1. 서 론

1.1 연구의 배경 및 목적

현재 건설업은 몇 가지 문제점들과 마주하고 있다. 인구는 계속 감소하고 있는 추세이며 건설현장에서 숙련된 기능공의 평균연령도 많이 높아져 있으며 새롭게 진입하는 신규인력도 많이 부족한 상황이다. 매년 발표되는 통계를 보면 재해사고 및 사망률이 매우 높은 산업으로 나타나고 있으며, 각종 첨단기술의 적용으로 비약적인 생산성 향상을 경험한 제조업에 비하여 매우 저조한 생산성 증가를 보이고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 현재 건설분야 전문가와 연구자들이 다양한 노력을 기울이고 있다.

4차 산업혁명 관련 기술의 대두와 더불어 각 산업에서는 생산성을 획기적으로 높이려는 노력을 기울이고 있다. 건설분야도 새롭게 제시되고 있는 첨단기술들을 적극적으로 도입함으로써 재래적인 방식으로는 얻을 수 없었던 생산성 향상, 안전성 증가 및 효율성 증대를 추구하고 있다. 최근 국토부에서 “스마트 건설기술개발사업”(^{STSI, 2019}) 추진을 통하여 인프라 건설에 ICT (Information & Communication Technology), 자동화 기술, 드론 및 센서기술, 빅데이터, 로보틱스, 모듈화 등과 같은 첨단기술을 적용하여 생산성 및 안전성 관련 문제들을 해결하고자 하고 있으며, 4차 산업혁명과 더불어 진행되고 있는 건설업의 가치사슬의 변화에 대응하기 위한 준비를 하고 있다.

최근까지 대학과 건설장비업체를 중심으로 GNSS (Global Navigation Satellite System)와 각종 센서에 기반한 MC (Machine Control) 관련 기술과, 입력된 설계 및 작업정보에 근거하여 건설장비의 위치, 자세, 작업범위 등을 운전자에 정확히 전달하여 별도의 측량작업 및 위치 확인이 필요없이 작업이 가능하도록 하는 MG (Machine Guidance) 관련 기술들이 개발되어 왔다(^{Lim and Kim, 2020}). 2025년까지 수행될 스마트 건설기술개발 사업은 건설장비 자동화 및 관제기술, 도로구조물 스마트 건설기술, 스마트 안전 통합 관제기술, 스마트 건설 디지털 플랫폼 테스트 배드 등의 중점분야로 구분되어 수행되고 있다. 본 연구는 건설장비 자동화 및 관제기술 부분에 관련된 요소기술을 개발하는 것으로 도로공사 수행시 투입되는 건설장비가 작업계획에 기반하여 자동으로 이동경로를 생성함으로써 건설장비 운전자에게 작업경로에 대한 정보를 제공하거나 MC 및 MG가 효율적으로 작동될 수 있도록 지원하는 것을 목적으로 하고 있다.

1.2 연구의 범위 및 방법

본 연구의 대상공종은 도로공사 중에서 토공부분으로 한정하였다. 건설장비 자동화 및 관제기술 개발의 한 부분으로 지능형 장비관제 플랫폼이 개발되고 있으며, 본 연구는 플랫폼의 모듈 중에서 토공시 투입되는 도저와 트럭을 위한 경로계획 모듈을 제시하는 것으로 하였다. 세부적인 연구의 범위와 방법은 아래와 같다.

1.2.1 관련 기술동향 분석

최근까지 진행된 토공 관련 자동화, 장비관제 및 경로계획 관련 기술개발 현황을 파악한다. 기존에 개발된 기술의 특성을 파악하여 지능형 장비관제 플랫폼에 사용될 수 있는지 가능성을 진단하고 개선이 필요한 경우에 대상 공사에 대한 적용성과 장비관제 플랫폼의 요구사항에 적절하도록 기술개발 방향성을 설정한다.

1.2.2 도로공사 건설장비 운영현황 파악

현장방문 및 전문가 면담을 통하여 도로공사의 특성을 파악하고 도로현장에서 이루어지는 각 작업에 대한 요소와 건설장비의 운행현황 및 경로선정 등에 대한 정보를 파악한다. 장비관제 플랫폼에서 제시되는 결과도 실작업 프로세스를 반영할 수 있도록 하며 개선점을 여부를 파악한다.

1.2.3 경로계획 모듈 제시

장비관제 플랫폼을 구성하는 건설장비 경로계획 모듈을 제시한다. 도로공사에 투입되는 건설장비의 경로생성을 위하여 토공부분의 작업계획 수립 방법을 제시하며, 제시된 작업계획에 근거하여 건설장비의 작업경로가 생성될 수 있도록 한다.

1.2.4 사례적용

현재 공사가 진행 중인 도로현장을 대상으로 토공 BIM (Building Information Modeling)을 구성하고 연구에서 제시된 방법론을 적용하여 토공부분의 작업계획을 수립하고 트럭 및 도저가 대상 구역에서 어떻게 경로가 생성될지 제시된 모듈을 적용하여 본다.

