KR20220043295A - 빅데이터 분석 기반의 시공 하자 관리 시스템, 방법 및 컴퓨터로 독출 가능한 기록 매체 - Google Patents
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Abstract
본 발명의 일 실시 형태에 따른 빅데이터 분석 기반의 시공 하자 관리 시스템은 기 설정된 기간 동안 기 수행된 복수 개의 프로젝트를 참조하여 도출된, 하자와 관련된 핵심 인자를 저장하는 저장 모듈과, 협력 업체별로 핵심 인자와 관련된 과거의 하자 - 하자는 동, 호수, 하자 내용, 하자 위치, 공종 종류, 하자 유형, 하자 원인, 업체 정보, 하자 건수, 하자 처리 기간, 하자 보수비를 포함함 - 에 대한 통계를 도출하는 통계적 분석, 핵심 인자에 기초하여 복수 개의 프로젝트 중 신규 프로젝트와 유사도를 가지는 프로젝트를 도출하는 유사 프로젝트 군집 분석 및 핵심 인자에 기초하여 협력 업체의 등급을 판정하는 등급 예측 분석 중 적어도 하나를 수행하는 분석 모듈과, 통계적 분석, 유사 프로젝트 군집 분석 및 등급 예측 분석 중 적어도 2 이상의 조합에 따라 신규 프로젝트의 수주부터 입주까지의 진행 경과 별로 신규 프로젝트의 하자 규모 - 하자 규모는 하자 보수비를 포함함 - 의 예측, 현장 담당자에 대한 하자 예방 기술 자료의 제공, 협력 업체에 대한 하자 분석 리포트의 제공 및 하자 예측 맵 - 하자 예측 맵은 세대 내 하자 위치, 공종, 하자 유형을 포함함 - 의 제공 중 적어도 하나를 수행하는 제어 모듈을 포함할 수 있다.
Description
본 출원은, 빅데이터 분석 기반의 시공 하자 관리 시스템, 방법 및 컴퓨터로 독출 가능한 기록 매체에 관한 것이다.
최근 공동주택 품질에 대한 고객 눈높이 향상과 더불어 하자소송 및 분쟁이 매년 증가추세이다. 하자를 해결하기 위해 품질경영시스템(ISO 9001)의 건설업 도입, 건설기술진흥법에 따른 품질관리, 주택법 등 하자관련 입법 등 다양한 노력에도 불구하고 하자는 매년 증가하여 새로운 접근방식이 불가피하다.
건설업은 제조업과 달리 인력, 장비, 작업환경, 시공방법 등 생산요소가 다양(Variety)하고, 축적된 데이터 양(Volume)이 방대하다. 또한 건설업은 시행사, 종합 건설사, 전문 시공사의 도급방식으로 진행되는 만큼 공종별 협력사의 품질관리 수준과 종합건설사의 매니지먼트 역량이 매우 중요하다.
본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 시공 과정에서 발생되는 하자를 선제적으로 예방하여 시공 품질을 향상시킬 수 있는 빅데이터 분석 기반의 시공 하자 관리 시스템, 방법 및 컴퓨터로 독출 가능한 기록 매체를 제공한다.
본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 기 설정된 기간 동안 기 수행된 복수 개의 프로젝트를 참조하여 도출된, 하자와 관련된 핵심 인자를 저장하는 저장 모듈; 협력 업체별로 상기 핵심 인자와 관련된 과거의 하자 - 하자는 동, 호수, 하자 내용, 하자 위치, 공종 종류, 하자 유형, 하자 원인, 업체 정보, 하자 건수, 하자 처리 기간, 하자 보수비를 포함함 - 에 대한 통계를 도출하는 통계적 분석, 상기 핵심 인자에 기초하여 상기 복수 개의 프로젝트 중 신규 프로젝트와 유사도를 가지는 프로젝트를 도출하는 유사 프로젝트 군집 분석 및 상기 핵심 인자에 기초하여 협력 업체의 등급을 판정하는 등급 예측 분석 중 적어도 하나를 수행하는 분석 모듈; 및 상기 통계적 분석, 유사 프로젝트 군집 분석 및 등급 예측 분석 중 적어도 2 이상의 조합에 따라 신규 프로젝트의 수주부터 입주까지의 진행 경과 별로 신규 프로젝트의 하자 규모 - 하자 규모는 하자 보수비를 포함함 - 의 예측, 현장 담당자에 대한 하자 예방 기술 자료의 제공, 협력 업체에 대한 하자 분석 리포트의 제공 및 하자 예측 맵 - 하자 예측 맵은 세대 내 하자 위치, 공종, 하자 유형을 포함함 - 의 제공 중 적어도 하나를 수행하는 제어 모듈;을 포함하는, 빅데이터 분석 기반의 시공 하자 관리 시스템이 제공된다.
