KR20220159802A - A method of construction information management system with using big data processing - Google Patents

A method of construction information management system with using big data processing Download PDF

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KR20220159802A
KR20220159802A KR1020210067854A KR20210067854A KR20220159802A KR 20220159802 A KR20220159802 A KR 20220159802A KR 1020210067854 A KR1020210067854 A KR 1020210067854A KR 20210067854 A KR20210067854 A KR 20210067854A KR 20220159802 A KR20220159802 A KR 20220159802A
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Abstract

The present invention provides a method of using a big data-based construction project information management system. The method comprises: a data collection step in which source documents including at least one of quantity calculation statements, statements, and schedules are collected as structured and unstructured data in natural language by using big data scraping technology; a data processing step which converts the extracted data into a structured data format by using big data crawling text conversion technology, and processes the same into the information required for information construction; a step of automatically mapping upper level information to data cube by using a construction information standard classification system for each lower level data collected and processed from source information; a data building step of building big data consisting of 5W1H multi-dimensional information structure of who, when, where, where, what, how, and why; and a data mining module which utilizes OLAP and query optimizer to perform multi-dimensional-multi-level (Multi-perspective & LoD) information extraction and high-speed operation. The present invention can improve a high value-added engineering service through database analysis.

Description

빅데이터 기반 건설사업 정보관리시스템 이용방법{A METHOD OF CONSTRUCTION INFORMATION MANAGEMENT SYSTEM WITH USING BIG DATA PROCESSING}How to use big data-based construction project information management system {A METHOD OF CONSTRUCTION INFORMATION MANAGEMENT SYSTEM WITH USING BIG DATA PROCESSING}

본 발명은 정보처리능력이 획기적으로 개선된 빅데이터 마이닝 원천기술 개발을 기반으로, 방대한 건설사업관리 정보를 수집-분석하여 국내 건설사업 데이터베이스를 확장하기 위한 빅데이터 기반 건설사업 정보관리시스템 및 이의 이용 방법에 관한 것이다. The present invention is a big data-based construction project information management system for expanding the domestic construction project database by collecting and analyzing vast construction project management information based on the development of big data mining source technology with dramatically improved information processing capability, and its use It's about how.

건설사업관리는 크게 원가, 공정, 품질, 안전관리로 구분할 수 있음. 그 중 내역 및 공정 정보는 상호 밀접하게 연계되어 있을 뿐 아니라, 수치로 표현할 수 있는 객관적 성과지표의 주요 관리항목이다. IT 기술의 발전에도 불구, 실무에서는 정보 동기화가 어려운 다수의 문서 형태로 관리되고 있다. Construction project management can be largely divided into cost, process, quality, and safety management. Among them, details and process information are not only closely linked to each other, but are also key management items for objective performance indicators that can be expressed numerically. Despite the development of IT technology, in practice, information synchronization is difficult to manage in the form of a large number of documents.

관계형 데이터베이스 기반 견적 및 내역관리 S/W, Primavera 또는 MS Project 등 공정관리 S/W, 그리고 전자문서의 운영을 위한 PMIS 등이 비용 및 일정관리를 위한 보조적인 수단으로 활용되고, 데이터 간의 정보 연계성-상호운영성 부족으로 정보의 작성-추출-분석 과정 매우 비효율적이며, 실무에서의 체계적 정보관리는 상당한 시간과 노력을 요구되어, 실무에서 성가신 업무로 취급됨으로써, 정보관리 최소화되고, 프로젝트 종료 후 주요 사업관리 정보 손실되는데, 개인 능력에 의존한 사업관리가 이루어지고 있다. Relational database-based estimate and details management S/W, process management S/W such as Primavera or MS Project, and PMIS for operating electronic documents are used as auxiliary means for cost and schedule management, and information linkage between data- The process of creating, extracting, and analyzing information is very inefficient due to lack of interoperability, and systematic information management in practice requires considerable time and effort, and is treated as a cumbersome task in practice, minimizing information management and major business after project completion. Management information is lost, but business management relies on individual capabilities.

이에 종래 기술의 경우 EVMS(Earned Value Management System)가 개발되었다. EVMS는 객관적인 성과측정의 기준을 제공하기 위한 최적의 방법론으로 인정, “공공 건설사업 효율성 제고를 위한 방안”으로 기법 적용을 의무화되어, EVMS를 수행하기 위해서는 정보 분해와 최하위 수준에서 비용-일정 정보통합의 문제 우선 해결 필수로 요하는데, 이러한 문제를 해결하기 위하여 Percent Allocation Model(1987), Work Element Model(1989), Design Object Model(1989), Work-package Model(1991), Faceted System(1998), Flexible WBS (2004) 등 지난 50년 간 다수의 모델들을 제시하였으나, 아직 정보통합의 기술적인 문제 존재하고 있다. Accordingly, in the case of the prior art, an Earned Value Management System (EVMS) has been developed. EVMS is recognized as an optimal methodology to provide standards for objective performance measurement, and the application of the technique is mandated as a “measure to improve efficiency in public construction projects”. In order to solve this problem, Percent Allocation Model (1987), Work Element Model (1989), Design Object Model (1989), Work-package Model (1991), Faceted System (1998), A number of models such as Flexible WBS (2004) have been presented over the past 50 years, but there are still technical problems in information integration.

또한, 과거 EVMS 기술 개발에 엄청난 노력과 투자가 단행됐었음에도 불구, 실무에서 (최)하위 수준까지의 정보통합이 적용된 사례 전무, 그 실효성에 많은 문제 제기있다. In addition, despite tremendous effort and investment in the development of EVMS technology in the past, there are no cases in which information integration to the (lowest) level has been applied in practice, raising many questions about its effectiveness.

또한, 다른 일예로BIM(Building Information System)의 4D & 5D를 들 수 있다. 이 경우, 컴퓨터 성능과 3차원 설계기술의 발전에 따라 도입된 BIM 기술 중 4D와 5D 기능은 가장 주목받는 분야로서, 독립 관리되었던 비용-일정관리 정보를 3D 객체에 연계, 시간 경과에 따라 진행상황을 시뮬레이션, 3D 객체기반 물량 자동산출, 내역과 실시간 연동된 정보 동기화는 이상적인 기술로 볼 수 있어, 이러한 관심과 기대에 부응하여 국내외적으로 많은 SW 기술(Vico, Synchro 4D, Innovaya, U-mid 시스템, 5D With, Arbiese 등)이 개발, 최근 대기업을 중심으로 많은 투자가 진행되고 있으나, 아직 4D/5D 시스템이 실무 적용에 어려운 원인으로는 객체 중심의 방대한 데이터베이스 구축이 필요하고, EVMS 정보구조 문제점을 그대로 유지되고, 전문 엔지니어링 지식 요구되며, 객체형상정보에 연계된 설계변경, 물량변경, 재료 및 공법 변경 등에 탄력적 대응이 어려움이 있고, 그래픽 메모리에 데이터정보, 연산정보, 시뮬레이션정보를 연동하여 운영하기 위해서는 고기능 SW / HW를 필요, 그 외 느린 처리 속도, 버그, 시스템 오류, 정보 누락-오타-실수에 따른 정합성, 표준화 문제 등 실무 적용 활성화를 위해서는 상당한 기술 개선 요구가 뒤따르는 문제점이 수반된다. In addition, as another example, 4D & 5D of BIM (Building Information System) may be mentioned. In this case, 4D and 5D functions are the most noteworthy fields among the BIM technologies introduced with the development of computer performance and 3D design technology. Simulation, 3D object-based automatic calculation of quantity, and synchronization of information linked in real time with details can be seen as ideal technologies, and many SW technologies (Vico, Synchro 4D, Innovaya, U-mid system) , 5D With, Arbiese, etc.) have been developed, and a lot of investment is being made recently, mainly by large corporations. It is maintained as it is, requires specialized engineering knowledge, and it is difficult to flexibly respond to design changes, quantity changes, material and method changes linked to object shape information, and operating by linking data information, calculation information, and simulation information to graphic memory In order to activate practical application, high-functional SW / HW is required, and other problems such as slow processing speed, bugs, system errors, information omission, typo, and mistake-related consistency, standardization problems, etc., require considerable technological improvement.

특히, 국내 건설산업 실적데이터 현황 및 문제점의 경우, 다음과 같이 기술된다. In particular, the current status and problems of domestic construction industry performance data are described as follows.

- 표준품셈- standard product

① 전체 2310개 항목 중 매년 50~60 항목만 개정, 신기술-신공법-시장거래가 적시에 반영 부족① Out of total 2310 items, only 50 to 60 items are revised every year, and new technology-new method-market transactions are not reflected in a timely manner.

② 복잡한 DB 구성체계로 활용도 저하, 실제보다 지나치게 높게 책정된 품 및 가격으로 신뢰도 저하② Decreased utilization due to complex DB composition system, decreased reliability due to product and price set excessively higher than actual

③ 2004년부터 표준품셈의 원가계산방식은 실적공사비 제도로 변경③ From 2004, the standard cost calculation method was changed to the performance construction cost system.

