건설현장 4M 데이터 분석을 통한 품질불량 예방시스템 개발

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 건설현장에서 발생한 시공품질 부적합 데이터(2.5만건)에 대해 적용가능한 최신 빅데이터 분석기법을 활용하여 각 공종별 발생한 품질불량에 대한 트렌드를 분석하였다. 분석 툴은 R 프로그램을 활용하였으며, 교차분석 및 분산분석 등의 통계적 분석기법과 텍스트 마이닝 등 데이터 마이닝 분석기법을 활용하였다. 연구의 첫 번째 단계로 전체 부적합 데이터를 대상으로 덱스트마이닝을 통해 워드클라우드를 만들어 부적합의 경향과 주요 키워드를 분석하였습니다. 동일한 데이터를 파레토차트(Pareto)로 분석하여 핵심 키워드와 부적합 빈도가 높은 공종이 일치하는 것을 확인하였으며, 전체 부적합의 70%를 차지하는 콘크리트, 토공사 등 9개 공종을 취약공종으로 선정하고 데이터를 분석하였다. 다음으로 이렇게 도출된 취약공종에 대해 4M요소(Man, Machine, Material, Method) 관점에서 분석하여 공종과 4M 간의 관계가 있음을 증명하고, 공종별 4M원인을 도출하였다. 다음단계에서는 4M의 각 요소, 인력, 장비, 자재, 절차 측면에서 심층분석을 실시하여 각 유형별 불량의 특성과 그에 맞는 개선방안을 도출하였다. 특히, 도출된 공종별 원인에 따라 해결방안 및 예방대책을 수립하여 현장에 적용하기 위해 데이터와 인공지능 기반으로 현장의 작업정보를 탐색하여 필요한 품질관리솔루션을 분석사례, 교육자료, 기준 및 절차 형태로 품질관리 정보를 필요한 현장과 담당자에게 즉시 제공할 수 있는 시스템 “현장 맞춤형 품질 Package 제공시스템”을 개발하였다. 이는 4M 분석결과에 따라 근로자/관리자 교육자료(인력), 시공/측정장비 점검 및 교정(장비), 시험검사/보관보양(자재), 법규/사내표준(절차) 등 공종별 품질관리솔루션을 현장이 시스템에 매일 등록하는 현장 작업일보의 투입인력, 장비, 작업내용 등을 분석하여, 취약공종이 진행되는 현장에 불량이 발생하기 이전에 적시적지에 자동으로 제공하게 된다.