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.
Many manufacturers define the system of a new product flexibility, and take advantage of previous-product information using the product configuration concept. Product configuration is an approach that defines the system of a new product centered on the product structure by referring to the previous-product information. In this paper, it is established how to apply the concept of a product configuration utilizing previous-ships information in construction cost estimation process systematically and effectively. For this, we define the advanced-construction cost estimation process based on a naval ship product model, and design construction cost estimating model. It is validated that this process and model have the applicability through the case study of the construction cost estimating of the mine-warfare ship.
The purpose of this study is to estimate the economic value of the Songieong Beach in Off-season, using a Individual Travel Cost Model(ITCM). Songieong Beach is located in Busan but far away from city. These days, however, the increased rate of traffic inflow to the Songieong beach and the five-day working week are reflected in the trend analysis. Moreover, people have changed psychological value. For that reason, visitors are on the increase on the beach in off-season. The ITCM is applied to estimate non-market value or environmental Good like a Contingent Valuation Method and Hedonic Price Model etc. The ITCM was derived from the Count Data Model(i.e. Poisson and Negative Binomial model). So this paper compares Poisson and negative binomial count data models to measure the tourism demands. The data for the study were collected from the Songjeong Beach on visitors over the a week from November 1 through November 23, 2006. Interviewers were instructed to interview only individuals. So the sample was taken in 113. A dependent variable that is defined on the non-negative integers and subject to sampling truncation is the result of a truncated count data process. This paper analyzes the effects of determinants on visitors' demand for exhibition using a class of maximum-likelihood regression estimators for count data from truncated samples, The count data and truncated models are used primarily to explain non-negative integer and truncation properties of tourist trips as suggested by the economic valuation literature. The results suggest that the truncated negative binomial model is improved overdispersion problem and more preferred than the other models in the study. This paper is not the same as the others. One thing is that Estimating Value of the Beach in off-season. The other thing is this study emphasizes in particular 'travel cost' that is not only monetary cost but also including opportunity cost of 'travel time'. According to the truncated negative binomial model, estimates the Consumer Surplus(CS) values per trip of about 199,754 Korean won and the total economic value was estimated to be 1,288,680 Korean won.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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제1권1호
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pp.37-43
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2011
Labor productivity is a significant factor associated with controlling time, cost, and quality. Many researchers have developed models to define methods of measuring the relationship between productivity and various parameters such as the size of working area, maximum working hours, and the crew composition. Most of the previous research has focused on estimating productivity; however, this research concentrates on estimating labor productivity and developing time and cost data for repetitive concrete pouring activity. In Korea, "Standard Estimating" only entails the average productivity data of the construction industry, and it is difficult to predict the time and cost spent on any particular project. As a result, errors occur in estimating duration and cost for individual activities or projects. To address these issues, this research sought to collect data, measure productivity, and develop time and cost data using labor productivity based on field conditions from the collected data. A probabilistic approach is also proposed to develop data. A case study is performed to validate this process using actual data collected from construction sites. It is possible that the result will be used as the EVMS baseline of cost management and schedule management.
본 연구에서는 평균건설단가를 적용하여 개략 공사비를 산출하는 기존 방식에서 벗어나 대표공종을 이용한 입력변수 도출 모델을 구축하여 기본설계단계에서 고려되어지는 여러 입력변수들을 활용하여 P.S.C(Prestressed Concrete) Box Girder 교량에서 널리 활용되고 있는 I.L.M(Incremental Launching Method) 공법에 연구 모델을 적용하고자 한다. 2000년부터 설계된 공사비 데이터와 설계자료 등을 분석하여 상부공사 중 총 공사비대비 누적비율 95%이상을 차지하는 공종을 대표공종으로 도출하였다. 각 대표공종의 하위공종에 대한 내역 분기를 실시하여 각 항목들의 Database를 구축하였다. 본 연구에서는 다각적인 측면에서 개략공사비 산정 모델을 개발 및 제시하였으며, 사용자 입장에서 보다 쉽게 접근할 수 있도록 대표공종을 기초로 단위물량을 사용한 개략공사비 산정모델(I)과 상관성이 높은 입력변수를 선택한 개략공사비 산정모델(II)과 상관계수 0.6이상의 입력변수들을 모두 포함하는 다중회귀분석을 통한 개략공사비 산정모델(III)을 제시한다. 실제 총공사비와 본 연구에서 제시하는 개략공사비 산정모델들을 비교하고, 신뢰성을 검증함으로써 현재 국내에서 사용되는 산정방법에 비해 정밀도 측면에서 효율적인 공사비 관리방법을 제시한다.
