KR102296615B1 - 빅데이터 분석 기반의 시공 품질 관리 장치, 방법 및 컴퓨터로 독출 가능한 기록 매체 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 일 실시 형태에 따른 빅데이터 분석 기반의 시공 품질 관리 장치는 기설정된 기간 동안 데이터베이스에 저장된 시공 하자 관련 부적합 보고 및 조치 문서들로부터 시공 하자와 관련된 복수의 취약 공종을 선정하는 취약 공종 선정부와, 선정된 복수의 취약 공종 각각에 대하여, 기설정된 하자 유형별로 작업자, 장비, 재료 및 절차로 구성된 하자 원인을 분석하는 데이터 분석부와, 분석된 하자 원인별로 기작성된 솔루션을 취약 공종별 공사 담담자의 단말기로 전송하는 솔루션 제공부를 포함하며, 취약 공종 선정부는 시공하자 관련 부적합 보고 및 조치 문서의 하자 제목 및 하자 내용으로부터 텍스트 마이닝을 통해 워드 클라우드를 도출하고, 도출된 워드 클라우드에 포함된 공종에 대한 키워드들 각각의 발생 빈도수에 기초한 파레토 법칙에 따라 기 설정된 수의 취약 공종을 선정할 수 있다.

Description

빅데이터 분석 기반의 시공 품질 관리 장치, 방법 및 컴퓨터로 독출 가능한 기록 매체{APPARATUS AND METHOD OF MANAGING QUALITY BEING BASED ON BIG DATA ANALYSIS, COMPUTER READABLE MEDIUM}
본 출원은, 빅데이터 분석 기반의 시공 품질 관리 장치, 방법 및 컴퓨터로 독출 가능한 기록 매체에 관한 것이다.
건설업에서는 데이터를 축적하고 활용하는 절차 및 방법이 정형화되어 있지 않아 빅데이터 분석기법을 현업에 적용하는데 문제점이 있다.
특히 정보의 전달에 있어서, 건설현장의 위치적 특성상 국내외에 산포되어 있고, 제조업과는 달리 공사 목적물의 형태가 다양하기 때문에 일괄적인 정보전달은 효과적이지 못하다.
또한, 건설업에서는 안전 품질사고, 언론보도, 하자소송 등이 발생되면 후 대응하는 방식이라는 점에서 과학적 방법에 기반한 선제적 대응이 필요한 상황이다.
한국공개특허 제2014-0058732호(“건설현장의 하자관리시스템 및 방법”, 공개일:2014년05월15일)
본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 취약 공종이 진행중인 타겟 현장의 직접적인 개선이 가능하며, 사용자 및 현장 중심의 관리가 가능한, 빅데이터 분석 기반의 시공 품질 관리 장치, 방법 및 컴퓨터로 독출 가능한 기록 매체를 제공한다.
본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 기설정된 기간 동안 데이터베이스에 저장된 시공 하자 관련 부적합 보고 및 조치 문서들로부터 시공 하자와 관련된 복수의 취약 공종을 선정하는 취약 공종 선정부; 선정된 상기 복수의 취약 공종 각각에 대하여, 기설정된 하자 유형별로 작업자, 장비, 재료 및 절차로 구성된 하자 원인을 분석하는 데이터 분석부; 및 분석된 상기 하자 원인별로 기작성된 솔루션을 취약 공종별 공사 담담자의 단말기로 전송하는 솔루션 제공부;를 포함하며, 상기 취약 공종 선정부는, 상기 시공하자 관련 부적합 보고 및 조치 문서의 하자 제목 및 하자 내용으로부터 텍스트 마이닝을 통해 워드 클라우드를 도출하고, 도출된 상기 워드 클라우드에 포함된 공종에 대한 키워드들 각각의 발생 빈도수에 기초한 파레토 법칙에 따라 기 설정된 수의 취약 공종을 선정하며, 상기 데이터 분석부는, 선정된 상기 복수의 취약 공종 각각에 대하여, 기설정된 하자 유형별로 작업자, 장비, 재료 및 절차로 구성된 하자 원인별 발생 빈도수를 구하며, 상기 솔루션 제공부는, 취약 공종 별로 연관 키워드가 매칭된 기 생성된 데이터 사전을 참조하여 진행중인 취약 공종을 탐색하고, 탐색된 취약 공종에 매칭되는 하자 원인별 기 작성된 솔루션을 탐색한 후, 탐색된 기 작성된 솔루션을 공사 담담자의 단말기로 전송하고, 상기 작업자에 대응되는 기 작성된 솔루션은, 취약 공종별 근로자 교육 자료를 포함하고, 상기 장비에 대응되는 기 작성된 솔루션은, 취약 공종별 시공 장비의 점검표, 측정 장비의 검교정 가이드를 포함하며, 상기 재료에 대응되는 기 작성된 솔루션은, 취약 공종별 건설 자재의 품질 성능집, 자재 보관 지침서를 포함하고, 상기 절차에 대응되는 기 작성된 솔루션은, 취약 공종별 법규 및 표준 시방서와 업무 표준 절차서를 포함하는, 빅데이터 분석 기반의 시공 품질 관리 장치가 제공된다.
