• 한국건설관리학회논문집
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• 제16권1호
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• pp.35-43
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• 2015

국내 사회기반시설 건설공사의 성공적인 완수와 고품질의 목적물 확보를 위해서는 적정한 설계기간과 공사기간의 반영이 반드시 필요하다. 그러나 최근 4대강사업과 관련된 감사원 지적사례와 같이 적정공기의 미확보로 인한 기반시설물 의 품질문제가 다수 발생되는 것으로 추정되고 있다. 특히, 댐 시설물의 공사기간은 합리적인 산정기준에 따라 계산되어야 하며 이는 오랜 기간 사용될 시설의 시공품질과 추후 유지관리와 관련된 품질에 직접적인 영향을 미침에도 불구하고 이에 대한 명확한 산정기준이나 연구가 부족한 실정이다. 사회기반시설물의 적정공기 산정을 위해 국가차원에서 표준화하여 운용중인 기준은 없으며, 일부 공공기관(LH공사 등)에서 건축, 단지분야 위주로 공사기간 산정기준을 수립하여 자체 활용중이나, 댐과 같은 수자원시설물에 대한 공기 산정기준은 없어 그동안의 경험에 기초해서 공기를 산정하고 있으며, 이에 대한 적정성 검토를 위한 기준이 없는 상태이다. 유일한 정부기준은 1974년 건설부에서 건설공사공기 표준화방안을 마련하면서 도로, 댐, 교량, 철도, 건축 분야에 대한 기준제시 사례가 있으나, 현재는 사용할 수 없는 유명무실한 상태이다. 이에 본 연구에서는 대표적인 수자원시설의 건설공사의 실적자료를 바탕으로 건설공사 규모와 실 공사기간 간의 상관관계를 통계적 기법으로 분석하여 회귀분석모델을 제시함으로서 수자원건설공사의 적정공기 산정을 위한 기초체계를 제시한다.

• 국제학술발표논문집
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• The 1th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.780-785
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• 2005

This paper aims to consider an overall benefit-duration optimization (OBDO) problem for the sake of maximizing owner's economic benefits, whilst considering influences of schedule compression incurred opportunity income on the profitability of a large-scale construction project. Unlike previous schedule optimization models and techniques that have focused on project duration or cost minimization, with greater weight on contractors' interests, OBDO facilitates owner's economic benefits through overall benefit-duration optimization. In this paper, the objective function of OBDO model is formulated. An example is illustrated to prove the feasibility and practicability of the overall benefit-duration optimization problem. The significance of employing OBDO model and future research work are also described.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.191-198
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• 2006

소프트웨어 측정분야는 30년 이상 수많은 연구가 있어 왔으나 아직까지 구체적인 소프트웨어 개발노력, 개발기간과 비용 추정 모델이 없는 실정이다. 소프트웨어 개발기간을 추정하기 위한 기존의 모델들은 사용된 데이터 크기가 적고 과거 프로젝트들을 대상으로 하고 있어 현재의 복잡하고 다양한 개발환경에 적용하는데 제약이 따른다. 따라서, Oligny et al.은 ISBSG Benchmark Release 4의 396개 프로젝트에 대해 개발기간이 개발플랫폼에 영향을 받음을 제기하여 각 개발플랫폼에 따른 개발기간 추정 모델을 제시하였다. 본 논문은 Oligny et al. 모델들을 ISBSG Benchmark Release 6의 534개 프로젝트에 대해 적용한 결과 개발기간이 개발플랫폼에 영향을 적게 받음을 밝혔다. 따라서, 개발기간에 보다 영향을 미치는 개발형태를 채택해, 개발형태에 따른 개발기간 추정 모델을 제시하였다. 제안된 모델들은 개발 플랫폼의 영향보다 개발기간 추정에 보다 많은 영향을 미침을 밝혔으며, 개발기간 추정시 개발형태별로 추정하는 모델 적용이 보다 타당함을 알 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권7호
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• pp.1127-1136
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• 2003

소프트웨어 개발 초기에 개발비용, 소요 인력과 기간을 추정하는 것은 소프트웨어공학 분야의 주요한 요소이며, 어려운 문제이다. 소프트웨어 개발 소요 인력을 추정하기 위한 대부분의 모델들은 소프트웨어 요구사항 명세서로부터 측정된 기능점수를 이용하였다. 본 논문은 기능점수에 기반하여 프로젝트에 대한 가장 실제적이고 생산적인 팀 규모와 개발기간을 선택하는 지침으로 사용될 수 있는 정보를 제공하기 위해 생산성 척도와 비용 척도를 도입하였다. 소프트웨어 개발과 유지보수를 수행한 300개 프로젝트 데이터 집합을 2개의 서브 그룹인 개발 프로젝트와 유지보수 프로젝트로 분류하였다. 생산성과 비용 측도 기준에 의해 분석한 결과 작은 팀 규모와 최소한의 개발기간이 소요되었을 때, 프로젝트가 성공적으로 수행됨을 보였다. 또한, 연구 결과에 근거하여 기능점수 규모에 따른 개발팀의 규모와 개발기간을 추정할 수 있는 모델을 제안하였다. 본 제안 모델은 소프트웨어 규모에 따라 필요한 개발팀의 규모와 개발기간 평가 기준을 제공한다.