본 발명의 다른 실시 형태에 의하면, 저장 모듈에서, 기 설정된 기간 동안 기 수행된 복수 개의 프로젝트를 참조하여 도출된, 하자와 관련된 핵심 인자를 저장하는 제1 단계; 분석 모듈에서, 협력 업체별로 상기 핵심 인자와 관련된 과거의 하자 - 하자는 동, 호수, 하자 내용, 하자 위치, 공종 종류, 하자 유형, 하자 원인, 업체 정보, 하자 건수, 하자 처리 기간, 하자 보수비를 포함함 - 에 대한 통계를 도출하는 통계적 분석, 상기 핵심 인자에 기초하여 상기 복수 개의 프로젝트 중 신규 프로젝트와 유사도를 가지는 프로젝트를 도출하는 유사 프로젝트 군집 분석 및 상기 핵심 인자에 기초하여 협력 업체의 등급을 판정하는 등급 예측 분석 중 적어도 하나를 수행하는 제2 단계; 및 제어 모듈에서, 상기 통계적 분석, 유사 프로젝트 군집 분석 및 등급 예측 분석 중 적어도 2 이상의 조합에 따라 신규 프로젝트의 수주부터 입주까지의 진행 경과 별로 신규 프로젝트의 하자 규모 - 하자 규모는 하자 보수비를 포함함 - 의 예측, 현장 담당자에 대한 하자 예방 기술 자료의 제공, 협력 업체에 대한 하자 분석 리포트의 제공 및 하자 예측 맵 - 하자 예측 맵은 세대 내 하자 위치, 공종, 하자 유형을 포함함 - 의 제공 중 적어도 하나를 수행하는 제3 단계;를 포함하는, 빅데이터 분석 기반의 시공 하자 관리 방법이 제공된다.
본 발명의 다른 실시 형태에 의하면, 상술한 빅데이터 분석 기반의 시공 하자 관리 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 독출 가능한 기록 매체가 제공된다.
본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 하자와 관련된 핵심 인자에 따라 다양한 분석을 수행하고 이를 바탕으로 신규 프로젝트의 수주부터 입주까지의 진행 경과 별로 적재, 적소, 적시에 현장, 협력 업체에 맞춤형 정보를 제공함으로써, 시공 과정에서 발생되는 하자를 선제적으로 예방하여 시공 품질을 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 형태에 따른 빅데이터 분석 기반의 시공 하자 관리 시스템의 전체 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 형태에 따른 시공 하자 관리 서버의 내부 블록도이다.
도 3a은 본 발명의 일 실시 형태에 따른 데이터베이스에 저장되는 데이터 마트의 예시적인 구성을 도시한 도면이다.
도 3b는 핵심 인자 중 하나인 신도시 여부에 따른 세대당 하자건수를 나타낸 바이올린 플롯을 예시적으로 도시하고 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시 형태에 따른 유클리드 거리 기법을 이용하여 도출된 유사 프로젝트를 도시한 도면이다.
도 5a는 본 발명의 일 실시 형태에 따라 신규 프로젝트의 착공 시점에서 현장 담당자에게 제공되는 하자 예방 기술 자료의 예시적인 도면이다.
도 5b는 본 발명의 일 실시 형태에 따라 신규 프로젝트의 착공 이후 구매 의뢰 시점에서 협력 업체 담당자에게 제공되는 하자 분석 리포트의 예시적인 도면이다.
도 5c는 본 발명의 일 실시 형태에 따라 신규 프로젝트의 착공 이후 공종 착수 시점에서 현장 담당자에게 제공되는 워드 클라우드의 예시적인 도면이다.
도 5d는 본 발명의 일 실시 형태에 따라 신규 프로젝트의 준공 시점에서 하자 점검 담당자에제 제공되는 하자 예측 맵의 예시적인 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 형태에 따른 빅데이터 분석 기반의 시공 하자 관리 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 형태에 따른 시공 하자 관리 서버의 내부 블록도이다.
도 3a은 본 발명의 일 실시 형태에 따른 데이터베이스에 저장되는 데이터 마트의 예시적인 구성을 도시한 도면이다.
도 3b는 핵심 인자 중 하나인 신도시 여부에 따른 세대당 하자건수를 나타낸 바이올린 플롯을 예시적으로 도시하고 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시 형태에 따른 유클리드 거리 기법을 이용하여 도출된 유사 프로젝트를 도시한 도면이다.