- 실적공사비단가- Performance construction cost

① 과거 계약된 공사비 정보를 수집, 향후 유사한 공사의 공사비 결정시 이를 적용하는 제도① A system that collects construction cost information contracted in the past and applies it when determining the construction cost of similar constructions in the future

② 과다 경쟁으로 저가 낙찰, 발주 및 입찰 방식에 따른 변동 낙찰률, 과거 계약단가 적용이 반복되면서 실적공사비가 점차 하락함으로써 실제 시장가격 미반영, 2017년부터 표준시장단가제도로 변경② Due to excessive competition, the actual market price was not reflected as the actual market price was not reflected due to the gradual decrease in the actual market price due to the repeated application of low-price bidding, ordering and bidding method, and repeated application of past contract unit prices. Changed to standard market unit price system

- 표준시장단가- Standard market unit price

① 계약단가뿐만 아니라 실제 시공단가, 입찰단가 등 다양한 가격정보를 수집하고 이를 검증해 공공건설 공사비를 현실화하자는 것을 목표로 2017년부터 표준시장단가제도 전면 도입① Fully introduced standard market unit price system from 2017 with the goal of realizing public construction construction costs by collecting and verifying various price information such as contract unit price, actual construction unit price, bidding unit price, etc.

② 실효성 있는 제도운영이 기대되는 반편, 데이터 신뢰성에 대한 지속적 논란② While effective system operation is expected, continuous controversy over data reliability

③ 표준시장단가제도 취지에 맞도록 공사비에 영향을 미치는 다양한 요인(규모, 지역, 교통, 작업조건, 공사난이도, 시장상황, 제약조건, 입낙찰방식 등)이 반영된 시장가격 구축 필요한 반면,③ While it is necessary to establish a market price that reflects various factors that affect construction costs (scale, region, transportation, working conditions, construction difficulty, market conditions, constraints, bidding method, etc.) to meet the purpose of the standard market unit price system,

④ 표준시장단가 DB는 국토교통부가 한국건설기술발명원 공사비원가관리센터에 권한을 이임, 전국 통일의 단일 단가만 제시, 제한된 조직의 노력으로 DB 다양성을 반영하기에 금전적-물리적-시간적 한계④ For the standard market unit price DB, the Ministry of Land, Infrastructure and Transport transferred authority to the Construction Cost Management Center of the Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology, presents only a single unit price nationwide, and has financial, physical, and temporal limitations to reflect the diversity of the DB with limited organizational efforts.

⑤ 정형화된 기준으로 다양한 가격정보를 산정하기 위해서는, 비슷한 프로젝트 특성을 갖는 다수의 건설사업 자료를 수집, 지역별-규모별-프로젝트 특성별 통계처리를 통해 편차를 줄이려는 노력이 필요⑤ In order to calculate various price information on a standardized basis, it is necessary to collect multiple construction project data with similar project characteristics, and to reduce deviations through statistical processing by region, scale, and project characteristics.

⑥ 일부 기관에서의 획일적인 DB의 구축이 아닌 발주기관별(도로공사, LH, SH, 수자원공사, 조달청) 또는 수집기관별(대한건설협회, 대한전문건설협회, 대한건축사협회, 국토지리정보원, 지방국토관리청 등) DB 구축 및 공개를 통해 다양성 및 신뢰성 보완이 필요⑥ Rather than establishing a uniform DB in some organizations, by ordering organization (Highway Corporation, LH, SH, Water Resources Corporation, Public Procurement Service) or collection agency (Korea Construction Association, Korea Professional Construction Association, Korea Architects Association, National Geographic Information Institute, local land management office, etc.) Diversity and reliability need to be supplemented through DB establishment and disclosure

즉, 이러한 종래 기술에 다른 관리의 경우 다양한 문제점이 수반된다. That is, various problems are accompanied in the case of management other than this prior art.

본 발명은 상기와 같은 종래의 제반 문제점을 해소하고자 창안된 것으로서, 본 발명의 경우, The present invention was invented to solve the above conventional problems, in the case of the present invention,

○ 사회이슈해결 1: 혁신적 건설사업 정보처리 원천기술 확보 ▶ 데이터 친화적 건설산업○ Solving social issues 1: Securing source technology for innovative construction project information processing ▶ Data-friendly construction industry

- 제안하는 신개념 빅데이터 기반 정보처리기술은 복잡-다양-다변-방대한 건설사업 정보로부터 실무자가 요구하는 정보를 자유자재로 실시간 추출할 수 있는 기술로 정보 처리 및 운영의 획기적 개선 가능- The proposed new concept big data-based information processing technology is a technology that can freely extract the information requested by practitioners in real time from complex, diverse, diverse, and vast construction project information, and can dramatically improve information processing and operation.

- 년 30억 규모 기술개발, 500억 규모 기술수요에 만족스러운 원천기술 제시- Proposal of source technology that satisfies technology development of 3 billion won per year and technology demand of 50 billion won

- 정보처리업무 효율성을 바탕으로 정보 접근성 향상; 데이터 친화적인 건설산업 조성에 기여 - Improving information accessibility based on information processing efficiency; Contributing to the creation of a data-friendly construction industry

○ 사회이슈해결 2: 과학적 의사결정지원 분석기술 확보 ▶ 데이터 기반 의사결정 건설산업○ Solving social issues 2: Securing scientific decision-making support analysis technology ▶ Data-based decision-making construction industry

- 건설산업에서도 데이터의 중요성 및 그 잠재 가치가 미래로 갈수록 증대될 것이라 인식, 데이터의 활용 역량 수준을 향상 시킬 수 있는 방안에 대하여 고민- Recognizing that the importance of data and its potential value will increase in the future in the construction industry, thinking about ways to improve the level of data utilization capabilities

- 빅데이터 기반 의사결정 지원 기술은 건설사업 운영에 요구되는 다양한 정보분석기법을 제시, 새로운 가치 발굴, 통합적 분석, 관리 능력 선진화-지식화-과학화를 위한 제반기술로 역할- Big data-based decision-making support technology presents various information analysis techniques required for construction business operation, discovers new values, integrates analysis, and serves as a general technology for advancement of management capabilities, knowledge-ization, and scientificization

- 정보분석업무의 다양성을 바탕으로 과학적 의사결정, 불필요한 논쟁 최소화, 명확한 책임소재 부여; 데이터 기반 의사결정 건설산업 조성에 기여- Scientific decision-making based on the diversity of information analysis tasks, minimizing unnecessary disputes, and assigning clear responsibilities; Data-based decision-making Contributing to the creation of the construction industry

○ 사회이슈해결 3: 건설사업 데이터베이스 구축기술 확보 ▶ 더불어 사는·공정한 건설산업○ Solving social issues 3: Securing technology for constructing a construction business database ▶ Living together and fair construction industry

- 객관적이고 신뢰성 있는 적정공사비 DB는 공정하고 투명한 예산 집행, 우수한 품질 보장, 불공정한 관행 개선, 하도급 및 근로자의 적정 대가 지급 등 더불어 사는 사회·공정한 사회의 기본 전제조건 - An objective and reliable appropriate construction cost DB is a basic prerequisite for a society where people live together and a fair society, such as fair and transparent budget execution, excellent quality assurance, improvement of unfair practices, subcontracting, and proper payment of workers.

- 빅데이터 마이닝 원천기술을 활용 - 운영 중인 다수의 건설사업에 직접 참여 데이터 마이닝 용역 수행 - 양적·질적 데이터 처리 능력을 바탕으로 방대한 건설사업 DB 수집 - 프로젝트 특성에 따라 축적 DB 통계분석 *?* 각종 단가 및 생산성 데이터베이스 구축-배포- Utilization of big data mining source technology - Direct participation in a number of construction projects in operation Perform data mining service - Collect vast construction project DB based on quantitative and qualitative data processing capabilities - Statistical analysis of accumulated DB according to project characteristics *?* Various Unit cost and productivity database construction-distribution

- 실무에 직접 참여-조사-발굴한 신뢰성 있는 DB, 사업특성을 고려한 다양성 있는 건설 DB 구축 가능- It is possible to build a reliable DB that directly participates in, surveys and discovers, and a diverse construction DB that considers business characteristics.