• 대한산업공학회지
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• 제43권1호
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• pp.1-11
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• 2017

Stochastic resource-constrained project scheduling problem is an extension of resource-constrained project scheduling problem such that activity duration has stochastic nature. In real situation where activity duration is not known until the activity is finished, open-loop based static policies such as activity-based policy and priority-based policy will not well cope with duration variability. Then, a dynamic policy based on closed-loop decision making will be regarded as an alternative toward achievement of minimal makespan. In this study, a dynamic policy designed to select activities to start at each decision time point is illustrated. The performance of static and dynamic policies based on variable neighborhood search is evaluated under the discrete-event simulation environment. Experiments with J120 sets in PSPLIB and several probability distributions of activity duration show that the dynamic policy is superior to static policies. Even when the variability is high, the dynamic policy provides stable and good solutions.

• 국제학술발표논문집
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• The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.397-402
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• 2013

In super-tall building construction projects, schedule risk factors which vertically change and are not found in the low and middle-rise building construction influence duration of a project by vertical attribute; and it makes hard to estimate activity or overall duration of a construction project. However, the existing duration estimating methods, that are based on quantity and productivity assuming activities of the same work item have the same risk and duration regardless of operation space, are not able to consider the schedule risk factors which change by the altitude of operation space. Therefore, in order to advance accuracy of duration estimation of super-tall building projects, the degree of changes of these risk factors according to altitude should be analyzed and incorporated into a duration estimating method. This research proposes a simulation model using Monte Carlo method for estimating activity duration incorporating schedule risk factors by weather conditions in a super-tall building. The research process is as follows. Firstly, the schedule risk factors in super-tall building are identified through literature and expert reviews, and occurrence of non-working days at high altitude by weather condition is identified as one of the critical schedule risk factors. Secondly, a calculating method of the vertical distributions of the weather factors such as temperature and wind speed is analyzed through literature reviews. Then, a probability distribution of the weather factors is developed using the weather database of the past decade. Thirdly, a simulation model and algorithms for estimating non-working days and duration of each activity is developed using Monte-Carlo method. Finally, sensitivity analysis and a case study are carried out for the validation of the proposed model.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제3권1호
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• pp.123-136
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• 1977

This thesis presents a modification and extension to the Burgess and Killebrew heuristic resource leveling procedure for project networks. In contrast to previous algorithms appearing in the literature, the objective function of this algorithm. is the minimization of the sum of the squared errors in each time period (deviations around the mean usage) of all resources over the duration of the project. This objective function continues the search for an improved schedule beyond that of previous algorithms with their associated objective functions. One important feature is that the algorithm tends to reduce the number of periods that a resource is idle during its duration on the project.

• 지능정보연구
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• 제6권2호
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• pp.91-98
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• 2000

Despite their wide application of some traditional project management techniques like the Program Evaluation and Review Technique, they lack of learning, one of important factors in many disciplines today, due to a static view for project progression. This study proposes a framework for estimation by loaming based on a Linear Bayesian approach. As a project Progresses, we sequentially observe the durations of completed activities. By reflecting this newly available information to update the distribution of remaining activity durations and thus project duration, we can implement a decision support system that updates e.g., the expected project completion time as well as the probabilities of completing the project within the due bate and by a certain date. By implementing such customized system, project manager can be aware of changing project status more effectively and better revise resource allocation plans.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2003년도 학술대회지
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• pp.383-387
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• 2003

현재 국내 건설산업에서의 공정계획은 합리적인 사전계획 없이 현장기술자의 경험과 능력에 따라 계약공기에 맞추는 방식으로 추진되고 있다. 또한 공정계획의 핵심인 광기산정은 업체마다 서로 차이를 보이고 있어 객관적인 공기산정이라고 할 수 없는 실정이다. 이러한 공정계획의 부실은 공정계획 현장 적응 시 공기 및 작업순서의 차이를 발생시켜 효과적인 공정관리가 이루어지지 못하는 원인이 되고 있으며, 다양한 공기지연 사유가 발생하고 있다. 본 연구에서는 현재 제조업에서 적용중인 제약이론 기반의 CCPM(Critical Chain Project Management)의 확률적 공기산정과 공정버퍼의 개념을 건설 프로젝트에 적용하여 합리적인 공정계획 수립 방안을 제시하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제43권2호
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• pp.79-86
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• 2020

To make a satisfactory decision regarding project scheduling, a trade-off between the resource-related cost and project duration must be considered. A beneficial method for decision makers is to provide a number of alternative schedules of diverse project duration with minimum resource cost. In view of optimization, the alternative schedules are Pareto sets under multi-objective of project duration and resource cost. Assuming that resource cost is closely related to resource leveling, a heuristic algorithm for resource capacity reduction (HRCR) is developed in this study in order to generate the Pareto sets efficiently. The heuristic is based on the fact that resource leveling can be improved by systematically reducing the resource capacity. Once the reduced resource capacity is given, a schedule with minimum project duration can be obtained by solving a resource-constrained project scheduling problem. In HRCR, VNS (Variable Neighborhood Search) is implemented to solve the resource-constrained project scheduling problem. Extensive experiments to evaluate the HRCR performance are accomplished with standard benchmarking data sets, PSPLIB. Considering 5 resource leveling objective functions, it is shown that HRCR outperforms well-known multi-objective optimization algorithm, SPEA2 (Strength Pareto Evolutionary Algorithm-2), in generating dominant Pareto sets. The number of approximate Pareto optimal also can be extended by modifying weight parameter to reduce resource capacity in HRCR.