도 5a는 본 발명의 일 실시 형태에 따라 신규 프로젝트의 착공 시점에서 현장 담당자에게 제공되는 하자 예방 기술 자료의 예시적인 도면이다.
도 5b는 본 발명의 일 실시 형태에 따라 신규 프로젝트의 착공 이후 구매 의뢰 시점에서 협력 업체 담당자에게 제공되는 하자 분석 리포트의 예시적인 도면이다.
도 5c는 본 발명의 일 실시 형태에 따라 신규 프로젝트의 착공 이후 공종 착수 시점에서 현장 담당자에게 제공되는 워드 클라우드의 예시적인 도면이다.
도 5d는 본 발명의 일 실시 형태에 따라 신규 프로젝트의 준공 시점에서 하자 점검 담당자에제 제공되는 하자 예측 맵의 예시적인 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 형태에 따른 빅데이터 분석 기반의 시공 하자 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 하자 관리 시스템의 전체 구성도이며, 도 2는 본 발명의 일 실시 형태에 따른 시공 하자 관리 서버의 내부 블록도이다.
우선, 도 1 내지 도 2에 도시된 바와 같이, 빅데이터 분석 기반의 전체 시스템(100)은 시공 하자 관리 서버(110)와, 시공 하자 관리 서버(110)에 연결된 저장 모듈(111)과, 시공 하자 관리 서버(110)에 네트워크(120)를 통해 연결된 다수의 공사 담당자의 단말기(131, 132, 133)를 포함하며, 시공 하자 관리 서버(110)는 분석 모듈(210) 및 제어 모듈(220)을 포함할 수 있다. 도 1에는 3개의 단말기만을 도시하고 있으나, 이는 발명의 이해를 돕기 위한 것으로, 4개 이상의 단말기가 포함될 수 있음은 당업자에게 자명하다.
저장 모듈(111)는 각종 부서(사업부, 구매부, 인사/노무부, 분양 관리부 등)의 시공 관련 원시 데이터(Raw data)를 전처리한 데이터 마트와, 데이터 마트를 참조하여 하자와 관련하여 도출된 핵심 인자를 저장하는 모듈일 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시 형태에 따른 데이터베이스에 저장되는 데이터 마트의 예시적인 구성을 도시한 도면이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 기 설정된 기간 동안 기 수행된 복수 개의 프로젝트 각각에 대하여 수주 단계에서의 프로젝트 정보, 착공 단계에서의 프로젝트 인사 발령 정보, 구매 단계에서 공종, 현장별 협력사별 구매 계약 정보, 협력사 수행도 평가 정보, 준공 단계에서 입주자 정보, 입주 단계에서 전체 하자 정보 등으로 구성될 수 있다.
한편, 저장 모듈(111)에는 기 설정된 기간 동안 기 수행된 복수 개의 프로젝트를 참조하여 도출된, 하자와 관련된 핵심 인자가 더 저장될 수 있다.
하자와 관련된 핵심 인자는, 프로젝트 특성으로, 지역, 신도시 여부, 세대수, 및 상품 종류(상품 종류는 아파트, 오피스텔, 주상복합을 포함함)를 포함하고, 인사 발령 특성으로, 인력 투입 기간, 직원 경력, 인력의 교체 여부를 포함하고, 구매 계약 특성으로, 낙찰률, 계약 유형(계약 유형은 수의 입찰, 경쟁 입찰을 포함함), 공급 가액을 포함하고, 협력사 특성으로, 기업 규모, 협력 횟수, 협력 업체의 기 수행된 프로젝트의 하자 정보를 포함하며, 공종 특성으로 공종별 하자 건수, 하자 유형, 하자 보수비, 하자 소송 금액을 포함할 수 있다.
예를 들면, 도 3b에 도시된 바와 같이, 신도시(동탄, 송도, 청라)와 신도시가 아닌 비신도시에 대하여 바이올린 플롯(violin Plot)을 도시하여 보면 신도시 프로젝트의 경우 세대당 평균 하자 건수는 40.3건으로, 비신도시 프로젝트의 경우의 평균 하자 건수인 29.8건보다 26%가 더 높다는 것을 알 수 있다. 따라서, 신도시에서 수행되는 프로젝트의 경우 하자 저감을 위한 다양한 활동이 필요하다는 것을 알 수 있다.
상술한 하자와 관련된 핵심 인자의 예시는 발명의 이해를 돕기 위한 것이며, 필요에 따라 적절하게 다른 인자가 추가되거나 변경, 삭제될 수 있음은 물론이다.
