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한국건설관리학회 / v.7, no.4, 2006년, pp.91-99 
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교육시설의 개념단계 공사비예측을 위한 인공신경망모델 개발에 관한 연구
( A Study on the Model of Artificial Neural Network for Construction Cost Estimation of Educational Facilities at Conceptual Stage ) |
| 손재호;김청융; 홍익대학교 건축공학부;서울시립대학교 건축공학과;
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| 초 록 |
| 본 연구는 신축 교육시설 프로젝트의 개념단계에서 공사비를 예측하기 위한 인공신경망모델의 제안을 목적으로 한다. 현행 공공 교육시설의 개념단계 공사비예측에는 기본인자인 연면적에 의한 단일변수 모델이 적용되고 있다. 그러나 개념단계에서 단일변수 공사비예측모델을 적용하여 예측된 공사비는 그 오차범위가 크고, 실시설계 완료 후 물량산출에 의해 산정된 상세공사비와 비교하여 큰 차이를 보일 경우 프로젝트의 수정이 불가피하며, 이는 프로젝트의 비용을 증가시키고 공기를 지연시킨다. 그러므로 본 연구에서는 교육시설 프로젝트의 사업계획 수립 및 예산확보 과정에서 공사비예측에 적용이 가능한다 변수 인공신경망모델을 제안하였다. 개발된 모델을 평가한 결과 평균오차율이 6.82%로써, 평균 93.18%의 정확도를 기록하였다. 제안된 인공신경망모델은 지난 5년간 신축된 교육시설의 공사예정금액을 실적자료로 사용하여 학습되었기 때문에, 차후 교육시설 신축공사의 예산편성에 그 활용이 기대된다. |
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| The purpose of this study is propose an Artificial Neural Network(ANN) model for the construction estimate of the public educational facility at conceptual stage. The current method for the preliminary cost estimate of the public educational facility uses a single-parameter which is based on basic criteria such as a gross floor area. However, its accuracy is low due to the nature of the method. When the difference between the conceptual estimate and detailed estimate is huge, the project has to be modified to meet the established budget. Thus, the ANN model is developed by using multi-parameters in order to estimate the project budget cost more accurately. The result of the research shows 6.82% of the testing error rates when the developed model was tested. The error rates and the error range of the developed model are smaller than those of the general preliminary estimating model at conceptual stage. Since the proposed ANN model was trained using the detailed estimate information of the past 5 years' school construction data, it is expected to forecast the school project cost accurately. |
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| 키워드 |
| 공사비예측;인공신경망모델;교육시설 공사비;Construction Cost Estimation;Artificial Neural Network;Construction Cost of Educational Facility; |
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한국건설관리학회논문집 / v.7, no.4, 2006년, pp.91-99
한국건설관리학회
ISSN : 2005-6095
UCI : G100:I100-KOI(KISTI1.1003/JNL.JAKO200603018308141)
언어 : 한국어 |
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| 논문 제공 : KISTI 한국과학기술정보연구원 |
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