• 대한토목학회논문집
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• 제28권5D호
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• pp.695-703
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• 2008

중국 수처리 시장의 지속적 성장세 가운데 국내 환경기업은 BOT 방식을 통한 환경산업의 중국진출이라는 측면에 많은 관심을 가지고 있다. 그러나 중국 시장은 2000년 이후 중국기업들의 급성장과 동시에 많은 해외기업이 후퇴한 결과 소수 해외기업의 시장 독점화 현상을 보이고 있다. 본 연구는 이러한 해외기업의 시장탈피 현상과 관련하여 해외기업의 중국 수처리 BOT시장 참여의사결정에 부정적 결과를 초래하는 주요 시장참여 위험요인을 도출하고 국내건설기업의 관점에서 개별 요인이 의사결정에 미치는 영향력을 분석하였다. 분석결과 고정수익 금지조항 발효 및 낮은 물 사용료와 같은 수익 불확실성과 관련된 요인들의 영향력이 가장 높은 것으로 조사되었고, BOT사업에서 EPC업체 선정시 경쟁입찰의 의무화와 건설법인의 설립 의무화 등도 주요 영향변수로 조사되었다. 후자가 문제시 되는 원인은 현지의 대표적 다국적 전문 수처리 기업은 BOT사업 모델을 투자를 수반한 운영사업으로 인식하는 반면에 국내기업은 대다수 시장후퇴 기업들과 마찬가지로 해외 BOT 진출시 EPC사업 수주를 통한 조기 투자회수를 목표로 하고 있다는 점에 기인하는 것으로 조사되었다. 중국 정부는 본 연구결과물을 근거로 중국내 중장기 수처리시설 수요목표를 달성하기 위한 시장경쟁률 향상 메커니즘에 대한 이해를 높일 수 있으며 국내기업은 중국내 수처리 BOT시장 진입시 주요 의사결정 판단기준과 사업 참여의사결정 시스템 개정 방안으로 활용할 수 있다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제12권6호
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• pp.65-78
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• 2011

건설사업은 복합, 중장기적인 사업특성상 프로젝트의 기획부터 시공 완료 단계까지 정확한 공사비 예측 및 확인, 정산 절차가 매우 중요하며, 기획에서 실시설계, 물량산출의 전 단계에 이르기까지 공사비와 관계된 리스크요인의 검토와 판단이 강조되고 있다. 그러나 공공주택의 입낙찰 금액의 심사 및 실행예산 편성 시 실적데이터에 의한 공사비 초과요인에 대한 검토와 조치, 공사비 리스크의 적절한 대응이 이루어지지 않고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 2004년~2010년 준공분 공공주택 40개 현장의 준공정산서를 대상으로 세부공종별 실적공사비 항목을 사업초기 실행예산을 기준으로 비교하여, 실적공사비의 변동관계에서 나타나는 편차 및 변동 폭을 분석함으로써 불규칙적 공사비 리스크요인을 파악하고 정량적 분석을 실시하였다. 연구결과 연도별, 연면적별, 지역별, 공사금액별, 분양/임대방식별 다양한 공사비 리스크 요인 및 결과를 도출하였다. 연도별 정책과 경기 변동에 따른 공사비 리스크를 알 수 있었으며, 지역별, 연면적별 공사특성에 따른 공사비 리스크 항목을 도출하였다. 공사금액별 리스크 분석에서는 최저가낙찰제의 문제점을 알 수 있었으며, 공사비 초과 리스크 비중은 외주비와 자재비 항목에서 가장 크게 발생하는 것으로 나타났다. 직접공사비 중 외주비 리스크는 지붕공사와 타일공사가 높게 나타났고, 자재비 리스크는 철근, 시멘트가 높게 나타났다. 본 연구결과는 향후 공공주택 실행예산 편성 시 분류 방식에 따라서 공사비 리스크 검토 공종 및 관리요소 분석을 위한 자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 지질공학
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• 제30권4호
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• pp.457-468
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• 2020

플랜트, 토목 및 건축 사업에서 말뚝(Pile) 설계 시 어려움을 겪는 주된 요인은 지반 특성의 불확실성이다. 특히 표준관입시험(Standard Penetration Test, SPT)을 통해 측정되는 N치를 얻는 것이 가장 중요한 자료이나 광범위한 모든 지역에서 구하는 것은 어려운 현실이다. 짧은 해외사업 입찰기간 내에 시추조사를 할 경우 인허가, 시간, 비용, 장비접근, 민원 등 많은 제약요건이 존재하여 전체적인 시추조사가 어렵다. 미시추 지점에서 지반 특성은 엔지니어의 경험적 판단에 의존하여 파악되고 있고, 이는 말뚝의 설계 및 물량산출 오류로 이어져서, 공기 지연 및 원가 증가의 원인이 되고 있다. 이를 극복하기 위해서, 한정된 최소한의 지반 실측 자료를 활용하여 미시추 지점에서도 N치를 예측 할 수 있는 기술이 요구되며, 본 연구에서는 AI기법 중 하나인 인공신경망을 적용하여 N치를 예측하는 연구를 수행하였다. 인공신경망은 제한된 양의 지반정보와 생물학적인 로직화 과정을 통하여 입력변수에 대한 보다 신뢰성 있는 결과를 제공하여 준다. 본 연구에서는 최소한의 시추자료의 지반정보를 입력항목으로 하여 다층퍼셉트론과 오류역전파 알고리즘에 의하여 학습된 패턴을 가지고 미시추 지점에서 N치를 예측하는데 그 목적을 두고 있다. 이를 위하여 2개 현장(필리핀, 인도네시아)에 AI기법 적용시 실측값과 예측값에 대한 적정성을 검토하였고, 그 결과 예측값에 대한 신뢰도가 높은 것으로 연구 검토되었다.