1. 서 론

1.1 연구의 배경 및 목적

국내 건설현장에서 건설장비가 사용된 것은 한국전쟁 이후 미국의 경제원조로 도로건설을 위하여 지원받은 건설장비를 투입한 것을 시초로 보고 있다. 2015년 기준 건설장비 등록대수가 45만대를 넘는 규모로 성장하여 대부분의 건설공사에서는 필수적으로 각종 건설장비가 투입되고 있으며, 특히 토공과 같이 대규모의 반복공정으로 이루어진 공사의 경우에는 건설장비에 의한 의존도가 매우 높은 편이다. 현재 각종 정보기술, 로봇기술, 나노기술 등을 적용하여 사용성을 높인 건설장비들이 출현하고 있다.

최근 건설공사는 개선된 건설장비의 투입과 기계화 시공에 적합한 시공법을 적용하여 경제적인 시공을 추구하고 있다. 하지만 많은 경우에 공사관리자의 직관과 전통적인 방식으로 건설장비를 운영함으로써 생산성 및 경제적 측면에서 효과를 증대시키지 못하고 있는 실정이다. 최근의 각종 건설장비의 성능은 급속도로 발전되고 있지만 기계화 시공을 위한 관리방법 및 운영방법이 뒷받침되지 않는다면 기계화 시공으로 인한 효과를 최대한으로 누리지 못하게 된다. 다수 및 다종의 건설장비들이 투입되는 경우에 개별적인 건설장비 관점에서의 관리가 아니라 전체 건설장비군의 작업시간율을 높이기 위한 노력을 기울여야 하며 전체 건설장비의 기계경비를 최소화할 수 있는 방법으로 운영을 해야만 한다.

제조업 분야에서는 생산성 및 경제성 향상을 위하여 공장생산 라인에서 인간 및 각종 로봇간에 제약없이 협업을 진행하고 각 영역의 스마트한 연동을 위한 제조시스템을 개발하여 적용하고 있다. 이러한 제조시스템은 각 주체별로 가장 효율적으로 할 수 있는 임무를 할당하고 주체별로 유연한 연동성을 부여함으로써 같은 그룹에 속한 인간과 로봇이 서로의 업무와 상대의 선호를 학습하게 함으로써 작업완료 시간을 단축할 수 있도록 해 준다. 실험에 의하면 생산라인에서 사람이 낭비하는 시간의 85%까지도 줄일 수 있는 것으로 나타났다(MIT Technology Review, 2014). 건설분야의 기존의 연구(Kim, 2014; Ahn et al., 2016)에서는 다양한 건설장비들이 현장에 투입되었을 때 건설장비의 작업시간율을 높이기 위하여 장비군의 형태로 어떻게 협업을 해야 하는지에 대한 이론적인 기반을 제시하고 있다. 또한 건설장비들의 협업을 지원하기 위한 시스템 개발을 위한 구성요소와 정보처리 프로세스에 대한 내용을 제시하고 있다. 본 연구에서는 다수 및 다종의 건설장비가 투입되는 토공현장에서 전체 건설장비의 효율적인 운영을 통하여 건설장비의 작업시간율을 높이기 위한 시스템을 제안하는 것을 목적으로 한다. 토공현장에서는 건설장비들의 절성토 작업을 수행하기 위하여 장비군의 형태로 운영되는데 제안된 시스템은 건설장비들을 자원의 개념으로 보고 운영의 효율을 최대화하기 위한 방안을 제시하고, 제시된 방안을 효과적으로 수행하기 위하여 관련 정보가 건설장비를 운전하는 작업자에 적절하게 전달될 수 있도록 하였다. 기존 연구에서는 단일 절성토 구간을 장비들이 작업하는 연구가 이루어졌다면 본 연구에서는 다수의 절성토 구간을 장비들이 그룹으로 나누어 작업량을 비교하고 효율을 상승시켰다. 추후에 개발된 시스템이 안정화 작업을 거쳐 현장에 적용된다면 토공작업의 효율성을 높일 수 있을 뿐만 아니라 궁극적으로 작업시간의 단축과 연료사용량을 줄임으로써 탄소배출을 저감하는 효과도 기대할 수 있을 것이다.

1.2 연구의 범위 및 방법

본 연구는 대규모의 단지토공을 대상으로 하고 있으며, 투입되는 다수 및 다종의 건설장비들의 작업시간율¹⁾ 개선을 도모하기 위한 운영시스템을 개발하는 것을 연구의 범위로 하고 있다. 건설장비 관리의 효율성은 건설장비의 구입 및 운전, 경제적 판단 등의 경제적인 요소와 건설장비의 생산성 및 작업요율성 등의 운영요소, 그리고 정비계획, 유지관리 및 폐기에 관련된 기계적인 요소로 구분될 수 있다. 제시된 운영시스템은 건설장비의 운영요소에 국한되며 연구내용의 구체적인 사항은 다음과 같다.

