KR20090128634A - Ｃｂｒ기반 공공아파트 설계단계 건축공사비 예측 모델 - Google Patents
Ｃｂｒ기반 공공아파트 설계단계 건축공사비 예측 모델 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20090128634A KR20090128634A KR1020080054477A KR20080054477A KR20090128634A KR 20090128634 A KR20090128634 A KR 20090128634A KR 1020080054477 A KR1020080054477 A KR 1020080054477A KR 20080054477 A KR20080054477 A KR 20080054477A KR 20090128634 A KR20090128634 A KR 20090128634A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- construction
- construction cost
- cost
- project
- design
- Prior art date
Links
- 238000010276 construction Methods 0.000 title claims abstract description 169
- 238000013461 design Methods 0.000 title claims abstract description 74
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 22
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 50
- 238000009435 building construction Methods 0.000 claims description 25
- RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N Copper Chemical compound [Cu] RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 4
- 229910052802 copper Inorganic materials 0.000 claims description 4
- 239000010949 copper Substances 0.000 claims description 4
- 239000000463 material Substances 0.000 abstract description 8
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 11
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 4
- 238000009432 framing Methods 0.000 description 4
- 238000007728 cost analysis Methods 0.000 description 3
- 238000013439 planning Methods 0.000 description 3
- 238000012552 review Methods 0.000 description 3
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000013277 forecasting method Methods 0.000 description 2
- 238000009423 ventilation Methods 0.000 description 2
- 239000002351 wastewater Substances 0.000 description 2
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000009412 basement excavation Methods 0.000 description 1
- 238000009414 blockwork Methods 0.000 description 1
- 239000004567 concrete Substances 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 238000009430 construction management Methods 0.000 description 1
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 1
- 238000012938 design process Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 1
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 1
- 229910052751 metal Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000011150 reinforced concrete Substances 0.000 description 1
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 description 1
- 239000010865 sewage Substances 0.000 description 1
- 239000010959 steel Substances 0.000 description 1
- 239000004575 stone Substances 0.000 description 1
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000003466 welding Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/04—Billing or invoicing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/08—Construction
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Finance (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
본 발명은 CBR(Case based Reasoning)을 활용한 공공아파트 설계단계 건축공사비 예측 모델링 방법에 관한 것이다. 본 발명의 모델링 방법은 과거 프로젝트의 공사비 데이터를 분석하고 그 결과를 바탕으로 데이터베이스를 구축하였으며, 건축공사비 분류 체계를 개발하고 공사비에 영향을 주는 영향요인을 설정한다. 본 발명은 신규 프로젝트의 공사개요를 입력하는 제1단계와; 예측하고자 하는 설계단계(기본설계단계/실시설계단계)를 선정하는 제2단계와; 예측하고자 하는 부위(주택부위, 주택외부위, 지하부위)를 선정하는 제3단계와; 공공아파트 단지의 기본정보 및 각각의 동에 대한 동 정보를 입력하는 제4단계와; CBR 알고리즘에 의한 유사사례를 선정하는 제5단계와; 유사사례를 분석하여 선정하는 제6단계와; 선정된 유사사례의 물량과 비용(cost)을 추출하여 보정하는 제7단계와; 직접공사비와 간접공사비를 산출하여 총공사비를 산출하는 제8단계로 구성된다. 상기와 같은 본 발명에 따르면, 물량 기반의 공사비 산정을 통한 예측 정확성 및 신뢰성을 향상시킬 수 있으며, 시스템에 의한 접근을 통하여 일관성 및 생산성을 극대화할 수 있다. 또한 공사비 예측기간 및 비용을 단축하고 설계관리 등을 통하여 예산절감을 할 수 있다.
Description
본 발명은 공공아파트의 설계 단계 건축 공사비 예측 모델에 관한 것으로, 보다 상세하게는 사례기반추론에 의하여 기존의 실적 데이터를 데이터베이스화하고 CBR(Case based Reasoning) 알고리즘에 의하여 추출된 유사사례의 물량을 바탕으로 공사비를 예측하여, 공공발주기관, 지자체, 설계업체, 견적업체가 기본/실시설계단계에서 공공아파트 건설공사의 형태, 구조형식 등에 따른 설계안의 설계단계별 검토, 예산절감 및 초과발생 방지, 사업 초기에 확정된 예산에 따른 지속적인 사업비 관리, 설계관리 및 대안검토, 예산절감 등을 위한 VE(Value Engineering) 관련 의사결정시의 지원도구로 활용하기 위한 CBR 기반 공공아파트 설계 단계 건축 공사비 예측 모델링 방법에 관한 것이다.
