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    國內 共同住宅 施工瑕疵 管理시스템 構築에 관한 연구 = (A)Defect Management System for the Domestic Apartment Building using a Case-Based Reasoning Approach

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    https://www.riss.kr/link?id=T10486804

    • 저자
    • 발행사항

      서울 : 고려대학교 대학원 , 2006

    • 학위논문사항

      학위논문(박사) -- 고려대학교 대학원 , 건축공학과 , 2006.2

    • 발행연도

      2006

    • 작성언어

      한국어

    • 발행국(도시)

      서울

    • 형태사항

      x, 176 p. : 삽도 ; 26 cm.

    • 일반주기명

      지도교수: 강경인
      부록수록
      참고문헌 : p. 123-126

    • 소장기관
      • 고려대학교 과학도서관 소장기관정보
      • 고려대학교 도서관 소장기관정보
      • 고려대학교 세종학술정보원 소장기관정보
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    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    The defect data compiled from the defect management process of domestic apartment buildings has increased as a result of the level of customer service and the number of households. These defect data were first examined and classified by field employees and then communicated to corresponding subcontractors. The classification process needs to be performed by an expert because there is so much data, it is unfeasible to complete in a short period of time.
    For this classification process, an automatic classification system using artificial intelligence should be considered. Such an automatic classification system would replace previous experts' work on the defect classification process. CBR is one of the methods of artificial intelligence which could replace a human expert. It is potentially more efficient method to solve problems that are as complex and unstructured as defects in domestic apartments. As CBR is potentially more efficient and effective in the classification of character data, it could also be used for the defect classification system.
    This research project built an automatic classification system designed for the layman user which can classify a significant volume of defect data using the CBR approach. In addition, this research proposed a construction defect management system using this automatic classification system. This construction defect management system consists of cyber after service(A/S) system for tenants and the whole defect management process of construction, preservation and management of apartment buildings.
    The results from the application of the system proved that there is the possibility of the eventual replacement of human experts. It produced the classification correctness of 95.81% and also saved considerable time; notable as the system classified the data in real time. Given the nature of the CBR, the correctness of this system is expected to increase as the volume of data is increased. Therefore, this system could improve the efficiency of expert work in terms of time and accuracy, as well as helping laymen users to conduct defect classification work as experts do.
    This system could have the following effects:
    (1) On the economy: With an automated system, cost reduction would be possible as it could decrease business process, time, and employment needs.
    (2) On society: With a real time reservation system (cyber A/S system), it could increase customer satisfaction and improve the brand image of construction companies.
    (3) On technology: Applying high-level information processing theory in the construction field, it could increase the level of IT in the construction industry.
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    The defect data compiled from the defect management process of domestic apartment buildings has increased as a result of the level of customer service and the number of households. These defect data were first examined and classified by field employe...

    The defect data compiled from the defect management process of domestic apartment buildings has increased as a result of the level of customer service and the number of households. These defect data were first examined and classified by field employees and then communicated to corresponding subcontractors. The classification process needs to be performed by an expert because there is so much data, it is unfeasible to complete in a short period of time.
    For this classification process, an automatic classification system using artificial intelligence should be considered. Such an automatic classification system would replace previous experts' work on the defect classification process. CBR is one of the methods of artificial intelligence which could replace a human expert. It is potentially more efficient method to solve problems that are as complex and unstructured as defects in domestic apartments. As CBR is potentially more efficient and effective in the classification of character data, it could also be used for the defect classification system.
    This research project built an automatic classification system designed for the layman user which can classify a significant volume of defect data using the CBR approach. In addition, this research proposed a construction defect management system using this automatic classification system. This construction defect management system consists of cyber after service(A/S) system for tenants and the whole defect management process of construction, preservation and management of apartment buildings.
    The results from the application of the system proved that there is the possibility of the eventual replacement of human experts. It produced the classification correctness of 95.81% and also saved considerable time; notable as the system classified the data in real time. Given the nature of the CBR, the correctness of this system is expected to increase as the volume of data is increased. Therefore, this system could improve the efficiency of expert work in terms of time and accuracy, as well as helping laymen users to conduct defect classification work as experts do.
    This system could have the following effects:
    (1) On the economy: With an automated system, cost reduction would be possible as it could decrease business process, time, and employment needs.
    (2) On society: With a real time reservation system (cyber A/S system), it could increase customer satisfaction and improve the brand image of construction companies.
    (3) On technology: Applying high-level information processing theory in the construction field, it could increase the level of IT in the construction industry.

