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Quantity-based Early Cost Estimation Model for Road Construction Projects

대표물량 기반의 도로공사 설계단계의 개략공사비 예측모델

  • 김두연 (연세대학교 공과대학 토목공학과) ;
  • 김병일 (금호건설(주)) ;
  • 여동훈 (연세대학교 공과대학 토목공학과) ;
  • 한승헌 (연세대학교 공과대학 사회환경시스템공학부)
  • Received : 2009.02.02
  • Accepted : 2009.03.10
  • Published : 2009.05.31

Abstract

Cost estimation in the early phase enables government to plan public budgeting more efficiently by providing information about construction cost. However, cost estimation in the early phase is difficult to predict because only a little information can be utilized. The cost estimation method now being used by the government is calculated by length of the road multiplied by unit cost per length and shows high error rate because it cannot reflect the unique characteristics of each project. As the project is being proceeded, level of available information also changed. So, reflecting available information of a project is important. This paper divided early phase into two parts : planning phase and early design phase, and developed cost estimation model considering level of available information of each phase. Total 143 cases are utilized to find influencing variables and develop cost estimation model and model validation is done by adopting required accuracy level. This cost estimation model reflecting level of available information can be applied to public budgeting, feasibility test, and comparison between routes.

건설 프로젝트에 있어 공사비 산정은 예산편성, 대안검토, 입찰, 공사수행 등의 각 단계에 따른 의사결정 과정의 주요한 근거가 된다. 이에 따라 사업 초기 단계에서 보다 정확한 사업비를 산정하기 위하여 다양한 방법들이 적용되어 왔으며, 여러 연구를 통해 각 단계의 특성에 적합한 예측 방법론이 필요하다는 문제인식이 이루어져 왔다. 도로공사의 경우, 특히 타당성 조사 및 설계 초기단계에서 기준의 부재 등으로 정확한 사업비 산정에 어려움이 있는 것으로 분석되었다. 본 연구는 이러한 노선결정 이전까지의 단계를 대상으로 설계 초기단계에 적합한 대표공종의 물량 예측에 기반한 공사비 산정체계를 제시하였다. 이를 위하여 87건의 실시 설계 데이터를 분석하여 대표공종을 도출하고, 전체를 토공, 배수공, 포장공, 기타공종으로 구분하여 각 공종별 특성에 기반한 예측모델을 제시하였다. 도출된 공사비 산정모델의 검증을 위하여 9건의 추가 데이터의 공사비 예측결과를 실시 설계 공사비와 비교하여 평균 8% 수준의 오차율을 얻었다. 현행 단위길이당 공사비 기준을 적용한 산정결과와 비교할 때, 본 연구모델의 활용을 통해 설계단계 개략공사비 산정업무의 정확성 및 신뢰성을 향상시킬 수 있는 결과를 제시하였다고 할 수 있다.

Keywords

References

  1. 김광희, 강경인(2004) 사례기반추론 기법을 이용한 공동주택 초기 공사비 예측에 관한 연구. 대한건축학회논문집(구조계), 대한건축학회, 제20권 제5호, pp. 83-92.
  2. 김수진, 김선국(1999) 공동주택에서 주요물량을 이용한 공사비 예측 모델 개발. 대한건축학회 춘계학술발표대회논문집(구조계), 대한건축학회, pp. 531-536.
  3. 박종현, 이태식(2002) 설계단계별 도로공사 공사비 산출 모델 개발, 대한토목학회논문집, 대한토목학회, 제22권 제1D호, pp. 103-112.
  4. 안성훈, 강경인(2005) 전문가지식을 활용한 공동주택 초기단계 공사비 예측에 관한 연구, 대한건축학회논문집(구조계), 대한건축학회, 제21권 제6호, pp. 81-88.
  5. 이유섭(2003) 코스트 중요항목 분석을 통한 공사비 예측모델 연구. 한국건설관리학회논문집, 한국건설관리학회, 제4권 제4호, pp. 212-219.
  6. Adeli, H. and Wu, M. (1998) Regularization neural network for construction cost estimation. Journal of Construction Engineering and Management, Vol. 124, No. 1, pp. 18-24. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9364(1998)124:1(18)
  7. Bell, L.C. and Kaminsky, A. (1987) Data base for preliminary cost estimating. Journal of Transportation Engineering, Vol. 113, No. 4, pp. 341-347. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-947X(1987)113:4(341)
  8. Carr, R.I. (1989) Cost-estimating principles. Journal of Construction Engineering and Management, Vol. 115, No. 4, pp. 545-551. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9364(1989)115:4(545)
  9. Flyvbjerg, B., Holm, M. S., and Buhl, S. (2002) Underestimating costs in public works projects: Error or lie? Journal of the American Planning Association, Vol. 68, No. 3, pp. 279-295. https://doi.org/10.1080/01944360208976273
  10. Karshenas, S. (1984) Predesign cost estimating method for multistory buildings. Journal of Construction Engineering and Management, Vol. 110, No. 1, pp. 79-86. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9364(1984)110:1(79)
  11. Lee, K.H. (2003) Social Science Research Methodology 1st. Ed., Bupmunsa, Korea.
  12. Oberlender, G.D. and Trost, S.M. (2001) Predicting accuracy of early cost estimates based on estimate quality. Journal of Construction Engineering and Management, Vol. 127, No. 3, pp. 173-182. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9364(2001)127:3(173)
  13. Ou-Yang, C. and Lin, T.S. (1997) Developing an integrated framework for feature-based early manufacturing cost estimation. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, Vol. 13, No. 9, pp. 618-629. https://doi.org/10.1007/BF01350820
  14. Seeley, I.H. (1996) Building Economics, 4th Ed., Macmilan, London, U.K.
  15. Soutos, M. and Lowe, D.J. (2005) Procost-towards a powerful early stage cost estimating tool. Computing in Civil Engineering, ASCE, Cancun, Mexico, pp. 142-142.
  16. Trost, S.M. and Oberlender, G.D. (2003) Predicting accuracy of early cost estimates using factor analysis and multivariate regression. Journal of Construction Engineering and Management, Vol. 129, No. 2, pp. 198-204. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9364(2003)129:2(198)
  17. Wilmot, C.G. and Cheng, G. (2003) Estimating future highway construction costs. Journal of Construction Engineering and Management, Vol. 129, No. 3, pp. 272-279. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9364(2003)129:3(272)