The Purpose of cost Planning at the early Phase of construction Projects is to provide the clients with the appropriate cost information during the design decision-making process. Therefore, the cost planning process is expected not only to predict projects' cost accurately but also closely to coordinate with the design decision-making activities. This paper proposes a new cost planning method for the effective and efficient directions relating a design decision-making process. Strategies for this method are i ) to utilize elemental cost breakdown system, and ii ) to apply probabilistic distribution theories. Based on these strategic direction, this paper proposed a probabilistic cost planning model for high-rise office building projects. The suggested model provides appropriate cost information to meet clients limited budget and various project' requirements during the design decision-making process. This study is based on probabilistic distribution variables theories and the range estimating technique. This study also develops a web-based software program in order to apply the proposed cost planning model effectively in high-rise of office building construction practices.
건축 프로젝트의 초기 기획조사단계에서 발주자의 예산결정을 위하여 사업비에 대한 통계적 추정방법 연구는 다수 이루어졌으나, 파라미터기반 개략견적 방법은 설계진행 중의 설계자 의사결정과 이로 인한 공사비 산정 및 관리업무와의 연계가 이루어지지 않아 설계실무에 활용하기에는 제약이 있다. 한편 실시설계안이 도출된 후 상세견적에 의해 산정된 공사비가 예산을 초과한 경우, 마감수준 등을 국부적으로 임의 조정하여 설계를 확정하고 있다. 본 연구에서는 사무소 건축물을 대상으로 계획설계 및 기본설계단계에서 설계자의 의사결정 프로세스와 연계하여 마감공사비를 용이하게 산정하고, 설계대안의 평가를 지원할 수 있는 프로토타입기반 마감공사비 산정 모델을 개발하였다. 제시된 모델은 건축물을 설계프로세스에 따라 부위별 분류체계에 의해 분할하고, 상세견적 된 기존 사무소 건물의 프로토타입이 축적된 데이터베이스로부터 각 실별 부위선정을 통한 설계대안을 생성하고 그 공사비를 견적하게 한다. 제시된 프로토타입기반의 모델에 대하여 설계와 시공정보를 통합하는 연결체로서의 유효성과 실무설계에서의 적용성을 확인하기 위해 사례검증을 실시하였다.
대규모 재원이 투입되는 건설공사의 공사비를 합리적인 방법으로 적정하게 예측하는 것은 사업비 관리 측면에서 필수적이나 국내의 경우, 선진국과 비교하여 상대적으로 공사비 예측 기술이 미흡한 수준으로 사업비 관리를 체계적으로 수행하기에는 미비한 실정이다. 본 연구에서는, 개략공사비 산정모델 개발의 기본방향을 설정하고, 기획 ${\cdot}$ 설계 단계에 대한 개략공사비 산정 모델의 신뢰도 향상을 위한 검증과 데이터 추가분석을 수행하고자 한다. 공사비 예측기술 개발과 사업비 관리 인프라 기반조성을 통하여 건설공사의 품질을 확보하면서 예산 낭비 방지와 국가재원의 효율적 집행이 가능하며, 사업비 관리기술의 경쟁력을 강화하여 건설 산업의 수익성을 재고할 수 있을 것이다.
This study deals with stockout costs in the supply chain optimization model under the framework of batch-storage network. Stockout is very popular in chemical industries. Estimating stockout cost involves an understanding of customer reactions to a seller being out of stock at the time the customer wants to buy an item. This involves massively non-trivial work such as direct customer interviews and extensive mail survey. In this study, we will introduce a new interpretation of stockout costs combined with batchstorage network optimization model and thus suggest an easy way of estimating stockout costs. Optimization model suggest that optimal process and storage sizes considering stockout cost are smaller than those that do not consider stockout cost. An illustrative example support the analytical results.
The acquisition cost of defense weapon system has been continuously increasing because of art-of-technology of it. This phenomenon requires efficiency and transparency in the weapon system acquisition process through cost estimation. Therefore cost estimation is very important to the government acquisition programs to support decisions about funding and to evaluate resource requirement as a key decision point. The Commercial parametric cost estimating models have been using extensively to obtain appropriate cost estimates in early acquisition phase. These models have many restrictions to ensure the cost estimating result in Korean defense environment because they are developed based on foreign R&D data. Also estimation results are different from Korean defense industry accounting system. So, some studies have been tried to develop a CER (Cost Estimation Relationship) based on the Korean historical data. However, there are some restrictions to improve the predictability and ensure the stability of the developed singular CERs which consider the following data characteristics individually. The the abnormal conditions of data that is multicollinearity, outlier and heteroscedasticity under rack of the number of observations. In this paper, a CER's Linear Combining Model is proposed to overcome those limitations which guarantee more accurate estimation (25.42% higher precision) than other singular CERs. At least, this study is meaningful as a first attempt to improve the predictability of CER with insufficient data. The methodology suggested in this study will be useful to develop a complex Korean version cost estimating model development in future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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