국내의 공공발주기관에서 수행하고 있는 공공아파트 건설공사는 사업 초기단계의 의사결정이 최적화되기 보다는 정해진 예산으로 시공계획에 초점을 맞추어 시공단계에서 원가절감을 꾀하는 전통적인 방법으로만 진행되고 있고, 사업비관리의 중요성 측면만을 강조해 왔다. 그 결과, 시공단계에서 잦은 설계변경으로 인한 사업비 증액과 사업기간의 지연이라는 악순환의 고리가 이어져 오고 있다.
한편, 국내 건설산업에서는 흔히 프로젝트 초기단계 사업비관리의 대표적인 표현으로 개략견적이라는 말을 쓰고 있다. 특히 프로젝트 기획 및 초기 설계단계에서 사업비관리가 가지는 의미는 실시설계단계가 완료된 이후나 시공단계에서 가지는 사업비관리의 의미와는 다른 특징이 있다. 프로젝트 초기단계의 사업비관리에 있어서 핵심목표는 다양한 공사비 변수를 고려하여 당해 사업의 적절한 총액과 그 세부 내역을 점진적으로 확정하고, 이 결과가 설계의 내용과 일치하도록 하며, 필요에 따라 각종 설계 대안에 대한 검토를 하는 것이다.
물론 정확한 견적이 반드시 동반되어야 하지만, 이때의 견적은 적산견적과 다른 측면에서 이해되어야 한다. 이때의 견적서는 설계도면의 가이드라인으로 작용하는 것으로 완성된 설계도면에 대한 공사비를 산정하는 것과 다르다는 것을 의미한다.
공공아파트는 민간 건설업체에서 분양하고 있는 민간아파트와는 달리, 발주기관의 이윤을 추구하기 위한 목적으로 행해지는 건설공사가 아니다. 그리고 공공 건설공사가 민간 건설공사에 미치는 영향은 매우 크다. 따라서 공공아파트를 발주하는 공공발주기관이 적정한 공사비에 의하여 건설공사를 수행하여 적정 품질의 아파트를 제공하고, 적정한 공공아파트 가격을 책정하여 분양 또는 임대한다면, 주택시장의 안정을 도모할 수 있게 된다. 그리고 최근 사회적 이슈로 대두되고 있는 부동산 가격 상승, 아파트 가격 거품론 등의 문제를 해결할 수 있을 뿐만 아니라, 지 금보다 더 효율적인 방법으로 국가재원을 책정하고 집행해 나갈 수 있게 된다.
기존의 공공아파트 건축공사비 예측방법은 기본형 건축비, 표준건축비 등을 바탕으로 계획설계단계에서 1회 실시하며, 실시설계 완료 후 견적업체를 통해 상세견적을 1회 실시한다. 즉, 사업 초기에 사업비를 예측한 이후 실시설계가 완료되기 전까지는 사업비 예측 등을 통한 사업비 관리가 이루어지고 있지 못한 실정이다.
이러한 상황은 설계단계에서 설계안을 검토할 경우에 설계안의 적정성을 검토하기에 무리가 있으며, 지속적인 설계관리를 할 수 없다. 또한 설계과정에서 설계변경이 다수 발생하여 사업기간 및 사업비를 증가시킬 수 있다.
이에 본 발명은 상기한 종래 사정을 감안하여 안출된 것으로, 물량기반의 공사비 예측모델을 개발하여 예측 정확성과 신뢰성을 향상시키고, 모델에 의한 접근을 통하여 일관성과 생산성을 향상시켜 체계적인 사업비 관리가 가능하도록 하기 위한 CBR 기반 공공아파트 설계 단계 건축 공사비 예측 모델링 방법을 제공함을 그 목적으로 한다.
상기한 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따른 기반 공공아파트 설계 단계 건축 공사비 예측 모델링 방법은, 공공아파트 건축공사 분류 체계를 구축하고 공공아파트 설계단계별 건축공사비 영향 요인을 설정하며 공공아파트 설계단계 건축공사비 예측모델을 위한 데이터베이스를 구축하는 공사비 데이터베이스 구축단계와; 공사비를 예측하고자 하는 프로젝트에 대하여 프로젝트 개요, 건축공사정보, 토목공사정보를 포함하는 프로젝트 정보를 입력하는 정보입력단계와; 상기 정보 입력단계에서 입력한 공사비를 예측하고자 하는 프로젝트에 대하여 공사비 데이터베이스 구축단계에서 구축한 공사비 데이터베이스와 연동하여 CBR(Case based Reasoning) 기반으로 공사비를 예측 산정을 수행하는 공사비 산정 프로세스 단계와; 상기 정보 입력단계에서 입력한 공사비를 예측하고자 하는 프로젝트에 대하여 공사비 산정 프로세스 단계에서 예측 산정한 직접비/간접비 예측 산출결과와 총공사비 예측 산출결과를 출력하는 출력단계를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.