본 발명의 다른 실시 형태에 의하면, 취약 공종 선정부에서, 기설정된 기간 동안 데이터베이스에 저장된 시공 하자 관련 부적합 보고 및 조치 문서들로부터 시공 하자와 관련된 복수의 취약 공종을 선정하는 제1 단계; 데이터 분석부에서, 선정된 상기 복수의 취약 공종 각각에 대하여, 기설정된 하자 유형별로 작업자, 장비, 재료 및 절차로 구성된 하자 원인을 분석하는 제2 단계; 및 솔루션 제공부에서, 분석된 상기 하자 원인별로 기 작성된 솔루션을 취약 공종별 공사 담담자의 단말기로 전송하는 제3 단계;를 포함하며, 상기 제1 단계는, 상기 시공하자 관련 부적합 보고 및 조치 문서의 하자 제목 및 하자 내용으로부터 텍스트 마이닝을 통해 워드 클라우드를 도출하고, 도출된 상기 워드 클라우드에 포함된 공종에 대한 키워드들 각각의 발생 빈도수에 기초한 파레토 법칙에 따라 기 설정된 수의 취약 공종을 선정하는 단계를 포함하고, 상기 제2 단계는, 선정된 상기 복수의 취약 공종 각각에 대하여, 기설정된 하자 유형별로 작업자, 장비, 재료 및 절차로 구성된 하자 원인별 발생 빈도수를 구하는 단계를 포함하며, 상기 제3 단계는, 취약 공종 별로 연관 키워드가 매칭된 기 생성된 데이터 사전을 참조하여 진행중인 취약 공종을 탐색하고, 탐색된 취약 공종에 매칭되는 하자 원인별 기 작성된 솔루션을 탐색한 후, 탐색된 기 작성된 솔루션을 공사 담담자의 단말기로 전송하는 단계를 포함하고, 상기 작업자에 대응되는 기 작성된 솔루션은, 취약 공종별 근로자 교육 자료를 포함하고, 상기 장비에 대응되는 기 작성된 솔루션은, 취약 공종별 시공 장비의 점검표, 측정 장비의 검교정 가이드를 포함하며, 상기 재료에 대응되는 기 작성된 솔루션은, 취약 공종별 건설 자재의 품질 성능집, 자재 보관 지침서를 포함하고, 상기 절차에 대응되는 기 작성된 솔루션은, 취약 공종별 법규 및 표준 시방서와 업무 표준 절차서를 포함하는, 빅데이터 분석 기반의 시공 품질 관리 방법이 제공된다.
본 발명의 다른 실시 형태에 의하면, 상술한 빅데이터 분석 기반의 시공 품질 관리 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 독출 가능한 기록 매체가 제공된다.
본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 건설 프로젝트의 수행시 축적된 품질 불량 데이터를 4M(작업자, 장비, 자재, 절차) 관점에서 분석하여 부적합 원인을 도출하고, 원인별 솔루션을 분석 사례, 교육자료, 기준 및 절차, 점검표 등 다양한 형태로 개발하여 적시적지 현장에 자동으로 제공함으로써, 취약 공종이 진행중인 타겟 현장의 직접적인 개선이 가능한 이점이 있다.
또한, 기존 프로젝트 관리 자료배포는 개발자 중심의 배포 형태인데 비하여, 본 발명은 특정 사용자가 필요한 시기에 필요한 자료를 제공받게 됨에 따라 사용자 및 현장 중심의 관리가 가능한 이점이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 형태에 따른 빅데이터 분석 기반의 시공 품질 관리 장치를 포함한 전체 시스템의 전체 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 형태에 따른 빅데이터 분석 기반의 시공 품질 관리 장치의 내부 블록도이다.
도 3a은 본 발명의 일 실시 형태에 따라 도시된 시공 하자에 대한 워드 클라우드를 도시한 도면이다.
도 3b는 본 발명의 일 실시 형태에 따라 도시된 공종별 파레토 차트를 도시한 도면이다.
도 4a는 본 발명의 일 실시 형태에 따라 도시된 콘크리트 공종에 대한 하자 유형과 하자 원인에 대한 모자이크 차트를 도시한 도면이다.
도 4b는 본 발명의 일 실시 형태에 따라 도시된 콘크리트 공종에 대한 하자 유형별 인포그래픽을 도시한 도면이다.
도 4c는 본 발명의 일 실시 형태에 따라 도시된 콘크리트 공종에 대한 워드 클라우드를 도시한 도면이다.
도 4d는 본 발명의 일 실시 형태에 따라 도시된 콘크리트 공종에 대한 히트 맵을 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 형태에 따른 데이터 사전을 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 형태에 따른 빅데이터 분석 기반의 시공 품질 관리 방법을 설명하는 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시형태를 설명한다. 그러나 본 발명의 실시형태는 여러 가지의 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 이하 설명하는 실시형태로만 한정되는 것은 아니다. 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 더욱 명확한 설명을 위해 과장될 수 있으며, 도면상의 동일한 부호로 표시되는 요소는 동일한 요소이다.
도 1은 본 발명의 일 실시 형태에 따른 빅데이터 분석 기반의 시공 품질 관리 장치를 포함한 전체 시스템의 전체 구성도이며, 도 2는 본 발명의 일 실시 형태에 따른 빅데이터 분석 기반의 시공 품질 관리 장치의 내부 블록도이다.