- 방대한 건설산업 DB 구축의 금전적-물리적-시간적 한계를 극복할 수 있는 새로운 패러다임 제시- Present a new paradigm that can overcome the financial, physical, and temporal limitations of building a vast construction industry DB

- 수집-통계처리-분석한 대국민 맞춤형 공공건설 DB 제작-배포, 국민알권리(정부3.0) 요구 충족- Collection-statistical processing-analysis, public construction DB production-distribution tailored to the public, meeting the needs of the public to know (government 3.0)

- 신뢰성-다양성-대표성 있는 DB 구축 및 확산을 통한 더불어 사는·공정한 건설산업 조성에 기여- Contributing to the creation of a fair construction industry by establishing and disseminating a reliable, diverse, and representative DB

상기와 같은 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명은, 빅데이터 Scraping 기술을 활용하여, 수량산출서, 내역서, 공정표 중의 하나 이상을 포함하는 소스 문서를 자연어로 구성된 정형-비정형 데이터로 데이터 수집하는 데이터 수집 모듈과, 빅데이터 Crawling 텍스트 변환 기술을 활용하여, 추출한 데이터를 정형 데이터 형식으로 변환하여 정보 구축에 필요한 정보 형태로 가공하는 데이터 가공 모듈과, 원천정보로부터 수집-가공한 각각 최하위 데이터에 건설정보표준분류체계를 활용 Data Cube에 상위정보 자동 맵핑 모듈과, 누가(WHO), 언제(WHEN), 어디서(WHERE), 무엇을(WHAT), 어떻게(HOW), 어떤공법(WHY)의 5W1H 다차원 정보구조로 구성된 빅데이터 구축을 위한 데이터 빌딩 모듈과, OLAP, Query Optimizer 활용, 다차원-다수준 (Multi-perspective & LoD) 정보 추출 및 고속 연산을 이루는 데이터 마이닝 모듈을 포함하는 빅데이터 기반 건설사업 정보관리시스템을 제공한다. In order to achieve the above technical problem, the present invention utilizes big data scraping technology to collect source documents including one or more of a quantity calculation statement, a statement, and a process table as structured-unstructured data composed of natural language data. module, data processing module that converts the extracted data into a structured data format using big data crawling text conversion technology and processes it into information required for information construction, and construction information standards for each lowest level data collected and processed from source information 5W1H multi-dimensional information structure of who, when, where (WHERE), what (WHAT), how (HOW), and what method (WHY) A big data-based construction project information management system that includes a data building module for constructing big data consisting of OLAP, Query Optimizer utilization, multi-perspective & LoD information extraction, and a data mining module that achieves high-speed operation provides

본 발명의 다른 일면에 따르면, 본 발명은, 빅데이터 Scraping 기술을 활용하여, 수량산출서, 내역서, 공정표 중의 하나 이상을 포함하는 소스 문서를 자연어로 구성된 정형-비정형 데이터로 데이터 수집하는 데이터 수집 단계와, 빅데이터 Crawling 텍스트 변환 기술을 활용하여, 추출한 데이터를 정형 데이터 형식으로 변환하여 정보 구축에 필요한 정보 형태로 가공하는 데이터 가공 단계와, 원천정보로부터 수집-가공한 각각 최하위 데이터에 건설정보표준분류체계를 활용 Data Cube에 상위정보 자동 맵핑 단계와, 누가(WHO), 언제(WHEN), 어디서(WHERE), 무엇을(WHAT), 어떻게(HOW), 어떤공법(WHY)의 5W1H 다차원 정보구조로 구성된 빅데이터 구축을 위한 데이터 빌딩 단계와, OLAP, Query Optimizer 활용, 다차원-다수준 (Multi-perspective & LoD) 정보 추출 및 고속 연산을 이루는 데이터 마이닝 모듈을 포함하는 빅데이터 기반 건설사업 정보관리시스템 이용방법을 제공한다. According to another aspect of the present invention, the present invention utilizes big data scraping technology, a data collection step of data collection of a source document including one or more of a quantity calculation statement, a statement, and a process table as structured-unstructured data composed of natural language And, using big data crawling text conversion technology, the data processing step of converting the extracted data into a structured data format and processing it into the form of information necessary for information construction, and the construction information standard classification for each lowest-level data collected and processed from source information Using the system, automatic mapping of upper level information to Data Cube, and 5W1H multi-dimensional information structure of who, when, where, what, what, how, and why Using a big data-based construction project information management system that includes data building steps for building configured big data, OLAP, Query Optimizer utilization, multi-perspective & LoD information extraction, and data mining modules that achieve high-speed operation provides a way

상기와 같이 구성되는 본 발명의 건설 작업자 안전 모니터링 시스템 및 그 제어 방법의 효과는 다음과 같다. The effects of the construction worker safety monitoring system and the control method according to the present invention configured as described above are as follows.

○ 건설사업관리 정보 추출 및 분석 시스템, 의사결정 지원 시스템, 각종 DB의 수집, 구축, 확장 시스템○ Construction project management information extraction and analysis system, decision support system, various DB collection, construction, and expansion system

○ 데이터베이스 분석을 통한 고부가가치 엔지니어링 서비스 개선○ Improving high value-added engineering services through database analysis

○ 미래지향형 일자리 창출, 고용확대를 위한 사업화 모델○ Commercialization model for future-oriented job creation and employment expansion

○ 신뢰성-다양성-대표성 있는 DB 확보를 통한 더불어사는 공정한 건설산업 조성○ Creating a fair construction industry through the securing of reliability-diversity-representative DB

○ 기술적: 국내외 빅데이터 기술 표준 선점, 세계기술 선도, 빅데이터 강국 진입○ Technology: preoccupation with domestic and foreign big data technology standards, world technology leadership, entry into big data powerhouse

○ 사회적: 적정공사비 지급 및 낙찰 수익성 보장에 따른 더불어 사는 사회 / 부당거래 근절, 하도급 질서 확립, 상호신용 계약, 공정한 사회○ Social: Society living together by paying appropriate construction costs and guaranteeing profitability of successful bids / Eradication of unfair transactions, establishment of order in subcontracting, mutual credit contracts, fair society

○ 년 30억 원 규모 기술개발과 500억 원 규모 기술수요에 만족스러운 솔루션 확보, 정보 처리 및 운영에 필요한 경비 25%, 시간 50%, 노력 75% 이상 절감○ Securing a solution that satisfies the annual technology development of 3 billion won and the technological demand of 50 billion won, reducing the cost required for information processing and operation by 25%, time by 50%, and effort by more than 75%

도 1 내지 도 14는 본 발명의 일실시예에 따른 빅데이터 기반 건설사업 정보관리시스템 및 이의 이용 방법을 나타내는 개략적인 구성도 및 흐름도이다.
1 to 14 are schematic configuration diagrams and flowcharts showing a big data-based construction project information management system and a method of using the same according to an embodiment of the present invention.

이하, 도면을 참조하여 본 발명의 건설 작업자 안전 모니터링 시스템 및 그 방법의 구성을 실시하기 위한 구체적인 내용을 실시예에 기초하여 설명한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명한다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예에 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수도 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는 적절하게 설명된다면 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다. DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, specific details for implementing the configuration of the construction worker safety monitoring system and method according to the present invention will be described based on embodiments with reference to the drawings. These examples are described in sufficient detail to enable one skilled in the art to practice the present invention. It should be understood that the various embodiments of the present invention are different from each other but are not necessarily mutually exclusive. For example, specific shapes, structures, and characteristics described herein may be implemented in one embodiment in another embodiment without departing from the spirit and scope of the present invention. Additionally, it should be understood that the location or arrangement of individual components within each disclosed embodiment may be changed without departing from the spirit and scope of the invention. Accordingly, the detailed description set forth below is not to be taken in a limiting sense, and the scope of the present invention, if properly described, is limited only by the appended claims, along with all equivalents as claimed by those claims. Like reference numbers in the drawings indicate the same or similar function throughout the various aspects.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있는 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백히 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다. Unless otherwise defined, all terms (including technical and scientific terms) used in this specification can be used in a meaning that can be commonly understood by those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs. In addition, terms defined in commonly used dictionaries are not interpreted ideally or excessively unless explicitly specifically defined.

본 발명은, 빅데이터 마이닝 기술의 건설 사업 관리 시스템의 구현으로, 제안기술은 그림4와 같이 빅데이터 마이닝의 구체적 발명개발 방향을 설정, 명확한 발명개발 범위 및 목표를 통한 발명성과 도출 The present invention is the implementation of a construction project management system for big data mining technology, and the proposed technology sets a specific direction for development of big data mining as shown in Figure 4, and derives invention results through a clear scope and goal of invention development.

시의성·시급성Timeliness and urgency 제안기술의 도전성Challenge of proposed technology 초고도화 지식화 사회에서 정보 중요성은 점차 증대
프로젝트 종료 후, 사업관리 주요 정보 손실
실무에서 활용 가능한 효율적인 정보처리시스템 개발 시급
The importance of information is gradually increasing in a super-advanced knowledge society.
Loss of important project management information after project completion
An urgent need to develop an efficient information processing system that can be used in practice
4차산업혁명 핵심기술인 빅데이터 기술 사업관리 분야 국내·외 최초 적용
획기적 정보처리 개선 원천기술 제안
First domestic and foreign application of big data technology, a core technology of the 4th industrial revolution, in the field of business management
Proposal of groundbreaking information processing improvement source technology
데이터는 의사결정의 원천자료로 잠재적 가치 점차 확대
주요의사결정을 개인적 경험-지식-직관에 의존
분석에 활용 가능한 의미 있는 정보는 절대적 부족, 건설사업 관리기술의 데이터베이스 구축 방안 개발 시급
Data is gradually expanding its potential value as a source of decision-making
Relying on personal experience-knowledge-intuition for key decision-making
Significant information that can be used for analysis is absolutely lacking, and it is urgent to develop a database establishment plan for construction management technology
건설사업에 대한 데이터에 의한 통찰, 의미 있는 가치 분석, 문제의 선제적 조치 등 의사결정 지원을 위한 혁신적 방법론 제시Presenting innovative methodologies to support decision-making, such as insights based on data on construction projects, meaningful value analysis, and preemptive measures for problems
불공정 거래, 상호불신 계약, 투명하지 못한 원가 집행은 신뢰성 없는 건설단가 정보에서 비롯됨
활용가능한 공공DB로는 품셈 및 표준시장단가로 매우 제한적
프로젝트 특성 반영 가능한 다양성 있는 DB, 현장에서 직접 수집한 신뢰성 있는 DB, 누구나 활용 가능한 대표성 있는 공공 DB 개발 시급
Unfair trade, contracts of mutual distrust, and non-transparent cost execution stem from unreliable construction unit price information.
Available public DBs are very limited in terms of quality and standard market unit price.
There is an urgent need to develop a diverse DB that can reflect project characteristics, a reliable DB collected directly from the field, and a representative public DB that anyone can use.
방대한 건설사업 DB 구축의 금전적-물리적-시간적 한계를 극복할 수 있는 새로운 패러다임 제시
더불어 사는 공정한 사회의 인프라로서 역할 제안
Presenting a new paradigm that can overcome the financial-physical-time limitations of building a vast construction project DB
Suggesting a role as an infrastructure for a fair society where everyone lives together

