The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.203-211
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2009
Korean public owners who order public multi-family housing construction projects have yet to gain access to a model for predicting construction cost. For this reason, their construction cost prediction is mainly dependent upon historic data and experience. In this paper, a cost-prediction model based on Case-Based Reasoning (CBR) in the design phase of public multi-family housing construction projects was developed. The developed model can determine the total construction cost by estimating the different Building, Civil, Mechanical, Electronic and Telecommunication, and Landscaping work costs. Model validation showed an accuracy of 97.56%, confirming the model's excellent viability. The developed model can thus be used to predict the construction cost to be shouldered by public owners before the design is completed. Moreover, any change orders during the design phase can be immediately applied to the model, and various construction costs by design alternative can be verified using this model. Therefore, it is expected that public owners can exercise effective design management by using the developed cost prediction model. The use of such an effective cost prediction model can enable the owners to accurately determine in advance the construction cost and prevent increase or decrease in cost arising from the design changes in the design phase, such as change order. The model can also prevent the untoward increase in the duration of the design phase as it can effectively control unnecessary change orders.
The aim of this study is to develop construction safety and health management cost prediction model using support vector machine (SVM). To this end, theoretical concept of SVM is investigated to formulate the cost prediction model. Input and output variables have been selected by analyzing the balancing accounts for the completed construction project. In order to train and validate the proposed prediction model, 150 data sets have been gathered from field. Effects of SVM parameters on prediction accuracy are analyzed and from which the optimal parameter values have been determined. The prediction performance tests are conducted to confirm the applicability of the proposed model. Based on the results, it is concluded that the proposed SVM model can effectively be used to predict the construction safety and health management cost.
The accuracy of cost estimation at an early stage in school building project is one of the critical factors for successful completion. So various of techniques are developed to predict the construction cost accurately and expeditely. Among the techniques, Support Vector Machine(SVM) has an excellent ability for generalization performance. Therefore, the purpose of this study is to construct the prediction model for construction cost of educational building project using support vector machine technique. And to verify the accuracy of prediction model for construction cost. The performance data used in this study are 217 school building project cost which have been completed from 2004 to 2007 in Gyeonggi-Do, Korea. The result shows that average error rate was 7.48% for SVM prediction model. So using SVM model on predicting construction cost of educational building project will be a considerably effective way at the early project stage.
본 연구는 2004년 이후 도입된 실적 공사비 제도에 의하여 착공된 지하철 건설공사를 대상으로 실적공사비, 공사규모 그리고 시간을 고려하여 공사비를 예측하는 식을 제시하였다. 11개의 지하철공사 자료를 이용하여 지하철 공사비 예측을 위한 비용-규모 지수 n(신뢰범위:0.5~0.7)을 구한 결과, 총공사비 0.713, 순공사비 0.77로 도출되었다. 본 연구에서 제시한 공사비 예측 식 모델은 향후 지하철 공사 적용 현장의 사업기획, 예비조사, 타당성조사, 기본설계 단계에서 개산 공사비를 추정하는데 효과적으로 적용할 수 있을 것이다.
Planning/planning stage Construction cost prediction is very important. In particular, flexible thinking is required to predict the construction cost by reflecting rapid market changes and current conditions. Therefore, in this study, we tried to consider the process for calculating the construction cost of an apartment house in a more accurate planning/planning stage. First, cases were collected based on the classification system by construction type. Second, the construction cost was predicted using the case-based reasoning technique. Third, the composition ratio by construction type of the most similar case was applied to the derived construction cost. Finally, the construction cost was predicted based on practical corrections reflecting the market and field conditions.
국내 건설산업의 공공 발주자는 사업의 초기단계의 사업비관리에 대한 중요성을 충분히 인식하고 있음에도 불구하고 체계화된 공사비 산정시스템을 보유하고 있지 못한 실정이다. 이에 신규 공공 건설공사를 기획하고 사업비를 책정하는 단계에서는 예산을 수립하는 담당자가 기존의 실적데이터와 경험을 바탕으로 공사비를 추정하고 있으며, 기본설계단계와 실시설계단계 이후 산정된 공사비를 책정된 예산과 비교 후 사업의 추진여부를 검토하거나 설계내용을 예산에 맞도록 변경하고 있다. 이에 본 연구에서는 공공아파트의 사업초기단계에서 공사비를 산정할 수 있는 공공아파트 계획설계단계에서의 공사비 예측모델을 개발하고자 하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로 계획설계단계에서 공사비를 예측하고 사업비 및 전반적인 설계를 관리한다면 지금보다 더 효율적인 방법으로 국가의 재원을 적절하게 책정하고 집행할 수 있을 것으로 판단된다.
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.
Resource procurement is an important management area because cost of resource covers 40% of total construction project cost and resource delivery has direct relationship with project performance. Integration of cost provides various potentials for effective and efficient project control. This study investigates the usefulness of time in resource procurement management focused on materials. These days, construction projects have characterized manufacture because of industrialization and component. Therefore, application of systematic resource planning has been requested in the construction. There are many companies conducting procurement of resource on the web by applying MRP, ERP etc. in the construction. However, in applying them in the construction yet, there is obstruction. MRP has the character doing its function under accurate cost prediction of resource. But prediction of resource is difficult in industry mechanism of the construction. If accurate cost prediction of resource is possible in the construction, it will be expected to reduce cost of procurement of resource substantially by applying successful resource planning model in the manufacture. On the basis of recent current, the purpose of study is to present procurement of resource system that period observance of construction and minimization of stock is possible by reflecting accurate lead-time to apply proactive thought to be able to cope with alteration of construction schedule efficiently in analyzing resource planning of the construction site.
Progress in the construction project, the estimated cost of the measure is very important. Use preliminary estimate cost data for the prediction of construction cost. But, preliminary estimate cost data a clear calculation, there is no way. it is rely on the historical data and the past construction data. As a result, a significant difference in the actual construction cost and the predicted cost of the problem occurs. In this study, taking advantage of BIM Cost Prediction for efficient and rapid preliminary estimate BIM for building database through the study preliminary estimate cost data.
공사비의 정확한 예측은 프로젝트 성공의 핵심 요소이다. 그러나 도면, 시방서, 공사비 산출내역서 등이 아직 불완전한 기획단계의 경우 신속하고 정확하게 공사비를 산출하기가 용이하지 않다. 또한 프로젝트의 기획단계에서 정확한 공사비 예측은 프로젝트의 타당성 조사 및 성공적인 완료에 중요하다. 따라서 프로젝트 정보가 제한적 일 때 사업 초기에 공사비를 정확하게 예측하기 위해 다양한 기법(회귀분석, 인공신경망, 사례기반추론, 유전자알고리즘, 몬테카를로시뮬레이션, 빌딩정보모델링)이 적용되고 있다. 공사비 예측에 영향을 미치는 많은 요소가 있다. 본 논문에서는 7개(대지면적, 연면적, 지하층수, 지상층수, 주동수, 전체세대수, 공사기간)의 건축개요를 독립변수로 사용하는 다중회귀모델(후진제거법)로 공사비 예측치를 제시한다. 다중회귀모델을 이용한 지역주택조합사업 공사비의 예측 결과 오차율은 4.87%로 나타났다. 이는 지역주택조합사업의 기획단계에서 공사비 예측에 관한 연구가 없어 비교가 불가능하나, 기존에 사용하던 단위면적에 대한 단가산정방식에 비하여 높은 예측 정확도를 가짐으로써, 향후 지역주택조합사업의 기획단계에서 공사비 산출업무에 적용 가능성이 높고, 지역주택조합사업의 사업예산 수립에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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