다시 도 1 내지 도 2를 참조하면, 분석 모듈(210)은 협력 업체별로 핵심 인자와 관련된 과거의 하자(하자는 동, 호수, 하자 내용, 하자 위치, 공종 종류, 하자 유형, 하자 원인, 업체 정보, 하자 건수, 하자 처리 기간, 하자 보수비를 포함함)에 대한 통계를 도출하는 통계적 분석과, 핵심 인자에 기초하여 복수 개의 프로젝트 중 신규 프로젝트와 유사도를 가지는 프로젝트를 도출하는 유사 프로젝트 군집 분석과, 핵심 인자에 기초하여 협력 업체의 등급을 판정하는 등급 예측 분석 중 적어도 하나를 수행할 수 있다. 본 발명의 실시 형태에 따라서는, 분석 모듈(210)은 텍스트 마이닝을 통해 하자 관련 문서로부터 공종별 하자를 포함하는 키워드 또는 언론 보도를 통해 이슈가 되는 하자 관련 키워드를 포함하는 워드 클라우드를 도출하는 키워드 분석을 더 수행할 수도 있다.
통계적 분석은 협력 업체별로 핵심 인자와 관련된 과거의 하자(하자는 동, 호수, 하자 내용, 하자 위치, 공종 종류, 하자 유형, 하자 원인, 업체 정보, 하자 건수, 하자 처리 기간, 하자 보수비를 포함함)에 대한 통계를 도출할 수 있다.
유사 프로젝트 군집 분석은 핵심 인자에 기초하여 복수 개의 프로젝트 중 신규 프로젝트와 유사도를 가지는 프로젝트를 도출하며, 구체적으로 유클리드 거리 기법을 이용하여 복수의 프로젝트 중 핵심 인자에 기초한 유클리드 거리 기법을 이용하여 도출된 유사도가 1에 가장 가까운 프로젝트를 신규 프로젝트와 유사도를 가진 프로젝트로 도출하거나, 또는 유사도가 1에 가장 가까운 순서대로 기 설정된 수의 복수의 프로젝트를 신규 프로젝트와 유사도를 가진 프로젝트로 도출할 수 있다.
유클리드 거리 기법에 의하면, 2개의 프로젝트간의 거리(R)는 하기 수학식 1에 의해 구할 수 있다.
[수학식 1]
여기서, R은 유클리드 거리 기법에 의해 연산된 2개의 프로젝트 간의 거리, p1 내지 pn은 유사 프로젝트의 핵심 인자들, q1 내지 qn은 신규 프로젝트의 핵심 인자들, n은 핵심 인자들의 수일 수 있다.
한편, 유사도(S)는 하기 수학식 2에 의해 연산될 수 있다.
[수학식 2]
S = 1/(1+R)
여기서, S은 유사도, R은 수학식 1에서 연산된 2개의 프로젝트간의 거리이다.
2개의 프로젝트간 유사도(S)는 1에 가까울수록 유사한 것으로 판단할 수 있다. 핵심 인자들 중 문자들, 예를 들면 핵심 인자가 상품 종류(아파트, 주상 복합, 오피스텔)인 경우 각각에 일정한 수치, 아파트는 1, 주상 복합과 오피스텔은 0과 같은 수치를 대입하는 방식으로 2개의 프로젝트 간의 거리를 구할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시 형태에 따른 유클리드 거리 기법을 이용하여 도출된 유사 프로젝트를 도시한 도면이다. 도 4에서 영업 비밀이 되는 부분은 삭제 처리하였다.
도 4에 도시된 바와 같이, 수주한 신규 프로젝트는 경기도의 특정 지역의 아파트이며, 유사도가 1에 가까운 순서대로 5개의 프로젝트가 도시되어 있으며, 각각의 프로젝트별로 프로젝트 코드(PJT 코드), 프로젝트명, 준공일, 지역명, 상품명, 세대수, 도급금액, 이익률, 그리고 5개의 프로젝트의 장기하충금, 전체하자수, 세대당하자수, 하자보수비, 그리고 각 연차의 보수비를 예시적으로 도시하였다.
한편, 등급 예측 분석은 핵심 인자에 기초하여 협력 업체의 등급을 판정하며, 이를 위해 모델이 이용될 수 있다. 모델은 Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting, LightGBM, XGBoost를 이용하였으며, 종합 성능, 학습 속도, 과적합 방지(Regulrization Term)을 고려하여 LightGBM을 최종 모델로 선택하였다. 협력 업체의 등급은 우수, 양호, 미흡과 같은 것일 수 있다. 상술한 모델은 공지의 알고리즘인바, 발명의 간명화를 위해 상세한 설명은 생략한다.
