The construction cost estimation process is to conduct Quantity Takeoff by items by analyzing project documents and adjust it into Bill of Quantity by work packages. Once the quantity of work items is decided, construction cost is estimated applying t...
The construction cost estimation process is to conduct Quantity Takeoff by items by analyzing project documents and adjust it into Bill of Quantity by work packages. Once the quantity of work items is decided, construction cost is estimated applying the unit cost (Al-Harbi, 1994). Among the unit cost applied to work items, such as market unit cost, historical unit cost, and so on, historical unit cost which utilizes Bill of Quantity of the existing projects has an advantage to consider the characteristics, size, completion point, and region. However, it is difficult to collect historical unit cost and manage it as there exist expressions of different names with the same meaning and the ununified work item codes. And this problems make it difficult to build and renew the database‘s work items and unit cost systematically or automatically. Additionally, it also helps apply and manage the work item-based historical unit cost more easily, and renew the unit price systematically or automatically. This study suggests utilizing the work item database and matching algorithm applying historical unit cost to unit cost of work items.
Current status and necessity of historical construction cost and unit cost were investigated by interview and questionnaire with experts, the ontology and similarity calculation, which are key elements of matching algorithm, were studied. It was found that cost difference due to verbal suffix, usage of both borrowed words and English, and typographical errors exist within the expressions on Bill of Quantity of example projects. Based on these problems, the development direction of matching process model, which consists of Construction Ontology-based Database and string matching algorithm, was established. Ontology-based database constructs "word ontology table" to divide work items into the meaning of words so that expressions of different names with the same meaning are recognized all the same, and string matching algorithm is based on the words saved in this table. And, unmatched words, which are not searched by string matching algorithm, are searched by the similarity value from the equation of calculating similarity. Moreover, work item table consists of work package, work item, mean unit cost, and word identifier (ID) of the meaning unit constructing each work items. The similarity is estimated based on the word identifier of the work item table, and the same work items have the same word identifier. In case they are not identical, the similarity calculation is performed based on the word identifier so that it supports the user's decision-making. Based on the work item matching process model, Work Item Matching System, called WIMS, was systemized using Microsoft Excel's VBA Macro Codes.
To verify WIMS, this study collected 30 project's historical unit cost (limitedly waterproof and glass work). 25 were saved into database by work item, standard, and segmental word & standard divided by the meaning unit, and the rest 5 deduced the verification result of 79 percent success rate in matching from work item database. It is expected to possibly make up for the work items that were absent in the database of the rest 21 percent, by inputting the wider range of project Bill of Quantity thereafter.
The Work Item Matching System(WIMS) developed in this research helps expressions of different names with the same meaning to be recognized all the same so that the work items of the historical Bill of Quantity could be accumulated in the standardized format. Additionally, it would also help apply and manage the work item-based historical unit cost more easily, and renew the unit price systematically or automatically so that it may contribute to the better estimation in terms of accuracy and time required.
공사비 산출프로세스는 설계도서 분석을 통해 항목별 물량산출서를 작성하게 되며 이는 공종별 내역서로 정리된다. 각 공종별 작업항목의 물량이 결정되면 단가를 적용하여 공사비를 산출...
공사비 산출프로세스는 설계도서 분석을 통해 항목별 물량산출서를 작성하게 되며 이는 공종별 내역서로 정리된다. 각 공종별 작업항목의 물량이 결정되면 단가를 적용하여 공사비를 산출하게 된다(Al-Harbi 외 1994). 각 작업항목에 적용되는 단가로는 시장단가와 실적단가가 있으며, 이 중 기존 프로젝트의 내역서를 활용하는 실적단가는 자료원인 공사의 특성 및 규모, 준공시점, 그리고 공사지역 등이 고려된다는 장점을 가지고 있다. 그러나 해당공사의 내역서에는 동의이명(同意異名)의 표현이 존재하고, 작업항목의 코드가 통일되어있지 않으므로 실적단가를 축적하고 관리하는데 어려움이 있다. 이러한 문제들은 실적단가를 기반으로 하는 개산견적시스템의 작업항목 및 단가 데이터베이스를 구축하고 갱신하는데 있어서 시스템화 및 자동화를 저해하는 원인이 되고 있다. 본 연구에서는 기존 프로젝트의 내역서상에 존재하는 실적단가를 신규프로젝트의 공사비 산출프로세스 중 공종별 내역서의 작업항목별 단가에 적용하는데 있어서 작업항목 데이터베이스와 매칭 알고리즘을 활용한 작업항목 매칭 프로세스를 제시한다.