여기서, 상기 정보입력단계는, 신규 프로젝트의 공사개요를 입력하는 단계와; 예측하고자 하는 설계단계로서 기본설계단계와 실시설계단계 중 어느 하나를 선정하는 단계와; 예측하고자 하는 부위로서 주택부위와 주택외부위 및 지하부위 중 어느 하나를 선정하여 입력하는 단계와; 공공아파트 단지의 기본정보 및 각각의 동에 대한 동 정보를 입력하는 단계를 포함한다.
상기 공사비 산정 프로세스 단계는 상기 입력된 정보에 근거하여 CBR 알고리즘에 의한 유사사례를 선정하는 단계와; 선정된 유사사례의 물량과 비용(cost)을 추출하여 보정하는 단계와; 직접공사비와 간접공사비를 산출하여 총공사비를 산출하는 단계를 포함한다.
이상과 같이 구성된 본 발명에 의하면, 물량 기반의 공사비 산정을 통한 예측 정확성 및 신뢰성을 향상시킬 수 있으며, 시스템에 의한 접근을 통하여 일관성 및 생산성을 극대화할 수 있다. 또한 공사비 예측기간 및 비용을 단축하고 설계관리 등을 통하여 예산절감을 할 수 있다.
이하, 첨부 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 기반 공공아파트 설계 단계 건축 공사비 예측 모델링 방법에 대하여 상세히 설명하기로 한다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따른 기반 공공아파트 설계 단계 건축 공사비 예측 모델링 방법은 다음과 같이 4단계로 구분될 수 있다.
단계 1 : 공공아파트 건축공사 분류체계 구축
단계 2 : 공공아파트 설계단계별 건축공사비 영향요인 설정
단계 3 : 공공아파트 설계단계 건축공사비 예측모델의 데이터베이스 구축
단계 4 : 공공아파트 설계단계 건축공사비 예측 모델 개발
◇ 단계 1 : 공공아파트 건축공사 분류체계 구축
공공아파트 건축공사비를 예측함에 있어 모델을 구성하는 구성요소 중 가장 중요한 것은 데이터베이스이다. 현재 공공발주기관 지자체에서 공공아파트 건설공사를 수행하고 있다. 그러나 각각의 발주기관에서는 각각의 공사비 분류체계를 적용하고 있으며, 국가에서는 표준이 될 수 있는 공공아파트 건축공사비 분류체계를 보유하고 있지 못한 실정이다. 이에 본 발명에서는 공공아파트 건축공사비 분류체계를 개발하였다. 분류체계는 크게 직접비 부문과 간접비 부문으로 나누어 구분하였다. 이와 같은 공공아파트 건축공사비 분류체계의 예는 <표1>~<표2>의 직접비 부문과 <표3>의 간접비 부문으로 구분할 수 있다.
<표1> 공공아파트 건축 공사비 분류 체계(직접비 부문)
상기 <표1>에서 CON'C는 콘크리트의 약어임.
<표2> 공공아파트 건축 공사비 분류 체계(직접비 부문)
<표3> 공공아파트 건축 공사비 분류 체계(간접비 부문)
◇ 단계 2 : 공공아파트 설계단계별 건축공사비 영향요인 설정
공공아파트 설계단계 건축공사비 산정모델 및 산정시스템의 유사사례 추출은 예를 들면 크게 10여 차례에 걸려 수행된다. 10여 차례로 구분하여 수행하는 이유는 다음과 같다. 예를 들어 건축공사에서 분류된 골조공사, 마감공사, 기타공사의 특성이 다르며, 공사비에 영향을 미치는 영향요인도 달라진다. 따라서 건축공사비 산정 시 각각의 공사별로 유사사례를 추출하게 되고, 영향요인은 공사의 특성에 따라서 구분되어야 한다. 본 발명에서는 유사사례를 추출할 때 아래와 같은 범위를 규정한다.
■ 주택부위 > 건축부문 > 골조공사
■ 주택부위 > 건축부문 > 마감공사
■ 주택부위 > 건축부문 > 기타공사
■ 주택부위 > 설비부문 > 옥내공사
■ 주택외부위 > 조경부문 > 단지조경공사
■ 주택외부위 > 건축부문 > 부대복리시설공사
■ 주택외부위 > 토목부문
■ 주택외부위 > 설비부문
■ 지하부위 > 지하부문 > 건축 및 설비공사
■ 지하부위 > 지하부문 > 토목공사
영향요인의 특성을 살펴본 결과, ① 주택부위 > 건축부문 > 골조공사, ② 주택부위 > 건축부문 > 마감공사, ④ 주택부위 > 설비부문 > 옥내공사는 영향요인 중 구성하는 동과 세대유형의 특성에 따라 공사비가 영향을 받는다. 그리고 ③ 주택부위 > 건축부문 > 기타공사, ⑤ 주택외부위 > 조경부문 > 단지조경공사, ⑥ 주택외부위 > 건축부문 > 부대복리시설공사, ⑦ 주택외부위 > 토목부문, ⑧ 주택외부위 > 설비부문, ⑨ 지하부위 > 지하부문 > 건축 및 설비공사, ⑩ 지하부위 > 지하부문 > 토목공사는 영향요인 중 구성하는 단지의 특성에 따라서 공사비가 영향을 받는다. 따라서 영향요인 분류방법인 공사개요, 건축개요적 요인, 공사관리적 요인, 경제사회적 요인을 세대유형별 영향요인, 동별 영향요인, 단지별 영향요인으로 그룹핑한다. 세대유형별 영향요인은 아래와 같다.