1.2.1 건설현장에서 건설장비 운영현황 조사

전문가들의 면담을 통하여 전체 토공사의 생산성 향상을 위하여 적용되고 있는 건설장비들의 운영방법을 파악하고 기존 전통적인 관리방법의 문제점을 분석한다.

1.2.2 제조업 분야의 최적 자원운영 방법 조사

공장생산 라인의 효율성 향상을 위하여 적용되고 있는 기법 및 자원운영 방법에 대하여 문헌을 중심으로 조사한다. 조사된 방법론 중에서 건설현장에 적용될 수 있는지를 검토한다.

1.2.3 건설장비 할당 방법론 제시

다수 및 다종의 건설장비로 토공사를 수행하기 위하여 수립된 토공배분 계획에 따라서 구성되는 건설장비군(Equipment cluster)을 주어진 조건과 다이나믹하게 변화는 환경을 고려하여 구성할 수 있는 건설장비 할당 방법론을 제시한다. 건설장비 할당 방법론의 검증을 위하여 Arena를 활용한 시뮬레이션을 실시하여 결과치를 비교한다. 건설장비 할당을 위한 각종 연산과정을 수도코드(Pseudo code)를 이용하여 표현한다.

1.2.4 건설장비 최적운영 시스템 개발 및 테스트

할당방법론을 적용하여 건설장비 최적운영 시스템을 개발하고 3개의 토공현장 사례를 바탕으로 건설장비의 작업능률 향상과 작업시간율 개선을 위한 운영방법을 제시하도록 한다. 운영시스템은 건설장비 운전자가 효과적으로 작업을 수행할 수 있도록 적절한 정보를 제공할 수 있도록 한다. 최종적으로 개발된 시스템에 의하여 제시된 운영방법에 따른 효과를 분석한다.

2. 산업 및 기술 동향

2.1 건설현장에서 건설장비 운영 현황

건설업은 제조업에 비하여 상대적으로 생산성이 낮고 건설장비가 많이 투입되는 경우에는 많은 에너지 사용으로 인하여 온실가스 배출이 매우 높은 산업이다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 국내외에서 건설 생산성을 높이기 위한 연구를 수행하고 있으며, 하나의 방안으로 건설장비의 효율적 운영기법에 관한 연구를 수행하고 있다. 건설장비의 효율적 운영은 시공 속도를 향상시키고, 시공품질의 균일함을 보장하면서 경비를 절감시키는데 효과가 있다. 건설현장의 장비운영에 대한 대표적인 연구를 살펴보면 시뮬레이션을 활용한 건설현장의 중장비 운영 최적화 방법의 제시(Son et al., 2007)와 토공장비 선정 및 조합을 위한 영향요인 분석(Choi, 2010)등의 연구가 진행되었으며, 토공유동에 따른 통합 객관화 기능을 활용한 최적화 모델(Moselhi and Alshibani, 2009)의 제시와 건설장비 운영에 영향을 주는 요소들의 분석과 장비조합 모델을 제시한 연구(Markiz and Jarade, 2012)가 수행되었다.

건설공사에서 시공 단가를 낮추기 위한 방법으로는 시공계획과 건설장비 기종 선정 및 장비조합 운용의 체계적인 관리 시스템이 적용되어야 한다. 건설현장의 시공계획은 자연환경과 생활환경의 두 가지 측면에서 수립되며, 공사현장의 환경에 적합한 시공법을 채택하게 된다. 기계화 시공기술로 인한 사회 환경의 2차적인 효과를 평가 및 재검토하고, 사전에 기계화 시공으로 미치게 될 영향을 분석 및 평가하여 적절한 처리방법과 제어방법을 제공하는 것이 필요하다. 대기, 물, 및 지반의 오염과 소음, 진동, 지반침하 등과 같은 환경의 변화에 영향을 미치는 2차적인 마이너스 효과를 완화시켜 민원을 최소화시키는 시공계획과 시공법을 선정하게 한다.

최근 대규모 기계화 시공현장의 실패사례를 살펴보면 최신 건설장비의 투입과 건설장비 투입을 고려한 시공법을 적용하고 있음에도 불구하고 전통적인 건설장비 운영방식의 적용이나 공사관리자의 직관에 의한 운용으로 인하여 생산성 및 경제적 효과를 보지 못한 경우가 많았다. 일반적으로 건설장비의 효율적 운영 및 관리를 위하여 공사관리자는 기계손료가 저렴한 건설장비를 투입하고, 투입된 건설장비는 주어진 시간에 최대한의 작업량을 소화할 수 있도록 방안을 마련하고, 운전원의 숙련도에 작업속도가 많은 영향을 미치므로 숙련공을 투입하거나 운전원을 효과적으로 지원할 수 있는 방안을 마련해야만 한다.

