RISK-BASED GO/NO-GO DECISION MAKING MODEL FOR INTERNATIONAL CONSTRUCTION PROJECTS : THE CROSS-IMPACT ANALYSIS APPROACH

국문 초록 (Abstract)

세계경제가 글로벌화 되면서 해외건설시장의 진입장벽도 점차 제거되어 2000년대에는 해외건설 시장규모가 앞으로 약 4,380억 달러 (약 525조원)에 이를 것으로 전망되고 있다. 우리 건설업체의 최근 해외건설시장 수주실적이 년간 50억 내지 100억불 내외인 점을 감안하면, 이러한 새로운 시장 잠재성은 많은 건설업체에게 재도약의 기회를 부여할 것으로 기대되고 있다.

그러나, 해외건설공사는 국내공사와는 달리 정치, 경제, 문화적인 불확실성·이질성과 더불어 기술적인 복잡성(이를 통상 "리스크"라고 지칭함)을 포함하고 있기 때문에 『기회와 위험』에 같이 직면하고 있다고 보여진다.

이러한 특성은 해외건설공사의 수익성 저하는 물론, 건설업체의 적극적인 해외진출을 가로막는데 큰 영향을 미치고 있다. 예를 들면, 매년 세계 225대의 유수한 건설업체중 무려 16%가 해외건설사업에서 손실을 입고 있으며, 우리나라의 경우에도 해외 발주처의 지급불이행, 급격한 정치·사회적 변동, 물가상승, 그리고 계약서 해석에 따른 각종 클레임등으로 해외건설시장 수익성 확보에 어려움을 겪고 있는 사례가 많다. 해외시장에 활발히 참여하고 있는 미국의 경우를 보더라도 400대 건설업체중 70여개 업체만이 실제 해외건설공사에 참여하고 있을 정도로 해외건설시장 진출에 신중한 입장을 견지하고 있다.

이러한 해외건설 공사의 불확실성에도 불구하고 대부분의 건설업체는 임직원의 개인적인 직관이나 과거의 경험에 기초하여 해외건설공사 입찰참가여부를 매우 낙관적으로 결정하고 있다. 여러 문헌 조사에 의하면 이러한 의사결정은 실제 상황을 객관적으로 분석하지 못하고 여러가지 편견에 의해 잘못된 결과를 야기하는 것으로 알려지고 있다. 가령 그 업체로서는 참가하여서는 안될 공사를 무리하게 수주한 결과, 그 회사의 재무구조를 악화시키는 사례가 많이 조사되고 있다.

본 논문은 해외에 진출하려는 건설업체가 해외진출에 따른 리스크 분석을 통하여 올바른 "참가/불참가(Go/No-Go)" 의사결정을 내릴 수 있도록 도와주는 의사결정모델을 구축하고자 하였다. 이 모델은 기본적으로 해외건설공사에 관련된 다양한 리스크를 확률적으로 분석하여 『특정 공사의 입찰에 참가할 것인지?』를 가려주는 역할을 지원하고 있다.

이 모델은 실제 중.대형 건설업체의 임직원 56명을 대상으로 해외건설 프로젝트에 적용하여 그 유효성을 검증한 결과, 동 모델을 이용한 의사결정자들이 단순경험에 의존하는 경우에 보다 정확하고 신뢰성·일관성 등이 향상된 의사결정을 내린 것으로 분석되었다. 통계분석결과, 모델을 이용할 경우 정확성·신뢰성등이 약 30% 향상된 것으로 나타났다.

결론적으로 본 논문은 리스크 관리에 익숙지 못한 건설업체가 해외에 새로이 진출하거나 신규 프로젝트를 선정함에 있어 "일기예보를 하듯이" 미래의 불확실성을 감안한 해외건설공사 프로젝트의 사업수익성등을 알려줌으로써 건설업체가 보다 성공적으로 해외건설사업의 진출의사결정을 내릴 수 있도록 지원하여 줄 것으로 기대된다.

