플랜트 설계단계 핵심성공요인(CSF) 도출에 관한 연구

손재호,한충희,김재온,이상엽,Son, Jae-Ho,Han, Choong-Hee,Kim, Jae-On,Lee, Sang-Youb 한국건설관리학회 2007 건설관리 : 한국건설관리학회 학회지 Vol.8 No.6

현재 플랜트 산업이 해외 건설 부문에서 차지하는 비중은 해외 건설 수주액의 60% 이상에 달하고 있다. 하지만 시공부문의 높은 기술경쟁력에 비하여 고부가가치 창출이 가능한 설계부문은 그 기술이 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 플랜트산업의 우수설계능력 확보를 위하여 플랜트 설계단계의 성공에 대한 정의를 내리고, 플랜트 설계업무를 분석한 뒤, 설문조사를 통하여 플랜트 설계단계 프로세스의 업무별 중요도를 파악하였다. 또한 이렇게 파악된 중요도 점수를 공정관리 프로그램에 적용하였고, 이를 바탕으로 제시된 결과에 대한 전문가의 검토를 통하여 최종적으로 플랜트 설계단계의 핵심성공요인(CSF)을 도출하였다. 본 연구의 결과는 플랜트 설계단계 성공의 요인을 파악하고 확인 및 관리를 위한 요소들을 제시하여 설계단계 업무수행의 가이드라인으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 향후에는 도출된 핵심성공요인을 이용하여 플랜트의 성공과 실패를 가름할 수 있는 정량적 평가모델 개발 등의 연구가 수행될 수 있을 것이다.

교육시설의 개념단계 공사비예측을 위한 인공신경망모델 개발에 관한 연구

손재호,김청융,Son, Jae-Ho,Kim, Chung-Yung 한국건설관리학회 2006 건설관리 : 한국건설관리학회 학회지 Vol.7 No.4

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. 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.

교육시설물의 연차별 유지보수비 산정 방안에 관한 연구

손재호,이승현,Son, Jae-Ho,Lee, Seung-Hyun 한국교육시설학회 2012 敎育施設 Vol.19 No.5

Current maintenance costs of the educational facilities have been determined by the years of services according to their foundation year. However, these maintenance costs have not considered maintenance and repairing. Therefore, this study suggests a new method to recalculate the years of services of schools by using the data of maintenance and repairing which is stored in the CAD drawing of the educational facilities. Also, since the data of maintenance and repairing has to be kept only for 5 years, the data is limited for the BTL project which has a maintenance period of 20 years. Thus, this study developed a new model to expand 5 years' data to the period of 20 years. This proposed model is expected to contribute in the maintenance and repairing of the BTL project.

기계학습을 이용한 동상방지층의 온도예측에 관한 연구

손재호(Son, Jaeho),서용원(Seo, Youngwon),박영목(Park, Youngmog),조규태(Cho, Gyutae) 한국방재학회 2020 한국방재학회논문집 Vol.20 No.1