한편, 제어 모듈(220)은 통계적 분석, 유사 프로젝트 군집 분석 및 등급 예측 분석 중 적어도 2 이상의 조합에 따라 신규 프로젝트의 수주부터 입주까지의 진행 경과 별로 신규 프로젝트의 하자 규모(하자 규모는 하자 보수비를 포함함)의 예측, 현장 담당자에 대한 하자 예방 기술 자료의 제공, 협력 업체에 대한 하자 분석 리포트의 제공 및 하자 예측 맵(하자 예측 맵은 세대 내 하자 위치, 공종, 하자 유형을 포함함)의 제공 중 적어도 하나를 수행할 수 있다.
구체적으로, 제어 모듈(220)은 신규 프로젝트의 수주 시점에서, 통계적 분석 및 유사 프로젝트 군집 분석을 통해 도출된 유사 프로젝트의 하자 규모를 신규 프로젝트의 하자 규모로 산출할 수 있다.
또한, 제어 모듈(220)은 신규 프로젝트의 착공 시점에서, 통계적 분석, 키워드 분석 및 등급 예측 분석에 기초한 하자를 예방하기 위한 등급별 하자 예방 기술 자료를 현장 담당자의 이동 단말(131)로 전송할 수 있다.
도 5a는 본 발명의 일 실시 형태에 따라 신규 프로젝트의 착공 시점에서 현장 담당자에게 제공되는 하자 예방 기술 자료의 예시적인 도면이다.
도 5a에 도시된 바와 같이, 현장 담당자에게 제공되는 하자 예방 기술 자료는 제목(욕실 이질 구간 접합부 타일 나누기, 바닥 타일 탈락 하자 사례)과 하자의 내용, 원인/문제점, 예방 방안의 형태, 관련 도면 등으로 구성될 수 있다.
상술한 도 5a는 발명의 이해를 돕기 위한 것으로, 본 발명은 도 5a에 도시된 것에 한정되지 않음에 유의하여야 한다.
또한, 제어 모듈(220)은 신규 프로젝트의 착공 이후 구매 의뢰 시점에서, 통계적 분석 및 키워드 분석에 기초한 하자 건수, 하자 처리 기간, 하자 유형을 포함하는 하자 분석 리포트를 협력 업체 담당자의 이동 단말(132)로 전송할 수 있다.
도 5b는 본 발명의 일 실시 형태에 따라 신규 프로젝트의 착공 이후 구매 의뢰 시점에서 협력 업체 담당자에게 제공되는 하자 분석 리포트의 예시적인 도면이다.
도 5b에 도시된 바와 같이, 하자 분석 리포트는 하자 내용 워드 클라우드, 주요 하자 유형, 하자 위치 및 유형, 동종사 대비 하자 처리 기간 비교, 동종사 대비 하자 건수 비교, 현장별 세대당 하자 건수의 추세 등의 형식으로 도시될 수 있다.
상술한 도 5b는 발명의 이해를 돕기 위한 것으로, 본 발명은 도 5b에 도시된 것에 한정되지 않음에 유의하여야 한다.
또한, 제어 모듈(220)은 신규 프로젝트의 착공 이후 공종 착수 시점에서, 통계적 분석 및 키워드 분석에 기초하여 공종별 워드 클라우드를 현장 담당자의 이동 단말(131)로 전송할 수 있다.
도 5c는 본 발명의 일 실시 형태에 따라 신규 프로젝트의 착공 이후 공종 착수 시점에서 현장 담당자에게 제공되는 워드 클라우드의 예시적인 도면이다.
도 5c에 도시된 바와 같이, 현장 담당자에게 제공되는 워드 클라우드는 고객 안전을 위한 키워드(안전, 사고, 위험, 다임, 긴급, 추락) 그리고 라돈, 방사능 등 최근 이슈가 되는 키워드들일 수 있다.
상술한 도 5c는 발명의 이해를 돕기 위한 것으로, 본 발명은 도 5c에 도시된 것에 한정되지 않음에 유의하여야 한다.
또한, 제어 모듈(220)은 신규 프로젝트의 준공 시점에서, 통계적 분석 및 유사 프로젝트 군집 분석에 기초한 하자 예측 맵을 하자 점검 담당자의 이동 단말(133)로 전송할 수 있다.
도 5d는 본 발명의 일 실시 형태에 따라 신규 프로젝트의 준공 시점에서 하자 점검 담당자에제 제공되는 하자 예측 맵의 예시적인 도면이다.
