• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2007년도 정기학술발표대회 논문집
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• pp.813-818
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• 2007

건설 프로젝트에서 수집되는 생산성 정보는 공사 진행의 효율성 파악, 작업여건 및 투입자원의 분석, 프로젝트의 성과측정 등에 활용될 수 있을 뿐만 아니라 향후 공사계획 수립에 있어 유용하게 사용될 수 있는 매우 중요한 실적자료이다. 그러나 이와 같은 생산성 정보의 중요성에도 불구하고 기존의 국내 건설 산업은 생산성 데이터의 수집 및 측정방법 등이 아직 체계화 되어있지 못하고 생산성 데이터의 활용도 미진하며 이로 인해 대부분의 공사계획 수립을 현장관리자의 경험과 직관에 의존하고 있어 계획 대비 실적에 대한 신뢰도가 그만큼 저하될 수밖에 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 실제 건설 생산성 데이터의 축적을 통해 이를 향후 공사계획 수립에 유용한 실적자료로서 활용할 수 있는 건설 생산성 예측모델을 제시하고자 한다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2021년도 봄 학술논문 발표대회
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• pp.255-256
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• 2021

The performance measurement of construction projects has traditionally been evaluated as a prerequisite for successful project completion. Considering this importance, the UK and the US are operating quantitative performance measurement systems for construction projects. However, in the case of Korea, there is a limit to the use of existing methods due to the limitation of data collection. Recently, in consideration of the domestic situation, research is being conducted to measure the quantitative performance of a project by using big data including progress and project attribute information. Therefore, this study aims to present the design direction of a performance monitoring system using Quality Function Deployment.

• 국제학술발표논문집
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• The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.443-452
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• 2020

Worker's awkward postures and unreasonable physical load can be corrected by monitoring construction activities, thereby increasing the safety and productivity of construction workers and projects. However, manual identification is time-consuming and contains high human variance. In this regard, an automated activity recognition system based on inertial measurement unit can help in rapidly and precisely collecting motion data. With the acceleration data, the machine learning algorithm will be used to train classifiers for automatically categorizing activities. However, input acceleration data are extracted either from designed experiments or simple construction work in previous studies. Thus, collected data series are discontinuous and activity categories are insufficient for real construction circumstances. This study aims to collect acceleration data during long-term continuous work in a construction project and validate the feasibility of activity recognition algorithm with the continuous motion data. The data collection covers two different workers performing formwork at the same site. An accelerator, as well as portable camera, is attached to the worker during the entire working session for simultaneously recording motion data and working activity. The supervised machine learning-based models are trained to classify activity in hierarchical levels, which reaches a 96.9% testing accuracy of recognizing rest and work and 85.6% testing accuracy of identifying stationary, traveling, and rebar installation actions.

• 국제학술발표논문집
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• The 4th International Conference on Construction Engineering and Project Management Organized by the University of New South Wales
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• pp.187-194
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• 2011

Optimizing truck dispatching-intervals is imperative in ready mixed concrete (RMC) delivery process. Intervals shorter than optimal may induce queuing of idle trucks at a construction site, resulting in a long delivery cycle time. On the other hand, intervals longer than optimal can trigger work discontinuity due to a lack of available trucks where required. Therefore, the RMC delivery process should be systematically scheduled in order to minimize the occurrence of waiting trucks as well as guarantee work continuity. However, it is challenging to find optimal intervals, particularly in urban areas, due to variations in both traffic conditions and concrete placement rates at the site. Truck dispatching intervals are usually determined based on the concrete plant managers' intuitive judgments, without sufficient and reliable information regarding traffic and site conditions. Accordingly, the RMC delivery process often experiences inefficiency and/or work discontinuity. Automatic data collection (ADC) techniques (e.g., RFID or GPS) can be effective tools to assist plant managers in finding optimal dispatching intervals, thereby enhancing delivery performance. However, quantitative evidence of the extent of performance improvement has rarely been reported to data, and this is a central reason for a general reluctance within the industry to embrace these techniques, despite their potential benefits. To address this issue, this research reports on the development of a discrete event simulation model and its application to a large-scale building project in Abu Dhabi. The simulation results indicate that ADC techniques can reduce the truck idle time at site by 57% and also enhance the pouring continuity in the RMC delivery process.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2001년도 학술대회지
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• pp.513-518
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• 2001

국내 건설프로젝트는 점차 대형화·복잡화 되어가고 있으며, 과거에 비해 더욱 방대한 양의 건설정보가 생성되어 공사관리에 이용되고 있는 추세이다. 그러나, 기존의 건설프로젝트 관리체계 하에서는 현장에서 발생되는 정보를 수집·관리함에 있어 대부분 이를 기술자들의 경험과 수작업에 의존하고 있으며, 결국 이로 인한 현장 정보의 신뢰도 결여는 건설정보의 재 입력을 통한 공사관리 업무의 비효율성을 초래하고 있는 실정이다. 최근 건설을 포함한 다양한 산업분야에 걸쳐 컴퓨터를 기반으로 IT기술을 응용하는 제반 연구가 활발히 진행되고 있으며, 다양한 가시적인 성과를 이루어 내고 있다. 따라서, 본 연구에서는 건설현장에서 발생하는 정보의 수집 및 활용에 대한 문제점을 규명하고 건설정보 관리와 관련한 연구동향과 적용사례를 살펴본 후, 건설정보 수집 도구로써의 IT 기술 및 적용 분야를 분석하여 국내 현장 관리체계에 적합한 IT 기술 도입 방안을 제시하고자 한다. 또한 본 연구의 결과는 향후 국내 건설산업에 있어 효율적 공사관리 및 실적자료의 구축을 위한 기반 환경을 제공할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.577-578
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• 2021

