Rahman, MD. Mizanur;Lee, Young Dai;Ha, Duy Khanh;Chun, Yong Hyun
Journal of Construction Engineering and Project Management
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제4권3호
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pp.13-20
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2014
Estimating time and cost is an important mission in the early phase of a construction project, especially in feasibility study. It provides a foundation for making decision whether or not the project is performed on schedule and within budget. Thus, reliability of this estimate plays a key role in measuring the success of a project. This study was carried out to investigate the time-cost relationship in building construction projects in Bangladesh. The mathematical equation used in this study is based on Bromilow's equation. The research data were collected from sixty-three completed building projects through questionnaire survey. Type of clients, type of projects, and tender methods are the project characteristics considered in this study. The results of analysis indicated that the Bromilow's time-cost (BTC) models developed for each project characteristic are appropriate due to quite high coefficient of determination and relatively small mean percent errors. Among them, the forecasted model for time and cost according to tender methods is the best fit model. It is concluded that the BTC model could be applied in building construction project to predict its time and cost in Bangladesh. Four different regression models were also developed in this study. The results of BTC model between some selected countries were compared to gain the comprehensive view.
Recently, as business problems become more complicated and require more precise quantitative results, large-scale model management systems are increasingly in demand for supporting the decision-making activities. In addition, as distributed computing over networks gains popularity, departmental computing systems are gradually adopted in an organization to facilitate collaboration of geographically dispersed multiple departments. In departmental collaborative model management systems, multiple departments share common models but approach them with different user-views depending on their departmental needs. Moreover, the shared models become evolved as their structures and the corresponding data sets change due to the dynamic nature of the operating environment and the inherent uncertainty associated with the problems. In such capacity, providing the multiple departmental users with synchronized and consistent views of the models is important to improve the overall productivity. In this paper, we propose a collaborative model management framework for coordinating model change and automatic user-view update in a departmental computing environment. To do so, we describes changes in the model and their effects occurred in departmental model management environments and identifies the constructs and processes for maintaining the consistency between a shared model and its departmental user-views. Especially, in this framework, generic model concept was adopted for accommodating diverse mathematical models in a uniform way in a modelbase and object-oriented database management systems(ODBMS) for combining the model management constructs and automatic user-view update mechanisms in a single formalism. A prototype object-oriented modeling environment was developed using an ODBMS called ObjectStore and $C^{++}$ programming language on Windows NT.
Despite the rapid advancement in computing resources, many real-life design and optimization problems in structural engineering involve huge computation costs. To counter such challenges, approximate models are often used as surrogates for the highly accurate but time intensive finite element models. In this paper, surrogates for first-order shear deformation based finite element models are built using a polynomial regression approach. Using statistical techniques like Box-Cox transformation and ANOVA, the effectiveness of the surrogates is enhanced. The accuracy of the surrogate models is evaluated using statistical metrics like $R^2$, $R^2{_{adj}}$, $R^2{_{pred}}$ and $Q^2{_{F3}}$. By combining these surrogates with nature-inspired multi-criteria decision-making algorithms, namely multi-objective genetic algorithm (MOGA) and multi-objective particle swarm optimization (MOPSO), the optimal combination of various design variables to simultaneously maximize fundamental frequency and frequency separation is predicted. It is seen that the proposed approach is simple, effective and good at inexpensively producing a host of optimal solutions.
Choosing the best-performance materials is a crucial task for the successful completion of a project in the construction field. In general, the process of material selection is performed through the use of information by a highly experienced expert and the purchasing agent, without the assistance of logical decision-making techniques. For this reason, the construction field has considered various artificial intelligence (AI) techniques to support decision systems as their own selection method. This study proposes the application of a systematic and efficient support vector machine (SVM) model to select optimal exterior materials. The dataset of the study is 120 completed construction projects in South Korea. A total of 8 input determinants were identified and verified from the literature review and interviews with experts. Using data classification and normalization, these 120 sets were divided into 3 groups, and then 5 binary classification models were constructed in a one-against-all (OAA) multi classification method. The SVM model, based on the kernel radical basis function, yielded a prediction accuracy rate of 87.5%. This study indicates that the SVM model appears to be feasible as a decision support system for selecting an optimal construction method.