도 5d에 도시된 바와 같이, 하자 점검 담당자에제 제공되는 하자 예측 맵은 공종별(주방가구, 마루바닥공사, 인테리어공사, 도배공사, 전기공사)로 하자 원인에 대해 평균 하자 건수를 도시하는 형태일 수 있다.
상술한 도 5d는 발명의 이해를 돕기 위한 것으로, 본 발명은 도 5d에 도시된 것에 한정되지 않음에 유의하여야 한다.
상술한 단말기(131, 132, 133)는 네트워크(120)에 접속 가능한 단말기로, 예를 들면 휴대폰, 스마트폰, PDA(personal digital assistants), PC(personal computer), 태블릿 PC(tablet personal computer), 노트북(notebook), 데스트톱(desktop) 등 다양한 형태의 단말기일 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 하자와 관련된 핵심 인자에 따라 다양한 분석을 수행하고 이를 바탕으로 신규 프로젝트의 수주부터 입주까지의 진행 경과 별로 적재, 적소, 적시에 현장, 협력 업체에 맞춤형 정보를 제공함으로써, 시공 과정에서 발생되는 하자를 선제적으로 예방하여 시공 품질을 향상시킬 수 있다.
한편, 도 6은 본 발명의 일 실시 형태에 따른 빅데이터 분석 기반의 시공 하자 관리 방법을 설명하는 흐름도이다.
이하, 도 1 내지 도 6을 참조하여 본 발명의 일 실시 형태에 따른 빅데이터 분석 기반의 시공 하자 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 하자 관리 방법은 저장 모듈(111)에서, 기 설정된 기간 동안 기 수행된 복수 개의 프로젝트를 참조하여 도출된, 하자와 관련된 핵심 인자를 저장하는 단계에 의해 개시될 수 있다(S601).
여기서, 하자와 관련된 핵심 인자는, 프로젝트 특성으로, 지역, 신도시 여부, 세대수, 및 상품 종류(상품 종류는 아파트, 오피스텔, 주상복합을 포함함)를 포함하고, 인사 발령 특성으로, 인력 투입 기간, 직원 경력, 인력의 교체 여부를 포함하고, 구매 계약 특성으로, 낙찰률, 계약 유형(계약 유형은 수의 입찰, 경쟁 입찰을 포함함), 공급 가액을 포함하고, 협력사 특성으로, 기업 규모, 협력 횟수, 협력 업체의 기 수행된 프로젝트의 하자 정보를 포함하며, 공종 특성으로 공종별 하자 건수, 하자 유형, 하자 보수비, 하자 소송 금액을 포함할 수 있음은 상술한 바와 같다.
다음, 분석 모듈(210)은 협력 업체별로 핵심 인자와 관련된 과거의 하자(하자는 동, 호수, 하자 내용, 하자 위치, 공종 종류, 하자 유형, 하자 원인, 업체 정보, 하자 건수, 하자 처리 기간, 하자 보수비를 포함함)에 대한 통계를 도출하는 통계적 분석과, 핵심 인자에 기초하여 복수 개의 프로젝트 중 신규 프로젝트와 유사도를 가지는 프로젝트를 도출하는 유사 프로젝트 군집 분석과, 핵심 인자에 기초하여 협력 업체의 등급을 판정하는 등급 예측 분석 중 적어도 하나를 수행할 수 있다(S602).
본 발명의 실시 형태에 따라서는, 분석 모듈(210)은 텍스트 마이닝을 통해 하자 관련 문서로부터 공종별 하자를 포함하는 키워드 또는 언론 보도를 통해 이슈가 되는 하자 관련 키워드를 포함하는 워드 클라우드를 도출하는 키워드 분석을 더 수행할 수도 있음은 상술한 바와 같다.
마지막으로, 제어 모듈(220)은 통계적 분석, 유사 프로젝트 군집 분석 및 등급 예측 분석 중 적어도 2 이상의 조합에 따라 신규 프로젝트의 수주부터 입주까지의 진행 경과 별로 신규 프로젝트의 하자 규모(하자 규모는 하자 보수비를 포함함)의 예측, 현장 담당자에 대한 하자 예방 기술 자료의 제공, 협력 업체에 대한 하자 분석 리포트의 제공 및 하자 예측 맵(하자 예측 맵은 세대 내 하자 위치, 공종, 하자 유형을 포함함)의 제공 중 적어도 하나를 수행할 수 있다(S603).