기계화 시공의 효과는 개별적인 건설장비의 하드웨어적인 기능의 개선에 의하여도 가능하지만 건설장비의 최적운영과 관리가 가장 중요하며 이를 통하여 생산성 향상, 공사비 절감 및 시공품질의 향상을 도모해야 하는 것이다. 기본적으로 건설장비의 최적운영을 통하여 각 건설장비 및 건설장비군의 작업능률과 작업시간율을 높여야 하며, 이를 바탕으로 기계경비의 최소화를 추구해야 한다. 건설장비의 작업능률과 작업시간율의 개선은 주어진 공종에 가장 적합한 성능의 건설장비의 투입과 현장여건에 알맞은 건설장비의 조합, 운전원의 시공능력 및 정보이용의 용이성 등에 주로 영향을 받는다. 일반적으로 건설장비가 투입되는 경우에 공사의 규모가 커질수록 노무비는 감소하고 기계경비 및 운전경비가 커지는 패턴을 보이게 된다. 댐 공사와 같이 건설장비가 많이 투입되는 경우에는 기계경비 및 운전경비가 전체 공사비의 40%에 이르게 되는데, 이러한 사실은 건설장비의 효과적인 운영이 전체 건설공사의 성패를 가르는데 중요한 역할을 한다는 것을 보여주고 있다.

건설현장에서 이루어지는 건설장비 운영 실태를 조사하기 위하여 설문을 실시하였다. 응답자의 62%인 13명이 21년 이상의 건설 분야 근무 경력을 가지고 있으며, 담당하는 업무는 공사현장 관리가 33%인 7명이고 나머지는 본사 현장 관리 업무를 수행하고 있다. 국내 건설현장에서 이루어지는 대부분이 전문업체 하도급과 장비 업체의 하도급으로 이루어지고 있음을 설문을 통하여 알 수 있었다. 건설장비 운용시에 작업에 중요하게 고려되어지는 요소는 7가지 주요 요소로(계획토공량, 운반거리, 운반로상태, 장비사용료, 장비사용목적, 소음발생, 토량상태) 파악되었으며 이것은 전문가의 의견조사를 토대로 도출되었다. 현재 각 토공현장에서 수행되는 건설장비의 운영방법은 전체 토공량 파악 → 일일 처리량 파악 → 운반거리 및 운반로 상태 파악 → 덤프 소요대수 산정 → 월대 및 일대 선정 검토 후 반입의 처리 순서로 Fig. 1 과 Table 1 에서 나타내었다. 선택된 전문가의 의사결정 요소를 분석해보면 건설장비 운반거리와 운반로 상태가 생산성에 미치는 영향이 큰 것으로 나타났다.

Fig. 1

Results of the Survey of Construction Equipment Operation

Table 1. Elements of Equipment Operation

설문을 통하여 파악된 기존의 전통적인 건설장비 운영방법의 문제점은 공종에 적합하지 못한 건설장비의 투입과, 실시간 작업상황을 반영하지 못하는 건설장비의 조합, 건설장비 운전자의 숙련도 저하와, 필요한 작업정보의 실시간 이용불가로 나타났다.