다. 건설사업관리 정보에 빅데이터 기술 적용 ▶ 기술구현의 성공 가능성○ 빅데이터는 볼륨(Volume), 다양성(Variety) 및 속도(Velocity)의 3대 특성을 가지며, 저장기술, 수집기술, 분석기술, 시각화 기술을 중심으로 최근 ① 빅데이터 처리 기술 급격히 발전 All. Application of big data technology to construction management information ▶ Possibility of successful technology implementation ○ Big data has three characteristics: volume, variety, and velocity, and storage technology, collection technology, analysis technology, and visualization Focusing on Technology Recent ① Rapid development of big data processing technology

○ 한편, 물량-비용-일정-기성과 관련된 건설사업관리 정보는 다수의 협력업체에 의해 다수의 문서(물량산출서, 내역서, 공정표, 작업일보, 기성청구서 등) 형태로 ② 방대한 데이터가 시시각각 생산된다는 측면에서 빅데이터라 정의 가능○ On the other hand, construction project management information related to quantity-cost-schedule-completion is in the form of multiple documents (quantity calculation statement, statement, schedule, work report, completion bill, etc.) by multiple partners ② Massive data is produced momentarily It can be defined as big data in terms of

○ 건설기업이 축적하고 있는 데이터의 종류는 원가 및 재무관리(74%), 일정관리(49%) 관련 정보로 구성(건설산업발명원 2014)되어 있으며, 특히 비용일정정보는 PMIS과 ERP 등에 충분히 축적되어 있는 반면, 활용도는 매우 저조, 단순 자료보관 수준; ③ 데이터에 대한 접근 및 수집이 매우 용이○ The types of data accumulated by construction companies consist of information related to cost and financial management (74%) and schedule management (49%) (Construction Industry Invention Agency 2014). In particular, cost schedule information is sufficient for PMIS and ERP. While accumulated, utilization is very low, level of simple data storage; ③ Very easy to access and collect data

○ 물량, 내역, 공정, 기성정보로 대변되는 사업관리정보는 대부분 전자문서 형식의 정형-반정형 텍스트로 ④ 데이터의 가공, 처리, 전송, 저장 및 검증이 용이, 이런 관점에서○ Most of the project management information represented by quantity, details, process, and ready-made information is structured-semi-structured text in the form of electronic documents. ④ It is easy to process, process, transmit, store, and verify data.

○ 빅데이터 기술은 복잡-다양-다변-방대한 건설사업관리 정보특성에 적합한 정보처리 기술○ Big data technology is an information processing technology suitable for complex, diverse, diverse, and vast construction project management information characteristics.

○ 년 30억 원 규모 기술개발, 500억 원 규모 기술수요에 만족스러운 Solution으로 역할 가능○ Can play a role as a satisfactory solution for technology development worth 3 billion won a year and technology demand worth 50 billion won

○ 1차년도 2건, 2차년도 2건, 4건의 테스트베드를 통한 현장 검증, 3건의 수주 프로젝트를 통한 사업화 검증, 실제 운영 중인 총 7건의 건설사업에 빅데이터 기술을 적용, 3단계 실증적 기술검증 예정○ 2 cases in the 1st year, 2 cases in the 2nd year, on-site verification through 4 test beds, verification of commercialization through 3 contract projects, application of big data technology to a total of 7 construction projects in operation, 3rd stage empirical technology to be verified

라. 개발기술의 창의성 및 우수성 ▶ 문제해결 방법 및 노력 적절성 la. Creativity and excellence of development technology ▶ Problem solving method and appropriateness of effort

○ EVMS 및 BIM 4D&5D 등 기존 건설사업관리 정보통합 방식의 문제점은 <표2>와 같이 요약○ The problems of existing construction management information integration methods such as EVMS and BIM 4D&5D are summarized as shown in <Table 2>.

○ 제안기술은 그림 4와 같이 완전히 새로운 개념의 방법론으로 접근, 기존 문제에 대한 명쾌한 해결법 제시○ The proposed technology is approached with a methodology of a completely new concept as shown in Figure 4, and presents a clear solution to the existing problem.

○ 원천기술의 독창성·우수성을 바탕으로 정보 구축-처리-분석 능력의 획기적 개선을 보장하는 기술 제안○ Proposal of technology that guarantees drastic improvement in information construction-processing-analysis capabilities based on the originality and excellence of original technology

기존 기술 접근방식 Vs. 제안 기술 차별성Traditional Technology Approach Vs. Proposal technology differentiation

기존방식Existing method 문제점problem 제안방식
(기술 독창성)
Proposal method
(technical ingenuity)
문제점 해결
(기술 우수성)
problem solving
(Technical Excellence)
Numbering
코드화
Numbering
coding
비용/일정과 관련 표준분류 체계를 활용
길고 이해하기 난해한 코드 필요
Utilize cost/schedule and related standard classification system
Requires long and difficult to understand code
자연어 기반 메타데이터Natural language based metadata 코드를 전혀 사용하지 않고 자연어를 메타데이터로 활용 누구나 쉽게 이해Using natural language as metadata without using any code, anyone can easily understand
WBS,
CBS,
OBS 등 구축
WBS,
CBS,
Build OBS, etc.
가지치기 방식(Hierarchical)
상위레벨 정보를 분개 시 하위레벨의 정보개수는 기하급수적으로 증가
각 정보구조를 연계하여 정보 표현, 다양한 수준의 정보 표현 한계
Hierarchical
When upper-level information is journalized, the number of lower-level information increases exponentially.
Representation of information by linking each information structure, limit of expression of information at various levels
정육면체
(Data Cube) 정보구조
cube
(Data Cube) information structure
6하 원칙의 독립된 정보구조(Facet)
각 면(Face)는 4개 이상의 정보수준(LoD) 전개
상위레벨의 정보분개와 관계없이 정보 개수는 일정
Independent information structure (Facet) based on the 6ha principle
Each face deploys 4 or more levels of information (LoD)
The number of information is constant regardless of the information journalization at the upper level
2차원
정보 표현
two dimensional
information representation
행과 열로 구성된 2차원 정보표현
다수준의 정보 LoD 표현 한계
객체, 공정, 내역, 시간, 조직, 공법 등을 다수의 정보 표현 한계
Two-dimensional information representation composed of rows and columns
Multilevel Information LoD Representation Limits
Object, process, history, time, organization, construction method, etc. Limitation of multiple information expression
다차원-다수준-다기능 정보 표현Multi-dimensional - multi-level - multi-functional information representation 다차원(6차원)+다수준(4Level)로 구성된 정보구조에 OLAP 기능 활용, 요구정보 자유자재 추출 가능OLAP function is used for information structure composed of multi-dimensional (6-dimensional) + multi-level (4-level), and required information can be freely extracted
DB Sheet 수직계열화연계DB Sheet vertical integration linkage 500억 프로젝트는 약 100만개 이상의 DB가 필요, 구축에 상당한 시간 요구
설계 및 공법, 재료 변경 등에 대한 정보 수정에 상당한 시간/노력 요구
기존 데이터베이스의 필터, 정렬, 분개, 통합 등 기능 중심 한계
The 50 billion project requires more than 1 million DB, requiring considerable time to build
Considerable time/effort required to modify information on design, construction method, material change, etc.
Feature-driven limitations of existing databases, such as filters, sorting, journal entries, and consolidation.
Hyper Data
Cube: OLAP
고속 정보추출 알고리즘
Hyper Data
Cube: OLAP
High-speed information extraction algorithm
빅데이터 기술의 10~1000개의 프로세서 동시 병렬처리
데이터 연산/처리/추출시간 획기적 단축: 요구정보 추출 10초, 분석 30초, 보고서 작성 60초 이내
복잡한 DB 그래픽 정보로 쉽게 변환
Simultaneous parallel processing of 10 to 1000 processors of big data technology
Dramatic reduction in data operation/processing/extraction time: required information extraction within 10 seconds, analysis within 30 seconds, report creation within 60 seconds
Easy conversion to complex DB graphic information
SQL, Query, RDBMS 등 복잡한 시스템 운영Complex system operation such as SQL, Query, RDBMS 상당한 지식, 운영기술, 비용을 필요로 하는 전문 S/W 요구
하위수준 비용일정통합에 상당한 시간 및 노력 요구, 실무적 타당성 부족
Professional S/W requirements that require considerable knowledge, operational skills, and costs
Substantial time and effort required for low-level cost schedule integration, lack of practical feasibility
Excel 기반
인터페이스
Excel-based
interface
빅데이터 플랫폼 제작, 고속-고효율-고품질 정보 추출-분석-DB화
사용자는 Excel 기반 인터페이스를 활용, 마우스 Drag & Drop으로 누구나 쉽게 요구정보 추출
Big data platform production, high-speed-high-efficiency-high-quality information extraction-analysis-DB creation
Users utilize the Excel-based interface, and anyone can easily extract required information by dragging and dropping the mouse.