① 세대유형별 영향요인
- 세대면적(㎡), 최고층수(층), 총세대수(세대), 층별 세대수(세대)
- 확장성을 고려한 영향요인 : 세대면적별 평면형식, 필로티, 입면형태
② 동정보
- 층고(m), 동별 연면적(㎡)
- 확장성을 고려한 영향요인 : 세대면적별 조합, 동 평면형식, 입면형태
③ 단지정보
- 대지면적(㎡), 연면적(㎡), 건축면적(㎡), 지하층면적(㎡), 조경면적(㎡), 지하주차장 면적(㎡), 옥상녹화면적(㎡), 동수(동), 총세대수(세대), 지상주차장 주차대수(대), 지하주차장 주차대수(대), 건폐율(%), 용적률(%), 최고높이(m), 지하1층 지하주차장 층고(m), 지하주차장 층수
- 확장성을 고려한 영향요인 : 실내환기방식, 오?배수방식, 급수공급방식, 난방공급방식, 우·오수 배수방식, 옥외 환기방식, 구조형식, 기초형식, 굴착공법, 포장공법, 욕실공사공법, 입면형태, 우수관종, 오수관종
◇ 단계 3 : 공공아파트 설계단계 건축공사비 예측모델의 데이터베이스 구축
공공아파트 건축공사비 데이터베이스는 앞에서 살펴본 공사비 분석, 공사비 분류체계, 영향요인 등을 바탕으로 데이터베이스를 구축한다. 데이터베이스는 기본적으로 영향요인 정보, 공종에 따른 대표 아이템(Item)의 규격, 단위 수량, 기타 아이템의 요율과 각각의 공종에 대한 금액, 요율 정보 등을 포함하고 있다.
공공아파트 설계단계 건축공사비 산정모델 및 산정시스템에 적용될 데이터베이스의 구조는 크게 영향요인, 대표 아이템, 기타 아이템의 정보를 기록할 수 있다. 영향요인은 향후 모델 및 시스템에서 CBR을 이용하여 유사사례 선정 시에 활용되며, 대표 아이템과 기타 아이템의 수량/요율/금액 정보를 제공한다. 예를 들어, 주택부위>건축부문>골조공사에 대한 데이터베이스 형식은 다음과 같다.
주택부위>건축부문>골조공사 데이터베이스는 세대유형을 바탕으로 구성하고, 추출된 유사사례를 조합하여 동을 구성한다.
주택부위>건축부문>골조공사 데이터베이스에 대한 예는 <표4>와 같다.
<표 4> 주택부위>건축부문>골조공사 데이터베이스 샘플
◇ 단계 4 : 공공아파트 설계단계 건축공사비 예측모델 개발
본 발명은 각각의 공사에 대한 대표 아이템을 선정하고, 기타 아이템은 대표 아이템 대비 요율을 활용하는 방법과 단위면적당 공사비 등을 활용하는 방법을 적용한다.
① 대표 아이템 기반의 공사비 산정방법 : CBR을 활용하여 유사사례를 선정하는 방법이다. 이때 공사비는 선정된 유사사례의 대표 아이템에 대한 수량정보에 각 아이템에 대한 단가를 곱한 가격에 요율(각 공종을 구성하는 대표 아이템이 모든 부분을 반영하지는 못하기 때문에, 기타 아이템은 요율을 적용함)을 곱한 금액에 세대수를 곱하여 산정한다. 적용 대상은 다음과 같다.
- 건축공사(지정 및 기초공사, 철골 및 용접공사, 철근 콘크리트 공사, 조적공사, 블록공사, 미장공사, 금속공사, 지붕 및 홈통공사, 돌공사, 수장공사)
- 전기공사(옥내전기),
- 정보통신공사(옥내정보통신),
- 토목공사(지하층 토공사)
아파트 공사의 경우, 각각의 공사를 위해 요구되는 아이템 수가 많기 때문에, 모든 아이템을 고려하여 적정공사비를 산정하는 것은 현실적으로 불가능하다. 따라서 본 발명에서는 각 공종 별로 구성 금액비가 큰 대표 아이템을 선정하였다.