2. 관련 기술동향 및 건설장비 운영 현황

2.1 토공 및 건설장비 관련 기술

효율적인 토공 작업계획 수립을 위하여 최적의 토량배분을 할 수 있는 방법론들이 제시되고 있다. 단지토공과 같은 면토공의 경우에는 일정 규모의 셀로 구분하여 Transportation 알고리즘, Districting 알고리즘, Simulated Annealing 알고리즘 등을 이용하여 셀간 토량 이동계획을 수립하며, 도로공사와 같은 선토공의 경우에는 측점정보와 유토곡선을 이용한 방법으로 토공계획을 수립하고 있다. 단지설계나 도로설계를 위해 개발된 소프트웨어에서 토량계획을 수립하는 기능을 제공하고 있다. 이러한 소프트웨어로는 한국토지주택공사의 LH-CDS, KOSECO의 CivilPro, 평화데이터시스템의 Road Design, 나모소프트의 Site 3D Projector와 Road 3D Projector 등이 있다. 하지만 이러한 소프트웨어에서 제공하고 있는 토량계획 정보로는 MC 및 MG를 지향하는 건설장비에 적용하기에는 한계가 있다.

건설장비 관련 기술로는 GPS (Global Positioning System)를 이용하여 실시간으로 위치를 파악하고 그래픽을 이용한 MG를 제공함으로써 현장에서 건설장비 위치, 절토구역 및 성토구역의 위치에 대한 정보를 직관적으로 알 수 있는 기술이 제시되고 있으며, HMI (Human-Machine Interface)를 제공함으로써 측량말뚝의 설치 없이 설계기준에 맞도록 효율적으로 작업을 수행할 수 있는 기술이 제시되고 있다(^{Lim and Kim, 2020}). 가상현실이나 증강현실 기술도 기존의 설계정보나 현장의 영상 등과 접목하여 공사계획이나 공사진행 상황을 파악할 수 있는 기술들도 제시되고 있다. 이러한 기술들이 건설장비에 탑재가 됨으로써 경험이나 직관에 따라 작업을 수행하는 것보다 생산성이나 안전성 측면에서 가시적인 효과를 나타내고 있다. 기존에는 단일 장비를 대상으로 원격조정 및 원격제어에 관련된 기술개발이 주를 이루었으나 최근에는 공사관리를 위한 시스템과 통합되고 다양한 건설장비들이 협업을 할 수 있도록 하는 관제 솔루션을 제공하는 형태로 기술을 개발하려고 노력을 기울이고 있다.

외국의 사례를 살펴보면 미국의 Caterpillar의 경우에는 장비의 상태, 위치, 생산성에 대한 통합된 정보를 제공함으로써 효과적인 생산성 관리를 지원하는 기능을 제공하고 있으며 여러 장비들을 원격으로 관찰하면서 관제를 할 수 있는 반자동 원격조정기술을 개발하고 있다. 일본의 Komatsu, Obayashi, Fujita 등과 같은 회사들도 현장 데이터를 클라우드 기반으로 취득하고 처리하는 기술, 변화하는 3D 현장데이터 측정 기술, 인력과 건설장비의 움직임을 가시화하는 기술, 고정밀 GNSS 기반으로 건설장비의 블레이드 및 붐 조정 기술, 무인트럭과 연계 기술 등을 개발하고 있다. 또한 건설장비와 토공기술을 융합한 스마트 건설시스템을 개발하여 정보화 시공을 할 수 있는 기반을 제공하고 있다. 국내의 경우에는 대학과 업계가 협업으로 건설장비의 무인 및 자율작업에 관련 요소기술들을 개발하고 있다. 두산인프라코어의 경우에는 ICT 기반 자동화/무인화 굴삭기 프로토타입을 개발하였으며, 지능형 굴삭시스템 개발을 통하여 원격제어에 의한 자동굴삭 기술을 개발하였고 전자유압시스템을 기반으로 한 패턴작업 자동화와 작업 가이던스 기술을 개발하였다. 현대건설기계의 경우에는 차세대 건설장비 원격관리시스템 Hi-Mate 2.0의 상용화 서비스를 제공하고 있으며 MG를 탑재한 굴삭기 상용화와 무인화 시공시스템을 개발하고 있다(^{Seo et al., 2020}). 아직까지는 단일 공정 또는 단일 건설장비 위주의 개발이 주를 이루어 오고 있는데 현장 적용성을 높이기 위해서는 다공종 및 다수의 건설장비가 협업을 할 수 있는 플랫폼을 제공하는 기술개발로 방향이 전화되어야 할 것으로 판단된다.

2.2 경로계획 기술

모바일 로봇이 주행하기 위해서는 경로계획이 필수적이다. 모바일 로봇이 주어진 환경내에서 자신의 위치를 확인하고 시작점에서 도착점까지 장애물을 회피하면서 움직일 수 있도록 계획을 수립하는 것이다. 기본적으로 경로계획을 수립하기 위하여 환경에 대한 완전한 정보가 주어진 상태에서 경로계획을 수립하는 방법과 불완전한 환경정보에 실시간으로 환경에 대한 정보를 취득하여 환경맵을 구성하여 경로계획을 수립하는 방법이 있다. 경로계획 구분으로는 시작점에서 목표점으로 이동하기 위한 PTP (Point to Point) 경로계획과 주어진 영역을 한번이상 경유해야 하는 Complete coverage 경로계획으로 나뉜다. PTP 경로계획으로는 Bug 방식, 보로노이 방식, 가시성 그래프 방식, 전위필드 방식, 셀분할 방식 등으로 구성되며 Complete coverage 경로계획으로는 전위필드 방식과 셀분할 템플릿 방식 등으로 구성된다. 최근에는 유전자 알고리즘, 퍼지로직, 인공신경망, 개미집단 최적화, Firefly algorithm 등과 같은 기법 등이 경로계획에 사용되고 있는데 이러한 기법들은 전통적인 방법에 비하여 계산의 복접성 측면이나 불확실한 환경에서 경로를 생성하는데 좀 더 효율적인 것으로 보고되고 있다(^{Patle et al., 2019}).