마. 보유 기술의 구체성·기술구현 성숙도 ▶ 발명 개발 실용화 가능성○ 주관기관이 보유한 원천기술 성숙도(빅데이터 기반 정보통합 알고리즘, 현재 TRL 6 수준)는 본 발명제안의 성공을 결정하는 기본전제 mind. Specificity of technologies possessed and maturity of technology implementation ▶ Possibility of commercialization of invention development ○ The maturity level of source technology possessed by the host organization (big data-based information integration algorithm, current TRL 6 level) is a basic premise that determines the success of the present invention proposal.

○ 본 절은 원천기술이 적용된 파일롯 프로젝트를 통해 기술구현 방식을 구체적으로 설명, 기술의 실용화 가능성을 증명○ This section specifically explains the technology realization method through a pilot project to which the source technology is applied, and proves the potential for commercialization of the technology.

○ 빅데이터 마이닝 기술을 적용할 데이터베이스의 범위는 현행 건설사업관리 관리에 요구되는 아래와 같은 정보의 범위를 포함○ The scope of the database to which big data mining technology is applied includes the scope of the following information required for current construction management management

- 원가정보: 공사예산보고서, 표준원가계산서, 수량산출서, 견적서, CBS, 공사일보, 계약 및 변경현황 보고서, 하도급계약서, 선급금사용내역서, 설계변경내역서, 표준품셈 및 일위대가 등 - Cost information: construction budget report, standard cost invoice, quantity calculation statement, estimate, CBS, construction daily report, contract and change status report, subcontract agreement, advance payment statement, design change statement, standard cost calculation and first-class price, etc.

- 공정정보: 시공계획서, 공종분류 단계별 일정보고서, 주공정보고서, 전체/월간/주간 공정표, 자원일정 보고서, 공정회의록, 공정종합분석서, 부진 및 만회대책 보고서 등 - Process information: construction plan, work classification step-by-step schedule report, main process report, total/monthly/weekly schedule, resource schedule report, process meeting minutes, process comprehensive analysis report, sluggishness and recovery measures report, etc.

- 작업보고: 일일(월간)작업보고서, 일일(월간)공정점검표, 일일작업량계획표, 일일점검확인서 등 - Work report: Daily (monthly) work report, daily (monthly) process checklist, daily workload plan, daily checklist, etc.

- 성과정보: 작업실적보고서, 공사진척보고서, 기성부분감리조서, 기성검사결과보고서, S-curve, EVMS, 공사추진계획 및 실적 보고서, 기성산출내역서, 종합기성보고서 등 - Performance information: work performance report, construction progress report, completion part supervision report, completion inspection result report, S-curve, EVMS, construction progress plan and performance report, completion calculation statement, comprehensive completion report, etc.

- 자원정보: 자원별 잔여 물량 집계표, 기자재 구매조달 일정계획, 자재반입보고서, 기자재 공급원 승인 및 제작 요청서, 작업장인수계획서, 공사일보, 시방서, 수량산출서 등 - Resource information: Remaining quantity list by resource, equipment procurement schedule plan, material import report, equipment supplier approval and production request, workshop takeover plan, construction daily report, specifications, quantity calculation report, etc.

- 노무정보: 하도급승인 신청서, 노무투입계획서, 인력배치계획서, 근로자 연명부, 신규채용자 관리계획서, 일일출역관리보고서 등 - Labor information: Subcontract approval application form, labor input plan, manpower allocation plan, employee life record, new hire management plan, daily dispatch management report, etc.

Step 1: Source 문서(File) 수집
기본 Source 정보 수집: 수량산출서(2,315쪽), 도급내역서(28쪽), 월간공정표 일식
Step 1: Collect Source Documents (File)
Basic source information collection: quantity calculation statement (2,315 pages), contract statement (28 pages), monthly schedule schedule

Step 2: Source로부터 Text 정보 추출
빅데이터 Scraping 기술을 활용, 문서로부터 자연어로 구성된 반정형 데이터 수집 <그림 5, 6 참조>
Step 2: Extracting text information from the source
Collecting semi-structured data composed of natural language from documents using big data scraping technology <Refer to Figures 5 and 6>

Step 3: 혼재되어 있는 Raw Data의 정보 구조화 및 계열화 Step 3: Structuring and Sequencing Mixed Raw Data Information

빅데이터 Crawling 기술을 활용, 추출된 Raw Data의 속성을 각각의 5W1H 정보구조로 계열화Utilizing big data crawling technology, the properties of extracted raw data are sequenced into each 5W1H information structure

상위정보는 표준정보분류체계(Metadata 역할) 자동 결정되는 Logic을 활용Upper information utilizes logic that automatically determines the standard information classification system (Metadata role)

<예를들어> 공정표 작업의 특정일이 결정되면, 년 > 분기 > 월 > 주 > 특정일의 상위정보 자동 결정<Example> When a specific date for a milestone task is determined, year > quarter > month > week > upper level information of the specific date is automatically determined

○ 수량산출서(부재별 산출기준)로 부터 추출 정보;○ Information extracted from the quantity calculation sheet (calculation standard for each member);

- 공간정보(WHERE): L1 프로젝트(아시아폴리스 4차) > L2 동(401동) > L3 타입(70A+84A+B) > L4 층(1)- Spatial information (WHERE): L1 project (4th Asiapolis) > L2 building (401 building) > L3 type (70A+84A+B) > L4 floor (1)

- 객체정보(WHAT): L3 부재(기둥) > L4 부재명칭(AC2). - Object information (WHAT): L3 member (column) > L4 member name (AC2).

○ 같은 방식으로, 내역서/공정표로부터 추출정보를 계열화하여 정보구조를 구축 ○ In the same way, information structure is established by serializing extracted information from statements/process tables.

○ 물량-내역-공정정보 연계, <표 3>과 같은 다축-다수준 정보체계 구축이 가능○ It is possible to build a multi-axis-multi-level information system as shown in <Table 3> by linking quantity-description-process information

Step 4: 5W1H Data Cube 구조의 빅데이터 구축Step 4: Build big data with 5W1H Data Cube structure

Source 정보에서 추출한 28개 축(Column: 21개 독립변수와 7개의 종속변수로 구성)에 수량산출서에서 28 axes extracted from source information (Column: composed of 21 independent variables and 7 dependent variables)

추출한 1,282,520 items을 적용; 35,910,560 Cells로 구성된 빅데이터 구축Apply extracted 1,282,520 items; Building big data consisting of 35,910,560 Cells

Step 5: OLAP 기반 고속 요구정보 추출Step 5: OLAP-based high-speed request information extraction

데이터마이닝은 OLAP(Online Analytical Processing)의 Slice, Dice, Rotation, Rollup, Drill-down 기능 활용, Data mining utilizes the Slice, Dice, Rotation, Rollup, and Drill-down functions of OLAP (Online Analytical Processing),

Excel에 마우스 Drag & Drop 방식, 다차원(Multi-Perspective)-다수준(Multi-Level of Detail) 정보 추출 및 분석Mouse drag & drop method in Excel, Multi-Perspective-Multi-Level of Detail information extraction and analysis

Pilot Project 검증결과: Pilot Project Verification Results:

정보 구축 및 처리시간의 획기적 단축, 다양한 정보 실시간 추출Dramatic reduction of information construction and processing time, real-time extraction of various information

현행기술 약 20 man·hour 소요 ▶ 현재 일부-빅데이터 기술 활용, 반-자동화 방법 적용, 약 70 min. 소요 ▶ 발명종료 시점, 정보처리 완전자동화 기술개발, 10 min. 미만으로 단축 가능Current technology Requires about 20 man hours ▶ Currently, some use big data technology, apply semi-automation method, about 70 min. Required ▶ End of invention, development of complete automation technology for information processing, 10 min. can be shortened to less than

원가관리, 물량산출, 기성검증, 공정관리에 필요한 다양한 사용자 요구정보 자유자재로 실시간 추출 Free real-time extraction of various user-required information required for cost management, quantity calculation, ready-made verification, and process management

최종 목표end goal 건설산업 DB 인프라 확장을 위한 빅데이터 마이닝 사업화기술 개발Development of big data mining commercialization technology for construction industry DB infrastructure expansion 세부 목표detailed goal 획기적 정보처리능력 개선을 위한 건설사업관리 정보통합 원천기술 개발Development of construction project management information integration source technology for breakthrough information processing capability improvement 과학적 의사결정 지원을 위한 빅데이터 분석기술 개발Development of big data analysis technology to support scientific decision-making 건설산업 DB 인프라 확장을 위한 데이터베이스 구축기술 개발Development of database construction technology for construction industry DB infrastructure expansion

다. 연차별 발명개발 목표 및 내용 ▶ 중간성과물의 명확성All. Yearly Invention Development Goals and Details ▶ Clearance of Intermediate Results

1) 획기적 정보처리능력 개선을 위한 건설사업관리 정보통합 원천기술1) Construction project management information integration source technology for drastic improvement of information processing capability

○ 1-1. 건설사업관리 관리 관련 문서수집 및 정보운영현황 조사○ 1-1. Collection of documents related to construction project management and investigation of information operation status

