| 논문명 |
비정형 공사감리문서 정보와 이항 로지스틱 회귀분석을 이용한 건축 현장 비용성과 평가 프레임워크 개발 / Cost Performance Evaluation Framework through Analysis of Unstructured Construction Supervision Documents using Binomial Logistic Regression |
| 수록사항 |
한국건축시공학회 논문집, Vol.24 No.1 (2024-02) |
| 주제어 |
공사감리문서; 비정형 데이터; 건축공사 현장; 비용성과 평가 프레임워크; 이항 로지스틱 회귀분석 ; construction supervision document; unstructured data; building construction site; cost performance evaluation framework; binomial logistic regression |
| 요약1 |
공사감리문서는 프로젝트의 수행과정을 제3의 독립적인 위치에서 모니터링한 종합적인 점검의견이라는 주요한 비정형 정보를 제공할 수 있다. 이와 같은 비정형 정보는 최근 분석방법론의 고도화에 따라 다양한 시사점을 제공할 수 있는 유의미한 자료로 평가받고 있다. 이에 본 연구는 건축공사의 최종 감리보고서 내 비정형 데이터를 대상으로 다양한 방법론을활용하여 비용성과를 평가할 수 있는 프레임워크를 제시하였다. 세부적으로는 텍스트마이닝과 사회연결망분석을 통해 감리보고서 내 주요 키워드들을 도출하고, 해당 데이터들을 이항 로지스틱 회귀분석을 통해 분석하여 비용성과를 평가하였다. 그 결과, 감리보고서 내 비정형 데이터를 이용하여 추정된 비용성과 예측 정확도는 약 73% 수준으로 높게 도출되었다.
본 연구의 결과는 향후 건설산업에서 발생되는 다양한 비정형 데이터의 분석을 위한 기초자료로 활용이 가능할 것으로 예상된다. |
| 요약2 |
This research explores the potential of leveraging unstructured data from construction supervisiondocuments, which contain detailed inspection insights from independent third-party monitors ofbuilding construction processes. With the evolution of analytical methodologies, such unstructureddata has been recognized as a valuable source of information, offering diverse insights. The studyintroduces a framework designed to assess cost performance by applying advanced analyticalmethods to the unstructured data found in final construction supervision reports. Specifically, keyphrases were identified using text mining and social network analysis techniques, and these phraseswere then analyzed through binomial logistic regression to assess cost performance. The study foundthat predictions of cost performance based on unstructured data from supervision documentsachieved an accuracy rate of approximately 73%. The findings of this research are anticipated to serveas a foundational resource for analyzing various forms of unstructured data generated within theconstruction sector in future projects. |