본 연구는 전문가 면담 및 설문조사를 통해 실적공사비 및 단가의 활용현황과 필요성에 관해 조사하였고, 선행연구 고찰을 통해 매칭 알고리즘을 구성하는 온톨로지 및 유사도 계산에 대한 현황 조사를 수행하였다. 사례 프로젝트 내역서의 작업항목 표현에서 작업항목의 동사형 접미어에 의한 단가 차이, 외래어 및 영문 병행 사용, 부가정보 표기에 의한 표현상의 차이, 그리고 오타 등이 존재하는 것으로 분석되었다. 이러한 문제점을 토대로 건설 온톨로지 기반 데이터베이스와 문자열매칭 알고리즘으로 구성되는 매칭 프로세스 모델의 개발방향을 설정하였다. 온톨로지 기반 데이터베이스는 작업항목을 의미단위 단어로 분절하여 동의이명의 표현을 동일하게 인식하게 할 수 있는 단어 온톨로지 테이블을 구축하였고, 문자열 매칭 알고리즘은 이 테이블에 저장된 단어를 기준으로 수행된다. 그리고 문자열 매칭 알고리즘으로 검색되지 않은 불일치단어는 유사도 계산식을 이용한 유사도 값에 의해 검색된다. 또한, 작업항목테이블은 공종, 작업항목, 평균단가, 그리고 각 작업항목을 구성하는 의미단위 단어식별자로 구성되어 있다. 이 작업항목 테이블의 단어식별자를 기준으로 유사도 계산이 수행되며, 동일한 작업항목은 동일한 단어식별자를 가진다. 동일하지 않을 때는 단어식별자를 기준으로 유사도 계산이 수행되어 사용자의 의사결정을 지원한다. 개발된 작업항목 매칭 프로세스 모델을 바탕으로 상용 워크시트[Microsoftⓡ Excel]의 VBA 매크로 소프트웨어 프로그램을 작성하여 작업항목 매칭 시스템(WIMS : Work Item Matching System)으로 구현하였다.
WIMS의 효용성을 검증하기 위해 30개 프로젝트의 방수공사와 유리공사 실적단가 작업항목을 대상으로 25개는 데이터베이스에 작업항목과 규격 그리고 의미단위로 분절된 단어 및 규격으로 저장하고 나머지 5개 내역서로 사례검증을 실시한 결과 작업항목 데이터베이스에 존재한 작업항목 79%의 매칭성공률이 도출되었다. 향후 구축된 데이터베이스에 보다 광범위한 프로젝트의 내역서를 입력함으로써 나머지 21%의 데이터베이스에 부재한 작업항목을 보완할 수 있을 것이다.
본 연구에서 개발한 작업항목 매칭 시스템은 내역서의 동일한 작업항목의 상이한 표현을 동일하게 인식시켜 줌으로써 실적 내역서의 작업항목을 표준화하여 축적할 수 있게 한다. 작업항목기반 실적단가의 활용과 관리를 용이하게 하며 현재의 단가 갱신 프로세스의 시스템화 및 자동화를 가능하게 하여 실적단가의 활용성 증진과 더불어 실적단가를 기반으로 하는 견적의 소요시간 단축과 정확성 향상에 기여할 것으로 기대된다.
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