클라우드 시스템 개념이 출현한지 10여년이 지났고, 비용의 효율성 및 보안성이 검증 되었음에도 불구하고, 금융 회사에서는 클라우드 시스템 도입을 주저하고 있다. 고객정보 유출과 관련한 금융당국의 강력한 규제가 주된 이유겠지만, 금융기관들의 클라우드 시스템 도입에 대한 방향성과 기준이 부재한 것도 중요한 이유라고 생각한다. 본 연구에서는 금융회사의 클라우드 시스템 도입에 대한 법적 제도적 제약사항을 살펴보고, 금융기관들이 IT시스템을 구축할 때 클라우드 시스템 적용 가능 여부와 클라우드 시스템 구성 형태를 결정하는 의사결정 모델을 제시하고자 한다. 본 연구가 많은 금융기관들의 클라우드 시스템 도입 방향성을 수립하는데 많은 도움이 되기를 희망한다.
In 2019, the Seoul metropolitan government established its own 'Seoul-type paid sick leave project'. Although the central government had to introduce such a system, which is also called sickness benefits, it was not implemented. In order to understand the process by which the Seoul government has implemented such a policy, this study used Kingdon's multiple streams framework. As a result, in the problem stream, it was found that the economic burden of sickness has been considered only in terms of medical expenses in the past of Korea. Then Songpa's three women and Middle East respiratory syndrome incidents raised awareness of the necessity of the sickness benefit system in 2014 and 2015. In the political stream, several social affairs such as national health insurance huge surpluses and the 2017 presidential election opened policy window. At that time, Seoul Mayor actively promoted sickness benefits as a policy entrepreneur. In the policy stream, the sickness benefit system has gained new attention through political events. To summary, these three streams flowed separately and then they assembled around huge political affairs. As a result, it was confirmed that Kingdon's model is the most effective theory than any other models in analyzing the health care policy decision process in Korea.
수출주도정책, FTA 체결 및 규제개선 등과 같은 다양한 시장지향적인 정책을 통해 경제시장의 규모가 지속적으로 커졌다. 이에 따라 올바른 의사결정을 위하여 경제시장을 정확하게 분석, 예측하는 문제가 중요한 이슈가 되었다. 경제시장을 표현하는 여러 지표 중 가장 대표적인 주식지표의 정확한 분석 및 의사결정을 위하여 시계열자료의 모델링에 적합한 은닉마아코프모델을 토대로 자료 내에 내재된 예외적인 특징과 잡음을 제거하기 위한 변환기법의 융합모델을 제안하여 모델 추정과 예측 문제에 적용하였으며 그 유효성을 확인하였다. 실험 결과를 통해, 본 연구에서 제안하는 변환조합을 적용하는 모델추정 기법이 유효한 모델 상태 추정 결과를 보여주었으며 실제 코스피지수와 예측의 문제에서도 매우 유사한 운동양태를 확인할 수 있었다.
본 연구는 Kingdon(2013)과 Howlett et al.(2014)의 모델을 결합한 다중흐름모델의 수정모델을 적용하여 국제과학비즈니스벨트의 정책결정 과정을 분석하였다. 그 과정에서 어떠한 사회 정치적 요인들이 영향을 미쳤는지에 대해 알아보고 향후 기초과학 정책 결정과정에 도움이 될 수 있는 시사점을 도출하고자 하였다. 구체적인 분석은 정책결정 과정을 정책의제, 정책형성, 집행정책의 단계로 구분하고, 문제 과정 정책 정치의 흐름과 정책참여자 및 정책의 창을 변수로 활용하였다. 분석결과, 정책결정 과정에서 정치의 흐름과 정책선도자의 역할이 중요하게 작용하였고, 과학자 집단보다는 정치가들과 정부 관료들이 주도적으로 참여하였다.