② 단위면적(㎡)당 공사비 데이터베이스 기반의 공사비 산정방법 : CBR을 통한 유사사례 선정방법으로 공사비는 공사비 분석을 통해 구축된 단위면적당 공사비에 각 부분에 해당하는 면적을 곱하여 산정한다. 예를 들어, 부대토목공사 중, 포장공사비는 유사사례의 단위면적(㎡)당 공사비에 대지면적을 곱하여 산정하게 된 다. 적용대상은 다음과 같다.
- 건축공사(지하주차장 건축공사, 부속동 건축공사)
- 조경공사
- 토목공사 중, 부대토목공사
- 전기공사(옥외전기, 지급자재, 부속동 전기, 자동탐지설비, 지하층 전기)
- 통신공사(옥외통신, 지급자재, 부속동 통신)
- 기계공사(옥외기계, 지급자재, 부속동 기계, 소방기계, 지하층 기계)
③ 세대별 공사비 데이터베이스 기반의 공사비 산정방법 : CBR을 통한 유사사례를 선정하고, 공사비는 공사비 분석을 통해 구축된 단위 세대별 공사비에 세대수를 곱하여 산정하게 된다. 적용대상은 다음과 같다.
- 건축공사(창호공사, 발코니창호공사, 가구공사, 유리공사)
- 기계공사(옥내기계공사)
④ 요율의 적용을 통한 공사비 산정방법 : ①번 방법을 통해 산정된 공사비에 분석을 통해 제시된 요율을 적용하여 각 항목에 해당하는 공사비 산정하는 방법이다. 적용대상은 다음과 같다.
- 건축공사 중, ①번, ②번 및 ③번 방법의 적용대상을 제외한 부분
- 지하층 토공사(토류벽체공사, 가시설공사, 어스앙카공사, 계측공사, 운반비, 주요자재대)
이상의 내용을 통하여 개발된 본 발명은 다음과 같은 <표 5> ~ <표 7>의 예 측방법을 적용하고 있다.
<표 5> 공공아파트 건축 공사비 예측 방법
<표 6> 공공아파트 건축 공사비 예측 방법
<표 7> 공공아파트 건축 공사비 예측 방법
도 1은 본 발명에 따른 CBR 기반 공공아파트 설계 단계 건축 공사비 예측 모델링 방법을 개념적으로 도시한 도면이다.
본 발명의 CBR 기반 공공아파트 설계 단계 건축 공사비 예측 모델링 방법은 공사비 데이터베이스 구축단계와, 정보입력단계, 공사비 산정 프로세스 단계 및, 출력단계를 포함한다.
본 발명의 공사비 데이터베이스 구축단계에서는 상기한 단계 1 ~ 단계 3에 의하여 공공아파트 건축공사 분류 체계를 구축하고 공공아파트 설계단계별 건축공사비 영향 요인을 설정하며 공공아파트 설계단계 건축공사비 예측모델을 위한 데이터베이스를 구축한다.
본 발명의 정보입력단계에서는 CBR 기반 공공아파트 설계 단계 건축 공사비를 예측하고자 하는 프로젝트에 대하여 프로젝트 개요, 건축공사정보, 토목공사정보 등과 같은 프로젝트 정보를 입력한다.
본 발명의 공사비 산정 프로세스 단계에서는 상기 정보 입력단계에서 입력한 공사비를 예측하고자 하는 프로젝트에 대하여 공사비 데이터베이스 구축단계에서 구축한 공사비 데이터베이스와 연동하여 공사비를 예측 산정을 수행한다.
본 발명의 출력단계에서는 상기 정보 입력단계에서 입력한 공사비를 예측하고자 하는 프로젝트에 대하여 공사비 산정 프로세스 단계에서 예측 산정한 직접비/간접비 예측 산출결과와 총공사비 예측 산출결과를 출력한다.
도 2는 본 발명에 따른 CBR 기반 공공아파트 설계 단계 건축 공사비 예측 모델링 방법에서 공사비 산정 프로세스 단계에 대한 상세 흐름도이다.
먼저, 본 발명에 따른 공사비 산정 프로세스에서는 공사비를 예측하고자 하는 신규 프로젝트의 공사개요를 입력한다(단계 S10).
그후, 예측하고자 하는 설계단계를 설정한다(단계 S20). 여기서, 예측하고자 하는 설계단계는 기본설계단계(S30)와 실시설계단계(S40)로 구분될 수 있다. 이들 기본설계단계와 실시설계단계는 데이터베이스에 링크되어 있으며, 데이터베이스는 사업정보 데이터베이스와 물량 데이터베이스 및 비용(공사비) 데이터베이스를 포함한다.
이어, 예측하고자 하는 부위를 선정한다(단계 S50). 여기서, 부위는 주택부위, 주택외부위 및 지하부위로 구분된다.
