The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.417-424
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2009
For a construction project to progress smoothly, effective cost estimation is vital, particularly in the conceptual and schematic design stages. In these early phases, despite the fact that initial estimates are highly sensitive to changes in project scope, owners require accurate forecasts which reflect their supplying information. Thus, cost estimators need effective estimation strategies. Practically, parametric cost estimates are the most commonly used method in these initial phases, which utilizes historical cost data (Karshenas 1984, Kirkham 2007). Hence, compilation of historical data regarding appropriate cost variance governing parameters is a prime requirement. However, precedent practice of data mining (data preprocessing) for denoising internal errors or abnormal values is needed before compilation. As an effort to deal with this issue, this research proposed a statistical methodology for data preprocessing and verified that data preprocessing has a positive impact on the enhancement of estimate accuracy and stability. Moreover, Statistically Preprocessed data Based Parametric (SPBP) cost models are developed based on multiple regression equations and verified their effectiveness compared with conventional cost models.
Cost estimate system Will be changed from the prime. cost calculation to the historical cost data because the present system has some problems. In this situation, each owner should prepare his own cost estimate system based on the historical cost data. In this study, the standard work items were classified and the criteria of their work amount computation were established for rural improvement projects. And also the historical cost data were collected in all range of rural improvement projects, and the database system, "HICOMS" (HIstorical COst data Management System) was built. In order to test the applicability of the HICOMS, standard work cost and contractor cost were compared. The results by HICOMS showed high significance and it was concluded that the HICOMS could be applicable for the cost estimate of the rural improvement projects. projects.
Joon-Oh Seo;Sang H.Park;Choong-Wan Koo;Jong-Hoon Kim
국제학술발표논문집
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The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.685-691
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2009
Recently, public office building projects are being recognized by many construction engineers and researchers, as the critical projects in the construction industry. The project budgets have sometimes exceeded due to the lack of core knowledge, experiences, skills and experts concerned in cost planning and estimating in the pre-construction stage. It has been highlighted that planning and estimating effectively the cost of public office building projects as critical in the design stage. Within this context, some cost data books and systems, such as RSMeans cost data systems and Spon's price book, have been systematically developed and used by many construction cost managers and organizations in order to effectively estimate and use their project budgets. As a result of this research, a cost estimating model for finishes has been developed, considering the cost data used in public office building projects.
To the success of the megaproject including various and complex facilities, it is needed to establish a database system. Developments in data collection, storage and extracting technology have enabled iPMIS to manage various and complex information about cost and time. Especially, when we consider that both the go and no go decision in feasibility, Cost is an important and clear criteria in megaproject. Thus, Cost data modeling is the basis of the system and is necessary process. This research is focus on the structure and definition about CBS data which is collected from sites. We used four tools which are Function Analysis in VE, Casual loop Diagram in System Dynamics, Decision Tree in Data-mining, and Normalization in SQL to identify its cause and effect relationship on CBS data. Cost data modeling provide iPMIS with helpful guideline.
It is necessary to calculate prime cost of medical services accurately in order to evaluate the adequacy of medical fee. This paper aims to identify cost analysts' perception on prime cost of medical services and needs in establishing a cost accounting system in hospitals, proposing future directions and guidelines for the calculation of medical fee. A self-administered questionnaire and telephone survey on operation of a hospital cost-accounting system was conducted in November, 2012, among cost analysts currently working in the hospitals and hospital administrators planning to implement the hospital cost-accounting system. Our study shows that most of the cost analysts were aware of the importance of calculating prime cost and responded that collection of the prime cost data from government is necessary although they are less likely to provide the data in the future concerning the risk of data misuse and data security. They also responded that lack of budget allocation and excessive workload were the main reasons for not estimating the prime cost and operating cost management information system. Results show that hospital cost analysts considered the data accuracy is the most critical factor in calculating prime costs of medical services. However, there was no investment budget allocated in some hospitals or limited to less than 100 million, indicating that hospitals are reluctant to invest on implementing the cost accounting system. Respondents stated the organization that collects the prime cost of medical services among hospitals should display strong analytical capabilities, ensure data security, and maintain independence, which is most demanded. There are 57 hospitals that calculated the prime cost of medical services for 2012 by each medical department and 20 hospitals that calculated the prime cost by fee-for-services, aiming to establish a cost accounting system. Our results indicate that hospitals should voluntarily provide the accurate prime cost for medical services in order to properly evaluate the adequacy of medical fee. Consequently, it is critical to establish an independent organization to collect and appraise the data. It is also recommended that government should implement various policies to encourage hospitals to participate in the data collection to achieve the data accuracy and representativeness.
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.
ChangTaek Hyun;TaeHoon Hong;SoungMin Ji;JunHyeok Yu;SooBae An
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.256-261
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2011
Labor productivity is a significant factor related to control time, cost, and quality. Many researchers have developed models to define method of measuring the relationship between productivity and various constraints 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 contains the average productivity data of the construction industry, and it is difficult to predict the time and cost of any particular project; hence, there are some errors in estimating duration and cost for individual activity and project. To address these issues, this research collects data, measures productivity, and develops 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 and it is possible that the result will be used as the EVMS baseline of cost management and schedule management.
Purpose: It emphasizes the importance of cost analysis for weapons systems that require enormous develop- ment costs, analyzes the problems of cost analysis steps from a practical point of view, and presents the direction of business development in terms of cost analysis reliability, timeliness, and efficiency. Methods: It analyzes the R&D cost of Micro satellites with a complex cost structure and large scale according to engineering estimation procedures, derives major analysis step-by-step problems, and presents business development directions. Results: Problems with standards and assumptions, data collection, cost division structure, and cost estimation methods were derived through the micro satellite cost analysis process, and business development directions such as expanding common standards, standardizing basic data, standardizing cost division structures and cost items, and data asset were presented. Conclusion: In order to develop work in terms of cost analysis reliability, timeliness, and efficiency, it is important to prepare and standardize standards and rules for detailed tasks at each analysis stage, and through this, it is expected that high utilization value and systematic cost data will be assetized in the future.
Cost estimates are necessary for government acquisition program to support decisions about funding, to develop annual budget requests and to validate resource requirements at key decision points. Many researches have been done about cost estimating technique recently. Parametric cost estimating models based on CERs(Cost Estimating Relationships) have been mainly used using regression method with historical data. However, there are many restrictions in developing Korean version CERs because the number of data points are too small. Specially, data collection and data management system are unstable in Korean defense environment, when developing CERs. In this research, we analyzed the historical data, and found some cost drivers in guided weapon system area. We developed the Acquisition Unit Cost CER using the regression to remove multicollinearity in the historical data. So we could overcome the restriction of the insufficient sample number. This research as a first attempt is meaningful in terms of obtaining our own Acquisition Unit Cost CER using historical cost and physical characteristic in Korean development environment.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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