우리나라는 겨울철이 되면 기온이 0 ℃이하로 내려가고 지반이 동결되고 팽창되어 도로구조물에 피해를 끼친다. 지반동결로인한 피해를 사전에 파악하고 대처하기 위해서는 지중온도의 예측은 매우 중요하다. 도로의 각 층의 온도를 예측하기 위하여크랭크-니콜슨 차분법에 의한 수치해석을 수행하였으며 지중온도를 예측하기 위하여 장기간 도로포장구조물의 온도를 측정한국토해양부(MLTM, 2012)에서 주관한 “도로 동상방지층의 효용성 검증 및 설치기준 연구”의 포장층별 온도자료를 이용해인공지능의 한 분야인 기계학습에 의한 수치해석을 통하여 온도예측을 실시하였다. 약 650일의 온도자료를 인공지능의 한분야인기계학습 중 심층신경망학습을 이용하여 동상방지층의 온도예측을 수행하였고, 히든레이어 수와 노드 수를 변경시켜가며트레이닝과정을 거쳤다. 히든레이어가 두 개이고 노드의 수가 40, 100 개인 경우 1에 가까운 적합도를 나타냈으며, 트레이닝결과를이용하여 예측모델을 만들었고 적합도가 0.87인 결과를 나타내었다. In Korea, the temperature falls below 0 °C in winter and rises above 0 °C in spring. This change in temperature between the two seasons results in the ground alternatively freezing and thawing, which leads to road surfaces being damaged. Predicting the ground temperature becomes very important in identifying and responding to potential infrastructure damage due to the ground freezing and thawing. A simulation was conducted through numerical analysis using the Crank-Nicholson differential method to predict the temperature of each layer of a road. Moreover, the data gathered from measuring the temperature at each layer of a road over a period of 42 days in “Evaluation of Validity for Anti-frost Layer and Development of its Construction Criteria,” organized by the Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs (2012), were used for the simulation. The training for temperature prediction of the anti-frost layer was performed using deep learning machine learning techniques with 650 days of measurement data by changing the number of hidden layers and nodes. With two hidden layers, 40 nodes, and 100 nodes, the reliability of the training result was close to 1. The reliability of the predictive model, a by-product of the training, was approximately 0.87.

교육시설물의 연차별 유지보수비 산정 방안에 관한 연구

손재호(Son, Jae-Ho),이승현(Lee, Seung-Hyun) 한국교육시설학회 2012 敎育施設 Vol.19 No.5

Current maintenance costs of the educational facilities have been determined by the years of services according to their foundation year. However, these maintenance costs have not considered maintenance and repairing. Therefore, this study suggests a new method to recalculate the years of services of schools by using the data of maintenance and repairing which is stored in the CAD drawing of the educational facilities. Also, since the data of maintenance and repairing has to be kept only for 5 years, the data is limited for the BTL project which has a maintenance period of 20 years. Thus, this study developed a new model to expand 5 years' data to the period of 20 years. This proposed model is expected to contribute in the maintenance and repairing of the BTL project.

전라북도 민유임도의 시기별 공종변화에 관한 연구

손재호 ( Jae Ho Son ),박종민 ( Chong Min Park ),이준우 ( Joon Woo Lee ) 한국산림과학회 2007 한국산림과학회지 Vol.96 No.6

상대다짐에 따른 화강풍화토의 잔류전단강도

손재호(Jaeho Son),안광국(Kwangkuk Ahn),정구식(Kusik Jeoung),강홍식(Hongsig Kang) 한국지반환경공학회 2021 한국지반환경공학회 학술발표회논문집 Vol.2021 No.10

신경망을 이용한 교육시설 BTL 사업의 공사비 분석 및 예측에 관한 연구

손재호(Son Jae-Ho),김성겸(Kim Sung-Kyum),김재온(Kim Jae-On) 대한건축학회 2008 大韓建築學會論文集 : 構造系 Vol.24 No.6

For successful BTL(Build-Transfer-Lease) projects for educational facilities, construction cost estimation during the conceptual phase of projects is considered to be very important, and accordingly, many studies have been conducted on the subject. However, only few studies have considered multiple factors that affect the estimation of construction cost for educational facilities. More studies considering multiple factors should be conducted to promote rational decision making when planning projects and allocating budget for new educational facilities and to improve the current budget allocation system that uses a univariate model for estimating construction cost. This study is conducted to derive a construction cost estimation model for BTL educational facilities, especially for new elementary, middle and high school buildings. From the results of this study, the estimation model that uses a regression analysis and the ANN(Artificial Neural Network) will be established, and more reliable estimation of construction cost will be possible in the early stage of construction projects for BTL educational facilities.