우선, 도 1에 도시된 바와 같이, 빅데이터 분석 기반의 전체 시스템(100)은 시공 품질 관리 장치(110)와, 시공 품질 관리 장치(110)에 연결된 다수의 데이터베이스(111 내지 113)와, 시공 품질 관리 장치(110)에 네트워크(120)를 통해 연결된 다수의 공사 담당자의 단말기(131, 132)를 포함할 수 있다. 도 1에는 2개의 단말기만을 도시하고 있으나, 이는 발명의 이해를 돕기 위한 것으로, 3개 이상의 단말기가 포함될 수 있음은 당업자에게 자명하다.
데이터 베이스(111 내지 113)는 각종 문서들, 즉 시공 하자 관련 부적합 보고 및 조치 문서와 공사진행문서를 저장하는 제1 데이터베이스(111)와, 공종별 공사 담당자의 정보(예를 들면, 공종별 공사 담당자의 이름, 이메일, 전화번호 등)를 저장하는 제2 데이터베이스(112)와, 하자 원인별 기작성된 솔루션이 저장된 제3 데이터베이스(113)로 구성될 수 있다.
본 발명에서 공종이란, 공사의 특성에 따라 구분된 작업 단계(예: 철근 콘크리트, 가설 공사, 기초 공사, 토공사, 마감 공사 등)를 의미하며, 공종별 하자 유형이란, 공종별 하자의 유형으로, 예컨대 철근 콘크리트 공종의 경우 균열/표면 불량, 슬럼프/공기량 불량, 재료분리, 거푸집 불량, 보관/보양, 청정상태 불량, 파손, 작업 누락, 누설/방수, 간섭/단차와 같은 것을 의미할 수 있다. 하자 원인은, 하자의 원인으로 작업자(man), 장비(machine), 재료(material), 절차(method)를 의미할 수 있다.
그리고, 하자 원인별 기작성된 솔루션은, 작업자에 대응되는 솔루션, 장비에 대응되는 솔루션, 재료에 대응되는 솔루션, 절차에 대응되는 솔루션을 포함하는 것으로, 작업자에 대응되는 솔루션은 취약 공종별 근로자 교육 자료 등을 포함하며, 장비에 대응되는 솔루션은 취약 공종별 시공 장비의 점검표, 측정 장비의 검교정 가이드 등을 포함하며, 재료에 대응되는 솔루션은 취약 공종별 건설 자재의 품질 성능집, 자재 보관 지침서 등을 포함하고, 절차에 대응되는 솔루션은 취약 공종별 법규 및 표준 시방서와 업무 표준 절차서와 같은 것을 포함할 수 있다.
또한, 본 발명에서, 시공하자 관련 부적합 보고 및 조치 문서는 적어도 하자 제목, 하자 내용, 시공 현장명, 하자 발생 일자, 하자 유형, WBS 분류, 하자 원인, 조치 내용에 대한 키워드를 포함하는 문서일 수 있으며, 상술한 공사 진행 문서는 (작업 위치 및 투입 장비 등을 포함하는) 일일 작업 지시서 및 (작업 사항 및 투입 직종 등을 포함하는) 현장 작업 일보 중 적어도 하나를 포함하는 문서일 수 있다.
공사 담당자의 단말기(131, 132)는 네트워크(120)에 접속 가능한 단말기로, 예를 들면 휴대폰, 스마트폰, PDA(personal digital assistants), PC(personal computer), 태블릿 PC(tablet personal computer), 및 노트북(notebook) 등 다양한 형태의 단말기일 수 있다.
한편, 시공 품질 관리 장치(110)는 기설정된 기간 동안 데이터베이스에 저장된 시공하자 관련 부적합 보고 및 조치 문서들의 빅데이터로부터 하자 원인별로 기작성된 솔루션을 공사 담당자의 단말기(131, 132)로 전송하는 모듈로, 일종의 서버일 수 있다.
이러한 시공 품질 관리 장치(110)는 도 2에 도시된 바와 같이, 취약 공종 선정부(210), 데이터 분석부(220), 및 솔루션 제공부(230)를 포함하여 구성될 수 있다.
우선, 도 2에 도시된 바와 같이, 취약 공종 선정부(210)는 기설정된 기간 동안 데이터베이스에 저장된 시공 하자 관련 부적합 보고 및 조치 문서들로부터 시공 하자와 관련 복수의 취약 공종을 선정할 수 있다. 선정된 복수의 취약 공종은 데이터 분석부로 전달될 수 있다.
구체적으로, 취약 공종 선정부(210)는, 시공하자 관련 부적합 보고 및 조치 문서의 하자 제목 및 하자 내용으로부터 텍스트 마이닝을 통해 워드 클라우드를 도출하고, 도출된 워드 클라우드에 포함된 공종에 대한 키워드들 각각의 발생 빈도수에 기초한 파레토 법칙에 따라 기 설정된 수의 취약 공종을 선정할 수 있다.
도 3a은 본 발명의 일 실시 형태에 따라 도시된 시공 하자에 대한 워드 클라우드를 도시한 도면이다.
도 3a에는, 시공하자 관련 부적합 보고 및 조치 문서의 하자 제목 및 하자 내용 중 빈도수가 가장 높은 단어를 중심으로 텍스트 마이닝을 통해 추출된 워드 클라우드를 도시하고 있다.
