민간 건축 프로젝트 특성을 고려한 건설사업관리 투입 인력 산정 방법
A Manpower Estimation Method for Construction Management Considering the Characteristics of Private Building Projects
- 주제(키워드) 민간 CM 투입인력 산정 , CM 대가 기준 , AHP 기법 , 회귀분석
- 주제(DDC) 690
- 발행기관 아주대학교 일반대학원
- 지도교수 김경래
- 발행년도 2026
- 학위수여년월 2026. 8
- 학위명 박사
- 학과 및 전공 일반대학원 건축공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/ajou/000000036578
- 본문언어 한국어
- 저작권 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록/요약
Although the quality of Construction Management （CM） services is largely determined by the adequacy of manpower input, the current fee standards for private CM do not sufficiently reflect the distinctive characteristics of private projects when estimating manpower requirements. As a result, persistent concerns have been raised that the manpower allocated to private CM projects is systematically underestimated relative to the actual workload demanded. At present, two principal approaches dominate manpower estimation in the private CM market. The first is the public-standard application approach, in which the public-sector fee standards prescribed under Article 60 of the Construction Technology Promotion Act and the related public notice of the Ministry of Land, Infrastructure and Transport are applied directly to private projects. The second is the experiential and negotiation-based approach, in which manpower is determined according to the subjective judgment of CM firms and their bidding strategies at the procurement stage. Both approaches share a common limitation in that they fail to systematically incorporate qualitative factors intrinsic to private projects, such as project complexity, client requirements, and the scope of management services. Accordingly, the objective of this study is to propose and empirically validate a manpower estimation method that preserves the objectivity of the public CM fee standards while systematically reflecting the diverse qualitative characteristics of private construction projects. Through a review of prior studies and in-depth expert interviews （focus group interviews）, this study identified five key influencing factors that affect manpower input in private CM projects: （1） project complexity, （2） CM scope, （3） facility characteristics, （4） client requirements, and （5） project scale （construction cost and duration）. A pairwise comparison survey based on Saaty's （1980） nine-point Analytic Hierarchy Process （AHP） scale was administered to 48 experts, and group weights were derived using the geometric mean method and the eigenvector method. On this basis, the following estimation method is proposed: N = N₀ × Σᵢ（wᵢ × fᵢ） where N denotes the final estimated manpower, N₀ represents the baseline manpower derived from the public fee standards （PRG）, wi denotes the AHP-based weights, and fi denotes the adjustment coefficients reflecting the characteristics of each influencing factor. This structure constitutes an estimation framework that preserves the objectivity of the public standard while adjusting for the qualitative characteristics of private projects. The empirical analysis was conducted using performance data from 52 domestic private CM projects （31 for training and 21 for validation）. The dependent variable was manpower input, measured in Man-Months （MM）, while the independent variables consisted of two quantitative variables （construction cost and project duration） and three qualitative variables （complexity, client requirements, and CM scope）. Three estimation models were compared in a stepwise manner: （1） the simple proportional method based on construction cost, （2） the basic regression model incorporating two quantitative variables, and （3） the extended regression model incorporating both quantitative and qualitative variables （five variables in total）. The extended model achieved a coefficient of determination of R²=0.8981 （Adjusted R²=0.8777）, representing a 42.5% improvement in explanatory power over the basic model （R²=0.6304）. The nested F-test yielded F（3,25）=21.88 （p 〈 0.001）, confirming