그후, 공공아파트 단지의 기본정보 및 각각의 동에 대한 동 정보를 입력한다(단계 S60). 이상의 단계 S10~S60은 정보입력단계에 해당하고, 이후의 단계들이 공사비 산정 프로세스 단계에 해당한다.
이어, 상기 입력된 정보와 일치하는 색인을 데이터베이스에서 비교하여 CBR 알고리즘에 의한 유사사례를 선정한다(단계 S70~S80).
상기 선정된 유사 사례를 비교 검토하여 유사 사례를 선정한다(단계 S90~S100). 상기 단계 S100에서 유사사례가 선정되지 않으면 상기한 단계 S60으로 되돌아가서 상기 단계 S60~S100을 반복한다.
한편, 상기 단계 S100에서 유사사례가 선정되면 선정된 유사사례의 인적 및 물적 물량을 데이터베이스의 물량 데이터베이스에 추출하고 전문가에 의한 보정을 수행한다(단계 S110~S120).
상기 보정된 물량에 대한 비용을 데이터베이스의 비용 데이터베이스에 추출하고 전문가에 의한 보정을 수행한다(단계 S130~S140).
이어, 예를 들면 상기한 <표5>~<표7>에 예시한 바와 같은 방식에 의하여 직접공사비를 산출한다(단계 S150).
또한, 상기 단계 S110~S120에서 산출되어 보정된 인적 물량에 근거하여 <표3>에 예시한 바와 같은 간접공사비를 산출한다.
상기 산출된 직접공사비와 간접공사비에 근거하여 총공사비를 산출하고, 직접공사비, 간접공사비 및 총공사비를 데이터베이스에 저장한다.
이상에 의하여 본 발명에 따른 CBR 기반 공공아파트 설계 단계 건축 공사비 예측 모델이 완성된다.
본 발명의 효용성과 방법론의 타당성을 검증하기 위하여 사례 검증을 실시한 결과, ±5% 내외의 정확도를 나타내었다. 기존의 예측모델은 공공아파트에 적합하게 개발되지 않았으며, 설계단계별로 체계적으로 활용할 수 없다는 단점이 있었다. 즉, 각각의 단계에 한정된 시스템으로 주로 기획단계에서 활용할 수 있는 모델이 대부분이었다. 본 발명은 설계단계의 전 영역을 포괄할 수 있다는 측면에서 활용성이 매우 크다. 또한 기존의 예측모델은 주로 건축 중 골조 부분으로 한정되어 있는 시스템이 많으며, 총공사비를 산출한다 해도 단위면적당 공사비 정도만을 제시하였으나, 본 발명은 건축/토목/기계/전기/통신/조경공사의 모든 부분을 산정할 수 있다.
특히 기존의 공공아파트 건축공사비를 예측하기 위해서는 설계단계 공사비 예측모델이 없기 때문에 개략공사비의 확인을 위하여 견적업체에 문의한 후 대략 3~4주간의 기간과 추가적인 비용을 소모하였다. 그러나 본 발명은 2~3시간이 소모되며 비용이 들지 않기 때문에 공사비 산정기간을 단축할 수 있고 또한 비용을 절약할 수 있다. 그리고 현행 체제에서는 설계완료 후 물량산출을 바탕으로 공사비를 산정하기 때문에 자재 또는 설계 시스템의 변경에 대응이 느리다는 문제점이 있다. 그러나 본 발명은 설계의 대안선정 및 VE과정에서의 의사결정을 지원하고, 설계단계별 설계와 사업비의 동시 관리가 가능하다. 뿐만 아니라 설계단계별 설계와 사업비의 동시 관리가 가능하고 불필요한 설계변경을 제어할 수 있기 때문에, 사업비 증감의 사전 인지를 통하여 사전에 예방할 수 있다는 장점이 있다.
한편, 본 발명은 상기한 특정 실시예에 한정되는 것이 아니라 본 발명의 요지를 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지로 변형 및 수정하여 실시할 수 있는 것이다. 이러한 변형 및 수정이 첨부되는 특허청구범위에 포함되는 것이라면 본 발명에 속하는 것임은 자명할 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 CBR 기반 공공아파트 설계 단계 건축 공사비 예측 모델링 방법을 개념적으로 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 CBR 기반 공공아파트 설계 단계 건축 공사비 예측 모델링 방법에서 공사비 산정 프로세스 단계에 대한 상세 흐름도이다.