제조업 분야에서는 지능형 자율주행 로봇 기술개발을 차세대 성장동력으로 인정되는 핵심적인 기술로 인정받고 있으며 자율주행 로봇에서 경로계획은 필수적으로 확보해야 하는 요소기술이다. 기존에 주로 공장과 같은 정형화된 환경에서의 경로계획에 관한 연구들이 주로 진행되었다면 최근에는 자연상태의 환경처럼 오픈되고 가변적인 환경에서의 경로계획에 대한 연구들이 진행되고 있으며 이러한 경로계획법은 다중 센서들로부터 정보를 수집하여 환경내에 존재하는 각종 개체를 인식하고 환경을 실시간으로 모델링함으로써 경로를 제시하는 것을 목표로 하고 있다. 그동안 연구개발들은 가변성이 적은 실내 환경 및 정적환경에서의 경로계획과 장애물 회피에 관한 기술개발이 대부분이며, 건설현장과 같은 실외환경 및 동적인 환경에서 적용될 수 있는 경로계획법은 제한적이다. 이러한 기술들은 건설업에 일부 적용될 수 있으나 주어진 환경의 상이성과 건설작업의 특성으로 인하여 그대로 적용하는데 한계점이 있다. 따라서 건설업 환경 및 작업특성을 고려한 경로계획 기술개발이 필요하다.

건설분야에서 수행된 경로계획 관련 연구를 살펴보면 사례가 별로 많지 않다. 해외 연구개발 사례로는 미국 Univ. of Wisconsin- Madison에서 Tangent, CAT, SensBug 등가 같은 경로계획을 위한 알고리즘을 제시하였으며 포장공사에 사용되는 AutoPave라는 시스템을 개발하였다. AutoPave는 GPS와 모바일 컴퓨터를 탑재하여 건설장비 운전자에게 다짐을 위한 경로를 제공하고 건설장비의 현재의 위치와 다짐의 정도에 관한 정보를 제공하고 있다. 지금까지 해외에서 개발된 토공 및 포장공에 적용되고 있는 건설장비 및 관제시스템의 경우에는 실시간 위치추적과 건설장비의 상태파악, 그리고 MG 및 MC에 관한 기술들이 적용되고 있으나 작업계획에 따른 건설장비의 최적 경로제공에 대한 기능은 제공하고 있지 않다. 국내 연구개발 사례로는 신기술로 지정받은 지피에스코리아의 성토다짐관리기술로 GPS와 인터넷을 이용하여 운전자에게 다짐을 위한 패스를 제공하고 장비의 현재의 위치와 다짐의 정도에 관한 정보를 제공함. 국토부 연구과제로 2011년 수행되었던 지능형 굴삭시스템 개발연구에서 토량배분 계획에 따라서 굴삭기가 최적 작업을 하기 위한 경로를 제시하는 기술을 개발하였으며, 2017년 수행된 ICT를 활용한 건설장비 관제 및 스마트 시공기술 개발연구에서는 절성토 계획에 따른 트럭의 경로계획생성 및 실시간 위치추적에 관한 기술이 개발된 것이 유일하다.

2.3 건설장비 운영현황 파악

2.3.1 설문조사 개요 및 내용

건설장비 운영현황을 파악하기 위하여 현장방문 및 전문가를 대상으로 면담을 실시하였다. 도로공사 경력 10년 이상의 현장관리자 10인에 대한 설문조사를 실시하였다(Table 1). 면담 및 설문내용으로는 도로공사 현장에서 토공계획을 위한 실무에 관한 사항과 작업수행을 위한 건설장비 투입 및 운영방법 등에 대한 내용으로 구성하였다. 조사된 내용 중에서 본 논문에서 다루고 있는 도저 및 트럭의 운영방법에 대해서만 한정하여 다음 절에 기술하였다.

2.3.2 건설장비 작업 할당 기준

도로 토공이 진행되고 있는 건설현장에 투입되는 트럭 및 도저의 운영현황을 파악하였다. 트럭은 60 m 이상 중장거리 운반작업에 주로 투입되는 장비이고, 현장조사와 면담을 통해 파악된 트럭의 운영현황은 다음과 같다. 트럭 운반작업 시, 차량별 번호를 부여해 순차적으로 작업을 진행한다. 예를 들어, A구역(굴삭기 상차 작업 진행 구역) 트럭 1~5번 번호를 부여하고, B구역에는 트럭 6~10번 번호를 부여해 운반 작업을 진행한다. 이 때, 트럭 운전자의 근무시간을 고려해 일자별로 작업순서를 결정한고 운반경로는 절토구역에서 성토구역으로 이동하는 경로가 생성된다. 이때 작업로에 따라 간섭 발생 가능성이 있는데 이러한 간섭은 공사 초기에 발생빈도가 높으며, 공정 진행 중에는 구조물 작업으로 인한 간섭이 발생한다. 또한 지장물의 존재로 인하여 작업간섭이 발생한다. 간섭이 발생하는 구간을 회피하여 이동경로를 생성해야 한다. 트럭의 작업시 지반의 경사도가 30°이상 부분은 위험지대로 설정하였다(^{Lim, 2020}). 운반경로 생성시 위험요인을 회피하는 경로를 생성하며, 장비 운전원 교육, 작업로 주행성 확보, 최단 이동거리 파악 등을 통하여 이동경로를 설정하고 있다.

