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.
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.
아파트 공사에서 계획기성은 전체 사업단계에 걸쳐 공사기간 산정, 중도금 납부일정, 사업손익분석, 기성지급, 계획대비 실적비교 관리 등에 활용되므로, 다수 사업 참여자간의 이해와 사업의 성공에 지속적으로 영향을 미치는 핵심적인 관리요소이다. 그러나 대단지 아파트 공사에서는 다수건물 동시 시공으로 인한 공정 액티비티 과다발생으로 인하여 공정표를 작성하고 자원을 분개하여 계획기성을 정확하게 산출하는데 어려움을 겪고 있는 실정이다 본 연구에서는 실태조사를 통하여 기존의 문제점과 원인을 파악하고 계획기성 산출의 프로세스를 개선을 통하여 계획기성을 신속$\cdot$정확$\cdot$체계적으로 산출하기 위한 개선방향을 제시한다.
Seo, Wonseok;Kim, Seongah;Park, Junseok;Kim, Jinyoung
국제학술발표논문집
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The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1059-1066
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2022
In 2020, it was estimated that more than 2.4 million households in South Korea are over 30 years old. That is, more than 40% of all houses in Korea are old and that they require proper rehabilitation. The two options to improve poor living conditions are reconstruction and remodeling. Compared to reconstruction, remodeling has advantages in terms of the construction period, cost, and environmental impact. As such, the current Korean regulations are more favorable for remodeling than reconstruction. Typically, several candidate floor plans are presented in the early stages of an apartment remodeling project. Extracting information about bearing walls and other structural elements from the multiple plans to compare those plans quantitatively is one of the essential tasks during the early stage of a project. To cope with this task, an automated data extraction method for walls and slabs from before and after remodeling plans is developed. Through the developed program, load-bearing walls, non-bearing walls, slabs, and weight changes after remodeling can be analyzed and visualized in a fast and automated manner.
Estimating the construction period at the initial stage of the project and determining whether it is appropriate is very important for the developer's decision-making and the success of the construction company's business. Existing researchers have conducted various studies to calculate the appropriate construction period, but there is no study on the influencing factors and methodology for the construction period of beam-column PC apartment building frame construction. The purpose of this study is to calculate the PC member assembly time using the mathematical algorithm of PC member assembly. The results of this study can be used as basic data to calculate the construction date of the standard floor of PC construction.
주택 재건축 정비사업의 초기단계에서의 주요문제점들은 해당분야의 전문가 부재로 인한 전문성결여에서 비롯하여 사업기간을 지연하게 되고, 또한 사업추진의 부진으로 인하여 비용 증가 등이 발생하고 있다. 이러한 내재된 정비사업의 문제 해결 방안으로서 본 연구에서는 건설사업 관리 방식의 모델 적용방안을 제안하고자 한다. 건설사업관리 방식을 적용하여 사업초기 단계에서의 사업계획 수립시 전문적인 지식을 기초로 조합원의 의견을 충분히 수렴할 수 있으며, 사업수행방식의 전문화, 초기단계에서의 합리적인 의사결정, 사업기간 단축, 비용절감, 발주자의 이익을 기여할 수 있다.
리모델링을 선호하는 가장 큰 이유는 조합 구성 후 8~9년이 소요되는 재건축에 비해 상대적으로 짧은 사업기간(5~6년)에 있다고 할 수 있다. 그 외에도 입주민의 이주 시 임시거주를 위한 전세기간이 통상 24개월이라는 점을 감안할 때 공기단축의 필요성은 더욱 커진다. 또한 기존 증축형 리모델링공사의 기간이 평균적으로 28~35개월로 예측되기 때문에 전세 24개월이라는 공사기간을 만회하기 위한 전략과 노력이 필요하다. 이에 본 연구는 리모델링공사의 사업기간을 개략적으로 판단할 수 있는 리모델링 표준공기 산정모델을 개발하였다. 신축공사 표준공기를 토대로 리모델링공사와의 차이점 분석을 통해 리모델링 특성에 맞는 표준공기(안)을 개발하였다. 리모델링공사에서 새롭게 정의해야 할 표준공기 기준은 철거공사에 따른 공기변화, 보강공사에 따른 공기변화, 증축공사에 따른 공기변화로 크게 3공종으로 구분된다. 작성된 표준공기(안)에 대하여 사례연구와 전문가 인터뷰를 통해 적정성에 대해 검증하였다. 본 논문에서 개발한 리모델링공사 표준공기는 설계 대안별로 개략공기를 산출할 수 있는 기준이 될 것이며 리모델링 사업주체들간 전략적 의사결정에 도움이 될 수 있을 것이다.
Learning effect is an observation that the more times a task is performed, the less time is required to produce the same amount of outcomes. The construction industry heavily relies on repeated tasks where the learning effect is an important measure to be used. However, most construction durations are calculated and applied in real projects without considering the learning effects in each of the repeated activities. This paper applied the learning effect to the repeated activities in a small sized apartment construction project. The result showed that there was about 10 percent of difference in duration (one approach of the total duration with learning effects in 41 days while the other without learning effect in 36.5 days). To make the comparison between the two approaches, a large number of BIM based computer simulations were generated and useful patterns were recognized using machine learning algorithm named Decision Tree (See5). Machine learning is a data-driven approach for pattern recognition based on observational evidence.
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.
본 연구에서는 아파트 개발 사업의 타당성 분석을 위한 시스템다이내믹스 모델을 개발하고 사례연구를 수행하고자 하였다. 연구에서는 기존의 아파트개발 사업 사례와 연구 프로젝트 자료들을 근거로 현금흐름 구성요소들을 도출하였고, 시스템사고 방법과 시스템다이내믹스 모델을 사용하여 이들 요소의 상호 영향관계를 찾고자 노력하였다. 연구에서는 모델을 정의하고 분석하기 위해 Vensim이라는 시스이내믹스 소프트웨어를 사용하였다. 이렇게 도출된 모델을 검증하기 위해 사례 연구를 진행하였으며, 사례연구 결과 연구에서 개발한 모델이 실제 프로젝트에 적용이 가능할 것으로 판단되었다. 연구에서 도출된 모델은 아파트 개발사업자들이 프로젝트의 초기단계에 프로젝트 파이낸싱과 관련한 의사결정에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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