아파트 프로젝트는 사업성패에 영향을 미치는 요인은 매우 다양하다. 그러나 분양단가가 결정되고, 분양이 시작된 이후에는 사업에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 분양 후 1개월간의 초기분양률이다. 일반적으로 사업주체는 경제상황, 주택시장의 동향, 사업지 인근의 주택가격 등 다양한 자료에 의해 초기분양률을 예측한다. 그러나 이러한 요인들을 초기분양률과 연계하여 정량적으로 계산하는 것은 매우 어렵다. 따라서 본 연구는 실제 수행된 아파트 프로젝트의 분양결과 자료를 이용하여 초기분양률 예측 회귀모델을 제안하는 것을 목적으로 한다. 본 연구를 위해 기존 분양실적자료 수집, 영향요인들의 상관관계 분석, 초기분양률 예측 회귀모델 작성을 진행한다. 본 연구의 결과는 아파트 프로젝트의 사업성 분석 시 초기 분양률 예측을 위한 기초자료로 활용되며, 사업 리스크 모델 개발의 핵심 자료로 활용된다.
A subcontract work order is the basis of the construction process and consists of the root and trunk of the construction industry. The construction process through a subcontract work order is an important element of project success, and it is the basic unit of creating profit in the construction industry. Therefore, correct analysis and forecasting of subcontract work orders allow correct estimation of construction cost and profit which is the foundation of corporate decision making. This study has started to provide predictions of subcontractor's bidding-ratio for decision-making. Since the actual project data has been used in this study, the contribution level of the model is highly expected in actual field. The statistical confidential level of adjusted decision coefficient is concluded low because of limited sample numbers. However, its accuracy and confidence level can be increased through increasing sample numbers, considering more variables, and studying of reducing error.
After 1980's, as economy was rapidly grown and real estate market was active, greatly increased in population has been supplied to the city. Accordingly, national apartment house market is located in the form of Urban Housing Culture. However, as time goes by the apartment houses where the supply of mass became superannuated and residential environment became poor. So, the environment of old apartment houses has been changed to improve with reconstruction. It has been changed in response to the demands of the times. It is one of essential part in a remodeling field for the future although it has some problems in the way that uses existing buildings.
려명거리 사업은 건설비용이 알려진 유일한 건축사업이지만 북한원으로 표기되어 그 규모를 짐작할 수 없다. 본 논문에서는 려명거리의 건설조립액을 기준으로, 북한 아파트 신축공사의 m2당 공사 원가를 산출하고, 이를 서울주택도시공사가 공개한 원가와 비교하여 남한과 북한의 건축공사비 비율을 산출했다. 그 결과는 160대 1이었고 이는 남북 공식 환율이 없는 상황에서 북한원으로 표기된 공사 규모 추정에 이용될 수 있으며, 향후 남북 공동으로 건축사업을 계획할 때, 상대의 화폐단위로 산출된 건축공사 원가를 이해하는 데 일조할 것으로 기대한다.
The 4th International Conference on Construction Engineering and Project Management Organized by the University of New South Wales
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pp.304-310
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2011
The populations of major cities in Australia are increasing rapidly and facing an acute housing shortage. Traditional apartment procurement techniques involve lengthy lead-times and factory-based, or offsite manufactured (OSM) multi-storey apartment buildings may offer the opportunity to help fulfill the need by significantly reducing build times. Other advantages of OSM may include superior quality, low weight ratios, economies of scale achieved through repetition of prefabricated units, use on infill sites, sustainable design standards and better occupational health and safety. There are also positive labour and training implications, which may help to alleviate an industry-wide shortage of skills through use of semi-skilled labour. Previous uncertainties about the adoption of offsite due to the high capital costs and perception issues were generally based on pre-cast concrete structures, which are quite a different building type in terms of flexibility, construction, delivery and finishes. Identification of drivers and constraints assists in the determination of current industry status, allows for a benchmark to be established and future opportunities and directions for OSM to be determined.
건설프로젝트에서 공기지연은 공정 및 공사비 관리 측면에서 핵심 관리사항에 해당된다. 본 연구는 아파트 건설공사에서 직접비의 상당부분을 차지하는 골조공사를 대상으로 공사부위별 공기지연 수준을 분석하고 대책을 제시한 실증연구로 10개 현장의 공사비 비중분석 결과에 기반하여 골조공사에서 지연이 발생하는 부위의 순위, 원인 등을 분석하였다. 분석결과 1층 골조공사에서 가장 큰 지연이 발생하는 것으로 나타났으며 지연원인을 다양한 분류에 의거하여 분석하고 대책을 제시하였다.
Management process of apartment buildings construction has increased because the after service of construction company meet the needs of customers. Many defect data, which was inspected by construction company or customers before moving into a new apartment house, were classified by field engineers and then communicated to corresponding subcontractors. The classification process needs to be performed by an expert engineer because there is so much data, it is unfeasible to complete in a short period of time. For this classification process, an automatic classification system using case base reasoning (CBR) should be considered. This research proposed a defect management system with automatic classification system using CBR. This constructed defect management system consists of cyber after service system for tenants and the whole defect management process of construction, preservation and management of apartment buildings. This system could improve the efficiency of expert work in terms of time and accuracy, as well as helping laymen users to conduct defect classification work as experts do.
The number of disputes over defects after completion of construction work in apartment buildings is increasing every year. In this situation, the prediction of reasonable defect repair costs is very important. In this paper, we are going to collect basic data for predicting defect repair costs through the correlation analysis of the construction period and defect repair cost of apartment houses. For this purpose, first of all, the construction period and defect repair cost of apartment houses were analyzed to analyze the construction period for each type of work, the construction period for each project type, and the construction period for each standard calculation. Next, the correlation between defect repair cost and the independent variables of the candidate was conducted. According to the analysis, the ratio of framing air, the ratio of finishing air, and the number of delay days showed strong correlation.
To promote the remodeling project it is important to get apartment residents' consent. It is significant variable to determine project to progress smoothly from planning stage which committee of association establishment sets up to establishment stage of association. On average, it takes about 1~1.6 year in planning phase which means before construction phase of remodeling. Therefore, it is very important issue to get apartment residents' consent in planning phase. In this research, we focused on residents' opinion and proposed solution of conflict with gathering residents' opinion to proceed remodeling project. By setting particular remodeling situation, related residents represented as agents made effort to efficient coordination to reduce total duration of decision making. Therefore, we proposed multi-agent based on fuzzy inference to simulate behavior of decision making on remodeling project effectively. From this method, optimal alternative is selected by considering each agents' attributes which represented by fuzzy set. This research will develope to further research for realizing concrete multi-agent based on fuzzy inference considering all stakeholders in remodeling project.
The sale price of apartment buildings is a key factor in the success or failure of apartment projects, and the factors that affect the sale price of apartments vary widely, including location, environmental factors, and economic conditions. Existing methods of predicting the sale price do not reflect the nonlinear characteristics of apartment prices, which are determined by the complex impact factors of reality, because statistical analysis is conducted under the assumption of a linear model. To improve these problems, a new analysis technique is needed to predict apartment sales prices by complex nonlinear influencing factors. Using machine learning techniques that have recently attracted attention in the field of engineering, it is possible to predict the sale price reflecting the complexity of various factors. Therefore, this study aims to conduct a basic study for the development of a machine learning-based prediction model for apartment sale prices.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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