도저의 주작업은 60 m 미만의 이동거리에 해당하는 땅깎기, 집토, 성토작업이다. 도저는 운반 및 성토작업을 하는 경우 증력을 이용할 수 있도록 하향 경사 방향으로 작업을 실시한다. 도저를 투입하기 전 장비의 규격 및 종류를 선정하기 위해 토질의 상태 및 작업량을 고려한다. 고지대에서는 토사을 깎는 작업을 하고, 저지대에서는 성토작업을 한다. 도저를 사용해 깎인 토사을 집토하고 성토구역으로 이동 시킨다. 도저의 이동경로 및 작업 패턴은 작업대상 구역 전체를 커버하는 형태로 설정된다. 전문가들의 의견에 따르면 자동으로 도저의 작업경로를 생성하는 기술은 단거리 집중 절성토작업(매립지와 같은 성토구역 대상), 택지개발과 같은 면토공인 경우 효과가 있을 것으로 의견을 제시하였다. 건설기계 안전기준에 관한 규칙에 따르면 무한궤도식 도저의 작업경로 생성시 경사도는 30°이상 부분은 안전확보에 문제가 있을 수 있는 것으로 조사되었다. 따라서 그 이상의 경사는 MC 및 MG을 적용할 때 위험지대로 설정을 할 필요가 있는 것으로 조사가 되었다.

3. 건설장비 관제플랫폼 개요

기존에 개발된 기술은 건설현장에서 통신시스템을 활용하여 MG 적용하고 단순 모니터링을 위한 기술의 형태이지만, 본 연구에서 개발하고자 하는 건설장비 관제플랫폼 기술은 Fig. 1에서 보는 바와같이 4차 산업혁명 기술로 각광받고 있는 AI 및 클라우드 BIM, 빅데이터, 네비게이션, IoT 센서 네트워크, 엣지 컴퓨팅, 네트워크, 정밀 측위, 무인화 원격조정 기술 등에 기반하여 토공 및 포장장비의 다양한 자동화 수준(재래식 유인, MG, MC, 원격, 자율 등)을 고려하여 최적 장비조합 산정 및 투입, 최적 이동경로 생성, 효과적인 건설장비 실시간 관제와 각종 프로젝트 의사결정을 지원하는 기술이다.

건설장비 관제플랫폼의 적용 시나리오를 살펴보면 작업 난이도가 높은 공사에 숙련된 장비 조종자를 관제 단계에서 파악하고, 정해진 시각에 숙련된 작업자의 전문가 작업 모드로 전환하여 안전하고 효율적인 작업을 수행하는 것, 성토작업 시 토사나 골재의 차량별 하역위치를 선정해 주는 것이 레이어별 성토 및 층다짐의 생산성에 영향을 주는 중요 요소이기에, 기존 인력에 의존한 하역위치 선정이 아닌, 토공작업의 최적화를 위한 트럭별 하역위치를 AI기반으로 하역위치를 지정하고 안전을 확보하면서 최적으로 이동할 수 있는 경로 제공하는 것, 대규모 도로 및 단지 토공사에서 다수의 토공 굴삭기와 트럭이 성토 및 절토 협업을 하는 경우에 현장 전체의 관점에서 생산성을 향상시키기 위한 건설장비 페이링을 지원하여 관련 정보를 실시간으로 운전자에게 제공하는 것, 스마트 네트워크와 WPS (WiFi Protected Setup)를 기반으로 정밀하고 지연이 최대한 억제된 영상 및 부가정보를 전달하여 몰입감을 극대화 하고 핵심 건설 정보를 XR (eXtended Reality)로 표출하는 것, 또한 급작스러운 설계 변경에 따른 도로 형상변경에 관한 업데이트 내용이 클라우드서버를 통해 즉각적으로 도로 및 포장장비 네비게이터에에 자동 동기화 되고, MG, MC의 타겟 건설장비에 수정된 설계도면이 업데이트 되어, 설계사, 발주처, 시공사, 전문건설사, 운전자로 통합 연계된 설계정보를 제공하는 것들을 예를 들 수 있을 것이다(^{Seo et al., 2020}).

건설장비 관제플랫폼을 구성하는 모듈 중 Constriction Map (C-Map) Navigation은 클라우드 기반으로 형성된 토공 BIM 기반으로 작업계획을 수립하고 수립된 작업계획에 따라서 건설장비 운전자에게 효율적으로 작업을 하기 위한 작업수행에 관한 정보, 건설장비의 위치, 작업구역 및 이동경로에 대한 정보 등을 제공한다. 본 논문에서는 C-Map Navigation 기능 중에서 취득된 작업계획과 현장조건 정보에 따라서 건설장비가 이동하기 위한 경로를 생성하는 기술에 대하여 언급하고 있다.

4. 작업경로 생성 모듈

4.1 작성경로 생성 프로세스

Fig. 2는 건설장비 이동경로를 생성하는 프로세스를 나타낸 것이다. 작업계획을 수립하는 단계와 이것에 기반하여 건설장비의 이동경로를 생성하는 단계로 구분된다. 우선 토공 BIM을 생성한 이후에 정해진 크기로 셀을 분할하고 시공기면을 기준으로 각 셀의 절성토량을 계산한 후 각 셀의 속성정보로 저장하게 된다. 이미 작업생성 부분에서 설명된 바와같이 도로현장 지형을 여러 개의 셀로 분할하여 절토셀 및 성토셀들로 구분하고 수송 알고리즘을 이용하여 절성토 구역을 매칭하게 되면 작업패키지(Task package: TP)가 형성되게 된다. 작업패키지가 구성되면 가용한 건설장비를 작업패키지 수행을 위하여 할당을 하고 할당된 건설장비의 이동경로는 작업패키지의 절토셀과 성토셀의 위치 및 현장에 조건에 따라서 결정된다. 작업계획은 가용한 건설장비 기준으로 1일 물량을 기준으로 수립되며 건설장비 경로계획은 작업 시작점 및 도착점에 이르게 되면 매번 실시간으로 새롭게 수립된다.

