정을 할 수 있도록 정보를 제공한 수 있을 것으로 판단된다.
공공사업에서 사업초기단계의 개략공사비 예측은 발주자에게 향후 공사비에 대한 정보를 제공함으로써 효율적인 예산수립을 가능하게 한다. 하지만 사업초기단계는 획득 가능한 정보량이 부족하기 때문에 상대적으로 정확한 공사비 예측이 어렵다. 현재 국내 발주기관에서 활용하고 있는 도로공사 개략공사비 산정체계는 단순하게 단위길이 당 단가에 도로의 연장을 곱하는 선형적인 모델이기 때문에 공사비 예측에 오차가 크게 발생하는 것으로 나타났다. 또한 사업의 진행에 따라 가용정보의 수준이 달라지기 때문에 개략공사비 예측모델에는 이러한 가용정보의 특성이 반영되는 것이 중요하다. 본 연구에서는 사업 초기단계를 크게 기획단계와 설계 초기단계의 두 단계로 구분하여 각 단계의 가용정보 수준 및 공사비 예측의 목적을 고려한 개략공사비 산정모델을 제시하였다. 공사비 예측모델의 개발을 위하여 총 143건의 공사 데이터를 수집하여 활용하였으며, 이를 통해 각 단계의 가용정보 수준에 적합한 공사비 영향변수를 도출하였다. 제안된 기획단계 및 설계초기 단계의 개략공사비 산정모델은 검증과정을 통하여 각 단계에서 요구되는 정확도 수준을 확인하였으며, 이러한 가용정보 수준에 입각한 개략공사비 산정모델은 향후 예산 산정업무나 타당성 조사, 노선 대안 비교검토 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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