Claims (3)
- 공공아파트 건축공사 분류 체계를 구축하고 공공아파트 설계단계별 건축공사비 영향 요인을 설정하며 공공아파트 설계단계 건축공사비 예측모델을 위한 데이터베이스를 구축하는 공사비 데이터베이스 구축단계와;공사비를 예측하고자 하는 프로젝트에 대하여 프로젝트 개요, 건축공사정보, 토목공사정보를 포함하는 프로젝트 정보를 입력하는 정보입력단계와;상기 정보 입력단계에서 입력한 공사비를 예측하고자 하는 프로젝트에 대하여 공사비 데이터베이스 구축단계에서 구축한 공사비 데이터베이스와 연동하여 CBR (Case based Reasoning) 기반으로 공사비를 예측 산정을 수행하는 공사비 산정 프로세스 단계와;상기 정보 입력단계에서 입력한 공사비를 예측하고자 하는 프로젝트에 대하여 공사비 산정 프로세스 단계에서 예측 산정한 직접비/간접비 예측 산출결과와 총공사비 예측 산출결과를 출력하는 출력단계를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 CBR 기반 공공아파트 설계 단계 건축 공사비 예측 모델링 방법.
- 제1항에 있어서,상기 정보입력단계는, 신규 프로젝트의 공사개요를 입력하는 단계와; 예측하고자 하는 설계단계로서 기본설계단계와 실시설계단계 중 어느 하나를 선정하는 단계와; 예측하고자 하는 부위로서 주택부위와 주택외부위 및 지하부위 중 어느 하나 를 선정하여 입력하는 단계와; 공공아파트 단지의 기본정보 및 각각의 동에 대한 동 정보를 입력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 CBR 기반 공공아파트 설계 단계 건축 공사비 예측 모델링 방법.
- 제2항에 있어서,상기 공사비 산정 프로세스 단계는 상기 입력된 정보에 근거하여 CBR 알고리즘에 의한 유사사례를 선정하는 단계와; 선정된 유사사례의 물량과 비용(cost)을 추출하여 보정하는 단계와; 직접공사비와 간접공사비를 산출하여 총공사비를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 CBR 기반 공공아파트 설계 단계 건축 공사비 예측 모델링 방법.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020080054477A KR20090128634A (ko) | 2008-06-11 | 2008-06-11 | Ｃｂｒ기반 공공아파트 설계단계 건축공사비 예측 모델 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020080054477A KR20090128634A (ko) | 2008-06-11 | 2008-06-11 | Ｃｂｒ기반 공공아파트 설계단계 건축공사비 예측 모델 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20090128634A true KR20090128634A (ko) | 2009-12-16 |
Family
ID=41688820
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020080054477A KR20090128634A (ko) | 2008-06-11 | 2008-06-11 | Ｃｂｒ기반 공공아파트 설계단계 건축공사비 예측 모델 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR20090128634A (ko) |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101041884B1 (ko) * | 2010-02-12 | 2011-06-15 | 이기상 | 세부 공간 공사 항목별 원가 계산 정보를 사용하는 공사비 원가 계산 정보 처리 방법 및 그 공사비 원가 계산 정보 처리 시스템 |
| WO2011099826A2 (ko) * | 2010-02-12 | 2011-08-18 | Lee Ki Sang | 세부 공간 또는 부위 정보를 포함하는 건설 공사비 정보 처리 방법 및 그 시스템 |
| KR101112421B1 (ko) * | 2010-03-26 | 2012-02-27 | (주)한미글로벌건축사사무소 | 사례기반추론과 유전자알고리즘을 이용한 건축물의 공사비 예측시스템 및 방법 |
| KR101362126B1 (ko) * | 2013-04-25 | 2014-02-13 | 한양대학교 산학협력단 | 단위공간 개념을 도입한 3차원 공간 그래픽 기반의 공사비 및 공사기간 예측 시스템 |
| KR101360824B1 (ko) * | 2011-12-28 | 2014-02-24 | 연세대학교 산학협력단 | 조직능력을 고려한 건설 프로젝트 공사비 평가 시스템 |
| CN107563828A (zh) * | 2017-07-11 | 2018-01-09 | 北京海数宝科技有限公司 | 全费用清单生成方法、装置、存储介质和计算机设备 |
| KR20220078317A (ko) * | 2020-12-03 | 2022-06-10 | 김정수 | 건축 예상 비용 정보 제공 방법 및 디바이스 |
| CN116542725A (zh) * | 2023-05-17 | 2023-08-04 | 北京永拓工程咨询股份有限公司 | 一种基于大数据的工程造价指标测算数据库系统 |
| CN117454225A (zh) * | 2023-11-13 | 2024-01-26 | 承德市工程建设造价管理站 | 一种工程造价数据管理系统 |
-
2008
- 2008-06-11 KR KR1020080054477A patent/KR20090128634A/ko not_active Application Discontinuation
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101041884B1 (ko) * | 2010-02-12 | 2011-06-15 | 이기상 | 세부 공간 공사 항목별 원가 계산 정보를 사용하는 공사비 원가 계산 정보 처리 방법 및 그 공사비 원가 계산 정보 처리 시스템 |
| WO2011099826A2 (ko) * | 2010-02-12 | 2011-08-18 | Lee Ki Sang | 세부 공간 또는 부위 정보를 포함하는 건설 공사비 정보 처리 방법 및 그 시스템 |
| WO2011099826A3 (ko) * | 2010-02-12 | 2012-01-05 | Lee Ki Sang | 세부 공간 또는 부위 정보를 포함하는 건설 공사비 정보 처리 방법 및 그 시스템 |
| KR101112421B1 (ko) * | 2010-03-26 | 2012-02-27 | (주)한미글로벌건축사사무소 | 사례기반추론과 유전자알고리즘을 이용한 건축물의 공사비 예측시스템 및 방법 |
| KR101360824B1 (ko) * | 2011-12-28 | 2014-02-24 | 연세대학교 산학협력단 | 조직능력을 고려한 건설 프로젝트 공사비 평가 시스템 |
| KR101362126B1 (ko) * | 2013-04-25 | 2014-02-13 | 한양대학교 산학협력단 | 단위공간 개념을 도입한 3차원 공간 그래픽 기반의 공사비 및 공사기간 예측 시스템 |
| CN107563828A (zh) * | 2017-07-11 | 2018-01-09 | 北京海数宝科技有限公司 | 全费用清单生成方法、装置、存储介质和计算机设备 |