4.2 토공 BIM 모델 및 작업계획

4.2.1 토공 BIM 모델 생성

기존의 유토곡선을 이용한 작업계획으로는 평균운반거리를 산출할 수 있지만 건설장비가 작업을 수행하기 위한 세부경로를 생성하는데 사용될 수 없다. 건설장비를 위한 이동경로 생성을 위한 작업계획의 수립이 필요하며 이것을 위하여 토공 BIM 모델을 생성해야 한다. 드론으로 부지경계내의 지형을 스캔한 후에 3차원 지형모델을 생성하고 속성정보로 설계 및 시공 데이터, 건설장비 관련 데이터를 입력하여 BIM 모델을 생성한다(Fig. 3).

토공 BIM을 생성한 이후에 작업계획을 수립하기 위하여 전체 공사구간을 Cell로 분할한다. 단지공사의 경우에는 40 × 40 m의 크기로 방안만을 구성하여 토량배분계획을 수립한다. 하지만 건설장비의 이동경로계획을 위해서는 단지공사에 사용되는 Cell 크기보다는 작게 조정할 필요가 있다. 본 연구에서는 Cell 크기를 굴삭기를 유효작업 반경을 기준으로 설정하였다. 기존 연구(^{Kim and Lim, 2017})에 따르면 굴삭기가 플랫폼을 고정하고 작업할 수 있는 유효반경은 8.5 m로 360°로 회전할 시 17 m가 넘는 것을 고려하여 Cell 크기를 20 × 20 m로 설정하였다. 각 셀은 셀 위치정보, 장애물 존재여부, 지반조사 데이터, 작업수행 상태에 관한 속성정보를 포함하게 된다. 각 셀에서 절성토량 계산은 다음 Fig. 4와 같이 계산을 한다. Cell의 가로 및 세로의 크기가 20 × 20 m로 설정되어 있기에 높이(표고차)만 알면 절성토량을 계산할 수 있다. 절토셀의 경우에는 스캔된 지표면과 교차하는 4개의 점(S1, S2, S3, S4)의 표고 평균값과 시공기면과 교차하는 4개의 점(F1, F2, F3, F4)의 표교 평균값 차이를 구하면 절토량을 계산할 수 있고, 성토셀의 경우에는 시공기면과 교차하는 4개의 점(F1, F2, F3, F4)의 표교 평균값과 스캔된 지표면과 교차하는 4개의 점(F1, F2, F3, F4)의 표고 평균값 차이를 구하면 성토량을 계산할 수 있다. 절성토량을 계산할 때 지반조사 데이터에 근거한 토량환산계수가 사용된다.

4.2.2 작업계획 생성

작업계획의 수립은 분할된 각 Cell에서 시공기면을 기준으로 절성토량을 결정한다. 1일 작업 대상구역내에 존재하는 Cell들을 대상으로 수송모델을 이용하여 어떤 절토 Cell에서 어떤 성토 Cell들로 토량을 이동할지 결정하게 된다. 본 연구에서는 작업을 평균운반거리가 60 m 미만인 경우에 도저량으로 구분하고 60 m 이상인 경우에 덤프량으로 구분을 하였다. 작업계획을 수립할 때 우선적으로 유토곡선에서 누적토사량이 (+)가 되는 구역에서 평균운반거리가 60 m 미만이 되는 절성토 매칭구역들을 우선적으로 파악(Soil distribution 1)하고 이후에 평균운반거리가 60 m 이상이 되는 절성토 매칭구역들을 파악(Soil distribution 2)한다(Fig. 5).

토량 이동계획 수립을 위하여 일반적으로 사용되는 유토곡선만으로는 건설장비의 이동경로를 생성할 수 없기에 세부적인 토량이동계획이 필요하다. 도로공사와 같이 선형적으로 수행되는 경우에는 전체 공사구간을 대상으로 한번에 토량배분 계획을 수립하기보다는 단위 기간 동안에 공사를 수행하는 측점구간을 대상으로 토량배분 계획을 수립하는 것으로 하였다. Fig. 6에서 파란색 박스부분(Step1)은 토적곡선 상에서 누가토량이 계속 증가하는 부분으로 토량이 증가하지만 절토만 있는 것이 아니라 성토부분이 같이 존재하기에 우선적으로 해당 구간 내에서 절성토 작업을 수행하는 것을 보이고 있으며, 붉은 색 박스부분(Step2)은 Step1 단계에서 작업 수행 후 남는 토량을 후속 측점에 속하는 절토구역으로 토량을 이동하는 것을 보이고 있다. 각 셀은 토사의 종류, 절토량과 성토량에 대한 속성정보를 갖고 있어서 이것에 기반하여 수송 알고리즘을 적용하면 그 결과로 어떤 절토셀에서 얼마만큼의 토량이 어떤 성토셀로 이동해야 하는지가 정해진다.

