본 연구는 전문가를 대상으로 한 델파이(Delphi) 설문조사를 통하여 물가 변동에 따른 건설공사 계약 금액 조정(escalation) 제도의 문제점 및 개선 방안에 대하여 살펴본 결과이다. 조사 결과, 에스컬레이션의 요건이 되는 건설공사비의 등락률은 소비자 물가 변동률 혹은 건설 공사비 지수에 근거하여 결정하는 것이 바람직하며, 전문가의 의견을 보면, 총 공사금액의 $3\%$ 수준이 적정한 것으로 나타났다. 나아가 환율 및 국제 원자재 가격 등 단기적 충격 요인에 기인하는 자재 가격의 급등은 건설업체가 사전적으로 예측하여 대응하는 것이 어렵다. 따라서 단품슬라이드 제를 도입하여 특정 자재의 가격 급등에 대하여 에스컬레이션을 허용할 필요성이 있다. 등락률의 산정 방식으로는 지수조정률보다는 개별 공사의 특성을 정확하게 반영할 수 있는 품목조정률이 더 바람직한 것으로 평가되었다. 지수조정률이 합리적으로 기능하기 위하여는 품목별 공종별로 노임지수와 자재지수, 기계경비지수 등이 산출되어 발표될 필요성이 있다. 에스컬레이션의 기산일로서는 현행 법령에서는 계약 체결일로 규정되어 있으나, 계약 체결 이전부터 물가 변동이 발생한다는 점을 고려할 때, 입찰일로 규정하는것이 바람직하다.
건설기술용역 대가기준이 명확하고 투명해지면, 발주자와 입찰자 입장에서는 용역 투입비용에 대해 예측 및 정산이 가능하며, 실제 업무를 수행하는 엔지니어 입장에서도 실질적인 혜택이 돌아갈 수 있게 된다. 최근 정부는 건설기술용역 국제경쟁력 향상을 위해 그간 사업의 규모와 상관없이 사용해오던 공사비요율방식에 의한 대가산정방식의 사용은 지양하고 점차 실비정액가산 방식으로 개선하고 있다. 그런데 개정된 실비정액가산방식의 대가산정기준을 적용하였을 경우, 기존 방식에 비하여 153%~197% 용역비가 상승하기 때문에, 개정된 대가산정기준 적용에 논란이 없으려면 기존 정산방식이나 정산근거에 대한 검토가 필요하다. 이를 위하여 미국, 영국을 비롯한 해외 사례와의 비교 분석을 통하여 2014년 개정된 건설기술용역 대가기준을 분석하였다. 분석결과, 큰 틀에서는 선진국과 같이 실비정액가산방식으로 원가계산방식을 일원화한 것은 매우 중요한 변화이지만, 상세내역계산에서는 해외와 달리 산정방식이 복잡하고, 직접인건비에 일부 간접경비가 포함되어 있으며, 제경비 기술료 등 간접경비를 포괄적으로 인정하여, 경비의 중복산정 문제나 집행내역의 불투명성 문제가 여전히 존재하는 것으로 나타났다. 이에 대한 여러 해결방안을 제안하였다.
글로벌 금융위기 이후 은행에 대한 감독강화 및 국제회계기준(IFRS) 도입은 우리나라의 부실채권(NPL) 시장을 급격히 팽창시키는 계기가 되었다. 은행의 BIS 비율이 하락할 경우 신인도가 낮아져 고객이 이탈하고, 은행퇴출 위험까지 직면하게 되므로 은행들의 자산건전성 향상 노력은 앞으로도 지속될 것으로 예상되며, 이에 따라 부동산 경매시장에서는 NPL 매각수단으로서의 일반담보 부동산의 경매에 대한 투자자들의 관심이 크게 증가하고 있다. 그러나 NPL채권 거래시장과 NPL을 회수하기 위한 일반담보부 부동산 경매시장의 양적 팽창에도 불구하고 이들 시장이 공정하고 건전한 투자시장으로서 제대로 기능을 발휘하기 위해서는 다음과 같은 몇 가지 문제점에 대한 개선이 이루어져야 한다. 첫째, 일반투자자들도 NPL 시장에 자유롭게 참여할 수 있도록 NPL 유통시장의 진입장벽이 제거되어야 하며, 부동산 경매시장으로 이어지는 담보처분 방식의 NPL정리가 확대되어야 한다. 둘째, 투명한 NPL 거래로 담보부동산 경매의 공정성을 확보해야 한다. 셋째, 담보부동산 경매에서 NPL 매수인의 상계권 남용을 제한해야 한다. 이처럼 NPL 유통시장의 공개경쟁과 투명성을 확보하고, NPL 담보부동산 경매에 의한 부실채권 정리확대 및 공정한 입찰기회 제공 등 제도개선이 이루어지는 경우 경매참여자보호는 물론 부동산 경매시장의 활성화 및 이를 통한 은행의 자산건전성 향상에도 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