2.2 산업별 자원의 운용관련 기술

제조업에서의 자원을 운용하는 기술을 살펴보면 제조시스템 분야에서는 병렬 머신 스케줄링을 활용하여 각 작업들을 병렬머신에 할당할 때 총 완료시간이 최소가 되도록 하고 있다. 단일 서버에 관한 연구에서는 고려하지 않은 다중 서버 상에서 서버의 수와 병렬 머신의 수가 최종 완료시간에 영향을 미치는 부분에 관한 분석 결과가 도출되었다(Chong, 2014). 생산시스템 분야에서는 공정계획의 데이터에서 나타나는 작업 특징을 기반으로 하여 시뮬레이션을 진행한 후 일정계획에 부합하는 할당규칙을 선정하였다. 해당 연구진은 시뮬레이션 결과를 통해 얻어진 데이터를 온톨로지(Ontology)로 구성하여 적응형 일정계획 플랫폼을 개발하였다(Lee et al., 2011). 연속제조업의 일정계획 관련 연구 분야에서는 기계고장이 발생하여 생산일정이 실시간으로 변경되어야 하는 환경에서도 적용 가능한 dispatching 방법을 개발하였다. 이 연구는 생산지연으로 인한 재료의 재가열 비용과 설치비용, 잔여납기일 등을 고려하여 지표를 개발하였고, 그 값이 가장 작은 재료에 우선순위를 부여하여 기계에 할당하는 방식을 취하고 있다. 분석방법으로는 통계적 시뮬레이션을 통해 도출된 손실비용을 비교하였다(Ko and Lee, 2010). 이종병렬기계와 관련한 연구 분야에서는 평균 공정소요시간을 최소화하는 작업할당 방법인 FTLR (Flow Time Loss Index with Rework Rate)이 제안되었다. 이 방법은 재작업확률과 순서 의존적 작업준비시간을 고려한 작업할당 방안이다. FTLR은 공정소요시간 손실률을 기계별로 가중치로 산정하여 기계 및 작업 간 비교가 가능하다(Seo et al., 2011). 물류 시스템 분야에서는 순환형 공급체인 환경에서 순방향인 도매점과 역방향인 처리센터 간의 재고를 통합하는 재고관리시스템을 제안하였다. 이 시스템은 사용이 종료된 제품이 도매업자의 수요를 충족하지 못할 때 제조사에 제품 재발주 혹은 회수여부를 선택하여 비용 절감의 효과를 낸다. 물류원가 절감의 최적화 기법으로는 개량형 하이브리드 유전자 알고리즘(Modified hybrid Genetic Algorithm)을 활용하여 제안모델의 유효성을 검증하였다(Lee, 2014).

3. 건설장비 최적운영 알고리즘

3.1 자원할당 및 관리 알고리즘

건설장비 최적운영의 알고리즘은 클러스터(Cluster) 별로 장비들을 할당하는 과정과 다음 단계로써 각 장비들의 속성을 입력하고 클러스터를 재할당하여 관리하는 과정으로 나뉜다. 본 연구에서는 다수 및 다종의 건설장비 그룹을 클러스터로 정의하였는데 보다 상세한 내용은 기존 연구에서 기술하였다(Ahn et al., 2016). 우선적으로 알고리즘을 실행하기 위해서는 선행 작업계획 과정으로 도출된 기초 데이터를 활용하여야 한다. 이러한 기초 데이터들은 건설장비 최적운영 알고리즘의 입력 값으로 쓰이는데 절성토 구간을 오가는 작업의 순서와 토공배분 양 및 중심점거리 등이 있다. Fig. 2에서는 이후에 제시할 자원할당 및 재할당으로 인한 관리부분과 기존의 토량배분의 모듈을 포함한 전체 건설장비 최적운영의 프로세스를 흐름도로 나타내었다. 흐름도의 각 단계 중 괄호안의 번호로 표시된 부분은 본문 4장에서의 기능소개 화면과 연계된다.

Fig. 2

Work Process of the Equipment Operating System

3.1.1 자원할당 알고리즘

자원(Resource)이란 각 분야에서 다중의 의미로 쓰이지만 본 연구에서는 토공사에 투입되는 건설장비들로 정의한다. 자원의 효율화는 한정된 수의 자원들을 계획된 작업에 적절하게 배치하는 것이 주요한 사안인데 필요한 자원수보다 초과 혹은 미만으로 투입된 경우에는 자원들의 유휴시간이나 지체시간이 늘어나 공기연장이 발생할 우려가 있다. 이러한 문제들로 인하여 각 자원을 효율적으로 할당하는 작업은 중요성이 강조된다. 자원할당은 클러스터를 형성하고 그에 따른 필요 트럭대수를 산정하는 과정으로 이루어진다. 첫 단계는 작업계획 과정에서 불러들여온 (작업순번)을 (클러스터)로 나누는 작업이 선행되는데 Table 2에서는 현장속성 및 입력변수와 그 연산 식에 관하여 정리하였다.

Table 2. Input Variables and Equations

클러스터 형성 방법은 현장속성으로 들어온 LimS (일 토공배분 양)를 제한조건으로 하여 작업순번들의 토공배분 양 합산 값이 일 토공배분 양 이하의 최소편차를 가질 때까지 그룹화 한다. Eq. (1)에서는 클러스터 형성의 연산과정을 나타내었다.

 (1)

    : The number of Task Package

    : The number of cluster

 : Soil distribution amount of TP (m³)

 : Soil distribution for one day (m³)

다음 단계는 각 클러스터 별 작업순번이 정해지면 굴삭기를 클러스터 마다 한 대씩 배정하고 연산과정을 수행한다. 연산 식 중에서 (왕복횟수)는 각 클러스터마다 첫 번째 작업순번과 그 외 작업순번이 다르게 산정된다. 첫 번째 작업순번은 절토구역에서 작업을 시작하여 성토구역에서 해당 작업순번을 종료하므로 횟수에서 0.5회의 차이를 보인다. Eq. (2)에서는 왕복횟수의 연산과정을 나타내었다.