도 3a에 도시된 바와 같이, 시공 하자와 관련하여 토공사, 레미콘, 철근 등 토목, 건축 공사 관련 키워드가 가장 빈번하게 나타났으며, 이는 토목 및 건축 공사는 모든 현장에서 공통적으로 적용되기 때문이다. 또한, 본사의 이슈가 된 터널공, 철근, 설치, 교량공 등의 키워드가 도출된 것으로 보아 해당 공종의 상세 분석이 더 필요함을 알 수 있다.
상술한 텍스트 마이닝 및 워드 클라우드의 도출은 R 프로그래밍을 이용하였으며, R 프로그래밍의 LoNLP(한글 처리), tm(텍스트 마이닝), word cloud(시각화)와 같은 R 패키지 및 라이브러리를 이용하였다.
한편, 도 3b는 본 발명의 일 실시 형태에 따라 도시된 공종별 파레토 차트를 도시한 도면이다.
파레토 법칙은 상위 소수가 전체 시공 하자의 80%를 설명한다는 것으로, 취약 공종 선정부(210)는, 도 3b에 도시된 바와 같이, 전체 82개의 공종 중에서 반생 빈도수(불량건수)가 전체 발생 빈도수의 80%를 차지하는 공종을 취약 공종으로 선정할 수 있다. 본 발명에서 선정된 취약 공종은 콘크리트, 토공사, 철근, 배수, 터널, 철골, 교량, 기기 및 배관이다.
상술한 파레토 차트는 R 프로그래밍을 이용하였으며, R 프로그래밍의 qcc(품질관리차트), ggplot2(그래프 시각화), pareto chart(파레토 차트)와 같은 R 패키지 및 라이브러리를 이용하였다.
이후, 데이터 분석부(220)는 선정된 복수의 취약 공종 각각에 대하여, 기설정된 하자 유형별로 작업자, 장비, 재료 및 절차로 구성된 하자 원인을 분석할 수 있다.
구체적으로, 데이터 분석부(220)는 선정된 복수의 취약 공종 각각에 대하여, 시공하자 관련 부적합 보고 및 조치 문서들로부터 기설정된 하자 유형별로 작업자, 장비, 재료 및 절차로 구성된 하자 원인별 발생 빈도수를 구할 수 있다.
도 4a는 본 발명의 일 실시 형태에 따라 도시된 콘크리트 공종에 대한 하자 유형과 하자 원인에 대한 모자이크 차트를 도시한 도면이다. 도 4a에서는 콘크리트 공종에 대해서만 도시하고 있으나, 이는 발명의 이해를 돕기 위한 것으로, 토공사, 철근, 배수 등 다른 취약 공종에 대해서도 유사하게 적용할 수 있음은 당업자에게 자명하다. 콘크리트의 공종의 기설정된 하자 유형은 균열/표면 불량, 슬럼프/공기량 불량, 재료분리, 거푸집 불량, 보관/보양, 청정상태 불량, 파손, 작업 누락, 누설/방수, 간섭/단차와 같은 것을 포함할 수 있으며, 하자 원인은, 하자의 원인으로 작업자(man), 장비(machine), 재료(material), 절차(method)를 포함할 수 있다.
구체적으로, 도 4a에 도시된 모자이크 차트에 의하면, 콘크리트 공종의 하자 유형 중 균열/표면 불량은 작업자, 재료, 절차의 전반적인 원인이 있어 각각에 대한 솔루션 제공이 필요함을 알 수 있으며, 슬럼프/공기량 불량은 재료에 의한 원인이 대부분을 차지하고 있으므로, 재료에 대한 솔루션, 즉 건설 자재의 품질 성능집, 자재 보관 지침서를 제공할 필요가 있음을 알 수 있다. 재료 분리는 작업자에 주 원인이 있으므로, 근로자 교육 자료의 솔루션이 필요함을 알 수 있다.
상술한 모자이크 차트는, R 프로그래밍을 이용하였으며, R 프로그래밍의 vcs 패키지를 이용하였다.
상술한 모자이크 차트를 도출하기 전에, 데이터 분석부(220)는 사전에 교차 분석을 통해 독립성 검정을 더 수행할 수 있다.
교차 분석(Chi-square Test: 카이제곱검정)이란 명목 척도나 서열 척도로 측정된 범주형 변수들간의 연관성을 빈도 교차표를 활용해서 분석하는 기법으로, 여기서 빈도 교차표는 별수들 간의 범주를 교차시켜 얻은 각각의 셀에 해당하는 관측치 빈도를 나타내는 표이며, 이러한 독립성 검정을 통해 취약 공종(콘크리트, 토공사, 철근 등) 각각의 하자 유형별로 하자 원인(인력, 장비, 자재, 절차)과의 관련성을 통계적으로 판단할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 데이터 분석부(220)는 선정된 복수의 취약 공종 각각에 대하여, 빈도 분석을 통해 기설정된 하자 유형별로 발생 빈도를 더 구할 수 있다. 빈도 분석은 하자 유형과 같은 범주형 데이터를 대상으로 비율을 측정하는데 이용되는 분석 방법으로, 분포의 특성은 빈도나 비율로 나타낼 수 있다.
도 4b는 본 발명의 일 실시 형태에 따라 도시된 콘크리트 공종에 대한 하자 유형별 인포그래픽을 도시한 도면이다.