수주생산 환경에서 제조업체의 견적정보는 다양한 고객요구에 대응하여, 프로젝트의 입찰, 수주, 그리고 생산할 제품의 기초정보로 사용하는 중요한 정보이다. 이 견적정보는 고객요구, 제품생산 환경의 변화, 기술제휴사의 도면정보 변경, 그리고 제품의 기술 개선 등의 여러 요인에 의해 변경된다. 이러한 변경으로 인하여, 제조사가 고객의 요구사항을 반영하여 작성중인 견적정보에 다양한 변경이 발생한다. 이러한 다양한 변경요인에 따른 견적정보의 변경은 수주생산 기업의 입장에서 견적관리업무에 많은 부담을 주고 있다. 특히, 견적의 변경요인으로 인한 견적정보 변경은 고객중심의 주문생산 환경에서 고객의 요구사항에 의해 불가피하고 빈번하게 발생한다. 본 논문에서는 견적생성 프로세스를 기준으로 견적변경 프로세스를 제시하고, 일관적이고 효율적인 견적변경처리 방안을 제시하고자 한다. 이를 위하여, 견적의 변경이 발생하는 요인을 정의하고, 각 요인에 대한 변경유형을 정의하였다. 그리고 견적변경에 대한 발생 요인별 사례를 통하여 견적변경 프로세스가 견적관리시스템에 적용되는 과정을 보여준다. 또한 제안된 견적변경 요인, 견적변경 유형, 견적변경 프로세스, 그리고 견적체계 관리의 유용성을 보여주기 위하여, 고객 중심의 수주생산기업인 'H'사의 선박엔진 부문의 통합 견적관리시스템에서의 견적변경처리 기능 및 절차에 적용하였다. 그 결과, 견적변경 요인에 따른 견적변경 처리 및 관리가 효율적으로 수행됨을 확인하였다.
국내 건설수주 규모는 2013년 91.3조원에서 2021년 총 212조원으로 특히 민간부문에서 크게 성장하였다. 국내외 시장 규모가 성장하면서, EPC(Engineering, Procurement, Construction) 프로젝트의 규모와 복잡성이 더욱 증가되고, 이에 프로젝트 관리 및 ITB(Invitation to Bid) 문서의 위험 관리가 중요한 이슈가 되고 있다. EPC 프로젝트 발주 이후 입찰 절차에서 실제 건설 회사에게 부여되는 대응 시간은 한정적일 뿐만 아니라, 인력 및 비용의 문제로 ITB 문서 계약 조항의 모든 리스크를 검토하는데 매우 어려움이 있다. 기존 연구에서는 이와 같은 문제를 해결하고자 EPC 계약 문서의 위험 조항을 범주화하고, 이를 AI 기반으로 탐지하려는 시도가 있었으나, 이는 레이블링 데이터 활용의 한계와 클래스 불균형과 같은 데이터 측면의 문제로 실무에서 활용할 수 있는 수준의 지원 시스템으로 활용하기 어려운 상황이다. 따라서 본 연구는 기존 연구와 같이 위험 조항 자체를 정의하고 분류하는 것이 아니라, FIDIC Yellow 2017(국제 컨설팅엔지니어링 연맹 표준 계약 조건) 기준 계약 조항을 세부적으로 분류할 수 있는 AI 모델을 개발하고자 한다. 프로젝트의 규모, 유형에 따라서 세부적으로 검토해야 하는 계약 조항이 다를 수 있기 때문에 이와 같은 다중 텍스트 분류 기능이 필요하다. 본 연구는 다중 텍스트 분류 모델의 성능 고도화를 위해서 최근 텍스트 데이터의 컨텍스트를 효율적으로 학습할 수 있는 ELECTRA PLM(Pre-trained Language Model)을 사전학습 단계부터 개발하고, 해당 모델의 성능을 검증하기 위해서 총 4단계 실험을 진행했다. 실험 결과, 자체 개발한 ITB-ELECTRA 모델 및 Legal-BERT의 앙상블 버전이 57개 계약 조항 분류에서 가중 평균 F1-Score 기준 76%로 가장 우수한 성능을 달성했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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