본 연구는 TBM 공법의 구경별 자원기반 적산(원가 계산) 방식에 의한 공사비 적산을 수행하여 직접공사비와 총공사비를 분석하고, 이를 근거로 회귀분석을 수행하여 TBM 공법 구경별 직접공사비 및 총공사비를 추정할 수 있는 개산 공사비(개략 공사비) 예측 식 모델을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 TBM 공법의 구경별 개산 공사비 예측 식 모델은 향후 TBM 공법 적용 현장의 사업기획, 예비조사, 타당성조사, 기본설계 단계에서 개산 공사비를 추정하는데 효과적으로 적용할 수 있을 것이다.
The safety inspection cost of the construction work was based on commercial facilities classified as a single building. Therefore, it is not possible to fully reflect the characteristics of the multi-building construction project such as apartment houses. Therefore, this study suggests a reasonable estimation model that can fully reflect the characteristics of the multi-building construction project. The safety inspection cost estimation model proposed two models such as construction cost ratio method and cost plus fixed fee method. And these models were simulated by the apartment construction work and compared with the current standard. As a result, the current construction cost ratio method has shown that the safety inspection cost tends to be overestimated as the construction size increases. Therefore, the proposed model has reflected characteristics of the multi-building construction project, so that it can reasonably estimate the safety inspection cost more than the current standard.
An estimation of economic life for a new weapon system is a critical issue in aquisition process. In general a life cycle cost consists of, development cost, aquisition cost, and maintenance cost. These costs are not identified and obtained in the beginning of the aquisition process. This paper deals with an economic life for KlAl tank which is being deployed recently, using PRICE model. In order to estimate an KlAl economic life, we use equivalent annual cost method which is sum of capital recovering with return and equivalent O&M cost method. This method determines an economic life by minimizing annual investment cost and operation and maintenance cost. In this paper, an aquisition cost of KlAl is obtained from PRICE H and O&M cost from PRICE HL model. We obtained various results depending upon production quantity. An economic life for KlAl is estimated 18 years when 300 tanks are produced.
Joon-Oh Seo;Sang H.Park;Choong-Wan Koo;Jong-Hoon Kim
국제학술발표논문집
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The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.685-691
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2009
Recently, public office building projects are being recognized by many construction engineers and researchers, as the critical projects in the construction industry. The project budgets have sometimes exceeded due to the lack of core knowledge, experiences, skills and experts concerned in cost planning and estimating in the pre-construction stage. It has been highlighted that planning and estimating effectively the cost of public office building projects as critical in the design stage. Within this context, some cost data books and systems, such as RSMeans cost data systems and Spon's price book, have been systematically developed and used by many construction cost managers and organizations in order to effectively estimate and use their project budgets. As a result of this research, a cost estimating model for finishes has been developed, considering the cost data used in public office building projects.
Soo-Min Kim;Jung-Kyu Seo;Sung-Uk Kim;Chang-Hyun Shin;Yung-Jin Kim;Jae-Youl Chun
국제학술발표논문집
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The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1170-1175
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2009
When managers estimate exact construction cost at early stage and design phase, they can reduce construction cost in a more efficient way than to predict at construction stage. But, the current of public construction cost estimation and management is concentrated almost after detailed design phase. Therefore, construction cost management in design development phase to generally use approximate estimating is not correct. Also, the existing construction cost used the method that estimated by gross floor area-based cost estimates at design development phase. So, it is difficult to show the specific amount of materials and basis about the estimated cost of the construction. This study derived problems and limits of construction management at design development phase in case of public office building project through review of literature and current survey, and suggested estimating process model process of structural construction cost go improve these matters.
To measure the effect of school zone on housing cost, Linear Regression Model is widely used, and school zone is known as a key determinant of housing cost in Korea. However, when the Hierarchical Linear Model (HLM) is applied with the same data, school effect on housing cost becomes statistically non-significant. It is because HLM effectively separates the effect of individual housing's attributes from the group effect. In sum, the housing cost of Kangnam, where good public schools are located, is apparently is higher than that of Kangbuk. However, the school effect on housing cost (Level 2) becomes non-significant when individual housing's attributes (Level 1) are controlled with HLM.
As one of many design variables, the role of dimension tolerances is to restrict the amount of size variation in a manufactured feature while ensuring functionality. In this study, a nonlinear integer model has been modeled to allocate the optimal tolerance to each individual feature at a minimum manufacturing cost. While a normal distribution determines statistically worst tolerances with its symmetrical property in many previous tolerance allocation studies, a asymmetrical distribution is more realistic because its mean is not always coincident with a process center. A nonlinear integer model is modeled to allocate the optimal tolerance to a feature based on a beta distribution at a minimum total cost. The total cost as a function of tolerances is defined by machining cost and quality loss. After the convexity of manufacturing cost is checked by the Hessian matrix, the model is solved by the Complex Method. Finally, a numerical example is presented demonstrating successful model implementation for a nonlinear design case.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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제4권4호
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pp.9-16
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2014
The purpose of this paper is to develop a model for forecasting early design construction cost of building projects using Artificial Neural Network (ANN). Eighty questionnaires distributed among construction organizations were utilized to identify significant parameters for the building project costs. 169 case studies of building projects were collected from the construction industry in Gaza Strip. The case studies were used to develop ANN model. Eleven significant parameters were considered as independent input variables affected on "project cost". The neural network model reasonably succeeded in estimating building projects cost without the need for more detailed drawings. The average percentage error of tested dataset for the adapted model was largely acceptable (less than 6%). Sensitivity analysis showed that the area of typical floor and number of floors are the most influential parameters in building cost.
본 연구는 터널공사비 영향요인 분석 결과를 이용하여 터널 공사비 예측에 활용될 수 있는 모델을 제시하였다. 이를 위해 공사비 영향요인의 변화에 따른 공사비 변동 지수표를 구축하고, 이를 바탕으로 사업 환경의 변화에 따른 공사비 추정을 위한 절차를 제시하였다. 또한 최근 수행된 실제 프로젝트를 대상으로 제시된 터널 공사비 추정모델의 적정성을 검증하는 작업을 수행하였다. 표준단면 및 공사비 변동비를 바탕으로 한 공사비 예측에 있어 실제 프로젝트를 통한 검증결과 실제 설계 예정가격과 비교하여 -5% ~ +11%의 범위에서 추정되었다. 제시된 모델은 기획단계에서 사업의 기본적인 조건을 바탕으로 사업비를 추정하고, 설계 및 시공단계에서 설계 대안에 대한 경제성 평가, 설계조건, 지반조건, 시공환경의 변화, 공법, 자재, 장비의 변경에 따른 공사비의 영향을 효율적으로 평가하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
The purpose of this paper is to propose a new software development cost estimation method using SVR(Support Vector Regression) SVR, one of machine learning techniques, has been attracting much attention for its theoretic clearness and food performance over other machine learning techniques. This paper may be the first study in which SVR is applied to the field of software cost estimation. To derive the new method, we analyze historical cost data including both well-known overseas and domestic software projects, and define cost drivers affecting software cost. Then, the SVR model is trained using the historical data and its estimation accuracy is compared with that of the linear regression model. Experimental results show that the SVR model produces more accurate prediction than the linear regression model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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