사례기반추론을 이용한 개략비용 예측시스템 개발 - 토양경작법 정화비용사례를 중심으로 적용가능성 검토
This study proposes a approximate cost estimation system based on Excel with VBA using weighted CBR(Case Based Reasoning). One characteristic of this system is that it generates the sheet automatically as many as the number of similar case and new estimation when it performs a case learning and a ne...
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Published in | 한국건설관리학회 논문집, 17(1) Vol. 17; no. 1; pp. 3 - 9 |
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Main Authors | , , , , , |
Format | Journal Article |
Language | Korean |
Published |
한국건설관리학회
2016
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Subjects | |
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ISSN | 2005-6095 2465-9703 |
DOI | 10.6106/KJCEM.2016.17.1.003 |
Cover
Summary: | This study proposes a approximate cost estimation system based on Excel with VBA using weighted CBR(Case Based Reasoning). One characteristic of this system is that it generates the sheet automatically as many as the number of similar case and new estimation when it performs a case learning and a new estimate and cell formula is automatically entered into each sheet. User can be free to compose a combination of attribute factors because they can select up to ten attribute factors. This paper presents an applicability of estimation model for estimating the soil remediation cost when it use a landfarming method. When compared to a estimation model by using average unit cost and optimum multiple regression, this model shows a better result. This study was aimed at landfarming method, but it is expected that a cost estimation model using CBR will be more likely to apply in soil remediation technologies which various remediation technologies and pollutant species exist. 가중사례기반추론 알고리즘을 이용하여 Excel VBA 기반의 개략비용 예측시스템을 개발하였다. 개발 시스템의 특징은 사례학습과 신규추정시 학습사례건수와 신규추정건수 만큼의 시트를 자동생성하며, 각각의 시트는 셀수식이 자동으로 입력되어 시스템의 활용성을 고려하였으며, 또한 영향인자를 최대 10개까지 선택이 가능하도록 하여 영향인자의 조합을 자유롭게 구성할 수 있도록 하였다. 개발한 비용예측시스템을 토양경작법 정화비용예측에 이용하여 토양정화 예측모델의 적용가능성을 검토하였다. 평균단가 예측모델은 물론 최적다중회귀 예측모델보다 개선된 결과를 확인하였다. 본 연구에서는 토양경작법을 대상으로 검토 하였으나 토양정화기술과 오염물질 종류 등 다양한 시나리오가 나타나는 토양정화사업분야에 사례기반추론을 이용한 비용예측모델은 향후 사례데이터 축적과 더불어 적용가능성이 커질 것으로 기대된다 |
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Bibliography: | KISTI1.1003/JNL.JAKO201606050646264 G704-001084.2016.17.1.012 |
ISSN: | 2005-6095 2465-9703 |
DOI: | 10.6106/KJCEM.2016.17.1.003 |