건설폐기물 처분 비용이 증가함에 따라 건설폐기물의 양을 정확히 추정하는 것은 프로젝트 성공의 핵심 요소이다. 한국은 건설 프로젝트 수의 증가와 건설폐기물 관리(CWM) 전략의 부재로 인해 점차 늘어나는 건설폐기물 부담을 지고 있다. 폐기물의 양을 예측하는 데에는 현재 적용 가능한 적절한 추정 전략이 없다는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 공사 초기 단계에서 폐기물의 수량과 비용을 예측하기 위한 하이브리드 추정 모형을 개발하였다. 제안된 접근법은 후속 공정 단계에서 비용 초과를 방지하고 CWM을 개선하는 데 활용될 수 있다. 제안된 하이브리드 모형은 인공신경망(ANN)과 개미군집 최적화(ACO)를 사용한다. 다세대 주거용 건축물의 과거 데이터를 적용함으로써 정확한 폐기물 추정치를 제공할 것으로 기대된다.

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