최근 다양한 분야에서 인공지능 시스템이 활용되고 있다. 인공지능의 결정 알고리즘의 정확도는 학습량과 학습데이터의 정확도에 기인한다. 학습량의 경우 인공지능 성능에 결정적인 영향을 미치기 때문에 많은 양의 데이터가 필요하다. 학습데이터의 정확도는 여러 정제 단계를 거치면서 보정할 수 있으나 분석 이외의 자원 소모를 추가로 가져온다. 본 논문에서는 영유아의 체온 데이터를 기반으로 향후 나타날 수 있는 병증 및 유아의 상태 변화를 분석하는 시스템 구축을 위한 데이터 수집 시스템에 대하여 제안한다. 제안된 시스템은 기존 빅데이터 분석 및 학습 데이터 구축에서 서버 시스템의 자원 소모를 최소화할 수 있을 것으로 사료 된다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제11권2호
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• pp.15-24
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• 2010

건설 사업관리의 자료 수집 및 분석에 있어 아직도 많은 부분이 현장관리자의 수작업에 의존하고 있다. 이런 수작업에 의한 관리 방법의 대표적인 문제점으로서는, 자세한 현장자료의 획득이 어려울 뿐만 아니라, 가능하더라도 이를 위해서는 상당한 비용과 노력이 소요된다. 따라서 효율적인 사업관리를 위한 첨단 DAT(Data Acquisition Technology) 기술이 적용을 통한 자료수집 자동화가 시도되고 있으나, 대부분 기존 연구가 단일 공종이나 혹은 일부 주요 관리만을 대상으로 한 DAT 적용 연구로 이루어져 프로젝트 전체관점에서 분석한 종합적 연구는 전무한 상태이다. 따라서 본 연구는 DAT를 건설 사업관리와 관련하여 포괄적으로 분석함으로써 활용분야를 살펴보고 대체 활용 방향을 제안한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제9권5호
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• pp.86-94
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• 2008

생산성은 모든 생산조직의 견실성 및 생산 활동의 효율성 평가를 위한 매우 중요한 경영 지표 중 하나로써 생산성의 기능은 건설 산업에 있어서도 예외일 수 없다. 그러나 국내의 경우 생산성의 중요성과 그 기능에도 불구하고 건설 생산성 관리와 관련된 사항은 대부분 현장관리자의 경험과 직관에 의존하고 있으며 생산성 데이터를 데이터베이스화하여 공사계획 및 관리에 적극활용하지 못하고 있다. 이러한 문제는 생산성 데이터와 관련된 정보의 수집 및 분석 방법이 체계적이지 못한 결과로, 생산성 데이터의 효과적인 활용을 위해 우선적으로 WBS개선이 이루어져야 한다. 따라서 본 연구에서는 연구문헌 분석, 해외사례 분석으로 연구에 적용함에 따른 적합여부 및 개선사항을 도출하고, 현장 인터뷰를 통해 현장여건을 반영한 후, 설정된 기본방향을 바탕으로 생산성 데이터 수집 및 분석을 위한 WBS를 구축하였다. 마지막으로 생산성 데이터 수집 및 분석을 위한 체계로의 검증을 실시하였다. 향후 구축된 WBS를 통해 수집된 생산성 데이터는 OLAP을 이용한 생산성 분석 및 Data Mining을 이용한 생산성 예측에도 활용될 것으로 기대된다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제58권1호
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• pp.351-371
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• 2024

문화체육관광부 1차 소속기관으로 격상된 국립장애인도서관이 현 단계 가장 주력해야 할 과제는 독립청사 확보와 함께 전국장애인서비스를 총괄·선도하기 위한 전제조건으로서의 국내외 장애인자료를 전략적으로 수집하는 것이다. 본 연구는 국립장애인 도서관의 독립청사 건립 준비 및 외연 확대를 위하여 수집할 자료의 기초목록을 제시하였다. 법적 제약과 현실적 한계로 인하여 국립장애인도서관이 장애인자료를 수집하기 위해서는 연차적으로 자료구입비를 투입하여 구입에 주력해야 하며, 교육·학술자료와 미소장 및 소급 장애인자료의 망라적 수집을 위한 전략 수립이 요구된다. 이에 본 연구는 국립장애인도서관의 현행 장서개발정책을 기반으로 장애인자료를 포괄적으로 수집하기 위한 기초연구를 수행하였다. 구체적으로 국가도서관 및 주요 대학도서관의 소장자료를 대상으로 장애인 및 장애 관련 자료의 발행 및 수집동향을 분석하고 국립장애인도서관이 앞으로 확보할 현행 및 소급자료의 규모, 실물자료 및 다운로드 혹은 아카이빙 대상 자료군을 설정하기 위한 기초목록을 구축하였다.

• 국제학술발표논문집
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• The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.600-601
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• 2015

Both the importance and process of estimating Nuclear-power plant construction time and cost have increased in significance as energy user costs themselves have become more significant. In estimating construction time, few parameters are more significant than work item production rates and factors significantly affecting the rates. A standardized data collection tool was used to acquire a total of 401 data points from a S Nuclear-power plant project, for selected critical works: form-work, rebar-work, and concrete-pouring. With the data, several hypothesized drivers of the man-hour production rates and crew-day production rates were also analyzed. Findings from this study will enable industry professionals to enhance accuracy of time and cost estimation for nuclear power plant construction.