목차 (Table of Contents)

• LIST OF FIGURES = ⅹⅱ
• LIST OF TABLES = ⅹⅵ
• CHAPTER 1 : INTRODUCTION = 1
• 1.1 RESEARCH BACKGROUND = 1
• 1.2 PROBLEM STATEMENT = 4
• 1.3 OBJECTIVES = 6
• 1.4 RESEARCH HYPOTHESIS = 6
• 1.5 RESEARCH METHODOLOGY = 7
• 1.6 RESEARCH SCOPE = 9
• 1.7 OVERVIEW OF THE DISSERTATION = 13
• CHAPTER 2 : LITERATURE REVIEW = 16
• 2.1 INTERNATIONAL CONSTRUCTION : MOTIVE, DRAMATIC CHANGES, TREND = 16
• 2.1.1 The Motive For Global Expansion = 17
• 2.1.2 Dramatic Changes in International Construction = 19
• 2.1.3 Trend of World Market Share and U.S. Firms Competitiveness = 22
• 2.2 UNCERTAIN ENVIRONMENT OF INTERNATIONAL CONSTRUCTION PROJECTS = 28
• 2.2.1 The Uniqueness of International Construction = 28
• 2.2.2 Causes of Failure in International Construction Projects = 32
• 2.2.3 Identification of Risk Variables in International Construction Projects = 36
• 2.3 RATIONALE OF RISK-BASED DECISION MAKING FORMALISM = 41
• 2.3.1 Small/Medium Sized Construction Firms = 41
• 2.3.2 Risk-based Decision Formalism for Small/Medium Firms = 44
• 2.3.3 Impact of Decision Making Formalism : Cognitive Aspects = 45
• 2.4 PREVIOUS RESEARCHES RELATED TO RISK AND DECISION ANALYSIS = 48
• 2.4.1 Existing Approaches For International Construction Projects = 49
• 2.4.2 Approach to This Research = 58
• 2.5 CHAPTER SUMMARY = 62
• CHAPTER 3 : RISK AND DECISION ANALYSIS MODELING = 64
• 3.1 MULTI-STAGED SEQUENTIAL DECISION PROCESS MODEL = 65
• 3.1.1 Concept of Multi-staged Sequential Decision Process Model = 65
• 3.1.2 Multi-staged Sequential Decision Process Model for This Research = 67
• 3.2 DECISION MAKING THEORIES FOR GO/NO-GO DECISION PHASE = 71
• 3.2.1 The Nature of Decision Making = 71
• 3.2.2 Two Contradicting Theoretical Approaches to Decision Making = 72
• 3.3.3 Approach to "Go/No-Go Decision Making Model" = 76
• 3.3 COMPUTATIONAL TOOLS FOR UNCERTAINTY REASONING = 81
• 3.3.1 Dealing With Uncertainty in Risk/Decision Analysis = 82
• 3.3.2 The CIA Method As a Uncertainty Reasoning Tool = 84
• 3.3.3 Selection of Uncertainty Reasoning Technique = 90
• 3.4 CHAPTER SUMMARY = 96
• CHAPTER 4 : EXTENSIONS OF THE CIA METHOD = 97
• 4.1 EVOLUTION OF CIA METHODS = 97
• 4.2 DETAILS OF ADVANCED CIA METHODS = 100
• 4.2.1 BASIC Method = 100
• 4.2.2 GPM Methodology = 102
• 4.3 APPROACH TO THIS RESEARCH : EXTENSIONS OF GPM METHODOLOGY = 106
• 4.3.1 Consideration of External Variables = 106
• 4.3.2 Flexibility to Describe Event Sets and Their Probabilities = 108
• 4.3.3 Computational Mechanisms of Estimating Impact on Outcomes = 109
• 4.3.4 Scenario Analysis Mechanisms for Variables'Sensitivity = 112
• 4.4 ILLUSTRATIVE SIMPLE EXAMPLE OF EXTENDED CIA METHOD = 112
• 4.5 CHAPTER SUMMARY = 117
• CHAPTER 5 : RESEARCH METHODOLOGY = 118
• 5.1 SELECTING A METHODOLOGY = 118
• 5.1.1 Comparison of Research Approach = 118
• 5.1.2 Selecting Approach = 120
• 5.2 DEVELOPMENT OF PRELIMINARY GO/NO-GO DECISION MAKING MODEL = 121
• 5.2.1 Knowledge Acquisition : Data Collection = 121
• 5.2.2 Formalization of the Preliminary Model = 123
• 5.3 MODIFYING PRELIMINARY MODEL = 126
• 5.3.1 In-Class Pilot Case Study = 126
• 5.3.2 Expert Interviews = 128
• 5.4 TESTING AND VALIDATING THE MODEL = 130
• 5.4.1 Validation Methodology Approach = 130
• 5.4.2 Design of Experimental Case Study = 131
• 5.4.3 Experimental Case Study Procedures = 141
• 5.5 CHAPTER SUMMARY = 144
• CHAPTER 6 : DEVELOPMENT OF THE GO/NO-GO MODEL = 146