4.2.3 작업패키지(Task Package) 생성 및 할당

Fig. 7은 작업패키지의 개념을 나타내고 있다. 그림에서 보는 바와같이 토량배분 계획에 따라서 1개의 절토구역과 1개 이상의 성토구역이 매칭되면 1개의 작업패키지를 이루게 된다. 작업패키지는 절성토 구역에 관한 정보와 더불어 전체 절토량과 각 성토셀로 이동되는 토량에 관한 정보, 평균 토량이동 거리, 토량이동을 위하여 할당된 건설장비에 관한 정보, 그리고 작업상황에 대한 정보가 속성정보로 저장된다. 평균 토량이동 거리가 60 m 이내이면 도저물량으로 도저에 의하여 수행되어야하는 작업패키지 리스트에 포함되며, 60 m 이상이 되면 덤프물량으로 트럭에 의하여 수행되어야 하는 작업패키지 리스트에 포함된다.

현장에 투입되는 건설장비의 투입량에 따라서 작업패키지를 할당하는 방법에 차이가 발생한다. 작업패키지의 수보다 투입되는 건설장비의 수가 많으면 해당 기간동안 수행해야 하는 작업패키지를 동시다발적으로 수행할 수도 있고 1개의 작업패키지에 다수의 건설장비를 투입하여 해당 작업패키지가 완료되면 순차적으로 다른 작업패키지를 수행할 수도 있다(Fig. 8). 만약 동시다발적으로 작업이 수행되는 경우에는 먼저 완료된 작업패키지에 투입되었던 건설장비들이 진행중인 작업패키지에 재할당되어 작업이 수행된다.

4.3 이동경로 생성

4.3.1 이동경로 생성 개념

건설장비의 이동경로는 토량배분에 계획에 따라 형성된 작업패키지에 속한 절토셀의 위치와 성토셀의 위치에 기반하여 생성된다. 절토셀에서 성토셀을 연결한 선이 이동경로가 되며 가능하면 이동경로가 짧을수록 유리하다. 또한, 이동경로 상에는 통과불가능한 구역이 배제되어야 하며 장애물이 존재해서는 안 된다.

트럭의 경우에는 1개의 작업패키지 내에 여러 개의 성토셀들이 존재한다면 이동경로는 성토셀 수 많큼 생성된다. Fig. 9에서 보는 바와 같이 절성토 구역을 연결한 선상에 통과불가능한 구역이 존재하면 이 구역을 회피하는 경로가 생성된다. 셀 내에 장애물이 있거나 유수지인 경우, 그리고 지반경사가 안전기준 보다 큰경 우에는 통과불가능한 구역으로 설정된다. 만약 주어진 작업패키지가 완료되면 다른 작업패키지로 건설장비가 새롭게 투입되고 이동경로는 작업이 종료된 성토셀에서 다른 작업패키지에 속한 작업시작셀(일반적으로 절토셀)까지 이동경로가 생성된다.

도저의 경우에는 60 m 이내 이동거리의 무대토량을 다루는데 사용되며 일반적으로 절성토셀이 인접하여 위치한 경우가 대부분이다. 트럭은 절성토 구역 사이를 이동하기 위한 선형적인 이동경로가 생성되지만 도저는 절성토 구역을 여러 번 반복적으로 이동하면서 절성토 작업을 수행하게 된다. 따라서 트럭과는 달리 해당 구역 내에서 패턴형식으로 이동하는 경로를 생성하게 되며 작업은 하향방향(절토셀에서 성토셀 방향)으로 수행한다. 도저의 블레이드 유효길이에 따라서 해당 구역 내에 여러 개의 패스가 패턴형식으로 생성된다.

4.3.2 Visibility Graph 기반 PTP 이동경로 생성

도로현장을 위에서 조망하는 모습으로 내려보면 2차원 평면으로 간주할 수 있고 이러한 조건에서 시작점(S)에서 목표점(T)까지 최단경로를 찾아 건설장비가 이동하기 위한 경로로 설정한다. 평면상에서 시작점과 목표점이 주어지면 두 점을 잇는 직선경로가 가장 최단경로이지만 직성경로상에 유수지, 각종 장애물, 또는 기준을 초과하는 경사 등으로 인하여 건설장비가 이동할 수 없는 구역(Precluded area)이 존재하게 되면 이러한 구역을 피해서 건설장비의 이동경로를 찾아야 한다. 이와같은 환경에서 시작점에서 목표점까지 경로를 찾는 문제를 유클리드 최단경로(Euclidean shortest path) 문제라고 한다.

유클리드 최단경로를 구하기 위해서는 Fig. 10에서 보는 바와같은 가시성 그래프(Visibility graph)를 생성해야만 한다. 가시성 그래프를 생성하기 위해서는 시작점, 목표점, 그리고 환경내에 존재하는 객체 또는 구역의 꼭지점들을 이용하는데 어떤 한 점에서 다른 점이 중간에 장애물로 인하여 방해를 받지 않고 서로 볼수 있다면 두 점을 쌍으로 이어준다. 환경내에 존재하는 모든 점들에 대하여 가시성을 확인하고 점들의 가시성에 따라서 점들을 연결해 주면 가시성 그래프가 완성되며, 다익스트라 알고리즘을 적용하여 최단거리를 구해주면 최단의 이동경로를 생성할 수 있다. 유클리드 최단경로에서는 다각형의 경계가 아닌 곳에서는 방향이 바뀌지 않으며 다각형의 꼭지점이 아닌 변위의 점에서는 방향이 바뀌지 않는 특성을 갖고 있다.

