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과제현황 목록

과제기본정보

건설산업 데이터베이스 인프라 확장을 위한 빅데이터 마이닝 사업화 기술 개발3년차

사업개요
사업개요에 대한 사업명, 분류코드(기술분류), 과제명, 주관연구기관, 총괄연구 책임자(성명, 소속, 전화번호), 총 연구기간, 당해연도 연구기간 정보제공
사업명 국토교통기술촉진연구사업 과제번호 21CTAP-C152263-03
국가과학표준분류 1순위 건설 교통 | 건설시공 재료 | 건설시공관리기술 적용분야 건설업
2순위 정보 통신 | 정보이론 | 데이터베이스 실용화대상여부 실용화
3순위 정보 통신 | 소프트웨어 | S W 솔루션 과제유형 개발
과제명 건설산업 데이터베이스 인프라 확장을 위한 빅데이터 마이닝 사업화 기술 개발
주관연구기관 주식회사 나인티나인
총괄연구 책임자 성명 조대구
소속 주식회사 나인티나인 직위 소장
기관 대표번호 02-949-9910 FAX 02-949-9950
총 연구기간 2019-04-19 ~ 2021-12-31
당해연도 연구기간 2021-01-01 ~ 2021-12-31

(단위:원)

년도별 정부출연금, 기업부담금, 계 정보제공
년도 정부출연금 기업부담금
현금 현물 소계
3차년도 335,000,000 13,500,000 102,000,000 115,500,000 450,500,000
과제기본정보의 연구개발개요, 최종목표, 연구내용 및 범위 정보제공
연구개발개요 정보처리능력이 획기적으로 개선된 빅데이터 마이닝 원천기술 개발을 기반으로, 방대한 건설사업관리 정보를 수집-분석하여 국내 건설사업 데이터베이스를 확장하기 위한 사업화기술 개발

빅데이터 기술 적용 정도에 따라
? 1 단계 빅데이터 기술 기반 획기적 정보처리 능력 원천기술 개발
? 2 단계 과학적 의사결정 지원을 위한 빅데이터 분석기술 개발
? 3 단계 신뢰성, 다양성, 대표성 있는 건설 DB 인프라 구축기술 개발
최종목표 건설산업 DB 인프라 확장을 위한 빅데이터 마이닝 사업화기술 개발을 통한 다음과 같은 사회이슈 문제 해결

○ 사회이슈해결 1: 혁신적 건설사업 정보처리 원천기술 확보 ▶ 데이터 친화적 건설산업
- 제안하는 신개념 빅데이터 기반 정보처리기술은 복잡-다양-다변-방대한 건설사업 정보로부터 실무자가 요구하는 정보를 자유자재로 실시간 추출할 수 있는 기술로 정보 처리 및 운영의 획기적 개선 가능
- 년 30억 규모 기술개발, 500억 규모 기술수요에 만족스러운 원천기술 제시
- 정보처리업무 효율성을 바탕으로 정보 접근성 향상; 데이터 친화적인 건설산업 조성에 기여

○ 사회이슈해결 2: 과학적 의사결정지원 분석기술 확보 ▶ 데이터 기반 의사결정 건설산업
- 건설산업에서도 데이터의 중요성 및 그 잠재 가치가 미래로 갈수록 증대될 것이라 인식, 데이터의 활용 역량 수준을 향상 시킬 수 있는 방안에 대하여 고민
- 빅데이터 기반 의사결정 지원 기술은 건설사업 운영에 요구되는 다양한 정보분석기법을 제시, 새로운 가치 발굴, 통합적 분석, 관리 능력 선진화-지식화-과학화를 위한 제반기술로 역할
- 정보분석업무의 다양성을 바탕으로 과학적 의사결정, 불필요한 논쟁 최소화, 명확한 책임소재 부여; 데이터 기반 의사결정 건설산업 조성에 기여

○ 사회이슈해결 3: 건설사업 데이터베이스 구축기술 확보 ▶ 더불어 사는·공정한 건설산업
- 객관적이고 신뢰성 있는 적정공사비 DB는 공정하고 투명한 예산 집행, 우수한 품질 보장, 불공정한 관행 개선, 하도급 및 근로자의 적정 대가 지급 등 더불어 사는 사회·공정한 사회의 기본 전제조건
- 빅데이터 마이닝 원천기술을 활용 ? 운영 중인 다수의 건설사업에 직접 참여 데이터 마이닝 용역 수행 ? 양적·질적 데이터 처리 능력을 바탕으로 방대한 건설사업 DB 수집 ? 프로젝트 특성에 따라 축적 DB 통계분석 ? 각종 단가 및 생산성 데이터베이스 구축-배포
- 실무에 직접 참여-조사-발굴한 신뢰성 있는 DB, 사업특성을 고려한 다양성 있는 건설 DB 구축 가능
- 방대한 건설산업 DB 구축의 금전적-물리적-시간적 한계를 극복할 수 있는 새로운 패러다임 제시
- 수집-통계처리-분석한 대국민 맞춤형 공공건설 DB 제작-배포, 국민알권리(정부3.0) 요구 충족
- 신뢰성-다양성-대표성 있는 DB 구축 및 확산을 통한 더불어 사는·공정한 건설산업 조성에 기여
연구내용 및 범위 주요 연구 내용
○ 건설사업관리 정보처리 및 운영의 획기적 개선 가능한 원천기술 개발
○ 과학적 의사결정 지원을 위한 빅데이터 마이닝 분석기술 개발
○ 건설산업 DB 인프라 확장을 위한 데이터베이스 구축기술 개발


