건축 프로젝트에서 초기단계에서의 정확한 공사비 예측은 성공적인 프로젝트의 중요한 요소이다. 기존의 연구에서 공사비를 예측하기 위한 방법으로 통계학적인 방법이 활용되었다. 통계학적 방법 중 서포트 벡터 회기분석은 비용예측 분야에서 뛰어난 일반화 능력으로 많은 주목을 받고 있다. 하지만 서포트 회귀분석은 조정해야 할 파라미터가 단순함에도 불구하고 최적의 파라미터를 결정하는 방법은 시행착오적인 방법을 적용해야 하는 문제점이 있었다. 따라서 최적의 파라미터를 보다 효율적으로 결정하기 위해 본 연구에서는 유전 알고리즘을 적용하고, 이를 통해 서포트 벡터 회귀를 효율적으로 활용한 공사비 예측이 가능 할 것이다. 본 연구의 목적은 유전 알고리즘과 서포트 벡터 회귀를 활용하여 공동주택의 프로젝트 초기 기획단계의 공사비 예측모델을 구축하는 것이다. 유전 알고리즘을 통해 최적의 파라미터를 찾아내고, 이를 서포트 벡터 회귀모델에 적용시켜 공사비를 예측하였다.
Subscriber network investment cost is a main cost element among those constituting the access charges in telephone networks. The purpose of this paper to estimate the investment cost of installing a subscriber network in a typical metropolitan area and to develop a cost modeling framework. To this aim, a metropolitan area in Seoul was investigated. The main cost elements were identified and their relationships with the cable technology, geographical characteristics, and the number of subscribers were analyzed. The findings could be used to design an enhanced cost proxy models for estimating the access charges in a multi-operator environment.
The purpose of this paper is to propose a new software development cost estimation method using SVR(Support Vector Regression) SVR, one of machine learning techniques, has been attracting much attention for its theoretic clearness and food performance over other machine learning techniques. This paper may be the first study in which SVR is applied to the field of software cost estimation. To derive the new method, we analyze historical cost data including both well-known overseas and domestic software projects, and define cost drivers affecting software cost. Then, the SVR model is trained using the historical data and its estimation accuracy is compared with that of the linear regression model. Experimental results show that the SVR model produces more accurate prediction than the linear regression model.
To get competitiveness in international markets, it is essential to provide low acquisition, maintenance and operation cost with high reliability, availability and maintainability. It can be achieved by lowering development cost, making proper maintenance planning and scheduling strategies, allocating man power and logistic cost properly. In this paper, we introduces the research on making a model for estimating the life cycle cost of newly developing magnetic levitation train system in Korea. To develop a proper life cycle cost model, we broadly analyzed specs and standards and compared the life cycle cost model developed in other country. Finally, we suggests strategies to develop an unique model for the magnetic levitation train system developing in Korea.
The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.354-360
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2009
The demands for large-scale construction projects such as Mega-projects are largely increasing due to the rapid growth of increasing populations as well as the need to replace existing buildings and infrastructure. Increasing costs of materials, supplies, and labors require the first cost estimates at the preliminary planning stage to be as accurate as possible. This paper presents the results obtained from the survey on evaluating nine critical success factors that influence the accurate first cost estimates for large-scale projects from practical experiences. It then examines the current cost structures of construction companies for large-scale projects, followed by the causes for cost and schedule overrun. Twenty completed surveys were collected and the Analytic Hierarchy Process was applied to analyze the data. The results indicate that technology issues, the contract type, and social and environmental impacts are the significant leading factors for accurate first cost estimates of large-scale construction projects.
International journal of advanced smart convergence
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제13권1호
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pp.12-22
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2024
Software applications have a huge and inseparable impact on our lives. The complexity of the applications increases rapidly to support high performance and multifunction. Accordingly, the cost model for applications is increasingly important. Line of Code (LOC) and Man-Month (M/M) as the cost model measure the quantitative sides of the applications. Unlike them, Function Point (FP) measures the functionalities of the application. FP is efficient for estimating qualitative characteristics, but it is restricted to measuring the cost of an application using the wireless data broadcast which can support any number of clients. In this paper, we propose, a Function Point model for Information services using wireles data Broadcast (FPIB) to measure the development cost of an application that serves using the wireless data broadcast environment. FPIB adopts critical parameters of the wireless broadcast environment and the complexity of them to measure effectively the cost developing the application. Through the evaluation comparing the proposed FPIB with FP, we reveal the effectiveness of the proposed FPIB.
