데이터 마이닝 기반의 건설 생산성 예측 모델 개발

The Development of a Construction Productivity Prediction Model Based on Data Mining

  • 발행 : 2007.11.09

초록

건설 프로젝트에서 수집되는 생산성 정보는 공사 진행의 효율성 파악, 작업여건 및 투입자원의 분석, 프로젝트의 성과측정 등에 활용될 수 있을 뿐만 아니라 향후 공사계획 수립에 있어 유용하게 사용될 수 있는 매우 중요한 실적자료이다. 그러나 이와 같은 생산성 정보의 중요성에도 불구하고 기존의 국내 건설 산업은 생산성 데이터의 수집 및 측정방법 등이 아직 체계화 되어있지 못하고 생산성 데이터의 활용도 미진하며 이로 인해 대부분의 공사계획 수립을 현장관리자의 경험과 직관에 의존하고 있어 계획 대비 실적에 대한 신뢰도가 그만큼 저하될 수밖에 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 실제 건설 생산성 데이터의 축적을 통해 이를 향후 공사계획 수립에 유용한 실적자료로서 활용할 수 있는 건설 생산성 예측모델을 제시하고자 한다.

Construction productivity is a key factor for efficiency evaluation of construction work process, project performance measurement, and basic data of work plan in construction industry. However, although construction productivity is important in construction industry, gathering methodology and analyzing methodology of productivity data are not well-organized therefore productivity data is not utilized in the construction industry The purpose of this study is to develop productivity prediction system using data mining technology based on activities and to suggest frameworks about productivity data collection, accumulation.

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