데이터 분석부(220)는, 도 4b에 도시된 바와 같이, 하자 유형별, 즉 균열/표면 불량, 슬럼프/공기량 불량, 재료분리, 거푸집 불량, 보관/보양, 청정상태 불량, 파손, 작업 누락, 누설/방수, 간섭/단 차에 따른 발생 빈도수를 구하여 인포 그래픽(infographic)으로 표현할 수 있다.
도 4b의 인포그래픽에 의하면, 콘크리트 공종의 경우 균열/표면 불량이 전체 하자 중 26%, 슬럼프/공기량 불량이 21% 등의 순으로 나타남을 알 수 있다. 상술한 바와 같이 도출된 인포그래픽에 따라 콘크리트 공종의 각 하자 유형에 대해, 상술한 도 4b와 같은, 하자 원인 분석이 필요함을 알 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 형태에 의하면, 데이터 분석부(220)는 선정된 복수의 취약 공종 각각에 대하여, 시공하자 관련 부적합 보고 및 조치 문서의 하자 제목 및 하자 내용으로부터 텍스트 마이닝을 통해 워드 클라우드를 더 도출할 수도 있다.
도 4c는 본 발명의 일 실시 형태에 따라 도시된 콘크리트 공종에 대한 워드 클라우드를 도시한 도면이다.
도 4c에 도시된 바와 같이, 시방 기준, 시험 기준 등의 키워드가 가장 빈번하게 나타났으며, 따라서 콘크리트 공종의 경우 시방(공사), 시험(재료)와 관련된 문제가 가장 많은 것으로 판단될 수 있다.
또한, 슬럼프, 레미콘, 공기량, 회차 등의 키워드의 빈도가 많은 것으로 볼 때 레미콘 재료의 반입 검사시 작업자는 정확한 시험 기준 절차를 숙지하고 이에 대한 품질 관리가 철저히 이루어져야 함을 알 수 있다.
상술한 텍스트 마이닝 및 워드 클라우드의 도출은 R 프로그래밍을 이용하였으며, R 프로그래밍의 LoNLP(한글 처리), tm(텍스트 마이닝), word cloud(시각화)와 같은 R 패키지 및 라이브러리를 이용하였다.
또한, 본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 데이터 분석부(220)는 시공하자 관련 부적합 보고 및 조치 문서의 키워드로부터 하자의 발생 시기별 발생 빈도를 히트맵(Heat map)을 통해 시각화할 수도 있다. 히트 맵은 하자가 발생한 시기별 빈도를 실제 달력 이미지 위에 시각으로 표현한 것이다.
도 4d는 본 발명의 일 실시 형태에 따라 도시된 콘크리트 공종에 대한 히트 맵을 도시한 도면이다.
도 4d에 도시된 바에 의하면, 붉은색으로 표시한 부분이 하자가 많이 발생한 시기로 정의되므로, 우선 연도에 따른 하자 빈도수에는 차이가 크지 않음을 알 수 있다.
또한, 월/계절별로 비교하여 보면, 좌우측(12월, 1월) 보다는 중앙(3월~9월)에 붉은 빈도가 높은 것으로 미루어 보면, 공사량에 비례하여 동절기보다는 다른 계절에 하자가 많이 발생했다고 추정할 수 있다.
마지막으로, 요일별 특성을 보면, 주로 월요일과 금요일에 하자 빈도가 높으며, 일자별로 보면 매달 말경에 빈도가 붉게 나타남을 알 수 있다. 이를 통해 근로자 교육, 품질 개선의 날 등 품질 강화 활동은 주초/주말/월말에 집중적으로 하면 효과적이라고 판단할 수 있다.
상술한 히트 맵의 도출은 R 프로그래밍을 이용하였으며, R 프로그래밍의 chron(날짜와 달력 생성), lattice(그래픽 시각화), grid(격자 그림)와 같은 R 패키지 및 라이브러리를 이용하였다.
한편, 본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 데이터 분석부(220)는 선정된 복수의 취약 공종 각각에 대하여, 하자 유형과 조치 소요일 간의 분산 분석을 더 수행할 수도 있다.
분산 분석(Analysis of Variance, ANOVA)는 여러 집단을 비교할 때 적용되며, 일반적으로 t 개의 집단으로 구해진 독립 표본에 대하여 처리 평균간 차이의 유의성을 비교 평가하는 방법이다. 예를 들면, "콘크리트 하자 유형이 조치 기간에 주는 영향은 같다."라는 귀무가설을 수립하고 이를 기각함으로써 조치 기간이 오래 걸치는 하자 유형을 분석하고 사전 예방에 많은 노력을 기울이기 위함이다.
상술한 분산 분석에 의하면, 콘크리트 공종의 경우 26개의 하자 유형에 대하여 전체 평균 조치 기간은 5.6일이 소요되었으며, 조치 기간이 평균보다 높은 하자 유형은 누수/방수, 단열재 불량, 그라우팅 불량 등으로 나타났으며, 이들 3개 유형은 발생 빈도는 높지 않으나, 다소 오랜 조치 기간이 소요되는 것으로 보아 사전 예방이 필요한 유형임을 알 수 있다.
또한, 누수/방수의 경우 발생시 보수가 어렵기 때문에 앞서 분석한 하자 원인(작업자, 장비, 재료, 절차) 중 작업 절차 및 기준에 대한 작업자의 교육이 필요한 것으로 판단할 수 있다.
