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수송모형이론에 의한 토공 운반 최적화 모델 및 프로그램 개발
이승학,손재호,편재호,이승현,Lee, Seunghak,Son, Jaeho,Pyeon, Jaeho,Lee, Seunghyun 한국건설관리학회 2016 한국건설관리학회 논문집 Vol.17 No.1
도로공사 토공사 작업현장에서 수행되는 운반계획의 주요 목적은 절토량과 성토량 간의 균형을 맞추는 것과 운반비용, 운반거리를 최소화 하는 것이다. 토공사의 합리적인 운반계획은 공사비 및 공사기간에 직접적인 영향을 미치나, 기존의 토공사 운반계획은 현장관리자의 경험적 지식을 기반으로 토공 운반계획을 수립하는 실정이다. 이에 본 연구에서는 도로공사 토공사 작업현장의 토공물량 운반계획의 효율성 향상을 위해 활용할 수 있는 최적화 모델 개발 하였으며, 사례구간을 통해 본 연구를 적용시킨 결과 공사기간은 약 19%, 공사비는 약 11% 감소시킨 것으로 확인되었다. During road construction, minimizing haul and return distances as well as keeping a balance between cut and fill quantities are two of the key tasks for earthmoving operation planning. The result of the earthwork planning has a significant impact on the construction cost and duration. Although there have been research efforts regarding optimized earthwork planning using linear programming, the current practice of selecting earthwork planning methods typically depends on a field manager's intuitive and/or experimental knowledge. Furthermore, there is no system considering earthwork influential field factors including the transportation distance, the earthwork quantity, and the recycling ratio of earth volume. Therefore, this research focuses on the development of such a model for planning the optimized earthwork to increase the efficiency of a road construction. The proposed model is developed based upon the transportation problem method which is a part of Linear Programming. The application result of optimization model on a case study shows that the duration and cost for earthwork ha sbeen reduced approximately 19% and 11% respectively
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BIM기반 자동화 데이터 수집기술을 활용한 위험지역 식별 모델
김현수,이현수,박문서,이광표,편재호,Kim, Hyun-Soo,Lee, Hyun-Soo,Park, Moon-Seo,Lee, Kwang-Pyo,Pyeon, Jae-Ho 한국건설관리학회 2010 한국건설관리학회 논문집 Vol.11 No.6
건설 산업의 재해 중 상당 부분은 작업자의 이동 중 발생한다. 건설 현장의 안전관리는 작업을 중심으로 수행되며, 이는 이동 경로에 존재하는 위험원에 대한 안전관리 수준을 상대적으로 낮게 만든다. 많은 연구자들이 위험원을 인지하는 것이 안전관리의 기본임을 제시하였다. 따라서 본 연구에서는 자동화 데이터 수집기술(Automated Data Collection)을 이용하여 작업자의 이동경로에 존재하는 위험원에 대한 안전관리자의 인지를 지원하는 모델을 개발하였다. 모델은 실시간 위치추적기술 기반의 작업자의 위치정보와 BIM을 통한 최적이동 동선의 비교를 통해 일차적으로 위험 가능 지역을 찾는다. 그리고 기존 위험지역과 작업지역을 필터링함으로써 위험 가능 지역을 폭을 좁힌다. 이를 바탕으로 안전 관리자는 위험원이 존재할 가능성이 높은 지역에 대한 정보를 제공받고, 현장의 상황에 맞는 안전관리대책을 수립할 수 있을 것이다. 본 연구에서 제시된 모델을 통해 발견하지 못한 채 남을 수 있는 위험지역을 인지함으로써 안전관리 프로세스 범위에 속하지 않는 위험원을 줄일 수 있으며, 이를 통해 건설 현장의 안전 향상에 도움을 줄 것이라 예상된다. A considerable number of construction disasters occurs on pathway. A safety management in construction sites is usually performed to prevent accidents in activity areas. This means that safety management level of hazards on pathway is relatively minified. Many researchers have introduced that a hazard identification is fundamental of safety management. Thus, algorithms for helping safety managers' hazardous area identification is developed using automated data collection technology. These algorithms primarily search potential hazardous area by comparing workers' location logs based on real-time locating system and optimal routes based on BIM. And potential hazardous areas is filtered by identified hazardous areas and activity areas. After that, safety managers are provided with information about potential hazardous areas and can establish proper safety countermeasures. This can help improving safety in construction sites.
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사례기반추론 코스트 모델의 정성변수 속성가중치 산정방법
이현수,김수영,박문서,지세현,성기훈,편재호,Lee, Hyun-Soo,Kim, Soo-Young,Park, Moon-Seo,Ji, Sae-Hyun,Seong, Ki-Hoon,Pyeon, Jae-Ho 한국건설관리학회 2011 한국건설관리학회 논문집 Vol.12 No.1
건축 프로젝트는 그 다양성과 특수성으로 인해 많은 불확실성을 갖고 있다. 이러한 불확실성을 해소하기 위해 공사비 예측은 건축 프로젝트의 전 과정에 걸쳐 반복적으로 이루어져야 하며 특히 초기단계의 공사비 예측은 효과적인 사업 추진을 위해 매우 중요한 과정이다. 통상 초기단계 공사비 예측은 과거에 수행되었던 실적공사와의 비교를 기반으로 하며, 이러한 원리를 이용한 기계학습방법이 사례기반추론이다. 사례기반추론은 해결하고자 하는 문제와 유사한 사례를 데이터베이스에서 검색, 수정하여 해답을 얻는 방법으로 이를 위해서는 속성 유사도와 속성 가중치의 정의가 필요하다. 그러나 속성 가중치를 결정하는 문제에 있어서, 기존의 방법들은 정성변수의 속성 가중치 결정이 불가능하다는 단점이 있으며, 이는 사례기반추론에 사용할 수 있는 변수를 한정시키기 때문에 공사비 예측의 정확성을 저해시키는 요인이 되고 있다. 따라서 본 연구는 최적화 문제를 해결하는 기법의 하나인 유전 알고리즘을 이용하여 정성변수의 속성 가중치 결정 방법을 제안하고, 이를 국방 병영생활관과 공공아파트에 적용하여 그 유효성을 검증하였다. For construction projects, the importance of early cost estimates is highly recognized by the project team and sponsoring organization because early cost estimates are frequently a foundation of business decisions as well as a basis for identifying any changes as the project progresses from design to construction. However, it is difficult to accurately estimate construction cost in the early stage of a project due to various uncertainties in construction. To deal with these uncertainties, cost estimates should be made several times over the course of the project. In particular, early cost estimates are essential process for successful project management. For accurate construction cost estimates, it is necessary to compare cost estimates with actual costs based on historical project data. In this context, case-based reasoning (CBR), which is the process of solving new problems based on the solutions of similar past problems, can be considered as an effective method for cost estimating. To obtain this, it is also required to define the attribute similarities and the attribute weights. However, no existing method is capable of determining attribute weights of qualitative variables. Consequently, it has been a well-known barrier of accurate early cost estimates. Using Genetic Algorithms (GA), this research suggests the method of determining the attribute weight of qualitative variables. Based on building project case studies, the proposed methodology was validated.
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