일반적으로 공사비에 대한 연구는 직접비 위주로 행해졌으며, 간접비를 면밀하게 산정하는 모델에 대한 연구가 부족하다. 본 연구의 목적은 국내 건설시장에서 큰 축을 차지하는 아파트 건설공사 현장의 현장관리비를 예측하기 위한 모델을 제시하는 것이다. 아파트 건설공사 현장 다수의 전체공사기간 동안의 실비사용 데이터를 분석하여 곡선접합 분석을 통해 공정률별 1일당 현장관리비를 도출할 수 있는 9차방정식을 제안하였으며, 이를 활용하여 300억 규모의 공사의 경우의 현장관리비를 추정하는 결과를 보여줌으로서 활용가능성을 설명하고 있다. 선행연구에서는 총 현장관리비의 규모의 변화패턴을 직접적으로 확인할 수 있는 다항식을 도출한 사례는 없었던 점에 비추어 본다면, 본 연구에서 제시한 모델은 그 편의성과 면밀성에 합리적 근거를 토대로 현장관리비를 예측할 수 있다는 점에서 연구의 기여도가 있다.
The selection of suppliers and the determination of order quantities to be placed with those suppliers are important decisions in a supply chain. In this research, a non-linear mixed integer programming model is presented to select suppliers and determine the order quantities. The model considers the purchasing cost which takes into account quantity discount, the cost of transportation, the fixed cost for establishing suppliers, the cost for holding inventory, and the cost of receiving poor quality parts. The capacity constraints for suppliers, quality and lead-time requirements for the parts are also taken into account in the model. Since the purchasing cost, which is a decreasing step function of order quantities, introduces discontinuities to the non-linear objective function, it is not easy to employ traditional optimization methods. Thus, a heuristic algorithm, called particle swarm optimization (PSO), is used to find the (near) optimal solution. However, PSO usually generates initial solutions randomly. To improve the PSO solution quality, a heuristic procedure is proposed to find an initial solution based on the average unit cost including transportation, purchasing, inventory, and poor quality part cost. The results show that PSO with the proposed initial solution heuristic provides better solutions than those with PSO algorithm only.
As it recently appears that Life Cycle Cost Analysis may be considered as new methodology for economic valuation of infrastructure many researches have been made to assess LCC(Life Cycle Cost) of each facility based on a reasonable methods. In general, LCC is composed of construction cost and expected maintenance repair cost. And especially, maintenance repair cost must be estimated to enhance the reliability through systematic and reasonable methods. However in Korea, because high speed railway steel bridges are recently constructed no direct statistical data are available for the account of the maintenance cost and then their maintenance characteristics are not linear yet. Therefore, the approach proposed in the paper utilizes a theoretical determination and degradation of the corrosion and fatigue of the bridges based on Rahgozar et al.(2006)'s model on fatigue notch factor considering into the corrosion to incorporate the corrosion effect into the fatigue strength reduction model. And then, the corresponding probability of failure is calculated in terms of the reliability index using S-N curve to formulate the fatigue limit state. Therefore, this paper proposes the minimum Life Cycle Cost through optimum maintenance plan analysis of high-speed railway steel bridges under construction. Finally, this paper reviews the proposed model in oder to confirm the applicability and feasibility by appling it to high speed railway steel bridges under construction
국내 해체시장 규모는 꾸준히 증가되고 있는 반면, 해체공사비 예측 연구는 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 해체공사비 변동에 영향을 미치는 다양한 속성을 반영한 공사비 예측 모델을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 기존 문헌고찰과 전문가 자문을 바탕으로 13개의 영향요인과 실적공사비 데이터를 수집하였으며, 회귀분석을 통해 2개의 예측모델을 구축하고 예측정확도를 평가하였다. 그 결과, 약 6~12%의 평균 오차율을 보였으며, 예측 모델로서의 활용 가능성을 모색할 수 있었다. 본 연구 결과는 향후 국내 해체공사의 적정 공사비산정 및 관련 기준 정비에 기여할 수 있을 것이다.
In this paper, the life cycle cost of the auxiliary power unit in the conventional 8200 series electric locomotive is evaluated and an effective life cycle cost reduction method is sought. For this, a life cycle cost evaluation model was proposed using IEC 60300-3-3 standard. As a result of analysis, material cost which accounted for a large percentage of preventive maintenance cost, accounted for 64% of total cost, and breakdown maintenance cost was as high as 27%. Except for the cost of preventive maintenance, the breakdown maintenance cost ratio was the highest. In order to reduce the LCC of the auxiliary power unit(APU) of the 8200 series in the future, it is necessary to reduce the material cost in case of development and to secure the high reliability according to the parts manufacturing so as to minimize the maintenance cost.