지금까지의 정보시스템 유지보수비 산정은 발주자 중심으로 이루어져 업무량에 비해 적은 비용으로 인한 공급자의 원가부담 문제점을 해결하지 못하고 있다. 본 연구는 공급자 중심에서 정보시스템 유지보수 비용을 산정하기 위한 기반연구로서 유지보수의 비용 항목을 도출하고 발주자와 공급자의 유지보수 비용의 격차를 조정하기 위한 조정계수를 제안한다. 유지보수의 비용항목을 도출하기 위하여 기존의 유지보수 활동에 대한 비용요인 기반연구에 유지보수 공급자의 활동들 추가하여 고정비와 변동비로 구분하고 분류한다. 발주자와 공급자의 유지보수 비용의 격차를 조정하기 위하여, 발주자 중심의 유지보수 비용 산정 시 포함되지 않은 자동화 도구에 의해 생성된 코드, 유틸리티, 컴포넌트 등과 같은 조정요인들을 찾아내고 K기업의 3년간 유지보수 수행 데이터를 검토 분석하여 조정계수 요인에 대한 격차가 K기업의 경우 13%정도가 됨을 확인하였다.
Accurate construction cost estimation in the initial stage of building project plays a key role for project success and for mitigation of disputes. Total construction cost(TCC) estimation of apartment projects in Vietnam has become more important because those projects increasingly rise in quantity with the urbanization and population growth. This paper presents the application of artificial neural networks(ANNs) in estimating TCC of apartment projects. Ninety-one questionnaires were collected to identify input variables. Fourteen data sets of completed apartment projects were obtained and processed for training and generalizing the neural network(NN). MATLAB software was used to train the NN. A program was constructed using Visual C++ in order to apply the neural network to realistic projects. The results suggest that this model is reasonable in predicting TCCs for apartment projects and reinforce the reliability of using neural networks to cost models. Although the proposed model is not validated in a rigorous way, the ANN-based model may be useful for both practitioners and researchers. It facilitates systematic predictions in early phases of construction projects. Practitioners are more proactive in estimating construction costs and making consistent decisions in initial phases of apartment projects. Researchers should benefit from exploring insights into its implementation in the real world. The findings are useful not only to researchers and practitioners in the Vietnam Construction Industry(VCI) but also to participants in other developing countries in South East Asia. Since Korea has emerged as the first largest foreign investor in Vietnam, the results of this study may be also useful to participants in Korea.
개발부담금 제도는 1989년 개발이익을 환수하기 위해 도입되었으나 현재까지 20여차례 개정되는 등 많은 변화를 겪었다. 이처럼 빈번한 개정이 이루어진 주요한 이유는 개발부담금 부과를 위한 개발비용에 대한 정의 및 산정이 복잡하고 불분명하여 관련 주체 간 갈등이 발생하였기 때문으로 이를 최소화할 수 있는 개발비용 산정방식의 간소화가 시급히 필요하다. 본 연구는 최근 "개발이익환수에 관한 법률" 개정에 따라 일정면적 이하 사업에 대해 단위면적당 표준비용을 적용함에 있어 합리적이고 객관적인 적용방안 도출을 위해 다양한 지역별 사업유형별 적용방안의 차이를 통계적으로 검증하고 정책적 시사점을 제시하였다. 분석자료로는 최근 3개년간 전국 시군구에서 부과한 개발부담금 및 개발비용 관련 전수조사 자료 9,362건을 활용하였다. 분석결과 수도권/비수도권별로 구분하는 방식이 유의미한 차이를 발생하였고 집단 간 구분도 명확하게 나타났다. 본 연구결과는 개발부담금 제도를 합리적으로 개편하여 사회갈등을 최소화시키면서도 토지공개념 실현에 기여할 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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