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데이터 마이닝 분석방법을 통한 공동주택 하자보수비 분석 및 절감방안 제안
석재수 한양대학교 공학대학원 2021 국내석사
최근 공동주택의 양적 증가로 인해 국민들의 주거환경과 질적 향상에 대한 요구가 커지고 있는 상황에서 하자분쟁 증가와 하자보수비용의 증가하고 있으며, 이로 인하여 시공자와 입주자들의 물질적, 정신적으로 상당한 손해를 입고 있는 상황이다. 따라서 본 논문에서는 실제 사업체의 시공시 하자보수사례를 기반으로 하자발생 요인을 분석하고 하자보수비용을 절감시킬 수 있는 연구에 대한 필요성이 있다 판단하였다. D건설사의 실제 30개 하자보수 접수에 대한 분석을 진행하였고, 비지도 학습의 대표적 알고리즘인 K-means를 활용하여 Clustering을 진행하였다. 하자보수비용을 기준으로 클러스터링(Clustering) 결과 고비용시에는 도배공사와 타일공사의 하자발생이 존재하였으며, 저비용시에는 도장공사, 방수공사, 철근콘크리트 공사에서 하자가 발생하였다. 고비용시 군집의 하자보수비 절감방안으로는, 도배공사는 후속 공정을 대비해 작업자들의 사전교육과 현장의 철저한 관리감독이 필요하며, 보양기간이 충분하게 주어져야한다. 또한, 타일공사시 시공 전 줄눈나누기 계획을 확실히 해야 하며, 타일의 뒷채움을 더욱 밀실히 하여 시공해야한다. 이와 같은 방법으로 사전에 예방이 필요하다. 더 나아가 공동주택이 늘어나고 있고 하자발생 빈도 및 하자보수비용과 비례적 관계를 가지고 있으므로 한층 더 자세한 연구가 필요하다. Recently, the demand for better housing and quality is growing due to the quantitative increase in apartment houses, and the increase in defect dispute and defect repair costs is causing considerable damage to builders and residents. Therefore, in this paper, we analyzed the cases of defect repair in the construction of actual cases and determined that there was a need for research to reduce the cost of defect repair. I conducted an analysis of the actual 30 defect repair applications of D construction company, and conducted clustering using K-means algorithm, a representative algorithm of unsupervised learning. Based on the cost of defect repair, defects in the wallpaper and tile works existed at high cost, and defects occurred at low cost in the painting work, waterproof work, and reinforced concrete work. As a way to reduce cluster repair costs in case of high costs, the plastered construction requires pre-training of workers and thorough supervision of the site in preparation for the follow-up process, and a sufficient period of health should be given. In addition, the joint-sharing plan before construction shall be made, and the backfill of the tiles shall be more tightly constructed. Prevention is necessary in this way in advance. Furthermore, more detailed research is needed as the number of apartments is increasing and they have a proportional relationship with the cost of defect repair.
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