| KR20220078317A (ko) * | 2020-12-03 | 2022-06-10 | 김정수 | 건축 예상 비용 정보 제공 방법 및 디바이스 |
| CN116542725A (zh) * | 2023-05-17 | 2023-08-04 | 北京永拓工程咨询股份有限公司 | 一种基于大数据的工程造价指标测算数据库系统 |
| CN116542725B (zh) * | 2023-05-17 | 2024-02-23 | 北京永拓工程咨询股份有限公司 | 一种基于大数据的工程造价指标测算数据库系统 |
| CN117454225A (zh) * | 2023-11-13 | 2024-01-26 | 承德市工程建设造价管理站 | 一种工程造价数据管理系统 |
| CN117454225B (zh) * | 2023-11-13 | 2024-05-14 | 承德市工程建设造价管理站 | 一种工程造价数据管理系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Nouvel et al. | Combining GIS-based statistical and engineering urban heat consumption models: Towards a new framework for multi-scale policy support | |
| KR20090128634A (ko) | Ｃｂｒ기반 공공아파트 설계단계 건축공사비 예측 모델 | |
| Ma et al. | Existing building retrofits: Methodology and state-of-the-art | |
| Chiang et al. | The nexus among employment opportunities, life-cycle costs, and carbon emissions: a case study of sustainable building maintenance in Hong Kong | |
| Mangan et al. | Assessment of residential building performances for the different climate zones of Turkey in terms of life cycle energy and cost efficiency | |
| Schandl et al. | A spatiotemporal urban metabolism model for the Canberra suburb of Braddon in Australia | |
| Langston et al. | The application of ARP modelling to adaptive reuse projects in Hong Kong | |
| Sánchez-Garrido et al. | Multi-criteria assessment of alternative sustainable structures for a self-promoted, single-family home | |
| Hu | Balance between energy conservation and environmental impact: Life-cycle energy analysis and life-cycle environmental impact analysis | |
| Cho et al. | Decision support model for determining cost-effective renovation time | |
| Kim et al. | Housing information modelling for BIM-embedded housing refurbishment | |
| Apostolopoulos et al. | Αn integrated life cycle assessment and life cycle costing approach towards sustainable building renovation via a dynamic online tool | |
| Dell’Anna et al. | A new price list for retrofit intervention evaluation on some archetypical buildings | |
| Haugbølle et al. | Construction productivity revisited: towards measuring performance of construction output | |
| Lin et al. | Offsite construction in the Australian low-rise residential buildings application levels and procurement options | |
| Lohse et al. | Deep Energy Retrofit Guide for Public Buildings: Business and Financial Models | |
| Jongsik et al. | Factor analysis for development of construction period calculation model in apartment house remodeling | |
| Mohammadiziazi et al. | Developing a framework for urban building life cycle energy map with a focus on rapid visual inspection and image processing | |
| Mucedero et al. | Generalised storey loss functions for seismic loss assessment of Italian residential buildings | |
| KR20110002637A (ko) | Ｃｂｒ기반 공공아파트 기획 및 계획설계단계 건축공사비 예측 시스템 및 그 예측 모델 | |
| Singh et al. | Analysis of labour productivity and determining the parameters which affects it in aluminium formwork system | |
| Wang | Toward industrialized retrofitting: Accelerating the transformation of the residential building stock in Sweden | |
| Hammad et al. | Towards optimising OSM implementation in construction projects: A sustainable procurement perspective | |
| Ting et al. | Optimisation of embodied energy in domestic construction | |
| Sundling et al. | Lifecycle profit analysis of prefabricated multi-active façades |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A201 | Request for examination | ||
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E601 | Decision to refuse application |