  (2)

   : The number of truck

  : Cluster name

  : Task Package name

 : The number of round trip

 : Soil distribution amount (m³)

  : Carrying capacity of truck (m³)

클러스터 당 트럭대수는 LimT (일 작업시간)의 제한조건 하에 선정된다. 트럭대수 산정 또한 일 작업시간 이하의 최소편차를 갖는 클러스터 별 대수로 결정하는데 차이점은 각 변수 연산 식에 트럭대수()를 대입하여 도출된 클러스터 별 작업소요시간으로 재차 비교한다는 것이다. Eq. (3)에서는 트럭대수 산정의 연산과정을 나타내었다.

  (3)

  : Working time of EC (min)

 : Working time for one day (min)

    : The number of truck

Table 3에서는 입력변수들과의 연계로써 프로세스 과정의 변수들과 그 연산 식들을 나타내었다. 연산과정에는 평균 대기시간 산정이 포함되는데 이는 대기행렬의 (M/M/1):(FCFS/∞/∞) 모형에서 지수분포를 나타내는 서비스율()과 포아송 분포를 나타내는 도착률()로 연산 식을 착안하였다. 또한 입력변수에서는 시간 개념을 가지는 (트럭의 이동속도), (트럭의 적하소요시간), (굴삭기의 1회 적재시간)의 변수에 기준 범위를 한정하여 난수를 생성시켜 현장의 유동적인 상황을 반영하였다.

Table 3. Process Variables and Equations

3.1.2 자원관리 알고리즘

자원관리 알고리즘은 앞서 제시한 자원할당 알고리즘으로 도출된 클러스터 분류와 트럭대수 산정 데이터를 활용하여 실시한다. 자원할당의 알고리즘에서는 클러스터 개념에서 연산과정에 따른 데이터가 담아졌다면 자원관리 알고리즘에서는 각 클러스터에 속한 트럭 객체가 각기 다른 데이터로 연산과정을 거쳐 스프레드 시트 형태로 출력된다. 이 과정은 작업순번에 따라 각 장비들 개개인의 작업을 가시화하고 효율을 비교하는데 활용할 수 있다. 또한 자원관리 알고리즘은 최초 자원할당에 따른 클러스터 별 정해진 장비들로 작업종료 시점까지 작업을 하지 않고 작업순번마다 효율을 비교하여 클러스터를 재구성한다. 이 과정에는 비교시점과 비교기준이 필요한데 전자는 각 클러스터의 첫 번째 작업순번이 끝난 시점을 최초로 다음 순번이 종료된 시점마다 반복한다. 후자인 비교기준은 클러스터 별로 다음 작업순번의 트럭들의 평균 시간당작업량으로 비교한다. 비교절차는 클러스터 별로 평균 시간당작업량이 최대치를 나타내는 클러스터와 최소치를 나타내는 클러스터와의 차가 110%를 넘어서면 클러스터 재구성이 이루어지고 그 밖의 경우에는 기존의 클러스터대로 작업을 진행하는 순이다. 그 외의 연산 식은 자원할당 과정에서와 동일하며 차이점은 트럭대수가 할당되고 그에 따라 대기시간 등의 변수 값이 바뀌게 된다. Eq. (4)에서는 클러스터 간 작업순번마다 비교기준에 따른 연산과정을 수식으로 나타내었다.

  (4)

    : The number of Task Package

    : The number of cluster

 : Task Package name

 : Minimum average work volume per hour of EC (m³/hr)

 : Maximum average work volume per hour of EC (m³/hr)

 : Work volume per hour of EC (m³/hr)

   : The number of truck

4. 건설장비 최적운영 시스템

4.1 토량배분 기능

본 장에서는 건설장비 최적운영 시스템의 기능소개에 앞서 선행 단계인 작업계획 기능을 제시하고자 한다. 작업계획 기능은 현장의 지형도, 단지계획 및 보링데이터로 이루어진 .MDB 파일형식의 입력데이터를 통하여 토공 물량을 산출하고 3D 지형 공간정보를 출력한다. 이러한 3D 지형 공간상에서 작업구역(Task cell)을 나누기 위해서는 격자망(Grid network)을 형성해야 한다. 시스템에서 격자망은 횡간격과 종간격의 폭(m)을 입력하고 격자망의 각도를 입력함으로써 생성된다. 이에 따라 각 작업구역 별로 토공량이 산정되고 그 합산 값이 양의 값이면 해당 작업구역은 절토구역으로 음의 값이면 성토구역으로 배정된다. 이렇게 산정된 각 작업구역의 정보는 물량산출 GUI에서 도출되며 Fig. 3(a)에서 나타내었다. 다음 단계로는 수송모델의 보겔 근사법을 착안한 최적경로를 찾아 절성토 구역간의 매칭을 완료하며 이 과정은 Fig. 3(b)에서 GUI 화면과 Fig. 3(c)에서 격자망을 통한 3D 지형정보로 나타내었다.