마지막으로, 솔루션 제공부(230)는 분석된 하자 원인별로 기작성된 솔루션을 취약 공종별 공사 담담자의 단말기(131, 132)로 전송할 수 있다.
구체적으로, 솔루션 제공부(230)는 취약 공종 별로 연관 키워드가 매칭된 기 생성된 데이터 사전을 참조하여 진행중인 취약 공종을 탐색하고, 탐색된 취약 공종에 매칭되는 기 작성된 솔루션을 탐색한 후, 탐색된 기작성된 솔루션을 공사 담담자의 단말기(131, 132)로 전송할 수 있다.
여기서, 솔루션 제공부(230)는 일일 작업 지시서 및 현장 작업 일보 중 적어도 하나를 포함하는 공사 진행 문서가 입력되면, 공사 진행 문서에 포함된 키워드가 데이터 사전에 포함된 연관 키워드에 존재하는지 탐색함으로써 취약 공종을 탐색할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시 형태에 따른 데이터 사전을 도시한 도면이다.
도 5에 도시된 바와 같이, 데이터 사전에는 취약 공종별(콘크리트, 토공사, 철근, 배수, 터널, 철골, 교량, 기기, 배관)로 연관 키워드가 매칭되어 있으며, 솔루션 제공부(230)는 일일 작업 지시서 및 현장 작업 일보 중 적어도 하나를 포함하는 공사 진행 문서가 입력되면, 공사 진행 문서에 포함된 키워드가 데이터 사전에 포함된 연관 키워드에 존재하는지 탐색함으로써 취약 공종을 탐색할 수 있다.
본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 데이터 사전에는 취약 공종과 별도로 사회적으로 이슈가 되는 공종(가설, 용접, 단열, 방수, 조적, 기초 파일)에 대하여 매칭되는 연관 키워드를 저장할 수도 있음은 물론이다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 건설 프로젝트의 수행시 축적된 품질 부량 데이터를 4M(작업자, 장비, 자재, 절차) 관점에서 분석하여 부적합 원인을 도출하고, 원인별 솔루션을 분석 사례, 교육자료, 기준 및 절차, 점검표 등 다양한 형태로 개발하여 적시적지 현장에 자동으로 제공함으로써, 취약 공종이 진행중인 타겟 현장의 직접적인 개선이 가능한 이점이 있다.
또한, 기존 프로젝트 관리 자료배포는 개발자 중심의 배포 형태인데 비하여, 본 발명은 특정 사용자가 필요한 시기에 필요한 자료를 제공받게 됨에 따라 사용자 및 현장 중심의 관리가 가능한 이점이 있다.
한편, 도 6은 본 발명의 일 실시 형태에 따른 빅데이터 분석 기반의 시공 품질 관리 방법을 설명하는 흐름도이다.
이하, 도 1 내지 도 6을 참조하여 본 발명의 일 실시 형태에 따른 빅데이터 분석 기반의 시공 품질 관리 방법을 상세하게 설명한다. 다만, 발명의 간명화를 위해 도 1 내지 도 5에서 기설명된 내용과 중복된 사항에 대한 설명은 생략하기로 한다.
본 발명의 일 실시 형태에 따른 빅데이터 분석 기반의 시공 품질 관리 방법은 취약 공종 선정부(210)에서 기설정된 기간 동안 데이터베이스에 저장된 시공 하자 관련 부적합 보고 및 조치 문서들로부터 시공 하자와 관련 복수의 취약 공종을 선정하는 단계에 의해 개시될 수 있다(S601).
구체적으로, 취약 공종 선정부(210)는 시공하자 관련 부적합 보고 및 조치 문서의 하자 제목 및 하자 내용으로부터 텍스트 마이닝을 통해 워드 클라우드를 도출하고, 도출된 워드 클라우드에 포함된 공종에 대한 키워드들 각각의 발생 빈도수에 기초한 파레토 법칙에 따라 기 설정된 수의 취약 공종을 선정할 수 있다.
다음, 데이터 분석부(220)는 선정된 복수의 취약 공종 각각에 대하여, 기설정된 하자 유형별로 작업자, 장비, 재료 및 절차로 구성된 하자 원인을 분석할 수 있다(S602).
구체적으로, 데이터 분석부(220)는 선정된 복수의 취약 공종 각각에 대하여, 시공하자 관련 부적합 보고 및 조치 문서들로부터 기설정된 하자 유형별로 작업자, 장비, 재료 및 절차로 구성된 하자 원인별 발생 빈도수를 구할 수 있다. 하자 원인별 발생 빈도수는 모자이크 차트 형태로 도출될 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 상술한 모자이크 차트를 도출하기 전에, 데이터 분석부(220)는 사전에 교차 분석을 통해 독립성 검정을 더 수행할 수 있음은 상술한 바와 같다.
또한, 본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 데이터 분석부(220)는 선정된 복수의 취약 공종 각각에 대하여, 빈도 분석을 통해 기설정된 하자 유형별로 발생 빈도수를 더 구할 수 있음은 상술한 바와 같다. 기설정된 하자 유형별로 구한 발생 빈도수는 인포그래픽으로 도시될 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 형태에 의하면, 데이터 분석부(220)는 선정된 복수의 취약 공종 각각에 대하여, 시공하자 관련 부적합 보고 및 조치 문서의 하자 제목 및 하자 내용으로부터 텍스트 마이닝을 통해 워드 클라우드를 더 도출할 수도 있음은 상술한 바와 같다.