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    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    현재 공동주택의 입주 전에 시행되고 있는 시공하자 사전점검 시 발생하는 하자 처리 건수는 세대수 증가와 고객 서비스에 대한 인식의 변화에 따라 상당한 증가를 보이고 있다. 이러한 하자 데이터는 현장 직원들에 의해 검토 되고 분류되어, 해당되는 공종별 하도급 업체에게 통보되는 처리과정을 거치고 있다. 이어한 과정 중 분류업무는 필히 전문가의 인력을 필요로 하며, 짧은 시간 내에 처리하기에는 인력이나 시간이 매우 부족한 실정이다.
    본 연구에서는 이러한 하자의 분류과정에 관하여, 전문가들의 업무를 대치할 수 있는 자동 분류시스템의 구축을 검토하였다. 하자분류업무가 하자담당 전문가들 대신에 인공지능 기술을 활용하여 컴퓨터로 대신 수행되어진다면 그 처리과정이 보다 신속해지며 부수적인 인력의 고용을 줄일 수 있을 것이다.
    전문가들 대신 적용할 수 있는 IT의 방법으로는 전문가 시스템, 신경망, 사례기반추론 등 인공지능과 관련된 기술들이 있다. 이런 인공지능 중에서도 사례기반추론(CBR)은 하자 분류데이터와 같이 내용이 복잡하고 문제영역이 잘 정형화되지 않아 일반적인 규칙의 적용이 어려운 사례의 분석에 매우 효율적으로 사용되며 문자로 된 데이터분류에 있어서도 매우 뛰어나기 때문에 분류업무에 매우 효과적이다. 특히 이 기법은 과거의 사례를 기반으로 하기 때문에, 전문가들이 과거의 경험과 지식을 바탕으로 처리하던 기존의 업무처리 방식과 가장 유사하며, 새로운 사례가 발생될 경우 그 사례를 바탕으로 분류의 정확도를 높일 수도 있어 하자분류 업무에 매우 적합하다.
    본 연구에서는 사례기반추론 기법을 이용하여 대규모의 하자처리 데이터를 분류할 수 있도록 하는 분류엔진을 구축하고, 이를 이용한 입주자 사이버 A/S 시스템 등의 공동주택 시공, 유지, 관리에 걸친 시공하자 관리시스템을 제안하였다.
    시스템의 적용결과는 분류에 걸리는 처리시간이 거의 실시간으로 이루어져 시간의 획기적 감소와 함께 95.81%의 분류 정확도를 보여주고 있어 전문 인력의 대체시스템의 가능성을 보여주고 있다. 이는 비전문가 인력의 정확도 63.7%를 크게 웃도는 수치로, 비전문가만으로 전문가의 효과를 낼 수 있으며, 사례기반이라는 시스템의 특성상 데이터가 쌓여감에 이 시스템의 정확도는 점차 상승할 예상된다. 이에, 본 시스템은 정확도와 시간에 있어서 업무 효율성 증가는 물론 전문가를 보조하는 비전문가의 하자분류 업무를 좀 더 전문가와 근접하게 처리할 수 있도록 할 것으로 사료된다.
    본 시스템으로 기대되는 효과는 다음과 같다.
    (1) 경제적 효과 : 분류시스템의 무인화가 가능하게 되어 업무 프로세스, 시간, 비용의 단축과 추가적인 인력 고용의 필요성을 해소하여 원가 절감을 추구한다.
    (2) 사회적 효과 : 실시간 입주자의 하자신청과 예약 가능한 사이버 A/S 시스템의 구축으로 고객의 편의를 극대화하여 고객만족의 질을 높여, 시공회사 이미지의 상승과 함께 사회 전반의 고객만족 마인드를 높인다.
    (3) 기술적 효과: 첨단 정보 처리 이론을 건축 분야에 접목하여 기업의 ERP 시스템에 연계할 경우 수준 높은 IT시스템이 구축되며, 건설 산업의 선진화를 추구한다.
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    현재 공동주택의 입주 전에 시행되고 있는 시공하자 사전점검 시 발생하는 하자 처리 건수는 세대수 증가와 고객 서비스에 대한 인식의 변화에 따라 상당한 증가를 보이고 있다. 이러한 하...