본 논문에서는 데이터 스트림 환경에서 윈도우 기반 연산자를 대상으로 메모리와 연산 비용의 상대적인 이해득실 관계를 분석한다. 이를 위하여 기본적인 연산자 네트워크 구성 요소를 식별하고, 윈도우 메모리의 재배치를 통한 메모리 소요량의 감소 효과와, 이로 인한 추가적인 연산 비용의 규모를 산정하는 비용 모델을 수립한다. 이러한 비용 모델을 통해 윈도우 메모리의 재배치의 효용성을 확인하고, 이러한 접근 방법을 데이터 스트림 질의의 실행 계획 개선을 위해 효과적으로 활용할 수 있는 방법을 모색한다. 이를 통해 데이터 스트림 환경에서 질의 처리 및 최적화의 적용 영역을 확장시키고, 윈도우 메모리 재배치를 통한 질의최적화를 위한 비용 산정 모델의 토대를 제공한다.
In this paper, we propose new unified methodologies of reliability and its cost evaluation in power distribution systems. The unified method means that the proposed reliability approaches consider both conventional evaluation factor, i.e. sustained interruptions and additional ones, i.e. momentary interruptions and voltage sags. Because the three voltage quality phenomena generally originate from the outages on distribution systems, the basic and additional reliability indices are summarized considering the fault clearing mechanism. The proposed unified method is divided into the reliability evaluation for calculating the reliability indices and reliability cost evaluation for assessing the damage of customer. The analytic and probabilistic methodologies are presented for each unified reliability and its cost evaluation. The time sequential Monte Carlo technique is used for the probabilistic method. The proposed DVL(Demand Varying Load) model is added to the reliability cost evaluation substituting the average load model. The proposed methods are tested using the modified RBTS(Roy Billinton Test System) form and historical reliability data of KEPCO(Korea Electric Power Corporation) system. The daily load profile of the each customer type in domestic are gathered for the DVL model. Through the case studies, it is verified that the proposed methods can be effectively applied to the distribution systems for more detail reliability assessment than conventional approaches.
The energy cost is resulted from the energy use. Its sources are divided into some types and depended on the building use or energy-use type. The energy cost should be affected by the amount of the energy use. The cost could be calculated to consider various factors such as the insulation, heating type, building shape and others. But it can not consider all of the affect factors to the energy cost and need to categorize the factors to the condition for estimating the cost. In this paper, it aimed at providing the estimation model in linear equation and multiple linear regression, utilizing the building exterior condition and management characteristics in apartment housing. Its survey are conducted in two parts of management characteristics and building exterior condition. The correlation analysis is conducted to get rid of the multicolinearity among the inputted factors. The number of linear equation model is 11 and includes the 1st, 2nd and 3rd equation function, power function and others. Among these, it suggested the 2nd and 3rd function and power function in terms of the statistics. In multiple linear regression model, the building volume and management area are inputted to the estimation.
Under the situation which customer orders are cancelled unless all products in the order are delivered all at once, this paper concentrates on the purchase dependent demands and explores the systematic approach to implant the purchase dependence into the multi-product inventory model. First, by acknowledging that it is a challenging task to formulate a suitable inventory model for the purchase dependence, we derive the optimal solution condition using an EOQ model and extend the optimal solution condition to periodic review models. Then, through the comparison simulation of four inventory policies regarding several degrees of purchase dependence, we demonstrate that the inventory models which consider the purchase dependence generate less total cost than the inventory models which ignore the purchase dependence. In general, the inventory models which consider the purchase dependence reduce the loss of sales by maintaining more inventories, which results in reducing the total cost. Consequently, the simulation result supports the effectiveness of this paper's approach. In addition, this paper uses the individual order period and joint order period obtained from the EOQ model for the multi-product inventory model. Through the in-depth analysis of comparing the two models, we observe that the model of using the joint order period produces less total cost when the degree of purchase dependence is high, but the model of using the individual order period produces less total cost when the degree of purchase dependence is low.
Many highway projects are under way in Korea. However, owners frequently find that the project cost exceeds the budget and they are unable to identify the underlining reasons. The main purpose of this research is to develop cost models for transportation projects in Korea using the multiple linear regression (MLR). The data consist of 27 completed transportation projects, built from 1991 to 2001, The technique of multiple regression analysis is used to develop the parametric cost estimating model for total budget cost per highway square meter (TBC/$m^2$). Findings of the study indicated that MLR car be applied to highway projects in Korea. There are twf) major contributions of this research. (1) the identification of transportation parameters as a significant cost driver for transportation costs and (2) the successful development of the parametric cost estimating models for transportation projects in Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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