| 논문명 |
공공하수관로 공기 영향 요인 조사 및 적정 공사 기간 산정을 위한 인공지능 방법 비교 / Investigation of Construction Duration Influence Factors and Comparison of Artificial Intelligence Methods for Estimating Appropriate Construction Duration in Public Sewerage Construction |
| 저자명 |
이강영(Lee, Kangyoung) ; 딩지산(Ding, Zishan) ; 임진빈(Im, Jin-bin); 박상준(Park, Sangjun); 김주형(Kim, Ju-Hyung) |
| 수록사항 |
한국건설관리학회 논문집, Vol.25 No.6 (2024-11) |
| 주제어 |
공공하수관로; 공사 기간 산정 요인; 가이드라인; 예측 모형 ; Public Sewerage Pipeline Construction; Construction Duration Estimation Factors; Guideline; Estimation Model |
| 요약1 |
적정 공사 기간을 배정받지 못함으로 인해 시공 품질 하자, 시공 불량 등의 이슈가 발생하고 있다. 일반공사의 경우, 공사 기간산정 가이드라인을 활용하여 공사 기간을 산정하고 있으나, 공공하수관로 공사의 넓은 야외 작업 등의 특성을 반영한 적절한 공사 기간 산정 가이드라인을 받지 못하고 있다. 본 연구는 일반공사 공사 기간 산정 가이드라인 항목을 바탕으로 전문가 설문을 통해 적정 공사 기간 가이드라인 산정을 위한 공사 기간 산정 요인에 대한 인식을 조사하여, 공공하수관로 공사 기간 산정에 관한 새로운 가이드라인 제안하였다. 또한, 적정 공사 기간 산정을 위해 실제 공사 데이터 83개를 활용하여 신설 관로 길이, 총공사비, 공기 지연 개월 수를 독립변수로 설정하고, 공사 기간을 종속변수로 설정하여 예측하였다. 예측 모형은 다중회귀분석, 서포트벡터회귀, 장단기 기억모형을 활용하였으며, 절대 평균 오차, 평균 절대 비율 오차, 평균 제곱근 오차를 활용하여 모형들을 평가하였다. 예측 결과, 다중회귀분석 모형의 오차값들이 최소를 보여 최적의 모형으로 선정하였다. |
| 요약2 |
Due to the inability to allocate appropriate construction duration, issues such as construction quality defects and poor workmanship are arising. While general construction projects utilize guidelines for determining construction periods, there has been a lack of guidelines that reflect the specific characteristics of public sewerage pipeline construction, such as extensive outdoor work. This study proposes a guidelines for determining appropriate construction duration for public sewerage pipelines by examining perceptions of factors that delay construction timelines through surveys of experts, based on guidelines for general construction. Additionally, to predict appropriate construction duration, real construction data from 83 projects were used, setting the length of new pipelines, total construction cost, and number of months delayed as independent variables, and the construction period as the dependent variable. The prediction model utilized multiple linear regression, support vector regression, and long short-term memory models, and models were evaluated using the mean absolute error, mean absolute percentage error, and root mean square error. The results indicated that the multiple regression analysis model showed the lowest error in all categories, making it the optimal model for predicting public sewerage construction duration. |