또한, 본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 데이터 분석부(220)는 시공하자 관련 부적합 보고 및 조치 문서의 키워드로부터 하자의 발생 시기별 발생 빈도를 히트맵(Heat map)을 통해 시각화할 수도 있음은 상술한 바와 같다.
또한, 본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 데이터 분석부(220)는 선정된 복수의 취약 공종 각각에 대하여, 하자 유형과 조치 소요일 간의 분산 분석을 더 수행할 수도 있음은 상술한 바와 같다.
마지막으로, 솔루션 제공부(230)는 분석된 하자 원인별로 기작성된 솔루션을 취약 공종별 공사 담담자의 단말기(131, 132)로 전송할 수 있다(S603).
구체적으로, 솔루션 제공부(230)는 취약 공종 별로 연관 키워드가 매칭된 기 생성된 데이터 사전을 참조하여 진행중인 취약 공종을 탐색하고, 탐색된 취약 공종에 매칭되는 하자 원인별 기작성된 솔루션을 탐색한 후, 탐색된 기작성된 솔루션을 공사 담담자의 단말기(131, 132)로 전송할 수 있다.
여기서, 솔루션 제공부(230)는 일일 작업 지시서 및 현장 작업 일보 중 적어도 하나를 포함하는 공사 진행 문서가 입력되면, 공사 진행 문서에 포함된 키워드가 데이터 사전에 포함된 연관 키워드에 존재하는지 탐색함으로써 취약 공종을 탐색할 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 건설 프로젝트의 수행시 축적된 품질 부량 데이터를 4M(작업자, 장비, 자재, 절차) 관점에서 분석하여 부적합 원인을 도출하고, 원인별 솔루션을 분석 사례, 교육자료, 기준 및 절차, 점검표 등 다양한 형태로 개발하여 적시적지 현장에 자동으로 제공함으로써, 취약 공종이 진행중인 타겟 현장의 직접적인 개선이 가능한 이점이 있다.
또한, 기존 프로젝트 관리 자료배포는 개발자 중심의 배포 형태인데 비하여, 본 발명은 특정 사용자가 필요한 시기에 필요한 자료를 제공받게 됨에 따라 사용자 및 현장 중심의 관리가 가능한 이점이 있다.
상술한 본 발명의 일 실시 형태에 따른 빅데이터 분석 기반의 시공 품질 관리 방법은 컴퓨터에서 실행되기 위한 프로그램으로 제작되어 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체에 저장될 수 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등을 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 상기 방법을 구현하기 위한 기능적인(function) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.
또한, 본 발명을 설명함에 있어, '~ 부'는 다양한 방식, 예를 들면 프로세서, 프로세서에 의해 수행되는 프로그램 명령들, 소프트웨어 모듈, 마이크로 코드, 컴퓨터 프로그램 생성물, 로직 회로, 애플리케이션 전용 집적 회로, 펌웨어 등에 의해 구현될 수 있다.
본 발명은 상술한 실시형태 및 첨부된 도면에 의해 한정되지 아니한다. 첨부된 청구범위에 의해 권리범위를 한정하고자 하며, 청구범위에 기재된 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 형태의 치환, 변형 및 변경할 수 있다는 것은 당 기술분야의 통상의 지식을 가진 자에게 자명할 것이다.
100: 전체 시스템
110: 시공 품질 관리 장치
111 내지 113: 데이터 베이스
120: 네트워크
131 내지 132: 단말기
210: 취약 공종 선정부
220: 데이터 분석부
230: 솔루션 제공부

Claims (14)

  1. 기설정된 기간 동안 데이터베이스에 저장된 시공 하자 관련 부적합 보고 및 조치 문서들로부터 시공 하자와 관련된 복수의 취약 공종을 선정하는 취약 공종 선정부;
    선정된 상기 복수의 취약 공종 각각에 대하여, 기설정된 하자 유형별로 작업자, 장비, 재료 및 절차로 구성된 하자 원인을 분석하는 데이터 분석부; 및
    분석된 상기 하자 원인별로 기작성된 솔루션을 취약 공종별 공사 담담자의 단말기로 전송하는 솔루션 제공부;를 포함하며,
    상기 취약 공종 선정부는, 상기 시공 하자 관련 부적합 보고 및 조치 문서의 하자 제목 및 하자 내용으로부터 텍스트 마이닝을 통해 워드 클라우드를 도출하고, 도출된 상기 워드 클라우드에 포함된 공종에 대한 키워드들 각각의 발생 빈도수에 기초한 파레토 법칙에 따라 기 설정된 수의 취약 공종을 선정하며,
    상기 데이터 분석부는, 선정된 상기 복수의 취약 공종 각각에 대하여, 기설정된 하자 유형별로 작업자, 장비, 재료 및 절차로 구성된 하자 원인별 발생 빈도수를 구하며,
    상기 솔루션 제공부는, 취약 공종 별로 연관 키워드가 매칭된 기 생성된 데이터 사전을 참조하여 진행중인 취약 공종을 탐색하고, 탐색된 취약 공종에 매칭되는 하자 원인별 기 작성된 솔루션을 탐색한 후, 탐색된 기 작성된 솔루션을 공사 담담자의 단말기로 전송하고,