Fig. 10(a)에서 보는 바와같이 토량배분 계획에 의하여 절토셀(S)와 성토셀(T)의 위치가 주어졌다면 최단 경로는 두점을 이은 직선이지만 경로상에 통과를 할 수 없는 셀이 존재하므로 경로를 변경해야 한다. 기존의 셀 기반 경로계획법을 이용하여 건설장비가 통과할 수 없는 셀을 우회하면 (b)와 같은 이동경로(^{Kim, 2013})가 생성되지만 셀의 중심점을 기준으로 경로가 생성되기에 경로가 다소 길어지는 단점이 있다. 이동경로를 단축하기 위하여 가시성 그래프를 이용하여 최단의 이동경로를 생성하면 (c)와 같은 이동경로(^{Kim, 2013})가 생성되며 (b)에서 생성된 이동경로 보다는 짧아지는 결과를 가져오게 된다. 만약 건설장비 자체의 부피를 고려하여 장애물 회피를 확실히 하기 위해서는 Configuration Space (C-Space) 장애물을 고려해야 한다. (d)와 같이 건설장비의 크기를 고려하여 장애물(통과불가 셀)의 크기를 크게하면 건설장비의 크기를 고려한 만큼 이동경로의 길이가 약간 길어진다. 하지만 경로계획시 건설장비를 점으로 가정하고 경로를 생성한다면 C-Space 장애물을 도입하는 것이 현실적인 방법이 될 것이다. 특정 건설장비를 위하여 이동경로가 생성되면 생성된 경로에 따라서 일정 간격으로 장비관제 플랫폼으로 좌표를 전송한다.

4.3.3 통과불가 지역 설정

이동경로 생성시 장애물로 인하여 통과할 수 없는 셀을 설정하는 경우에 장애물이 속한 20 × 20 m셀 전체를 통과불가 구역으로 설정하는 것이 아니라 장애물 경계를 포함할 수 있는 폴리곤을 형성하고 폴리곤이 차지하는 구역만 통과불가 구역으로 설정한다면 건설장비의 이동경로가 더욱 짧게 형성되는 효과가 있을 것이다. 통과불가 구역을 어떻게 효과적이며 현실적으로 설정할 수 있냐가 최적의 이동경로에 중요한 요소가 된다.

다음과 같은 기준으로 통과불가 지역을 설정한다.

(1) 특정 Cell 전체를 통과불가 지역으로 설정

- Cell 내부의 대부분이 유수지이거나 장애물이 존재하여 건설장비가 통과할 수 없는 경우

- 이동경로상에 연속적으로 위치한 2개의 셀의 사이의 지면경사가 건설장비별로 요구되는 안전경사를 초과하는 경우

(2) 특정 Cell의 일부분만 통과불가 지역으로 설정

- Cell 내부의 일부만이 유수지이거나 장애물이 존재하여 건설장비가 통과할 수 없는 경우

Cell 내부에 부분적으로 통과가 불가능한 경우 해당구역을 포함할 수 있는 다각형(삼각형, 사각형, 육각형, 팔각형)을 사용하여 통과불가 지역으로 설정한다.

이전에 언급된 바와같이 경로계획은 건설장비를 점으로 가정하기 떄문에 통과불가 지역을 설정할 때 건설장비의 크기만큼 추가적으로 크게 하여 설정한다.

5. 사례 적용

실제 도로현장을 대상으로 제시된 방법론을 적용하면 트럭 및 도저의 경로가 어떻게 생성될지 테스트를 시행해 보았다. 우선 도로현장 평면도 및 종단면도의 측점 및 시공기면 정보를 확인하고, 종단면도 위의 20 × 20 m셀을 형성하였다(Fig. 11). 드론을 이용한 촬영데이터를 기반으로 토공 BIM 모델을 구성하고, 종단면도의 측점을 기준으로 표시한 셀과 토공 BIM 모델을 정합하였다. 단기간 작업물량만을 대상으로 하는 관계로 전체 구역 중에서 21개 셀을 중심으로 방법론을 적용하였다. 분할된 셀의 중점의 좌표(x,y,z) 정보를 획득한 이후에 절성토량을 계산하고 수송모델을 사용하여 작업계획을 생성하였다. 토량배분 계획에 따라 1개의 절토구역과 1개 이상의 성토구역이 매칭되면 1개의 작업패키지를 이루게 된다. 평균 토량이동 거리가 60 m 미만이면 도저물량으로, 60 m 이상이 되면 덤프물량으로 설정하였다.

토량배분 계획이 수립된 이후에 형성된 작업패키지 리스트를 확인해 보면 Table 2와 같다. 그리고 Fig. 12는 토량배분 계획결과에 따라서 형성된 작업패키지를 지형상에 보여주고 있다.

작업패키지 리스트에서 절성토 매칭구역을 파악되면 트럭과 도저의 작업위치(절토위치 및 성토위치)가 결정되면 작업위치를 기준으로 안전을 확보하면서 최적으로 이동할 수 있는 이동경로가 생성된다. 제시된 통과불가 지역은 위의 설정기준(4.3.3장)에 따라 설정한다.