• 6.1 DESCRIPTION OF THE GO/NO-GO MODEL = 147
• 6.1.1 Conceptual Components of The GO/NO-Go Model = 147
• 6.1.2 Detailed Explanation of the Causal GO/NO-GO Model = 149
• 6.1.3 Multi-criteria Decision Making Model = 163
• 6.2 PROGRAM IMPLEMENTATION FOR THE GO/NO-GO MODEL = 170
• 6.2.1 Programming Language = 170
• 6.2.2 Main Framework of CIA Program = 171
• 6.2.3 Verifying CIA Program = 173
• 6.3 ILLUSTRATIVE EXAMPLE OF THE GO/NO-GO MODEL CALCULATION = 174
• 6.3.1 Determining the Initial Probablility of Each Event = 175
• 6.3.2 Assigning the Prior States for Project Outcomes = 176
• 6.3.3 Judging the CIA Strength Relationship for Each Variable Pair = 176
• 6.3.4 Performing and Evaluating the Cross-Impact Calculations Result = 177
• 6.3.5 Multi-criteria Decision Evaluation = 179
• 6.3.6 Sensitivity Analysis = 181
• 6.4 CHAPTER SUMMARY = 185
• CHPATER 7 : MODIFICATION OF THE GO/NO-GO MODEL = 187
• 7.1 PILOT CASE STUDY = 187
• 7.1.1 Designing Hypothetical Case = 188
• 7.1.2 Assigning Participants = 189
• 7.1.3 Analyzing Project Conditions to Determine Correct Decision = 190
• 7.1.4 Performing Procedural Steps = 195
• 7.1.5 Analysis of Results = 197
• 7.2 EXPERT INTERVIEWS = 204
• 7.2.1 Selecting Experts and Interview Procedures = 205
• 7.2.2 Designing Interview Questionnaires = 206
• 7.2.3 Results and Analysis of Experts Interviews = 206
• 7.3 MODIFYING THE PRELIMINARY GO/NO-GO MODEL = 210
• 7.4 CHAPTER SUMMARY = 211
• CHAPTER 8 : VALIDATION OF THE GO/NO-GO MODEL = 213
• 8.1 EXPERIMENT CASE STUDY METHOD = 213
• 8.1.1 Experiment Type = 213
• 8.1.2 Participants = 215
• 8.1.3 Cases Design and Analysis of Each Project Conditions = 220
• 8.1.4 Experimental Case Study Procedures = 228
• 8.1.5 Designing Questionnaires for Evaluating Each Decision Tool = 231
• 8.1.6 Development of WEB-site Based Experiment = 232
• 8.2 RESULTS AND ANALYSIS = 239
• 8.2.1 Benefits of the Model : Improvement of Decision Quality = 240
• 8.2.2 Other Descriptive Analysis For Go/No-Go Decision = 250
• 8.2.3 Test for Decision Consistency = 258
• 8.2.4 Risk Aversion in the Sselection of International Projects = 258
• 8.3 CHAPTER SUMMARY = 262
• CHAPTER 9 : CONCLUSIONS AND FUTURE STUDY = 266
• 9.1 SUMMARY OF CONCLUSIONS = 266
• 9.2 DISCUSSION : IMPACT OF DECISION MAKING MODEL = 270
• 9.2.1 Cognitive Evaluation of the Go/No-Go Decision Model = 270
• 9.2.2 The "trade-off" Between Intuition and Formalism = 273
• 9.3 LIMITATIONS OF THE RESEARCH = 275
• 9.4 RECOMMENDATIONS FOR FUTURE RESEARCH = 276
• REFERENCES = 281
• APPENDICES = 296
• Appendix 1 : Risk Identification for International Construction = 297
• Appendix 2 : Computational Example of Influence Diagram vs, CIA = 311
• Appendix 3 : CIA Algorithm for Computer Programming = 316
• Appendix 4 : Experimentation Theory = 321
• Appendix 5 : Aassessing Judgmental Uncertainty for Go/No-Go Model = 326
• Appendix 6 : Monte-Carlo Discrete Approximation = 332
• Appendix 7 : Deterministic vs. Probabilistic Integrated Outcome = 334
• Appendix 8 : Pilot Case Study Packet = 338
• Appendix 9 : The CIA Judgments in the Pilot Case Study = 365
• Appendix 10 : Interview Questionnaires = 366
• Appendix 11 : Prior Notification to Potential Participants = 371
• Appendix 12 : Experiment Case Study Packet(intuition) = 373
• Appendix 13 : Experiment Case Study Packet(model) = 390
• Appendix 14 : Lists of Case Study Participants = 405