공동주택 공사비 예측 정확도 비교에 관한 연구

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논문명	공동주택 공사비 예측 정확도 비교에 관한 연구 / Comparing Accuracy of Prediction Cost Estimation Using Case-Based Reasoning and Neural Networks
저자명	김광희(Kim Gwang-Hee) ; 김상용(Kim Sang-Yong) ; 강경인(Kang Kyung-In)
발행사	대한건축학회
수록사항	대한건축학회논문집 구조계, v.20 n.5 (2004-05)
페이지	시작페이지(93) 총페이지(10)
ISSN	12269107
주제분류	시공(적산)
주제어	공사비 산출 ; 사례기반추론 ; 인공신경망 ; 회귀분석//Cost Estimation ; Case-Based Reasoning ; Artificial Neural Networks ; Regression Analysis
요약1	건설 프로젝트 초기 단계에서 제한된 정보를 가지고 초기 공사비를 예측하는 것은 건설공사에서 매우 중요하다. 따라서 효율적인 프로젝트 관리를 위한 초기 공사비 산정의 정확성에 대한 중요성이 한층 더 높아지게 되었다. 그 결과 본 연구에서는 공동주택의 공사비를 예측함에 있어 사례기반추론(CBR)과 인공신경망(ANN) 기법을 제시한다. 사례기반추론은 경험지향적인 문제 해결기법으로 문제를 해결함에 있어 주어진 조건들에 적합한 과거 사례를 적용해 새로운 해결안을 도출해낸다. 인공신경망은 우수한 학습 알고리즘을 사용해 매핑 함수와 특성을 발견하므로 다양한 모델 적용에 유용하다. 본 연구에서는 1997년부터 2001년 사이에 국내에서 건설된 540개 과거 실적공사비 사례를 토대로 하였다. 그 중 시스템을 평가하기 위하여 30개의 평가용 사례를 시스템에 각각 적용하여 예측의 정확도를 비교하였다. 그 결과 예측에 대한 에러율이 사례기반 시스템에서는 3.68%, 그리고 신경망 시스템에서는 6.66%로 나타났다. 따라서 공사비 예측에 사례기반추론을 적용한 것이 신경망보다 조금 더 정확하고 유용한 결과를 보였다. 만약 사례기반추론과 신경망을 잘 이해한다면, 전체 건설 프로젝트의 공사비 절약 측면에서 보다 더 논리적이며 신뢰성 있는 예측을 할 수 있을 것이다.
요약2	Prediction of the cost estimation of apartment houses is an important task in the management of construction projects. This study predicts the cost of apartment houses using case-based reasoning (CBR) and artificial neural networks(ANN) techniques. CBR has been recently favored because it seems to resemble more closely the psychological process human follow when trying to apply their knowledge to the solution of problems. ANN has proved themselves to be very useful in various modeling applications, because it can represent complex mapping functions and discover the representations using powerful learning algorithm. This study is conducted by using the same 540 cases which are obtained in Korea. 30 cases among the data are used for testing. Testing error rates of 3.68% in the CBR and 6.66% in the ANN were obtained. Results showed that CBR can produce slightly more accurate results and achieve higher computational efficiency than ANN. If the use of CBR and ANN is understood better, as a result, cost estimation can be predicted with reasonability and reliability, all parties involved in the construction process could save considerable money.
소장처	대한건축학회

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