Fig. 3

GUI of the Soil Distribution Function

4.2 자원할당 기능

자원할당 기능은 앞서 진행한 작업계획 기능이 완료되면 결과로 도출된 각 작업구역들 간의 작업순번과 토공배분 양 등의 데이터를 입력데이터로 활용하여 진행한다. 클러스터 개념에서의 자원할당은 클러스터를 형성하고 각 클러스터의 트럭대수를 할당하는 과정으로 이루어지는데 우선적으로 Fleet Management System GUI를 실행시킨다. 이후 GUI 상단에 현장의 속성인 L값과 제한조건인 일 작업시간 및 일 절토량을 사용자가 입력한다. 또한 장비 Parameter 버튼을 클릭하여 클러스터 개념에서 굴삭기와 트럭의 규격 및 매개변수를 입력한다. 이러한 입력 값들을 입력한 후에는 장비그룹 형성 탭의 하단에 장비그룹 계산 버튼을 클릭하여 일 절토량 기준에 따른 클러스터를 형성한다. Fig. 4(a)에서는 GUI상에서 클러스터를 형성한 화면을 나타내었다. 클러스터 형성 이후 다음단계는 각 클러스터 마다 트럭대수를 선정하는 작업인데 이는 시뮬레이션 예측 결과 탭에서 진행된다. 앞서 산정된 작업순번과 클러스터 넘버를 불러오고 대기행렬 이론의 연산 식에 따라 평균 대기시간을 고려하여 작업 소요시간을 산정하는 탭이다. 각 클러스터 마다 트럭대수 산정은 시뮬레이션 예측결과 탭의 하단에 시뮬레이션 버튼을 클릭하면 일 작업시간 이하의 제한조건 상에서 필요한 트럭대수가 도출된다. 이 과정의 시스템 상에서 GUI는 Fig. 4(b)에서 나타내었다. 트럭대수 산정까지의 단계가 완료되면 시뮬레이션 예측 그래프 버튼을 클릭하여 클러스터 별 누적 작업소요시간 및 평균 시간당작업량을 결과로 도출하는데 Fig. 4(c)에서 그 결과화면을 나타내었다.

Fig. 4

GUI of the Resource Allocation Function

4.3 자원관리 기능

자원관리 기능은 앞서 자원할당 기능에서 클러스터 개념으로 작업을 진행하였다면 좀 더 세분화하여 각 클러스터에 속한 장비 객체마다의 데이터를 활용하여 실행된다. 이 과정은 우선적으로 앞서 시뮬레이션 예측 결과 탭의 하단에서 장비속성 View 버튼을 클릭하여 각 굴삭기와 트럭의 정보를 입력하는데 Fig. 5(a)에서 이를 나타내었다. 이후 장비 객체 적용 탭의 하단에 위치한 작업량 분석 버튼을 클릭하면 각 클러스터에 속한 트럭 객체마다의 연산 데이터가 출력된다. 이 과정은 Fig. 5(b)에서 나타내었다. 다음으로는 최초 작업계획대로 작업을 진행한 결과와 클러스터의 재구성 판단기준을 거친 결과와의 비교를 위하여 클러스터 객체 변경 탭으로 이동한다. 클러스터 객체 변경 탭에서는 하단의 클러스터 변경 버튼을 클릭하여 트럭을 재배정 할 수 있는데 오픈된 클러스터 변경 입력상자에서 적용버튼을 클릭하면 클러스터 별 구성이 재조정 된다. Fig. 5(c)에서는 이러한 과정을 GUI상에서 수행하는 화면을 나타내었다. 이후 하단의 재계산 버튼을 클릭하면 새로운 클러스터 별 장비구성으로 연산이 수행되며 클러스터 객체 변경 그래프 버튼이 활성화 된다. 클러스터 객체 변경 그래프 버튼을 클릭하면 최초 클러스터 구성과 클러스터 재구성한 결과로 트럭 당 평균 작업소요시간과 평균 시간당작업량을 비교하는 분석 그래프를 도출하는데 Fig. 5(d)에서 나타내었다.