상술한 바와 같이, 본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 하자와 관련된 핵심 인자에 따라 다양한 분석을 수행하고 이를 바탕으로 신규 프로젝트의 수주부터 입주까지의 진행 경과 별로 적재, 적소, 적시에 현장, 협력 업체에 맞춤형 정보를 제공함으로써, 시공 과정에서 발생되는 하자를 선제적으로 예방하여 시공 품질을 향상시킬 수 있다.
상술한 본 발명의 일 실시 형태에 따른 빅데이터 분석 기반의 시공 하자 관리은 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, '~ 모듈'은 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: 시공 하자 관리 시스템
110: 시공 하자 관리 서버
111: 저장 모듈
120: 네트워크
131 내지 133: 단말기
210: 분석 모듈
220: 제어 모듈
110: 시공 하자 관리 서버
111: 저장 모듈
120: 네트워크
131 내지 133: 단말기
210: 분석 모듈
220: 제어 모듈
Claims (13)
- 기 설정된 기간 동안 기 수행된 복수 개의 프로젝트를 참조하여 도출된, 하자와 관련된 핵심 인자를 저장하는 저장 모듈;
협력 업체별로 상기 핵심 인자와 관련된 과거의 하자 - 하자는 동, 호수, 하자 내용, 하자 위치, 공종 종류, 하자 유형, 하자 원인, 업체 정보, 하자 건수, 하자 처리 기간, 하자 보수비를 포함함 - 에 대한 통계를 도출하는 통계적 분석, 상기 핵심 인자에 기초하여 상기 복수 개의 프로젝트 중 신규 프로젝트와 유사도를 가지는 프로젝트를 도출하는 유사 프로젝트 군집 분석 및 상기 핵심 인자에 기초하여 협력 업체의 등급을 판정하는 등급 예측 분석 중 적어도 하나를 수행하는 분석 모듈; 및
상기 통계적 분석, 유사 프로젝트 군집 분석 및 등급 예측 분석 중 적어도 2 이상의 조합에 따라 신규 프로젝트의 수주부터 입주까지의 진행 경과 별로 신규 프로젝트의 하자 규모 - 하자 규모는 하자 보수비를 포함함 - 의 예측, 현장 담당자에 대한 하자 예방 기술 자료의 제공, 협력 업체에 대한 하자 분석 리포트의 제공 및 하자 예측 맵 - 하자 예측 맵은 세대 내 하자 위치, 공종, 하자 유형을 포함함 - 의 제공 중 적어도 하나를 수행하는 제어 모듈;
을 포함하는, 빅데이터 분석 기반의 시공 하자 관리 시스템.
- 제1항에 있어서,
상기 핵심 인자는,
프로젝트 특성으로, 지역, 신도시 여부, 세대수, 및 상품 종류 - 상품 종류는 아파트, 오피스텔, 주상복합을 포함함- 를 포함하고,
인사 발령 특성으로, 인력 투입 기간, 직원 경력, 인력의 교체 여부를 포함하고,
구매 계약 특성으로, 낙찰률, 계약 유형 - 계약 유형은 수의 입찰, 경쟁 입찰을 포함함-, 공급 가액을 포함하고,
협력사 특성으로, 기업 규모, 협력 횟수, 협력 업체의 기 수행된 프로젝트의 하자 정보를 포함하며,
공종 특성으로 공종별 하자 건수, 하자 유형, 하자 보수비, 하자 소송 금액을 포함하는, 빅데이터 분석 기반의 시공 하자 관리 시스템.
- 제1항에 있어서,
상기 분석 모듈은,
텍스트 마이닝을 통해 하자 관련 문서로부터 공종별 하자를 포함하는 키워드 또는 언론 보도를 통해 이슈가 되는 하자 관련 키워드를 포함하는 워드 클라우드를 도출하는 키워드 분석을 더 수행하는, 빅데이터 분석 기반의 시공 품질 관리 시스템.
- 제1항에 있어서,
상기 분석 모듈은,
복수의 프로젝트 중 핵심 인자에 기초한 유클리드 거리 기법을 이용하여 도출된 유사도가 1에 가장 가까운 프로젝트를 상기 신규 프로젝트와 유사도를 가진 프로젝트로 도출하는, 빅데이터 분석 기반의 시공 하자 관리 시스템.
- 제4항에 있어서,
상기 분석 모듈은,
유사도가 1에 가장 가까운 순서대로 기 설정된 수의 복수의 프로젝트를 상기 신규 프로젝트와 유사도를 가진 프로젝트로 도출하는, 빅데이터 분석 기반의 시공 하자 관리 시스템.
- 제1항에 있어서,
상기 분석 모듈은,
LightGBM 모델을 이용하여 협력 업체의 등급을 판정하는, 빅데이터 분석 기반의 시공 하자 관리 시스템.
