• 한국건설관리학회논문집
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• 제13권2호
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• pp.25-36
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• 2012

최근 해외건설시장의 급격한 확대추세 속에서 국내기업들은 지속적인 진출확대와 사업성과 제고를 달성하기 위한 신성장 동력 확보에 힘쓰고 있다. 이에 본 연구는 '어떤 공종이 신성장동력 공종인가?'와 '신성장동력 공종에 어떻게 진출하여야 하는가?'라는 두 가지 질문을 바탕으로 신성장동력 공종을 탐색하였다. 이를 위하여 먼저 산업분석 이론과 자원기반 관점 등을 바탕으로 시장진입 가능성, 수익창출 가능성, 부가가치창출 가능성을 신성장동력 공종의 조건으로 파악하는 한편, 시장의 경쟁강도 및 성장세, 국내기업 경쟁력 수준, 국내시장 파급효과 등을 기준으로 하는 공종평가 프레임워크를 개발하여 그린에너지플랜트, 환경플랜트, 담수화플랜트, 원자력플랜트, 신도시개발, 초고층빌딩 등의 공종을 신성장동력 공종으로 선정하였다. 이후 시장개척 및 선점, 경쟁력 중점강화, 지속적 발전 및 파급효과 확대 등을 목적으로 그린에너지플랜트, 환경플랜트, 신도시개발 공종에 대한 전문가의 의견을 수렴하였으며, 이를 바탕으로 각 공종의 진출전략을 도출하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제17권3호
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• pp.61-70
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• 2016

건설사들은 국내 건설 경기 침체에 따라 해외 사업을 물색하고 건축, 토목, 플랜트 등 다양한 사업을 수주하여 진행해오고 있다. 해외 건설 공종 중 플랜트 공종은 지난 10년간(2005년~2014년) 전체 수주금액 중 평균 68.9%를 차지하며 국내 건설기업의 주력 공종으로 자리잡고 있다(해외건설협회). 그러나 플랜트 사업은 저가수주로 인해 최근 10년간 해외플랜트 수주 상승세와는 다르게 수익률은 저하되고 있으며 최근 미 금리 인상과 유가하락 장기화로 인해 플랜트 사업의 발주량은 더욱 저하될 것으로 예측되고 있어 향후 플랜트 사업 수주 경쟁은 더 심화될 것으로 전망되고 있다. 이러한 상황 속에서 기업이 지속적인 경쟁우위에 서기 위해서는 먼저 현재 국내 기업의 강점과 약점을 파악하여야한다. 따라서 본 연구는 국내 기업의 플랜트 사업 수행 내부역량을 분석하기 위해 자원기반이론을 바탕으로한 VRIO모델을 기반으로 사업 내부역량 평가 프레임워크를 개발하였다. 사업 내부역량 평가 프레임워크는, 문헌고찰을 통해 사업 수행단계 별(사업기획 및 계획, 설계, 구매조달, 시공) 지표를 도출하고 각 지표를 자원기반이론을 바탕으로 한 VRIO모델을 기준으로 전문가의 설문을 통해 우선순위 및 경쟁력수준을 도출하는 절차로 개발되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.200-210
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• 2020

교육시설 유지관리는 교육환경개선사업의 12개 단위사업별로 취합하고, 심의를 통해 최종 유지보수 대상이 선정된다. 실태조사의 평가점수로 우선순위가 결정되고 순차적으로 예산을 편성하여 진행된다. 우선순위는 유지보수공사 수행을 위한 일정표이자 발주를 위한 중요한 기준이 된다. 예산이 산출되는 실태조사단계와 우선순위 기준의 개별적 유지 보수공사는 몇 가지 한계가 있다. 학교시설관리자는 물량산출에 한계가 있으며, 부정확한 소요예산이 도출되는 결과로 이어진다. 우선순위 기준의 유지보수공사는 개별적으로 분리 발주되어 불필요한 공사기간이 반영된다. 학생들은 학습 환경에서 불편함이 발생하고, 안전을 침해하는 기간이 늘어난다. 본 연구는 실태조사단계의 BIM 활용과 공종 패키지 플래닝 프레임워크를 제안하였다. BIM은 유지보수 대상의 물량정보를 지원하여 예산산출에 활용되며, 보수이력과 점검 결과가 연계하여 평가점수를 도출한다. 공종 패키지 알고리즘은 단위사업별 예산배정 구간을 구분하고, 동일한 공간과 부위에 투입된 공종이 그룹화된 결과를 도출한다. 사례적용 결과 공사기간은 기존 대비 약 37.4% 단축이 가능하였으며, 실무자 면담을 통해 공종 그룹화 대상을 도출 과정에서 활용성이 높은 것으로 평가되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제39권6호
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• pp.887-892
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• 2019

건설현장 영상 자동 모니터링을 목적으로 많은 연구자들이 영상분석기술을 활발히 개발하고 있다. 높은 성능의 영상분석기술을 개발하기 위해서는 다량의 고품질 학습용 이미지 데이터베이스(Database, DB)를 구축해야 한다. 하지만 기존의 학습 DB 구축 방법은 사람이 건설현장을 직접 방문하여 카메라를 설치하고 각각의 목적에 알맞은 영상을 수집하여 DB를 직접 구축하고 있기 때문에 이에 많은 비용과 시간이 요구된다. 뿐만 아니라 이 같은 사람 의존적인 방식은 건설현장의 다양한 특성을 모두 반영한 DB를 구축하는 것에 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해서 본 연구는 웹 크롤링(Web Crawling) 기법을 활용하여 건설현장 영상분석을 위한 학습 이미지 DB를 자동으로 구축하는 프레임워크를 제안한다. 프레임워크 검증을 위해 건설공종과 건설장비에 대한 학습 DB를 구축하여 영상분석모델을 학습 및 평가하는 실험을 진행하였다. 그 결과, 건설현장 모니터링을 위한 학습용 이미지 DB를 자동으로 구축할 수 있었을 뿐만 아니라 이를 토대로 개발한 영상분석모델이 건설공종과 건설장비를 성공적으로 분류하는 것을 확인하였다. 결과적으로 기존의 방식보다 학습 DB를 구축하는 데 필요한 시간과 비용을 최소화할 수 있었다.

• 한국건축시공학회지
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• 제23권5호
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• pp.571-581
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• 2023

최근 국내 건설산업은 건설업체의 경영난과 물량 감소로 인해 위축되고 있다. 국내 건설사들은 건설시장에서의 경쟁 우위 확보를 위해 모든 공종에 대해 원가절감 및 품질향상을 위한 노력을 기울이고 있다. 가치공학(VE) 기법은 건축공사에서 원가절감뿐만 아니라 공기 단축과 품질향상을 위한 도구로 활용되는데, 골조 공사 분야에 적용되는 성과가 상대적으로 미미한 실정이다. 공장 건설에서 골조 공사는 전체 공정에 큰 영향을 미치는 주요 공정이므로 골조 공사 계획단계에서 VE 기법을 도입해 설계도서와 현장 여건을 분석하여 품질과 안전을 확보하면서 공사 기간 단축, 원가절감, 작업성을 높일 수 있는 대안을 개발할 필요가 있다. 본 연구는 공기 단축, 원가절감, 시공 안전성 확보를 위한 기초연구가 될 것으로 기대된다.