- 건설사업 참여 주체별 사업관리 관련 문서수집- Collection of documents related to project management by construction project participants

- 건설사업관리 SW 활용현황 및 정보운영 프로세스 조사- Investigation of construction project management SW utilization status and information operation process

- 개발 SW 개발 및 시스템 요구사항, 시스템 아키텍쳐 제작 - Development SW development and system requirements, system architecture production

- 문서별-활용목적별 요구정보 세부내용 및 수준 조사- Investigation of details and level of required information by document and purpose of use

○ 1-2. 빅데이터 기반 건설사업관리 정보통합 원천기술 ○ 1-2. Source technology for big data-based construction project management information integration

- 건설사업관리 정보통합 방법론 및 문제점 분석- Construction project management information integration methodology and problem analysis

- 정합성-무결성 확보를 위한 정보통합 알고리즘 - Information Integration Algorithm for Ensuring Consistency-Integrity

- 건설사업관리 빅데이터 Module 1-5 - Construction Project Management Big Data Module 1-5

- 테스트베드 운영을 통한 개발 기술의 성능검토- Performance review of developed technology through test bed operation

④ 발명 세부내용④ Invention Details

1-2. 발명 내용1-2. Invention content 빅데이터 미아닝 소프트웨어 개발 Development of Big Data Meaning Software Module 1: 텍스트 마이닝
Automatic Text & Semantic Mining
Module 1: Text Mining
Automatic Text & Semantic Mining
빅데이터 Scraping 기술을 활용, Source 문서(수량산출서, 내역서, 공정표 등)에서 자연어로 구성된 정형-비정형 데이터 수집기술Structured-unstructured data collection technology composed of natural language in source documents (quantity calculation statement, statement, process table, etc.) using big data scraping technology
Module 2: 데이터 변환
Data Parsing
Module 2: Data Transformation
Data Parsing
빅데이터 Crawling 텍스트 변환 기술을 활용, 추출한 데이터를 정형 데이터 형식으로 변환, 정보구축에 필요한 정보형태로 가공기술Utilizing big data crawling text conversion technology, converting extracted data into structured data format, and processing technology into information required for information construction
Module 3: 메타데이터 맵핑
Metadata Mapping
Module 3: Metadata Mapping
Metadata Mapping
원천정보로부터 수집-가공한 각각 최하위 데이터에 건설정보표준분류체계를 활용 Data Cube에 상위정보 자동 맵핑기술Utilizing the construction information standard classification system for each lowest-level data collected and processed from source information, automatic mapping technology for upper-level information to Data Cube
Module 4: 빅데이터 구축
Big Data Building
Module 4: Building Big Data
Big Data Building
누가(WHO), 언제(WHEN), 어디서(WHERE), 무엇을(WHAT), 어떻게(HOW), 어떤공법(WHY)의 5W1H 다차원 정보구조로 구성된 빅데이터 구축기술Big data construction technology composed of 5W1H multi-dimensional information structure of who, when, where, where, what, how, and why
Module 5: 데이터 마이닝
Data Mining
Module 5: Data Mining
Data Mining
OLAP, Query Optimizer 활용, 다차원-다수준 (Multi-perspective & LoD) 정보 추출 및 고속 연산기술OLAP, Query Optimizer utilization, multi-perspective & LoD information extraction and high-speed computation technology

2) 과학적 의사결정 지원을 위한 빅데이터 분석기술 개발① 개발 목표2) Development of big data analysis technology to support scientific decision-making ① Development goal

목표target 성능Performance 2-1. 건설사업관리 의사결정 지원을 위한 빅데이터 분석기법2-1. Big data analysis technique to support decision-making in construction management 의사결정 지원을 위한 50종 정보 분석-통찰-예측-조치 자동 템플릿
정보분석 30초, 보고서 작성 60초 이내
Excel 기반 사용자 맞춤형 인터페이스, 30분 교육으로 누구나 쉽게 정보분석
50 types of information analysis-insight-prediction-action automatic templates for decision support
Information analysis within 30 seconds, report creation within 60 seconds
Excel-based user-customized interface, easy information analysis by anyone with 30-minute training
2-2. 건설사업관리 빅데이터 마이닝 통합 플랫폼2-2. Construction project management big data mining integrated platform 2-3. 추출-분석 데이터베이스 신뢰성 검토2-3. Extract-Analysis Database Reliability Review

② 주요 발명내용 및 범위 ○ 2-1. 건설사업관리 의사결정 지원을 위한 빅데이터 분석기법② Main content and scope of invention ○ 2-1. Big data analysis technique to support decision-making in construction management

- 국내·외 빅데이터 활용 기술 현황조사- Domestic and foreign big data utilization technology status survey

- 건설사업관리 업무에 최적화된 의사결정지원 분석기법 - Decision-making support analysis technique optimized for construction project management

○ 2-2. 건설사업관리 빅데이터 마이닝 통합 플랫폼 ○ 2-2. Construction project management big data mining integrated platform

- 건설사업관리 빅데이터 Module 6-7- Construction Project Management Big Data Module 6-7

- 건설사업관리 빅데이터 마이닝 통합플랫폼- Construction project management big data mining integrated platform

- 개발기술 현장 시현, 테스트베드 운영을 통한 개발기술의 성능검토- On-site demonstration of developed technology, performance review of developed technology through test bed operation

- S/W 사용자 편의성 설문조사 및 개선점 도출- S/W user convenience survey and deduction of improvement points

④ 발명 세부내용④ Invention Details

2-1. 발명 내용2-1. Invention content 건설사업관리 정보분석 기법개발Development of construction project management information analysis technique 통계 분석statistical analysis 일반통계 및 기술통계를 통한 DB 신뢰성 검토 등DB reliability review through general statistics and descriptive statistics, etc. CM 이론 분석CM theory analysis 직·간접비 최소화 분석, 자원평준화 최적화 분석, 공기단축수치 분석 등 Direct/indirect cost minimization analysis, resource leveling optimization analysis, period reduction numerical analysis, etc. Earned Value 분석Earned Value Analysis SV, SPI, CV, CPI, EAC, ACV 등 각종 프로젝트 성능 지표 분석Analysis of various project performance indicators such as SV, SPI, CV, CPI, EAC, and ACV 시계열 분석time series analysis 시간흐름에 따른 데이터 트랜드 분석, 프로젝트 현황 파악Data trend analysis according to time flow, project status identification Data Clustering Patten 분석Data Clustering Pattern Analysis 데이터 분해-조합을 통한 데이터 상관관계 분석Data correlation analysis through data decomposition-combination 기타 분석Other analysis Machine Learning, Genetic Algorithm 등을 통한 의미 있는 지식의 발견Discovery of meaningful knowledge through Machine Learning, Genetic Algorithm, etc. 2-2. 발명개발 내용2-2. Invention development contents 빅데이터 미아닝 소프트웨어 요소기술 개발 <주관: ㈜나인티나인>Development of big data mining software element technology <organized by Ninety-Nine Co., Ltd.> Module 6: 데이터 분석
Data Analysis
Module 6: Data Analysis
Data Analysis
빅데이터의 분석지원 도구(Statistics, Association Rule Mining, Classification
Analysis 등)를 활용, 건설사업관리에 최적화된 다양한 분석기술
Big data analysis support tools (Statistics, Association Rule Mining, Classification
Analysis, etc.), various analysis technologies optimized for construction project management
Module 7: 데이터 시각화
DB Visualization
Module 7: Data Visualization
DB Visualization
빅데이터의 시각화지원 도구(KendoUI, R, Python 등) 활용, 분석된 정보를 자동 보고서 & 시각화(테이블, 그래프) 구현기술Utilization of big data visualization support tools (KendoUI, R, Python, etc.), automatic report & visualization (table, graph) implementation technology of analyzed information
통합 플랫폼 개발: Modules Integrated in a Single PlatformIntegrated Platform Development: Modules Integrated in a Single Platform Module 1~7을 통합, 하나의 시스템으로 운영할 수 있는 플랫폼 개발Development of a platform that integrates Modules 1 to 7 and operates as one system

3) 3차 연도: 건설산업 DB 인프라 확장을 위한 데이터베이스 구축기술 개발3) 3rd year: Development of database construction technology for construction industry DB infrastructure expansion

① 개발 목표① Development goal

개발 목표development goal 정성적 성능목표Qualitative Performance Goals 3-1. 건설사업관리 선진화-지식화-과학화 방법론 개발3-1. Development of construction project management advancement-knowledge-scientization methodology DB를 활용한 건설사업관리 선진화-지식화-과학화 방법론
프로젝트 DB 10,000건, 공공건설 DB Book 제작-배포
RSMeans(미) 수준 이상의 공종별-공간별-객체별-작업별 단가, 작업시간 및 생산성 정보, 개산견적 DB 등 데이터베이스 다양성 확보
발명기간 내 데이터마이닝 서비스 용역 계약 60백만원
Construction project management advancement-knowledge-ization-scientific methodology using DB
10,000 project DB, public construction DB Book production-distribution
Securing database diversity such as unit price, work hours and productivity information, approximate estimate DB, etc.
Data mining service contract during the invention period: KRW 60 million
3-2. 건설사업 프로젝트 DB 및 공공 DB 제작-배포3-2. Production and distribution of construction project DB and public DB 3-3. 건설사업 DB 인프라 구축 및 확산을 위한 제도·정책 발명3-3. Invention of systems and policies for building and disseminating construction business DB infrastructure 3-4. 건설사업 DB 신뢰성 검증 및 분석기술 성능검토3-4. Construction project DB reliability verification and analysis technology performance review