년차별 연구 내용
○ 1차년도
1-1. 건설사업관리 관련 문서수집 및 정보운영현황 조사
1-2. 빅데이터 기반 건설사업관리 정보통합 원천기술 개발
1-3. 원천기술 성능검토를 위한 테스트베드 2건 운영


○ 2차년도
2-1. 건설사업관리 의사결정 지원을 위한 빅데이터 분석기법 개발
2-2. 건설사업관리 빅데이터 마이닝 통합 플랫폼 개발
2-3. 테스트베드 2건 운영 및 추출-분석 데이터베이스 신뢰성 검토


○ 3차년도
3-1. 건설사업관리 선진화-지식화-과학화 방법론 개발
3-2. 건설사업 프로젝트 DB 및 공공 DB 제작-배포
3-3. 건설사업 DB 인프라 구축 및 확산을 위한 제도·정책 연구
3-4. 건설사업 DB 신뢰성 검증 및 분석기술 성능검토


연구범위
○ 빅데이터 마이닝 기술개발 범위: 제안기술은 빅데이터 마이닝의 구체적 연구개발 방향을 설정, 명확한 연구개발 범위 및 목표를 통한 연구성과 도출
○ 다양한 원천정보로 부터 다양한 주체가 다양한 관정의 다양한 요구 수준에 따라 다양한 정보를 실시간 추출-분석-보고-DB화 할 수 있는 빅데이터 마이닝 기술 개발
○ 빅데이터 마이닝 기술을 적용할 데이터베이스의 범위는 현행 건설사업관리 관리에 요구되는 아래와 같은 정보의 범위를 포함

- 원가정보: 공사예산보고서, 표준원가계산서, 수량산출서, 견적서, CBS, 공사일보, 계약 및 변경현황 보고서, 하도급계약서, 선급금사용내역서, 설계변경내역서, 표준품셈 및 일위대가 등
- 공정정보: 시공계획서, 공종분류 단계별 일정보고서, 주공정보고서, 전체/월간/주간 공정표, 자원일정 보고서, 공정회의록, 공정종합분석서, 부진 및 만회대책 보고서 등
- 작업보고: 일일(월간)작업보고서, 일일(월간)공정점검표, 일일작업량계획표, 일일점검확인서 등
- 성과정보: 작업실적보고서, 공사진척보고서, 기성부분감리조서, 기성검사결과보고서, S-curve, EVMS, 공사추진계획 및 실적 보고서, 기성산출내역서, 종합기성보고서 등
- 자원정보: 자원별 잔여 물량 집계표, 기자재 구매조달 일정계획, 자재반입보고서, 기자재 공급원 승인 및 제작 요청서, 작업장인수계획서, 공사일보, 시방서, 수량산출서 등
- 노무정보: 하도급승인 신청서, 노무투입계획서, 인력배치계획서, 근로자 연명부, 신규채용자 관리계획서, 일일출역관리보고서 등
건설기술연구개발사업 주요내용
건설기술연구개발사업 주요내용의 구분, 연구개발목표, 연구개발 내용 및 방법 정보제공
구분 연구개발목표 연구개발 내용 및 방법
3차년도 혁신적 정보처리능력 개선을 위한 사업관리 정보통합 원천기술 개발 - 건설사업 참여 주체별 사업관리 관련 문서수집
- 건설사업관리 SW 활용현황 및 정보운영 프로세스 조사
- 개발 SW 개발 및 시스템 요구사항, 시스템 아키텍쳐 제작
- 문서별-활용목적별 요구정보 세부내용 및 수준 조사
- 건설사업관리 정보통합 방법론 및 문제점 분석
- 정합성-무결성 확보를 위한 정보구조 알고리즘 개발
- 건설사업관리 빅데이터 Module 1-5 개발 (텍스트 마이닝, 데이터 변환, 메타데이터 맵핑, 빅데이터 구축, 데이터 마이닝 모듈)
- 테스트베드 운영을 통한 개발 기술의 성능검토
- 100억 규모 테스트베드 운영 2건
- 공종별-업무별 요구정보 및 수준, 신뢰도 정의

