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Construction Cost Estimation Using Case-Based Reasoning with Hybrid Genetic Algorithm
혼합형 유전자알고리즘과 사례기반추론을 이용한 건설공사비 예측

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Authors
정상선
Advisor
박문서
Issue Date
2020
Publisher
서울대학교 대학원
Keywords
Cost EstimationCase-Based ReasoningHybrid Genetic AlgorithmLocal SearchCorrelation Analysis공사비예측사례기반추론혼합형 유전자 알고리즘지역탐색상관분석
Description
학위논문 (석사) -- 서울대학교 대학원 : 공과대학 건축학과, 2020. 8. 박문서.
Abstract
건설프로젝트 초기 단계의 사업비 추정치는 사업지의 결정이나 공사 기간과 같은 중요한 사항에서 사업자의 의사결정에 상당한 영향을 미친다. 그러나 초기 단계는 설계도서나 시방서 등의 정보가 부족한 채로 진행되기 때문에 신뢰도 있게 수행하기 어렵다. 기존 연구에서는 초기 공사비를 예측하기 위해 사례기반추론을 사용했으며, 그 중 조회단계의 가중치를 계산하는 방법으로 유전자 알고리즘을 사용했다.
유전자 알고리즘은 대표적인 전역해 탐색 기법이며 기존 유전자 알고리즘은 임의의 수로 연산하기 때문에 현재해보다 좋은 성능을 내기 힘들다는 한계가 있다. 그래서 이것은 지역 최적화 방법과 혼합해 사용했을 때 성능이 향상된다는 것이 다른 분야의 기존 연구들을 통해 증명되었다. 하지만 유전자 알고리즘을 사용해 건설 공사비를 예측하는 기존 연구들은 지역 최적화 방법과 혼합하지 않은 전역탐색 방법으로써의 유전자 알고리즘을 사용한다.
이러한 한계를 극복하기 위해 임의의 수가 아닌 상관분석을 이용한 상관계수를 지역탐색의 방법으로 유전자 알고리즘에
반영하고, 지역탐색과 유전자 알고리즘을 결합한 혼합형 유전자 알고리즘으로 가중치를 산정한다. 산정한 가중치를 사용하여 사례기반추론 모델을 개발하고 데이터를 통해 유효성을 검증하였다.
유효성 검증에는 각 공공 아파트, 군 시설물, 업무시설의 데이터를 사용하였다.
그 결과, 지역탐색을 적용한 혼합형 GA-CBR이 기존 GA-CBR보다 우수한 성능을 보인 것으로 확인되었고, 뿐만 아니라
동일가중치법, 회귀분석법같은 기존의 방법론보다 성능이 좋은 것으로 확인되었다.
Estimates of project costs in the early stages of a construction project have a significant impact on the operator's decision-making in important matters, such as the site's decision or the construction period. However, it is difficult to carry out the initial stage with confidence because information such as design books and specifications is not available. In previous studies, case-based reasoning was used to estimate initial construction costs, and genetic algorithms were used to calculate the weight of the inquiry phase among them. However, some say that it is difficult to perform better than the current solution because existing genetic algorithms are calculated in random numbers. To overcome these limitations, correlation numbers using correlation analysis rather than random numbers are reflected in the genetic algorithm by method of local search, and weights are calculated using a hybrid genetic algorithm that combines local search and genetic algorithms. A case-based reasoning model was developed using the weights calculated and validated with the data. As a result, it was found that the hybrid GA-CBR applied with local search performed better than the existing GA-CBR.
Language
eng
URI
https://hdl.handle.net/10371/169120

http://dcollection.snu.ac.kr/common/orgView/000000162995
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Appears in Collections:
College of Engineering/Engineering Practice School (공과대학/대학원)Dept. of Architecture and Architectural Engineering (건축학과)Theses (Master's Degree_건축학과)
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