트럭의 경우에는 PTP 방식의 경로가 생성된다. Fig. 13에서 보는 바와같이 통과불가 지역을 회색음영으로 표기되었고 트럭의 이동경로는 통과불가 지역을 회피하여 생성되게 된다. 그리고 토량배분 계획에 따라서 형성된 작업패키지 중에서 BL_6 (Start Point)에서 BL_20 (Target Point)로 300 m³ 토량을 이동하기 위한 경로를 생성하기 위한 Visibility graph(붉은색 실선)를 볼 수 있다. 기본적으로 모든 작업패키지별로 Visibility graph가 생성되며 Visibility graph의 노드간 이동거리가 최소화되는 경로로 이동경로(파란색 실선)가 생성된다. 트럭이 절토구역에서 성토구역으로 이동하여 사토작업을 마치면 생성된 이동경로의 역방향으로 절토구역으로 이동을 하게 되지만, 만약 해당 작업패키지가 완료되어 다른 작업패키지의 절토구역으로 이동을 해야하는 경우에는 성토가 끝난 위치에서 새롭게 할당된 작업패키지의 절토구역까지의 Visibility graph가 새롭게 생성되고 이것을 기반으로 이동경로가 다시 생성된다.

도저의 경우에는 주어진 작업패키지의 절토구역과 성토구역을 트럭과 같이 PTP 방식으로 경로를 생성하는 것이 아니라 해당 구역의 전체를 커버해야 하는 Complete coverage 방식으로 경로를 생성하게 되며 절성토 구역내에서 작업을 수행해야 하는 패턴형식으로 결정된다. 절토구역이 표고가 높으므로 절토구역에서 성토구역쪽으로 토사를 밀면서 작업하는 형태가 된다. 결정된 작업패키지 중에서 BL_13 (Start Point)에서 BL_15 (Target Point)로 700 m³ 토량을 이동하는 계획은 도저에 의하여 수행되어야 하는 도저물량이며, Fig. 14와 같은 작업패턴을 가진 이동경로가 생성된다. 마찬가지로 도저물량으로 설정된 다른 작업패키지도 절성토 구역 전체를 커버하는 패턴으로 이동경로 및 작업패턴이 형성된다.

6. 결 론

각 산업분야에서 4차 산업혁명 관련 기술을 적극적으로 도입함으로써 생산성을 획기적으로 높이려는 노력을 기울이고 있다. 건설분야도 새롭게 제시되고 있는 첨단기술들을 적용하여 당면하고 있는 여러 가지 문제점을 해결하고자 노력을 하고 있으며, 재래적인 방식으로는 얻을 수 없었던 생산성 향상, 안전성 증가 및 효율성 증대를 추구하고 있다. 이러한 노력의 하나로 스마트 건설기술개발사업이 추진에 있으며 본 연구는 스마트 건설기술을 구성하는 요소기술을 개발한 것으로 의미를 갖는다. 구체적으로는 건설장비 관제플랫폼을 구성하는 모듈로서 C-Map Navigation이 개발 중에 있으며 이것의 주요 기능인 건설장비의 효율적인 이동경로를 실시간 정보에 기반하여 생성하고 운전자에게 제공하는 기술을 제시하였다.

도로공사의 경우에는 토공계획을 수립하기 위하여 유토곡선을 사용하고 있으니 이 방법으로는 건설장비의 세부적인 이동경로를 수립하는데 사용될 수 없다. 따라서 면토공에서 사용되는 방법론을 차용하여 토공계획을 수립하고 최적화 알고리즘을 적용하여 토량 이동계획이 수립되도록 하였다. 토량 이동계획에 기반하여 작업패키지라는 개념을 도입하여 작업패키지를 구성하는 절토셀과 성토셀들의 위치와 작업장 내에서 이동할 수 없는 구역을 고려하여 건설장비의 이동경로가 생성되도록 하였다. 건설장비 이동경로 생성을 위하여 Visibility graph를 생성하는 원칙을 제시하였으며 생성된 graph를 이용하여 다익스트라 알고리즘을 적용하여 주어진 환경에서 가장 짧은 이동경로를 찾도록 하였다. 트럭의 경우에는 PTP 방식의 선형 경로가 생성되었고, 도저의 경우에는 주어진 전체 구역을 커버할 수 있는 Complete coverage 방식으로 패턴을 가진 경로가 생성되었다. 실제 현장모델을 이용하여 토공계획을 수립하고 어떻게 건설장비의 이동경로가 생성될지 테스트를 해 보았다. 본 연구에서 제시된 건설장비 이동경로는 반자동 및 자동화된 건설장비 관제플랫폼을 염두해 둔 것으로 주어진 환경과 실시간의로 얻어진 정보를 바탕으로 건설장비별로 매번 새롭게 생성이 되어야만 한다. 이러한 기능을 담당하도록 방법론을 제시한 것에 의의가 있다. 실제 현장에서는 공사용 가도를 따라서 건설장비들이 이동을 하는데 본 연구에서 제시된 경로는 현장내에서 최적의 이동경로를 제시하는 것으로 이러한 경로를 이용하여 공사용 가도의 위치를 선정할 수 있으며 이미 가도가 설치된 경우에는 알고리즘에 의해 생성된 경로에서 가장 근접한 가도로 이동경로를 설정하는 방법으로 적용될 수 있을 것이다.

아직 C-Map Navigation 실물이 개발되기 전이고 건설장비에 탑재하여 필드시험을 진행할 수 없는 단계라서 연구결과가 실제 현장에 적용될 때 발생할 수 있는 문제점을 자세히 파악을 하지 못하고 있는 것은 한계이다. 하지만 연구가 진행됨에 따라서 조만간 소프트웨어 및 하드웨어 개발될 예정이며, 현장적용 테스트를 거치면 개선점을 도출하여 개발에 반영하여 실용성 및 사용성을 구체적으로 확인할 수 있을 것으로 사료된다.