the statistical significance of the contribution made by the qualitative variables. The extended model recorded a Mean Absolute Percentage Error （MAPE） of 32.99%, representing reductions of 48.82% and 31.43% in prediction error relative to the simple proportional method （MAPE = 64.46%） and the basic regression model （MAPE = 48.11%）, respectively. A comparison of the standardized regression coefficients （β） under the multiple regression structure indicated the following order of influence: construction cost （0.516） 〉 project duration （0.389） 〉 CM scope （0.304） 〉 client requirements （0.285） 〉 complexity （0.263）. These results demonstrate that while the direct effects of the quantitative variables （construction cost and project duration） are the largest, the qualitative variables （CM scope, client requirements, and complexity） also contribute meaningfully to the model. The academic contributions of this study are threefold. First, it develops a hybrid methodology that utilizes the public CM fee standards as a basis while incorporating the influencing factors specific to private projects. Second, it establishes an external validation framework that eliminates the risk of overfitting through training–validation data separation. Third, it provides statistical evidence demonstrating the limitations of the cost-centered paradigm in determining manpower for private CM projects. From a practical perspective, this study offers quantitative grounds to mitigate the vicious cycle of low-priced bidding, workforce attrition, and the deterioration of service quality that has resulted from the absence of objective fee standards. Future research should focus on expanding the sample size to develop facility-type-specific models, comparing the proposed method with nonlinear AI-based models, and establishing both a phase-based manpower allocation model and a dynamic adjustment-coefficient updating system that reflects evolving market conditions. Keywords: Private Construction Management, Manpower Estimation, CM Fee Standards, Analytic Hierarchy Process （AHP）, Multiple Regression Analysis, Hybrid Estimation Framework
more초록/요약
건설사업관리 서비스의 품질은 투입 인력의 적정성에 의해 크게 좌우됨에도 불구하고, 현행 민간 건설사업관리 대가 기준은 투입 인력산정 시 민간 프로젝트의 고유한 특성을 충분히 반영하지 못하고 있다. 이에 따라 실제 업무량에 비해 투입 인력이 과소 산정되는 문제가 지속적으로 제기되고 있다. 현재 민간 시장에서의 투입 인력산정 방식은 크게 두 가지로 구분된다. 첫째는 공공기준 준용 방식으로, 「건설기술 진흥법」및 국토교통부 고시에 근거한 공공부문 대가 기준을 민간사업에 그대로 적용하는 방식이다. 둘째는 경험적·협상적 방식으로, CM사의 주관적 판단과 입찰 단계에서의 수주 전략에 따라 투입 인력이 결정되는 방식이다. 두 방식 모두 사업 복잡성, 발주자 요구 수준, 관리 범위 등 민간사업 고유의 정성적 특성을 체계적으로 반영하지 못하는 한계를 지닌다. 따라서 본 연구는 공공 건설사업관리 대가 기준의 객관성을 기반으로 하되, 민간 건설사업의 다양한 정성적 특성을 체계적으로 반영할 수 있는 투입 인력산정 방법을 제안하고 실증 검증하여 제안한 산정 방법의 타당성을 입증하는 것이다. 본 연구는 선행연구 검토와 전문가 심층 면담（포커스 인터뷰）을 통해 민간 CM 투입 인력 영향 요인인 사업 복잡성, 업무 범위, 시설 특성, 발주자 요구, 사업 규모（공사비, 기간） 도출하였다. 전문가 48인을 대상으로 AHP 설문을 하였으며, 기하평균법 및 고유벡터법으로 집단 가중치를 산출하고 델파이 기법을 활용하여 영향 요인의 보정치（조정계수）를 산정하였다. 이를 바탕으로 본 연구는 다음의 산정 방법을 제안한다. N = N₀ × Σ（wᵢ · fᵢ） 여기서 N은 최종 투입 인력, N₀는 공공 대가 기준 기반 기준 투입 인력, wᵢ는 AHP 도출 가중치, fᵢ는 영향 요인의 특성을 반영한 조정계수이다. 이 구조는 공공기준의 객관성을 보존하면서 민간사업의 정성적 특성을 보정하는 산정 체계를 구성한다. 실증 분석은 국내 민간 CM 프로젝트 52건의 실적 데이터（학습 31건, 검증 21건）를 기반으로 수행되었다. 종속변수는 투입 인원（Man-Month, MM）이며, 독립변수는 정량 변수 2종（공사비·공사 기간）과 정성 변수 3종（복잡성·발주자 요구·CM 범위）으로 구성하였다. 세 가지 산정 모형을 단계적으로 비교하였다. ①단순 비례 방식（공사비 비례）, ②기본회귀모형（정량 2변수）, ③확장 회귀모형（정량+정성 5변수）이다. 확장모형의 R²는 0.8981（Adj. R²=0.8777）로 기본모형（R²=0.6304） 대비 42.5% 향상되었으며, Nested F-test 결과 F（3,25）=21.88, p〈0.001로 정성변수 추가의 통계적 유의성이 확인되었다. 확장 모형의 MAPE 32.99%는 단순 비례 방식（64.46%） 대비 48.82%, 기본회귀 대비 31.43%의 오차 감소를 달성하였다. 다중회귀 구조에서 표준화 계수（β）를 비교하면 공사비（0.516） 〉 공사 기간（0.389） 〉 CM 범위（0.304） 〉 발주자 요구（0.285） 〉 복잡성（0.263）의 순으로 영향력이 나타나, 정량 변수인 공사비·공사 기간의 직접 효과가 가장 크지만, CM 범위·발주자 요구·복잡성 역시 모형에 의미 있음을 확인할 수 있다. 본 연구는 학술적으로는 공공공사 건설사업관리 대가 기준을 활용하여 민간 공사 특성 영향 요인 반영한 하이브리드 방법론을 개발하였고, 학습·검증 데이터 분리를 하여 방법론에 대한 외부 검증 체계를 구축하였으며, 민간 CM 투입 인력 결정에서 특성 요인의 영향력을 통계기법으로 확인하였다. 실무적으로는 객관적 투입 인력산정으로 발주자는 신뢰성 있는 근거 확보와 CM 사는 적정 투입 인력을 통해 서비스 품질 향상할 정량적 근거를 제공하였다. 향후 연구로는 표본 규모를 확장하여 시설 유형별 세분화 모형 개발, 비선형 AI 모형과의 비교, 단계별 인력 배분 모형 및 동적 보정치 갱신 시스템 개발이 필요하다.