SW 개발 모듈
- Module 1: 텍스트 마이닝 Automatic Text & Semantic Mining
- Module 2: 데이터 변환 Data Parsing
- Module 3: 메타데이터 맵핑 Metadata Mapping
- Module 4: 빅데이터 구축 Big Data Building
연구성과 기술적 기대성과 - 낙후된 건설사업 정보화의 획기적 개선을 가져올 빅데이터 마이닝 기술 확보
- 업무 효율화 및 분석 다양화를 통한 사업관리 선진화-지식화-과학화 기술 확보
- 경제성-효율성-미래확장성 있는 빅데이터 기반 건설사업 DB 운영시스템 확보
- 정보 접근성 향상을 통한 기업-부서-개인 정보 경쟁력 강화, 의사소통 활성화
- 건설사업관리 업무에 데이터의 적극적 활용, 데이터 친화적 건설관리 문화 유도
- 신뢰성, 다양성 있는 DB의 확보를 통한 개산견적 기술 개선, 낙찰 수익성 보장
- 통합적 분석 및 통찰을 통한 건설사업의 새로운 가치 개발
- 국내·외 건설사업관리 빅데이터 및 데이터마이닝 기술 표준 선점
- 세계시장 기술선도, 건설 빅데이터 강국 진입
사회 경제적 파급효과 - 데이터기반 의사결정 문화, 분쟁 최소화, 부당거래 근절 등 상호신용 건설문화 전환 유도
- 3D산업, 노동중심 산업에서 고부가가치-기술중심-미래지향적 산업으로 이미지 개선
- 적극적 건설DB 발굴을 통한 정부 3.0 국민 알권리 충족 및 대민서비스 확대
- 적정공사비 지급 및 낙찰 수익성 보장에 따른 더불어 사는 사회
- 부당거래 근절, 하도급 질서 확립, 상호신용 계약, 공정한 사회
- 년 30억 원 규모 기술개발과 500억 원 규모 기술수요에 만족스러운 솔루션 확보
- 데이터 기반 합리적 분쟁 조정, 분쟁 비용 최소화
- 정보 처리 및 운영에 필요한 경비 25%, 시간 50%, 노력 75% 이상 절감
- 표준시장단가 등 건설사업 DB 구축에 요구되는 시간-비용-노력의 절약
- 축적 데이터베이스의 경제적 자산화, 관리지식의 상품화
- 데이터 기반 고부가가치 엔지니어링 서비스 개발, 국내·외 건설시장에서 수주경쟁력 향상
- 잠재적 파급효과가 데이터마이닝 용역서비스 및 DB 판매 新시장 개척
- 4차 산업혁명 기술, 미래지향형 고부가가치 일자리 창출
활용방안 ○ 건설사업 운영에 활용 방안
- 건설사업의 자재관리, 노무관리, 생산성관리, 원가관리, 기성관리, 공정관리 등 프로젝트 운영에 시시각각 요구되는 정보추출시스템으로 활용
- 건설사업에 대한 통합적 분석과 통찰, 의미 있는 정보분석시스템으로 활용
- 건설사업 운영 중 발생하는 각종 문제점에 대한 발견, 원인파악, 가능한 조치 분석, 비용-시간 최적화 등 의사결정지원시스템으로 활용
- 운영 중 발생하는 각종 DB를 수집, 미래 프로젝트의 개산견적 및 각종 비교자료로 토대가 되는 DB 구축시스템으로 활용

○ 참여 조직별 활용 방안
- 설계사: 신뢰성 있는 설계단가 축적, 다양한 단가의 설계 대안 검토 수단으로 활용
- 건설사업관리자: 공법 및 재료의 변경 사항 등에 대하여 공사 기간, 원가, 생산성 등 다각도 분석을 통해보다 개선된 발주자의 의사결정 유도; DB에 의한 근거자료 확보, 분쟁 조정; 객관적 성과측정, 명확한 기성지급, 합리적 분쟁 조정 및 분쟁 최소화, 체계적인 보고서 작성의 수단으로 활용
- 발주자: 쉽고-빠른 DB 분석을 통해 명확한 기성 집행, 부당거래 근절 및 하도급 질서 확립, 관리 능력 개선을 통한 주도적 건설사업 운영; 장기적으로 발주 기관별 건설원가 정보를 축적, 기관별 특성에 적합한 건설사업 운영
- 건설사 및 전문건설업체: 데이터 분석을 통한 공법-생산성-운영절차 개선; 자사의 강점 확대 및 약점 보 방안 모색; 발주처 및 도급자를 위한 고품질 엔지니어링 서비스 개발, DB 활용 능력을 기반으로 해외 수주경쟁력 향상 방안으로 활용

○ 사업화 모델(Business Model:BM)로 활용 방안
- 첨단산업 고부가가치 지식·정보화 사업모델
- 4차 산업혁명 기술 미래지향형 일자리 창출, 고용확대
- 정부 일자리 정책 부합 <과학기술정보통신부, ICT기반 일자리 2022년까지 26만개 창출 목표>
핵심어
핵심어의 구분, 핵심어, 핵심어1~핵심어5 정보제공
핵심어 핵심어1 핵심어2 핵심어3 핵심어4 핵심어5
국문 건설 IT 빅데이터 데이터베이스 건설사업관리 정보통합
영문 IT Big Data Database CM Information Integration
최종보고서
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