본 연구는 공공디자인 정책 결정에 있어 거대 언어 및 정보 모델인 ChatGPT가 기여할 가능성이 있는지에 대해 공공디자인 가진 특징을 중심으로 연구했다. 공공디자인은 디자인의 원리와 접근법을 사용하여 사회문제를 해결하고, 공공서비스 개선을 목표로 한다. 공공디자인 정책과 계획을 수립하기 위해서는 지역의 일반 현황, 인구 현황, 인프라 현황, 자원 현황, 안전 현황, 정책 현황, 법규 현황, 경관 현황, 공간 현황, 공공디자인 현황, 지역 이슈 등 방대한 자료를 기반으로 한다. 따라서 공공디자인은 방대한 자료와 더불어 방대한 언어를 수록하는 디자인 연구 분야다. 인공지능 기술의 급속한 발전과 공공디자인의 중요성을 고려해 ChatGPT와 같은 거대 언어 및 정보 모델이 공공디자인 정책에 어떻게 기여할 수 있는지 알아보고자 한다. 이와 함께, 공공디자인의 개념 및 원칙, 그리고 정책 개발과 실행에 대한 역할을 검토하고, ChatGPT의 개요 및 특징, 적용 사례나 ChatGPT의 선행 연구를 살펴 공공디자인 정책 결정에 활용할 수 있는지 연구했다. 연구 결과, ChatGPT는 공공디자인 정책 수립과정에서 방대한 언어 정보를 제공하고, 의사결정의 지원 역할이 가능하다는 사실을 밝혔다. 특히, ChatGPT는 정책 수립과정에서 다양한 관점을 제공하고, 정책 결정에 필요한 정보를 신속하게 제공하는 데 유용함이 있었다. 이와 함께 정부 정책 개발에 인공지능을 활용하는 추세라는 것이 여러 논문을 통해 확인되었다. 하지만, ChatGPT의 활용에는 윤리적, 법적, 개인 프라이버시 등의 문제 또한 발견되었다. 무엇보다 윤리적인 문제가 제기되었으며, 편향성과 공정성 관련 문제 또한 나타났다. ChatGPT를 공공디자인의 정책 결정에 실질적으로 활용하려면, 첫째, 정책 개발자와 공공디자인 전문가의 역량을 일정부분 키워 활용해야 한다. 둘째, 가칭 '인공지능 정책 활용에 관한 조례'라는 법령(法令)을 마련해 법률(法律)적 정비가 이뤄지기 전까지 지속해서 보완해가면서 활용하는 것이다. 현재로서는 이 두 가지 방안을 적용해 활용하는 것이 필요하다. 따라서 공공디자인 정책 결정에 있어 ChatGPT와 같은 거대 언어 및 정보 모델의 활용은 방대한 언어를 수록하는 디자인 분야에서는 활용할 가치가 충분하다는 것이다.
주택재개발사업에서 수익성 예측은 성공적인 사업의 수행을 위한 중요한 요소이기 때문에 수익성 예측을 소홀히 할 경우 많은 그에 따른 리스크가 커지게 된다. 그러나 현행 주택재개발사업은 사업이 많이 진행된 시점에서 수익성을 분석하기 때문에, 수익성이 없는 것으로 판단될 경우 그에 따른 큰 손실을 감수해야 한다. 이로 인해 현재 사업이 중단되거나 지연됨에 따라 경제적인 손실을 보는 사업장이 늘어나고 있으며, 그에 따른 이해관계자간 갈등이 심화되고 있다. 주택재개발사업 시 이러한 사회적 갈등과 경제적 손실을 줄이기 위해서는 사업추진여부를 결정하기 위한 적절한 수익성 예측 방법의 개발이 필요하며, 더불어 적절한 시기에 적용할 수 있는 프로세스의 제시가 요구된다. 본 연구는 사업 초기단계인 기획단계에서 수익성을 예측할 수 있는 방법을 제시하여, 합리적이고 타당한 의사결정의 지원을 위한 것으로 본 연구모델의 적용 시 사업 초기단계에 사업 수행 여부의 결정이 가능하도록 하여, 부적절한 사업의 무리한 진행으로 인한 경제적인 손실과 그에 따른 이해관계자간의 갈등을 줄일 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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