- 제1항에 있어서,
상기 제어 모듈은,
상기 신규 프로젝트의 수주 시점에서, 상기 통계적 분석 및 유사 프로젝트 군집 분석을 통해 도출된 유사 프로젝트의 하자 규모를 상기 신규 프로젝트의 하자 규모로 산출하는, 빅데이터 분석 기반의 시공 하자 관리 시스템.
- 제3항에 있어서,
상기 제어 모듈은,
상기 신규 프로젝트의 착공 시점에서, 상기 통계적 분석, 상기 키워드 분석 및 등급 예측 분석에 기초한 하자를 예방하기 위한 등급별 하자 예방 기술 자료를 현장 담당자의 이동 단말로 전송하는, 빅데이터 분석 기반의 시공 하자 관리 시스템.
- 제3항에 있어서,
상기 제어 모듈은,
상기 신규 프로젝트의 착공 이후 구매 의뢰 시점에서, 상기 통계적 분석 및 상기 키워드 분석에 기초한 하자 건수, 하자 처리 기간, 하자 유형을 포함하는 하자 분석 리포트를 협력 업체 담당자의 단말로 전송하는, 빅데이터 분석 기반의 시공 하자 관리 시스템.
- 제3항에 있어서,
상기 제어 모듈은,
상기 신규 프로젝트의 착공 이후 공종 착수 시점에서, 상기 통계적 분석 및 상기 키워드 분석에 기초하여 공종별 워드 클라우드를 현장 담당자의 단말로 전송하는, 빅데이터 분석 기반의 시공 하자 관리 시스템.
- 제1항에 있어서,
상기 제어 모듈은,
상기 신규 프로젝트의 준공 시점에서, 상기 통계적 분석 및 상기 유사 프로젝트 군집 분석에 기초한 하자 예측 맵을 하자 점검 담당자의 단말로 전송하는, 빅데이터 분석 기반의 시공 하자 관리 시스템.
- 저장 모듈에서, 기 설정된 기간 동안 기 수행된 복수 개의 프로젝트를 참조하여 도출된, 하자와 관련된 핵심 인자를 저장하는 제1 단계;
분석 모듈에서, 협력 업체별로 상기 핵심 인자와 관련된 과거의 하자 - 하자는 동, 호수, 하자 내용, 하자 위치, 공종 종류, 하자 유형, 하자 원인, 업체 정보, 하자 건수, 하자 처리 기간, 하자 보수비를 포함함 - 에 대한 통계를 도출하는 통계적 분석, 상기 핵심 인자에 기초하여 상기 복수 개의 프로젝트 중 신규 프로젝트와 유사도를 가지는 프로젝트를 도출하는 유사 프로젝트 군집 분석 및 상기 핵심 인자에 기초하여 협력 업체의 등급을 판정하는 등급 예측 분석 중 적어도 하나를 수행하는 제2 단계; 및
제어 모듈에서, 상기 통계적 분석, 유사 프로젝트 군집 분석 및 등급 예측 분석 중 적어도 2 이상의 조합에 따라 신규 프로젝트의 수주부터 입주까지의 진행 경과 별로 신규 프로젝트의 하자 규모 - 하자 규모는 하자 보수비를 포함함 - 의 예측, 현장 담당자에 대한 하자 예방 기술 자료의 제공, 협력 업체에 대한 하자 분석 리포트의 제공 및 하자 예측 맵 - 하자 예측 맵은 세대 내 하자 위치, 공종, 하자 유형을 포함함 - 의 제공 중 적어도 하나를 수행하는 제3 단계;
를 포함하는, 빅데이터 분석 기반의 시공 하자 관리 방법.
- 제12항의 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 프로그램을 기록한, 컴퓨터로 독출 가능한 기록 매체.
Priority Applications (1)
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| KR1020200126526A KR102455294B1 (ko) | 2020-09-29 | 2020-09-29 | 빅데이터 분석 기반의 시공 하자 관리 시스템, 방법 및 컴퓨터로 독출 가능한 기록 매체 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020200126526A KR102455294B1 (ko) | 2020-09-29 | 2020-09-29 | 빅데이터 분석 기반의 시공 하자 관리 시스템, 방법 및 컴퓨터로 독출 가능한 기록 매체 |
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| KR1020200126526A KR102455294B1 (ko) | 2020-09-29 | 2020-09-29 | 빅데이터 분석 기반의 시공 하자 관리 시스템, 방법 및 컴퓨터로 독출 가능한 기록 매체 |
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