    현재 공동주택의 입주 전에 시행되고 있는 시공하자 사전점검 시 발생하는 하자 처리 건수는 세대수 증가와 고객 서비스에 대한 인식의 변화에 따라 상당한 증가를 보이고 있다. 이러한 하자 데이터는 현장 직원들에 의해 검토 되고 분류되어, 해당되는 공종별 하도급 업체에게 통보되는 처리과정을 거치고 있다. 이어한 과정 중 분류업무는 필히 전문가의 인력을 필요로 하며, 짧은 시간 내에 처리하기에는 인력이나 시간이 매우 부족한 실정이다.
    본 연구에서는 이러한 하자의 분류과정에 관하여, 전문가들의 업무를 대치할 수 있는 자동 분류시스템의 구축을 검토하였다. 하자분류업무가 하자담당 전문가들 대신에 인공지능 기술을 활용하여 컴퓨터로 대신 수행되어진다면 그 처리과정이 보다 신속해지며 부수적인 인력의 고용을 줄일 수 있을 것이다.
    전문가들 대신 적용할 수 있는 IT의 방법으로는 전문가 시스템, 신경망, 사례기반추론 등 인공지능과 관련된 기술들이 있다. 이런 인공지능 중에서도 사례기반추론(CBR)은 하자 분류데이터와 같이 내용이 복잡하고 문제영역이 잘 정형화되지 않아 일반적인 규칙의 적용이 어려운 사례의 분석에 매우 효율적으로 사용되며 문자로 된 데이터분류에 있어서도 매우 뛰어나기 때문에 분류업무에 매우 효과적이다. 특히 이 기법은 과거의 사례를 기반으로 하기 때문에, 전문가들이 과거의 경험과 지식을 바탕으로 처리하던 기존의 업무처리 방식과 가장 유사하며, 새로운 사례가 발생될 경우 그 사례를 바탕으로 분류의 정확도를 높일 수도 있어 하자분류 업무에 매우 적합하다.
    본 연구에서는 사례기반추론 기법을 이용하여 대규모의 하자처리 데이터를 분류할 수 있도록 하는 분류엔진을 구축하고, 이를 이용한 입주자 사이버 A/S 시스템 등의 공동주택 시공, 유지, 관리에 걸친 시공하자 관리시스템을 제안하였다.
    시스템의 적용결과는 분류에 걸리는 처리시간이 거의 실시간으로 이루어져 시간의 획기적 감소와 함께 95.81%의 분류 정확도를 보여주고 있어 전문 인력의 대체시스템의 가능성을 보여주고 있다. 이는 비전문가 인력의 정확도 63.7%를 크게 웃도는 수치로, 비전문가만으로 전문가의 효과를 낼 수 있으며, 사례기반이라는 시스템의 특성상 데이터가 쌓여감에 이 시스템의 정확도는 점차 상승할 예상된다. 이에, 본 시스템은 정확도와 시간에 있어서 업무 효율성 증가는 물론 전문가를 보조하는 비전문가의 하자분류 업무를 좀 더 전문가와 근접하게 처리할 수 있도록 할 것으로 사료된다.
    본 시스템으로 기대되는 효과는 다음과 같다.
    (1) 경제적 효과 : 분류시스템의 무인화가 가능하게 되어 업무 프로세스, 시간, 비용의 단축과 추가적인 인력 고용의 필요성을 해소하여 원가 절감을 추구한다.
    (2) 사회적 효과 : 실시간 입주자의 하자신청과 예약 가능한 사이버 A/S 시스템의 구축으로 고객의 편의를 극대화하여 고객만족의 질을 높여, 시공회사 이미지의 상승과 함께 사회 전반의 고객만족 마인드를 높인다.
    (3) 기술적 효과: 첨단 정보 처리 이론을 건축 분야에 접목하여 기업의 ERP 시스템에 연계할 경우 수준 높은 IT시스템이 구축되며, 건설 산업의 선진화를 추구한다.

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