② 주요 내용 및 범위 ② Main content and scope

○ 3-1. 건설사업관리 선진화-지식화-과학화 방법론○ 3-1. Construction project management advancement - knowledge - scientific methodology

○ 3-2. 건설사업 프로젝트 DB 및 공공건설 DB 제작-배포○ 3-2. Production and distribution of construction project DB and public construction DB

- 건설사업 프로젝트 DB 제작 및 공공건설 DB 제작-배포- Construction project DB production and public construction DB production-distribution

④ 발명개발 세부내용④ Invention development details

3-1. 발명 내용3-1. Invention content 건설사업관리 선진화-지식화-과학화 기법개발 Construction project management advancement - knowledge - scientific technique development 건설사업관리 선진화 기법Techniques for advanced construction management DB 처리 자동화를 통한 업무 단순화; 정기/반복 업무의 정보 추출-분석-보고; One Click Report 기능 구현; 정보 공유를 통한 관리업무 효율성 향상 기법Work simplification through DB processing automation; Information extraction-analysis-reporting of regular/repetitive tasks; Implementation of One Click Report function; Management work efficiency improvement technique through information sharing 건설사업관리 지식화 기법Techniques for building construction management knowledge 빅데이터 기반 사업관리 축적 DB의 상품화, 경제적 자산화 등 관리 기술의 고부가가치화 방안Plans for high value-added management technology such as commercialization of big data-based business management accumulation DB and economic assetization 건설사업관리 과학화 기법Construction project management scientific technique 데이터 기반 문제점 발견, 원인분석, 리스크 할당, 시간·비용 최적화 시나리오 개발; 건설사업 관리지식의 데이터베이스화 방안Data-based problem discovery, cause analysis, risk allocation, time/cost optimization scenario development; Database of construction project management knowledge 3-2. 발명 내용3-2. Invention content 프로젝트 DB 및 공공건설 DB 제작Production of project DB and public construction DB 프로젝트 DB

테스트베드 4건, 용역 3건에서 발생하는 다양한 데이터베이스의 축적
project DB

Accumulation of various databases from 4 test beds and 3 services
프로젝트 운영 DB: 구조적/물리적/기능별 데이터베이스
프로젝트 기간 DB: 주/월/분기/년 기간별 데이터베이스
프로젝트 분석 DB: 빅데이터 기반 각종 분석 데이터베이스
프로젝트 의사결정 DB: 문제점 예측-발견-조치-예상 관련 데이터베이스
프로젝트 참여 주체별 DB: 발주자, 시행사, CM사, 외 전문건설업체 등
프로젝트 관리기능별 DB: 물량/원가/공정/기성/생산성 등 관리기능 별 DB 등
Project Operation DB: Structural/Physical/Functional Database
Project Duration DB: Database by Week/Month/Quarter/Year Period
Project Analysis DB: Various analysis databases based on big data
Project decision-making DB: problem prediction-discovery-action-anticipation related database
DB by project participants: client, implementer, CM company, other specialized construction companies, etc.
DB by project management function: DB by management function such as quantity/cost/process/readiness/productivity, etc.
공공건설 DB

프로젝트 DB를 통계, 분석, 처리하여 의미 있는
DB 제작, 공공 DB로 배포
Public construction DB

Statistics, analysis, and processing of the project DB are meaningful.
DB creation, distribution to public DB
DB 편차를 최소화하기 위한 통계처리 절차 및 적용, 공공 DB 컨텐츠 빅데이터 표준(안), 공공 DB 활용 가이드 제작, DB 신뢰성 확보
지역-시설-규모-공간-공법-공종-공정 별 DB 다양성 확보
단위면적별 단가정보, 공종별 생산성 정보, 시설별 개산견적 정보 등 단위 기준 DB 제작, DB 대표성 확보
Statistical processing procedure and application to minimize DB deviation, public DB content big data standard (draft), public DB utilization guide production, DB reliability assurance
Area-facility-scale-space-method-work type-securing DB diversity by process
Produce unit-based DB, such as unit price information by unit area, productivity information by work type, and approximate production estimate information by facility, and secure DB representativeness
3-3. 발명 내용3-3. Invention content DB 인프라 구축 및 확산을 위한 제도·정책 발명 System and policy invention for building and disseminating DB infrastructure 공공 건설DB 구축 및 확산을 위한 제도·정책 전략 수립 보고서Report on Establishment of Institutional and Policy Strategies for Establishment and Expansion of Public Construction DB 국내외 건설 DB 구축 현황 파악 및 국내 건설 DB 문제점 분석
공공건설 DB 발굴 및 다양화를 위한 방향 설정 및 정책 발명
현행 표준시장단가 제도와 연계 발전 방향
제도-정책적 활용을 위한 산학연 및 정부부처 협력방안
공공건설 DB 인프라 구축 및 확산을 위한 정책 제안
Understanding domestic and overseas construction DB construction status and analyzing domestic construction DB problems
Direction setting and policy invention for discovery and diversification of public construction DB
Development direction in connection with the current standard market unit price system
Industry-academia-research institute and government department cooperation plan for institutional-policy utilization
Policy proposal for establishment and expansion of public construction DB infrastructure

4. 발명 성과의 활용 방안 및 기대효과 4-1. 발명 개발 성과의 활용 방안4. Utilization of Invention Results and Expected Effects 4-1. Utilization of Invention Development Results

○ 건설사업 운영에 활용 방안○ Utilization plan for construction business operation

건설사업의 자재관리, 노무관리, 생산성관리, 원가관리, 기성관리, 공정관리 등 프로젝트 운영에 시시각각 요구되는 정보추출시스템으로 활용Used as an information extraction system required for project operation such as material management, labor management, productivity management, cost management, completion management, and process management in construction projects

건설사업에 대한 통합적 분석과 통찰, 의미 있는 정보분석시스템으로 활용Integrated analysis and insight on construction projects, and use as a meaningful information analysis system

건설사업 운영 중 발생하는 각종 문제점에 대한 발견, 원인파악, 가능한 조치 분석, 비용-시간 최적화 등 의사결정지원시스템으로 활용Used as a decision-making support system such as discovery of various problems that occur during construction business operation, identification of causes, analysis of possible measures, cost-time optimization, etc.

- 운영 중 발생하는 각종 DB를 수집, 미래 프로젝트의 개산견적 및 각종 비교자료로 토대가 되는 DB 구축시스템으로 활용- Collect various DBs generated during operation and use them as a DB construction system that is the basis for future project estimates and various comparative data

○ 주체별 활용 방안○ Utilization plan by subject

설계사: 신뢰성 있는 설계단가 축적, 다양한 단가의 설계 대안 검토 수단으로 활용Designer: Accumulation of reliable design unit price, used as a means of reviewing design alternatives at various unit prices

건설사업관리자: 공법 및 재료의 변경 사항 등에 대하여 공사 기간, 원가, 생산성 등 다각도 분석을 통해보다 개선된 발주자의 의사결정 유도; DB에 의한 근거자료 확보, 분쟁 조정; 객관적 성과측정, 명확한 기성지급, 합리적 분쟁 조정 및 분쟁 최소화, 체계적인 보고서 작성의 수단으로 활용 Construction project manager: Inducing more improved decision-making of the owner through multi-angle analysis of construction method and material changes, such as construction period, cost, and productivity; Securing evidence data through DB, mediating disputes; Used as a means of objective performance measurement, clear payment, reasonable dispute mediation and dispute minimization, and systematic report writing

발주자: 쉽고-빠른 DB 분석을 통해 명확한 기성 집행, 부당거래 근절 및 하도급 질서 확립, 관리 능력 개선을 통한 주도적 건설사업 운영; 장기적으로 발주 기관별 건설원가 정보를 축적, 기관별 특성에 적합한 건설사업 운영Owner: Leading construction project operation through clear execution of ready-made projects through easy and quick DB analysis, elimination of unfair transactions and establishment of subcontracting order, and improvement of management capabilities; Accumulate construction cost information by ordering agency in the long term and operate construction projects suitable for the characteristics of each agency

건설사 및 전문건설업체: 데이터 분석을 통한 공법-생산성-운영절차 개선; 자사의 강점 확대 및 약점 보 방안 모색; 발주처 및 도급자를 위한 고품질 엔지니어링 서비스 개발, DB 활용 능력을 기반으로 해외 수주경쟁력 향상 방안으로 활용Construction companies and specialized construction companies: improving construction methods-productivity-operating procedures through data analysis; seek ways to expand our strengths and cover our weaknesses; Development of high-quality engineering services for owners and contractors, and use as a way to improve competitiveness in winning overseas orders based on DB utilization capabilities

○ 신뢰성-다양성-대표성 있는 데이터베이스로의 활용 방안○ How to utilize reliability-diversity-representative database

