Most project-based industries such as construction, shipbuilding, and software development etc. should generate and manage project network for successful project planning. Since the generation of large-scale project networks requires a significant amount of knowledge and time, automatic generation system is a must. The system-based generation can save time, be consistent, provide accurate networks, and can enable the systematic accumulation of past experience as a firm’s knowledge asset.
When the solution of a case is complex like project network and product design, the modification process is very complex and thus the minimizing modification effort is primary concern when we select the anchoring case. In many situations, full modification rules are rarely available and the cost of human’s effort of modification is the primary concern. Thus the value of Least Modification is very crucial. So we have developed the framework of Least Modification Principle.
Suggesting framework has been applied to development of the office project planning system. We use 57 cases to implement and to evaluate the framework. We have compared the Optimized Level Multi Cases strategy with the Single Case strategy and the Minimum Level Multi Cases strategy. The Optimized Level Multi Cases strategy reduces 37.4% of the modification effort of the Single Case strategy and reduces 59.1% in contrast with the Minimum Level Multi Cases strategy.
We also have evaluated the estimation model with the least modification. The estimation model reduced 18.8% of the modification effort and enhanced 4.9% of the success rate of network modification. It should be significant result to the knowledge acquisition and management for the modification intensive CBR application.
This framework has been applied to various construction domains such as the apartment, the bridge, the office and the plant building. The proposed framework seems to be effectively applicable to other large-scale projects such as the information system development and the shipbuilding as well as construction.
본 연구는 건설, 조선, 소프트웨어와 같은 대규모 프로젝트에서 계획 및 관리에 사용하는 프로젝트네트워크의 사례기반 자동 생성 방법에 대한 것이다. 프로젝트 네트워크를 작성하기 위해서는 방대한 전문 지식과 많은 시간이 소요된다. 이에 시간을 절약하고, 체계적으로 정리된 전문가의 지식으로 일관되면서 정확한 프로젝트네트워크 생성을 위하여 자동 생성 시스템이 필요하다.
대규모 프로젝트에서는 전통적인 사례기반추론 분야와는 달리 과거사례가 많지 않고, 형태가 다양하므로 사례와 문제의 차이를 메우기 위한 수정이 불가피하다. 요소작업의 수정과 선후관계의 수정으로 수행되는 공정표 수정을 위해 필요한 지식과 오퍼레이터를 정의한 자동 수정 방법을 제시하였다.
모든 경우에 대한 수정 지식 확보가 불가능할 뿐만 아니라 수정을 위한 비용을 고려하여 수정을 최소화하는 수정 최소화 원칙(LMP: Least Modification Principle)을 도입하였다. 이에 따라 수정을 효과적이면서 효율적인 수행할 수 있는 부분 사례를 선택할 수 있는 최적화 수준 다수 사례 선택 (Optimized Level Multi Cases Retrieval), 수정 예측 방법이 포함된 수정 최소화 원칙 프레임워크를 개발하였다.
프레임워크로 개발된 오피스빌딩 프로젝트 계획 시스템에서 16개의 사례를 바탕으로 41개의 테스트 사례로 성과를 평가하였다. 첫 번째 평가로 전문가로부터 추출한 유사성 지식을 이용하여 사례를 선택한 모델(SIM Model)과 프레임워크의 수정 노력 예측을 통하여 사례를 선택한 모델(LMP Model)을 비교하였다. SIM모델 대비 18.8% 수정노력이 줄어들었을 뿐만 아니라 수정의 성공률도 4.9% 향상되었다. 두 번째 평가로 단일 사례 전략(Single Case Strategy), 최소 수준 다수 사례 전략(Minimum Level Multi Cases Strategy)과 각각 비교하여 단일 사례 전략 대비 37.4% 수정노력이 줄어들었으며, 최소 수준 다수 사례 전략 대비 59.1% 수정노력이 줄어듦을 실험적으로 확인하였다.
연구에서 제안한 프레임워크를 적용함으로써 효과적이면서 효율적인 공정표 생성이 가능함을 확인하였다. 이는 나뉘어져 있던 사례선택 지식 없이 사례수정 지식으로 사례를 선택할 수 있음을 보여 주는 것으로 향후 타CBR 분야에 적용 될 수 있을 것이다. 또한 본 프레임워크가 프로젝트 네트워크를 이용하는 다른 분야에도 적용될 수 있을 것으로 기대한다.