    상기 작업자에 대응되는 기 작성된 솔루션은, 취약 공종별 근로자 교육 자료를 포함하고,
    상기 장비에 대응되는 기 작성된 솔루션은, 취약 공종별 시공 장비의 점검표, 측정 장비의 검교정 가이드를 포함하며,
    상기 재료에 대응되는 기 작성된 솔루션은, 취약 공종별 건설 자재의 품질 성능집, 자재 보관 지침서를 포함하고,
    상기 절차에 대응되는 기 작성된 솔루션은, 취약 공종별 법규 및 표준 시방서와 업무 표준 절차서를 포함하는, 빅데이터 분석 기반의 시공 품질 관리 장치.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 데이터 분석부는,
    선정된 상기 복수의 취약 공종 각각에 대하여, 빈도 분석을 통해 기설정된 하자 유형별 발생 빈도수를 더 구하는, 빅데이터 분석 기반의 시공 품질 관리 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 데이터 분석부는,
    선정된 상기 복수의 취약 공종 각각에 대하여, 시공하자 관련 부적합 보고 및 조치 문서의 하자 제목 및 하자 내용으로부터 텍스트 마이닝을 통해 워드 클라우드를 더 도출하는, 빅데이터 분석 기반의 시공 품질 관리 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 데이터 분석부는,
    상기 시공 하자 관련 부적합 보고 및 조치 문서의 키워드로부터 하자의 발생 시기별 발생 빈도를 히트맵(Heat map)을 통해 시각화하는, 빅데이터 분석 기반의 시공 품질 관리 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 데이터 분석부는,
    교차 분석을 통해 하자 유형과 하자 원인에 대한 독립성 검정을 더 수행하는, 빅데이터 분석 기반의 시공 품질 관리 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 데이터 분석부는,
    선정된 상기 복수의 취약 공종 각각에 대하여, 하자 유형과 조치 소요일 간의 분산 분석을 더 수행하는, 빅데이터 분석 기반의 시공 품질 관리 장치.
  9. 삭제
  10. 제1항에 있어서,
    상기 솔루션 제공부는,
    일일 작업 지시서 및 현장 작업 일보 중 적어도 하나를 포함하는 공사 진행 문서가 입력되면, 공사 진행 문서에 포함된 키워드가 상기 데이터 사전에 포함된 연관 키워드에 존재하는지 탐색하는, 빅데이터 분석 기반의 시공 품질 관리 장치.
  11. 삭제
  12. 제1항에 있어서,
    상기 시공 하자 관련 부적합 보고 및 조치 문서는,
    적어도 하자 제목, 하자 내용, 시공 현장명, 하자 발생 일자, 하자 유형, WBS 분류, 하자 원인, 조치 내용에 대한 키워드를 포함하는, 빅데이터 분석 기반의 시공 품질 관리 장치.
  13. 취약 공종 선정부에서, 기설정된 기간 동안 데이터베이스에 저장된 시공 하자 관련 부적합 보고 및 조치 문서들로부터 시공 하자와 관련된 복수의 취약 공종을 선정하는 제1 단계;
    데이터 분석부에서, 선정된 상기 복수의 취약 공종 각각에 대하여, 기설정된 하자 유형별로 작업자, 장비, 재료 및 절차로 구성된 하자 원인을 분석하는 제2 단계; 및
    솔루션 제공부에서, 분석된 상기 하자 원인별로 기 작성된 솔루션을 취약 공종별 공사 담담자의 단말기로 전송하는 제3 단계;를 포함하며,
    상기 제1 단계는, 상기 시공 하자 관련 부적합 보고 및 조치 문서의 하자 제목 및 하자 내용으로부터 텍스트 마이닝을 통해 워드 클라우드를 도출하고, 도출된 상기 워드 클라우드에 포함된 공종에 대한 키워드들 각각의 발생 빈도수에 기초한 파레토 법칙에 따라 기 설정된 수의 취약 공종을 선정하는 단계를 포함하고,
    상기 제2 단계는, 선정된 상기 복수의 취약 공종 각각에 대하여, 기설정된 하자 유형별로 작업자, 장비, 재료 및 절차로 구성된 하자 원인별 발생 빈도수를 구하는 단계를 포함하며,
    상기 제3 단계는, 취약 공종 별로 연관 키워드가 매칭된 기 생성된 데이터 사전을 참조하여 진행중인 취약 공종을 탐색하고, 탐색된 취약 공종에 매칭되는 하자 원인별 기 작성된 솔루션을 탐색한 후, 탐색된 기 작성된 솔루션을 공사 담담자의 단말기로 전송하는 단계를 포함하고,
    상기 작업자에 대응되는 기 작성된 솔루션은, 취약 공종별 근로자 교육 자료를 포함하고,
    상기 장비에 대응되는 기 작성된 솔루션은, 취약 공종별 시공 장비의 점검표, 측정 장비의 검교정 가이드를 포함하며,
    상기 재료에 대응되는 기 작성된 솔루션은, 취약 공종별 건설 자재의 품질 성능집, 자재 보관 지침서를 포함하고,
    상기 절차에 대응되는 기 작성된 솔루션은, 취약 공종별 법규 및 표준 시방서와 업무 표준 절차서를 포함하는, 빅데이터 분석 기반의 시공 품질 관리 방법.
  14. 제13항의 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 독출 가능한 기록 매체.
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