구분division 단기적 활용방안Short-term utilization plan 장기적 활용방안Long-term utilization plan 민간
사업
private
business
DB에 의한 과학적 건설사업관리, Risk 최소화
객관적 성과측정, 명확한 기성지급, 분쟁 최소화
DB에 의한 근거자료 확보, 분쟁 조정
정보공유 활성화를 통한 의사소통 활성화
발주처에 제공 지적 서비스 품질 향상
Scientific construction project management by DB, risk minimization
Objective performance measurement, clear payment, minimization of disputes
Securing evidence data through DB, mediating disputes
Activation of communication through activation of information sharing
Improving the quality of intellectual service provided to the client
DB의 상품화, 지식화, 경제적 자산화
DB축적을 통한 고부가가치 서비스 개발
개산견적 DB 정확성 향상을 통한 낙찰수익성 보장
건설사업관리 지식 및 기술 경쟁력 강화
관리기술 선진화를 통한 기업 이미지 제고
DB commercialization, knowledge development, and economic assetization
Development of high value-added services through DB accumulation
Guaranteed bidding profitability by improving approximate estimate DB accuracy
Strengthen construction project management knowledge and technological competitiveness
Improvement of corporate image through advanced management technology
공공
사업
public
business
데이터에 의한 투명하고 명확한 기성 지급
주도적으로 건설사업 운영 및 관리
기존 건설사업과의 비교, 현 사업의 문제점 파악, 미래 사업의 개선방안 도출
부당거래 근절 및 하도급 질서 확립의 원천자료
Transparent and clear ready-made payment by data
Leading operation and management of construction projects
Comparison with existing construction projects, identification of problems in current projects, and derivation of improvement plans for future projects
Source data for eradication of unfair transactions and establishment of order in subcontracting
국내 건설산업 DB 인프라
저렴한 DB 구축, 발주기관별 특성이 반영된 다양한 DB 축적
공공예산의 효율적 집행, 투명한 행정 구현
제도 및 정책 개선 원천자료로 활용
공공DB 확대를 통한 국민 알권리 충족
Domestic construction industry DB infrastructure
Establishment of low-cost DB, accumulation of various DBs reflecting the characteristics of each ordering organization
Efficient execution of public budget, realization of transparent administration
Use as source data for institutional and policy improvement
Satisfying the people's right to know through the expansion of public DB

4-2. 발명 개발 성과의 기대효과○ 기술적 파급효과4-2. Expected effects of invention development achievements ○ Technological ripple effects

- 낙후된 건설사업 정보화의 획기적 개선을 가져올 빅데이터 기술 확보- Securing big data technology that will dramatically improve informatization of outdated construction projects

- 업무 효율화, 분석 다양화, 지식 고부가가치화 등 건설사업관리 선진화-지식화-과학화 기술 확보- Securing advanced, knowledge-oriented, and scientific technologies for construction project management, such as work efficiency, diversification of analysis, and high value-added knowledge

- 경제성-효율성-미래확장성 있는 빅데이터 기반 건설사업 DB 운영시스템 확보- Securing economic feasibility-efficiency-future scalable big data-based construction project DB operating system

- 정보 접근성 향상을 통한 기업-부서-개인 정보 경쟁력 강화, 의사소통 활성화- Reinforcing company-department-private information competitiveness and vitalizing communication by improving information accessibility

- 건설사업관리 업무에 데이터의 적극적 활용, 데이터 친화적 건설문화 유도 - Active use of data in construction management tasks, induce data-friendly construction culture

- 신뢰성, 다양성 있는 DB의 확보를 통한 개산견적 기술 개선, 낙찰 수익성 보장- Improving approximate estimating technology and guaranteeing successful bidding profitability by securing reliable and diverse DB

- 통합적 분석 및 통찰을 통한 건설사업의 새로운 가치 개발- Development of new value in construction business through integrated analysis and insight

- 해외시장에서의 건설사업관리 빅데이터 및 데이터마이닝 기술 표준 선점- Prioritize construction project management big data and data mining technology standards in overseas markets

- 세계시장 기술선도, 건설 빅데이터 강국 진입- Leading global market technology, entering construction big data powerhouse

○ 사회적 파급효과○ Social ripple effect

- 데이터기반 의사결정 문화, 분쟁 최소화, 부당거래 근절 등 상호신뢰 건설문화 전환 유도- Induce the conversion of a construction culture of mutual trust, such as data-based decision-making culture, minimization of disputes, and eradication of unfair transactions

- 3D 산업, 노동중심 산업에서 고부가가치-기술중심-미래지향적 건설산업으로 이미지 개선- Image improvement from 3D industry, labor-oriented industry to high value-added-technology-oriented-future-oriented construction industry

- 적극적 건설DB 발굴을 통한 정부 3.0 국민 알권리 충족 및 대민서비스 확대- Government 3.0 Satisfying the people's right to know and expanding public services through active construction DB discovery

국내 건설 DB 인프라 다양성 확대Expansion of Domestic Construction DB Infrastructure Diversity

- 적정공사비 지급 및 낙찰 수익성 보장에 따른 더불어 사는 사회 구현- Realization of a society where people live together by paying appropriate construction costs and guaranteeing profitability of successful bids

- 투명한 원가정보 공개, 부당거래 근절, 하도급 질서 확립, 상호신용 계약, 공정한 사회 구현- Disclosure of transparent cost information, elimination of unfair transactions, establishment of order in subcontracting, mutual credit contracts, realization of a fair society

○ 경제적 파급효과○ Economic ripple effect

- 년 30억 원 규모 기술개발과 500억 원 규모 기술수요에 만족스러운 솔루션 확보- Securing a solution that satisfies the annual technology development of 3 billion won and the technology demand of 50 billion won

- 데이터 기반 합리적 분쟁 조정, 분쟁 비용 최소화- Reasonable dispute mediation based on data, minimization of dispute costs

- 정보 처리 및 운영에 필요한 경비 25%, 시간 50%, 노력 75% 이상 절감- Reduction of 25% of information processing and operation expenses, 50% of time, and 75% of effort

- 표준시장단가 등 건설사업 DB 구축에 요구되는 방대한 시간-비용-노력의 절약- Saving of time, cost, and effort required to build a construction project DB such as standard market unit price

- 축적 데이터베이스의 경제적 자산화, 관리지식의 상품화- Economic assetization of accumulated database, commercialization of management knowledge

- 데이터 기반 고부가가치의 엔지니어링 서비스 개선, 국내·외 건설시장에서 수주경쟁력 강화- Improving data-based high value-added engineering services, strengthening competitiveness in winning orders in domestic and overseas construction markets

- 잠재적 파급효과가 큰 데이터마이닝 용역서비스 및 DB 구축 및 판매 新시장 개척- Pioneering new markets for data mining service and DB establishment and sales with large potential ripple effects

- 4차 산업혁명 기술, 미래지향형 고부가가치 일자리 창출- 4th industrial revolution technology, future-oriented high value-added job creation

이상, 본 발명을 본 발명의 원리를 예시하기 위한 바람직한 실시예와 관련하여 도시하고 설명하였으나, 본 발명은 그와 같이 도시되고 설명된 그대로의 구성 및 작용으로 한정되는 것이 아니다. 오히려 첨부된 청구범위의 사상 및 범위를 일탈함이 없이 본 발명에 대한 다수의 변경 및 수정이 가능함을 당업자들은 잘 이해할 수 있을 것이다.In the above, the present invention has been shown and described in relation to preferred embodiments for illustrating the principles of the present invention, but the present invention is not limited to the configuration and operation as shown and described. Rather, it will be appreciated by those skilled in the art that many changes and modifications may be made to the present invention without departing from the spirit and scope of the appended claims.

Claims (1)

빅데이터 Scraping 기술을 활용하여, 수량산출서, 내역서, 공정표 중의 하나 이상을 포함하는 소스 문서를 자연어로 구성된 정형-비정형 데이터로 데이터 수집하는 데이터 수집 단계와,
빅데이터 Crawling 텍스트 변환 기술을 활용하여, 추출한 데이터를 정형 데이터 형식으로 변환하여 정보 구축에 필요한 정보 형태로 가공하는 데이터 가공 단계와,
원천정보로부터 수집-가공한 각각 최하위 데이터에 건설정보표준분류체계를 활용 Data Cube에 상위정보 자동 맵핑 단계와,
누가(WHO), 언제(WHEN), 어디서(WHERE), 무엇을(WHAT), 어떻게(HOW), 어떤공법(WHY)의 5W1H 다차원 정보구조로 구성된 빅데이터 구축을 위한 데이터 빌딩 단계와,
OLAP, Query Optimizer 활용, 다차원-다수준 (Multi-perspective & LoD) 정보 추출 및 고속 연산을 이루는 데이터 마이닝 모듈을 포함하는 빅데이터 기반 건설사업 정보관리시스템 이용방법.
Using big data scraping technology, a data collection step of collecting data as structured-unstructured data composed of natural language source documents including one or more of a quantity calculation statement, a statement, and a schedule;
A data processing step of converting the extracted data into a structured data format using big data crawling text conversion technology and processing it into information required for information construction;
Using the construction information standard classification system for each lowest-level data collected and processed from source information, the automatic mapping step of upper-level information to Data Cube;
Data building steps for building big data consisting of a 5W1H multi-dimensional information structure of WHO, WHEN, WHERE, WHAT, HOW, and WHY;
How to use OLAP, Query Optimizer utilization, multi-perspective & LoD information extraction and big data-based construction project information management system including data mining module that achieves high-speed operation.
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