Fig. 5

GUI of the Resource Management Function

실제 작업현장에서는 앞서와 같이 진행된 자원관리의 기능을 장비운전자의 화면에 전송하여 적용해볼 수 있다. 토공사 현장에서 작업을 진행하는 장비운전자들은 직접 시스템의 연산과정에 관여하려면 혼잡함과 위험성이 있기에 작업의 시작과 종료를 알리는 버튼으로 간단하게 정보를 송수신할 수 있다. 굴삭기 운전자의 경우에는 해당 작업구역에서 작업을 시작할 때 화면상에서 작업시작 버튼을 클릭하여 작업을 진행하며 해당 작업구역에서 작업이 종료되면 작업종료 버튼을 누르게 된다. 이에 따라 시스템에서는 굴삭기 운전자에게 다음 작업구역까지의 거리와 절토량 및 알림 메시지 등의 정보를 전송한다. Fig. 6(a)에서는 이러한 굴삭기 운전자의 시스템 상에서 화면 설계안을 나타내었다. 트럭 운전자의 경우에는 작업구간에서 작업을 시작할 때 작업시작 버튼을 누르고 성토구역까지 운반을 1회 완료하였을 때 1회 운반완료 버튼을 클릭하면 현재 운반량의 변화를 수신한다. 단일 작업순번인 절성토 구간이 완료되었을 때 작업종료 버튼을 누르면 조정된 다음 작업구역의 총 운반량과 운반거리 및 알림 메시지를 수신할 수 있다. Fig. 6(b)에서는 이러한 트럭운전자의 GUI 화면 설계안을 나타내었다.

Fig. 6

GUI of the Equipment Operators

5. 사례 연구

5.1 사례 연구 배경

본 연구에서는 개발된 건설장비 운영시스템의 효율 비교 및 검증을 위하여 사례연구를 진행하였다. 시스템의 효과를 극대화하기 위해서는 대규모의 단지계획이 있는 토공사 현장에 적용해야 한다. 그에 따라 사례 현장은 총 3가지 경우로 선정하였다. 우선 Case_1인 가상현장은 작업구역의 넓이를 횡간격과 종간격 각각 10 m로 하여 절토 7구역 성토 7구역으로 형성하였다. 일 절토량을 1 m³의 굴삭기가 800 m³ 정도 수행한다고 했을 때 클러스터가 세 그룹 정도 형성될 수 있도록 전체 일 토공량을 2,270 m³로 선정하였다. 또한 15 ton 트럭이 20 km/hr의 이동속도를 낸다고 하였을 때 각 클러스터 당 절토구역에서 대기시간이 발생하도록 평균 절성토 구간의 거리를 4 km 정도로 산정하였다. Case_2의 가상현장은 작업구역의 넓이를 횡간격과 종간격 각각 10 m로 하였다. 일 토공량은 2,160 m³으로 선정하였고 Case_1과 차이는 절성토 구간의 거리를 평균 7 km 가량으로 하였고 굴삭기와 트럭의 속성 값을 다르게 하였다. Case_3의 경우에는 작업구역의 넓이와 토공량은 Case_2와 같고 절성토 구간의 거리가 평균 5.5 km 정도로 선정하였다. 사례현장들의 상세한 사항은 Table 4에서 기술하였다.

Table 4. Information on Case Studies

5.2 사례를 통한 비교

본 장에서는 개발된 시스템과 시뮬레이션 툴인 Arena version 15의 각 사례적용 결과 비교를 통해 검증을 실시한다. 기존의 시뮬레이션 툴과 시스템을 비교하는 이유는 자원할당 기능을 수행하면서 클러스터를 형성하고 그에 따른 트럭대수의 할당이 효과적으로 이루어졌는지 확인하기 위함이다. 검증과정은 각 사례현장의 속성정보 입력에 따른 Arena와 건설장비 운영시스템과의 자원할당의 결과인 클러스터 별 작업소요시간의 비교로 이루어진다. Fig. 7에서는 Arena version 15를 활용한 모델을 나타내었다.

Fig. 7

GUI of the Equipment Operators

Table 5에서는 세 가지의 각 사례현장(Case_1 to Case_3)의 클러스터(EC1 to EC3) 마다 Arena와 건설장비 운영시스템의 비교 수치를 나타내었다. 아레나 툴에서 모델링한 모듈을 30회 반복수행한 결과 Table 5의 범위와 같이 나타났고 건설장비 운영시스템에서 산정한 수치가 해당 범위 안에 속하여 있으므로 클러스터 형성과 자원할당이 효과적으로 이루어졌다고 볼 수 있다.

