빅데이터를 활용한 공기지연에 대한 분석 연구

Abstract

해외건설공사의 건설 규모는 국내와 비교적 크고 다양한 지역적 특성과 현지개발환경에서 수행되고 있다. 그러다 보니 해외 토목프로젝트의 실패원인은 입찰단계에서 입찰안내서 검토 미흡, 부적절한 현장조사 및 현장정보 부족, 입찰 가격 산정 시 견적오류 및 누락 등이 있고, 계약단계에서는 계약문서의 부실 검토, 불공정한 계약, 모호한 계약 조항으로 인한 해석 충돌 등이 있으며, 시공 및 시운전 단계에서는 인허가 지연, 설계도서 승인지연, 시공오류와 재시공, 해외공사 시공관리 역량 부족, 기자재 장비의 구매 및 반입 지연, 지반조건 상이 등 다양한 원인이 있으며, 특히나, 공기지연으로 인한 돌관작업이 빈번하게 이루어져 원가상승을 초래하는 경우가 다수이다(김용돈,2014). 본 논문은 해외 토목프로젝트의 지연 데이터를 빅데이터로 분석하여 공기 지연 리스크 요인을 군집화하여 대응방향성을 제안하는 데 목적이 있다. 본 연구에서 사용한 자료는 A 건설 2013년 이후의 해외 8개 건설현장에서 공사기간동안 축적된 월별 공정데이터를 사용 하였다. 선행연구를 고찰하여 대분류는 외부적∙내부적 리스크로 분류하였으며 이에 따른 중분류는 문화∙법적 위험, 시공, 견적 및 설계, 정치적, 발주자, 계약체계, 물리적으로 분류하였다. 소분류로는 최종적으로 24개의 리스크 요인을 도출하였다. 이후 각 리스크 요인에 대한 지연일 수를 기준으로 군집화를 진행하기 위해 K-prototype algorithm 을 토대로 진행하였다. 군집화하여 공기지연일이 가장 큰 cluster-1의 시공관리 미흡, 공정관리 미흡, 굴착조건 불리, 기술인력 부족, 발주자 변심, 설계 변경에 대한 지연사유와 지연대책에 대해서 분석하였으며, 공기지연 리스크 요인이 가장 많은 cluster-3의 시공관리 미흡, 공정관리 미흡, 굴착조건 불리, 기계설비 설치미흡, 재료품질, 조달공급, 작업자 사고, 기술인력부족, 기술한계, 민원 발생, 선행작업 미실시, 장비결함, 불가항력, 발주자 변심, 설계미흡, 설계변경, 승인 및 허가절차, 오시공, 시공품질, 정치, 종교, 의사소통 미흡, 파업, 협약 단계에 대해서 지연사유와 지연대책을 분석하였다.|The construction scale of overseas construction projects is relatively large compared to that of Korea and is being carried out in various regional characteristics and local development environments. As a result, the causes of failure of overseas civil engineering projects include insufficient review of the bid guide at the bidding stage, inadequate on-site investigation and lack of site information, and quotation errors and omissions when calculating bid prices. There are conflicting interpretations due to ambiguous contract clauses, and in the construction and trial run stage, various causes such as delay in authority’s approval, delay in approval of design documents, construction errors and re-construction, lack of overseas construction management capacity, delay in purchasing and importing material and equipment, and differences in ground conditions, etc. In particular, there are many cases where protrusion work is frequently performed due to delay in construction, resulting in an increase in cost (Yongdon Kim, 2014). The purpose of this paper is to analyze the delay data of overseas civil engineering projects with big data and to suggest a response direction by clustering the delay risk factors. For the data used in this study, monthly progress data accumulated during the construction period at 8 overseas construction sites in A construction company since 2013 were used. After considering previous studies, the major classification was classified into external and internal risks, and the middle classifications were classified into cultural and legal risks, construction, estimate and design, political, ordering, contract system, and physical. As minor classification, the 24 risk factors were derived. Afterwards, to proceed with clustering based on the number of delay days for each risk factor, the K-prototype algorithm was used. The reasons for delay and delay measures for cluster-1 with the largest delay due to clustering were analyzed, including insufficient construction management, insufficient process management, unfavorable excavation conditions, lack of technical manpower, change of mind, and design change. The reasons for delay and delay measures for cluster-3 with the most delay due to clustering were analyzed insufficient construction management, insufficient process management, poor excavation conditions, insufficient installation of mechanical facilities, material quality, procurement and supply, worker accidents, lack of technical manpower, technical limitations, civil complaints, failure to perform prior work, equipment defects, force majeure, change of mind, poor design, design change, approval and permit procedures, misconstruction, construction quality, politics, religion, lack of communication, strike, and agreement stage