more목차
제1장 서 론 1
1.1 연구의 배경 1
1.2 연구의 문제 3
1.3 연구의 목적 6
1.4 연구의 범위 및 방법 8
제2장 이론 배경 및 문헌 고찰 11
2.1 건설사업관리의 개념 및 제도적 발전 11
2.1.1 CM의 정의와 유형 11
2.1.2 국내 건설사업관리 제도의 발전 13
2.2 건설사업관리 대가 기준의 구조와 한계 16
2.2.1 공공 CM 대가 기준의 제도적 특성 16
2.2.2 공공 CM 대가 기준의 한계 18
2.2.3 공공공사 건설사업관리 대가 산출 방법 21
2.2.4 민간 건설사업관리 대가 산정의 문제점 25
2.3 국내외 CM 업무 범위 및 비교 26
2.3.1 공공공사 건설사업관리 업무 범위 26
2.3.2 민간 공사 건설사업관리 업무 범위 28
2.3.3 CMAA 업무 범위 및 구조 30
2.4 선행연구 및 연구의 차별성 33
2.4.1 선행연구의 분석 33
2.4.2 연구의 차별성 37
제3장 투입 인력 산정 방법 제안 39
3.1 연구 방법론 39
3.1.1 AHP 기법의 이론적 배경 40
3.1.2 전문가 심층 면담 42
3.1.3 델파이 기법 45
3.2 민간공사 CM 영향 요인 도출 50
3.2.1 선행연구에 의한 후보 요인 도출 50
3.2.2 전문가 심층 면담（포커스 인터뷰）에 의한 요인 도출 52
3.3 영향 요인 가중치 산정 59
3.3.1 AHP 분석 구조 설계 59
3.3.2 설문 구성 및 응답자 현황 60
3.3.3 쌍대비교 행렬 및 일관성 검증 64
3.3.4 영향 요인 가중치 분석 결과 65
3.4 영향 요인 보정계수 산정 68
3.4.1 델파이 기법 적용 절차 68
3.4.2 보정치 산정 결과 71
3.5 투입인력 산정 방법 74
3.5.1 기준 투입 인력 설정과 AHP 가중치의 결합 논리 74
3.5.2 산정 방법 제안 76
3.6 소결 79
제4장 실적 데이터 활용한 실증 분석 81
4.1 연구 방법론 81
4.1.1 다중회귀분석 방법 81
4.1.2 모형 검증 지표 84
4.2 분석데이터 구성 및 변수 정의 85
4.2.1 실증 분석데이터 구성 85
4.2.2 종속변수의 의의 85
4.2.3 독립변수의 의의 86
4.3 기술통계 및 상관분석 89
4.4 회귀모형 비교 및 분석 95
4.4.1 다중회귀분석 결과 95
4.4.2 기본 모형과 확장모형 비교 96
4.5 모형 타당성 검증 98
4.5.1 다중공선성 및 잔차 진단 98
4.5.2 민감도 분석 101
4.6 검증 및 결과 105
4.7 소결 108
제5장 결론 및 향후 연구 113
5.1 연구 결과의 종합 113
5.2 연구의 학술적·실무적 기여 118
5.3 연구의 활용 방안 및 한계 120
5.4 향후 연구 제언 123
[ 참고문헌 ] 125
[ 부록 ] 131
[ Abstract ] 163