Table 5. Result Comparison of Arena Tool and Equipment Operating System

5.3 건설장비 최적운영을 통한 효과 분석

본 장에서는 건설장비 운영시스템을 통하여 최종적으로 각 사례현장 마다 건설장비의 효율을 분석한다. 결과는 클러스터 개념에서 누적 작업소요시간과 평균 시간당작업량 및 트럭 당 평균 작업소요시간과 평균 시간당작업량을 산정하여 최초 클러스터 구성과 클러스터 재구성시의 수치를 비교한다. Fig. 8에서는 최초 클러스터 구성(allocation)과 클러스터 재구성(reallocation)을 통한 (a)의 클러스터 개념에서 누적 작업소요시간 값과 (b)의 트럭 당 평균 작업소요시간 결과수치를 그래프로 나타내었다. 결과로 볼 때 모든 사례현장에서 작업소요시간이 감소하였으며 특히 Case_2의 경우 누적 작업소요시간이 약 1시간가량의 감소결과를 나타내었다.

Fig. 8

Result Comparison of Working Time

또한Fig. 9에서는 (a)의 클러스터 개념에서와 (b)의 각 클러스터에 속한 트럭 당 평균 시간당작업량의 차이를 그래프로 나타내었다. 시간당작업량은 작업의 효율을 비교하는 기준으로 활용되는데 각 사례현장에서 모두 시간당작업량이 상승하였고 그중에서도 Case_2의 사례현장이 5% 정도의 시간당작업량 상승 결과를 나타내었다.

Fig. 9

Result Comparison of Work Volume Per Hour

6. 결 론

최근 대규모 기계화 시공현장의 실패사례를 살펴보면 최신 건설장비의 투입과 건설장비 투입을 고려한 시공법을 적용하고 있음에도 불구하고 전통적인 건설장비 운영방식의 적용이나 공사관리자의 직관에 의한 운용으로 인하여 생산성 및 경제적 효과를 보지 못한 경우가 많았다. 구체적인 전문가들의 의견에 따르면 토공현장에서 건설장비 운영방법의 문제점은 공종에 적합하지 못한 건설장비의 투입과, 실시간 작업상황을 반영하지 못하는 건설장비의 조합, 건설장비 운전자의 숙련도 저하와, 필요한 작업정보의 실시간 이용불가로 나타났으며 이러한 요인으로 인하여 제조업에 비하여 낮은 생산성을 나타내고 있다고 주장하고 있다. 본 연구에서는 제시된 문제점의 해결책으로써 대규모 단지토공 현장에서 건설장비를 효율적으로 운영하고 작업계획에서부터 자원의 관리까지 작업 전반을 아우르는 건설장비 운영시스템을 제시하고 있다.

건설장비 운영시스템은 기초 진행사항인 작업계획의 기능에서 현장의 작업구역을 나누고 그에 따른 물량산출을 통하여 산출된 작업구간과 순번 및 토공배분 양 등의 정보를 입력데이터로 불러온다. 이러한 계획에 따라 진행되는 자원할당 기능은 각 작업순번들을 일 절토량의 제한 하에 하나의 목적인 동일 작업구간을 배치 받는 그룹인 클러스터로 형성되며 진행한다. 클러스터가 형성된 이후에는 각 클러스터에 배치될 건설장비인 자원들의 대수를 일 작업시간 제한 하에 평균 대기시간을 고려하여 산정한다. 또한 클러스터 형성 및 트럭대수 산정의 검증을 위하여 시뮬레이션 툴인 Arena와 결과수치의 비교를 실시하였다. 이렇게 형성된 클러스터들은 작업 도중에 각 순번마다 작업환경이 바뀌게 되면서 기존 구성대로 작업을 진행할 시 효율이 감소되는 현상이 발생할 수 있다. 이러한 문제점의 해결방안으로 시스템에서는 각 장비들을 객체로 형성하여 작업진행 중 각 클러스터에 속한 자원들의 유기적인 재구성을 실시한다. 이러한 과정을 통하여 작업소요시간을 단축시키며 시간당작업량을 상승시키는 효과를 분석하기 위하여 사례현장 3곳을 통하여 결과를 도출하였다. 결과적으로 시스템을 활용하여 현장의 자원들을 관리하였을 때 3곳 사례현장 모두 작업 소요시간은 감소하였고 시간당작업량은 상승하는 효과가 나타났다.

하지만 본 연구에서는 사례연구로 가상 현장만을 대상으로 하여 유효성 검증을 위한 추가적인 실측현장 계획이 필요하다. 후속 연구과정에서는 본 연구의 검증에 적합한 실제현장에서 지형데이터 및 보링데이터 등의 기초데이터를 측정하여 .MDB 파일로 추출한 뒤 시뮬레이션 작업을 진행할 것이다. 또한 본문에서 설계안으로 제시한 장비운전자와의 화면연계 부분의 보완과 더불어 실제현장 사례로 개발된 시스템의 효과를 분석할 계획이다.