TMG 공법에 의한 터널보강효과

손재호(Jaeho Son),정병률(Byungryul Jung),최춘식(Choonsik Choi),고태훈(Taehoon Koh) 한국철도학회 2014 한국철도학회 학술발표대회논문집 Vol.2014 No.5

기존 터널 보강공법인 강관보강그라우팅 공법은 천공된 홀 내부에 존재하는 잔류공기로 인해 그라우트재가 밀실하게 충전되지 못해 보강이 불량하게 되는 경우가 있다. 이를 개선하기 위해 개발된 TMG 공법은 Air discharge tube 를 이용하여 잔류공기를 제거하고 그라우트재의 밀실충전이 가능한 공법이다. 본 공법의 현장실험을 통해 그라우트 재료가 천공홀 주변 미세공극까지 침투되어 주변지반을 균질하게 고결시킬 수 있음을 확인하였다. 따라서 TMG 공법은 터널 시공시 안정성 확보에 유리하고 환경 친화적인 차수 및 지반보강의 목적으로 폭넓게 적용될 수 있을 것으로 기대된다. The small and large caliber steel pipe reinforcement grouting of tunnel top cannot densely fill grout materials into the boring hall because of the residual air inside boring hall. On the other hand, TMG method eliminates residual air by using an air discharge tube, and enables to densely fill the grouting material in the boring hall. Field test showed that this method penetrated the grout materials into the micropore around the boring hall, and led to the uniform ground improvement. Therefore, this method hopes to be applied to the tunnel for the purpose of eco-friendly waterproof and ground improvement.

도로 동상방지층의 온도계측 자료를 이용한 수치해석 연구

손재호(Son, Jaeho),서용원(Seo, Youngwon),박영목(Park, Youngmog),조규태(Cho, Gyutae) 한국방재학회 2019 한국방재학회논문집 Vol.19 No.7

우리나라는 겨울철이 되면 기온이 0 ℃이하로 내려가고 지반이 동결되고 팽창되어 도로구조물에 피해를 끼친다. 지반동결로 인한 피해를 사전에 파악하고 대처하기 위해서는 지중온도의 예측은 매우 중요하다. 지중온도를 예측하기 위하여 장기간 도로포장구조물의 온도를 측정한 국토해양부(2012)에서 주관한 “도로 동상방지층의 효용성 검증 및 설치기준 연구”의 포장층별 온도자료를 이용해 Crank-Nicholson차분법에 의한 수치해석을 통하여 온도예측을 실시하였다. 저성토부, 절성경계부, 절토부으로 세 구간의 표층, 기층, 동상보조기층, 동상방지층의 온도데이터로 수행하였고, 기간은 2011년 1월25일~2011년 3월 6일 총 42일간의 자료를 이용하여 수치해석을 실시하였다. 열확산계수는 표층, 기층, 보조기층, 동상방지층에서 각각 1 × 10,⁻¹⸱⁶, 1 × 10⁻²⸱⁸, 1 × 10⁻²⸱¹, 1 × 10⁻²⸱³ ㎠/s로 나타났고, 계산결과온도와 실체측정온도의 최저기온에서 약 3 ℃ 차이가 나타났다. In Korea, the temperature drops below 0 °C in winter and rises above 0 °C in spring. The temperature variation between the two seasons causes the ground to freeze and thaw, which damages the road pavement structures. Predicting the ground temperature is very important to identify and respond to the road damage due to ground freezing and thawing. Numerical analysis was performed using the Crank-Nicholson differential method to predict the temperature of each layer of the road. Additionally, the data gathered from temperature measurements of each layer of the road pavement for 42 days for Evaluation of validity for Anti-frost layer and development of its construction criteria organized by the Ministry of Land, Transport, and Maritime Affairs (2012) was used for the prediction. The thermal diffusion factor obtained in the present numerical analysis were compared with those of previous studies. The numerical analysis was conducted using temperature data measured from three sections: cutting area, boundary area of cutting and banking, and low banking for 42 days from January 25, 2011 to March 6, 2011. The coefficient of thermal diffusion are 1 × 10,⁻¹⸱⁶, 1 × 10⁻²⸱⁸, 1 × 10⁻²⸱¹, and 1 × 10⁻²⸱³ ㎠/s in the surface, base, subbase, and anti-frost layers, respectively. The calculated value of the lowest temperature showed a difference of approximately 3 °C compared with the actual measured temperature.