[논문]건설장비 플릿관리 시스템 적용시 생산성 분석

임소영; 김성근

doi:10.12652/ksce.2020.40.1.0087

[국내논문] 건설장비 플릿관리 시스템 적용시 생산성 분석
Productivity analysis using a Fleet Management System for Construction Equipment 원문보기

대한토목학회논문집 = Journal of the Korean Society of Civil Engineers, v.40 no.1, 2020년, pp.87 - 95

임소영 (서울과학기술대학교 건설시스템공학과) , 김성근 (서울과학기술대학교 건설시스템공학과)

초록
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4차 산업혁명 시대의 도래와 IoT 기술의 접목을 통하여 건설산업을 발전 시키기 위한 다양한 연구가 국내·외에서 진행되고 있다. 특히 다수다종의 건설장비가 투입되는 대단지 토공현장에서 건설장비의 관제 시스템은 생산성 증대를 위하여 매우 중요하다. 이러한 이유로 건설장비 최적운영 플릿관리 시스템이 개발되었고, 현장에서 적용과정 중에 문제점이 도출되어 단계별로 개선이 필요하게 되었다. 건설장비 최적운영 플릿관리시스템의 현장 적용과정을 검증하기 위해 실제 현장에 사용되었던 데이터와 본 시스템을 이용하여 생성된 현장자료를 입력하고 시뮬레이션을 통해 데이터를 비교하여 생산성 분석을 진행하였다. 분석은 굴삭기와 덤프에 국한하여 진행하였으며, 분석결과 시간당 작업율이 4 %대로 증가, 반면에 원가는 4 %로 감소되는 것으로 나타났다. 적용한 현장에 따라서 분석결과는 상이할 수 있지만, 토공현장 단지사업에서 장비의 작업량 증가와 원가 감소를 보여준 것은 생산성 증대를 검증한 것으로 사료된다.

Abstract ▼ AI-Helper

With the advent of the 4th industrial revolution and the combination of IoT, there have been diverse domestic and foreign researches for the development of construction industry. Especially, in the large-scale earthwork site where many and various construction equipments are put into, the control system between construction equipments is important for the increase of productivity. Thus, after developing the fleet management system for the optimum operation of construction equipments, the problems were checked and improved for each step in the process of application at site. In order to verify the site application process of the fleet management system for the optimum operation of construction equipments, the analysis on the productivity was performed by inputting the data used for the actual site and the site data using this system and then comparing the data through simulation. The analysis was limited to excavator and dump. In the results of the analysis, the rate of work per hour was increased to the range of 4 % while the cost price was decreased to 4 %. Even though the results of the analysis could be different depending on the site applied, the results showing the increase of workload of equipments and the decrease of cost price in the complex project at earthwork site verify the increase of productivity.

주제어

표/그림 (18)

그림 Fig. 1. Overview of a Fleet Management System (FMS)
그림 Fig. 2. Three Modules of the Revised Fleet Management System
그림 Fig. 3. Multiple Hardwares: Sever Module and Mobile Modules
그림 Fig. 4. Information Flow among the Modules
그림 Fig. 5. Digital map of the Test Site
표 Table 1. Information on Test Sites
표 Table 2. Field Test Conditions
그림 Fig. 6. Cell Decomposition (Work Cells) of the Test Site
그림 Fig. 7. Planned Path and Truck Location in Real Time
표 Table 3. Earthwork Volume Analysis
그림 Fig. 8. Work Volume Per Hour and Cycle Time Analysis (Excavator)
그림 Fig. 9. Cost Analysis (Excavator)
그림 Fig. 10. Moving Path Generation and Location Tracking for a Truck
표 Table 4. Applied Values for Factors in Eq. (1)
표 Table 5. Input Data from the Estimating Standards for Cost Analysis (won/hr)
그림 Fig. 11. Work Volume Per Hour and Cycle Time Analysis (Truck)
그림 Fig. 12. Cost Analysis (Truck)
표 Table 6. Applied Values for Factors in Eq. (2)

AI 본문요약
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문제 정의

건축분야에서 다양한 건축물의 설계 및 시공에 BIM (Building Information System)을 도입되고 있으며, BIM 적용과 더불어 3D 스캐너, 드론 및 IoT 기술을 활용하여 시공단계와 유지관리 단계에서 생산성과 효율성을 높이는 시도를 하고 있다. 또한 스마트 팩토리와 유사한 개념으로 공장과 같은 환경에서 건축물을 시공함으로써 생산성과 품질을 높이기 위한 노력을 기울이고 있다. 토목분야에서는 건축분야에 비하여 상대적으로 BIM 도입이 더디게 진행되는 경향이 있으나 최근 발주처에서 SOC 프로젝트에도 BIM 도입을 긍정적으로 고려하고 있는 것으로 파악되고 있다.
기존에 제시된 플릿관리 시스템은 주어진 조건에 따라서 토량배분 계획을 수립하고 수립된 계획에 따라서 운전자들에게 작업구역, 절성토 및 건설장비 실시간 위치, 건설장비 조합에 관한 정보를 제공하도록 개발이 되었으나 실제 현장에 적용함에 있어서 몇 가지 제약사항이 있었다. 본 연구는 기존에 개발된 플릿관리 시스템의 제약사항을 해결하고 필드 테스트를 통하여 실제로 현장에 적용하는 경우에 생산성이 향상되는지 검증을 하였다.
본 연구는 상기에 제시된 문제점을 보완하여 기존의 플릿관리 시스템을 개선하였으며, 개선된 플릿관리 시스템을 실제 대단위의 단지현장 토공에 적용한 다음 생산성 분석을 실시하여 플릿관리 시스템의 효용성을 검증해 보는 것이다.
기존의 플릿관리 시스템의 경우에는 건설현장의 3D맵상에 건설장비의 실시간 위치가 정확히 표현되지 못하였다. 본 연구에서는 건설장비의 GPS 좌표를 이용하여 실시간 위치가 3D지도상에 표현이 되도록 지도의 타입이 자동으로 변환되는 기능을 부여하였다. 플릿관리 시스템에 의하여 토공계획이 수립되고 이것에 기반하여 건설장비의 이동경로가 제시된다.
본 연구에서는 기존 토량이동과 건설장비의 최적 이동경로 연구 동향과 방법론 및 현재 진행되어진 플릿관리 시스템에 대해서도 파악한다. 건설현장에서 이루어지는 각 작업에 대한 요소와 운반장비의 운행현황 및 경로선정 등에 대한 정보는 실제현장 데이터의 분석과 전문가 면담을 통하여 확보한다.

제안 방법

개선된 플릿관리 시스템은 3차원 디지털맵상에서 토량배분 계획에 따라 생성된 건설장비 이동경로와 건설장비의 실시간 위치가 표현되도록 사용되는 맵의 변환을 자동화 하였고, 현장사무실에 설치되는 서버 모듈과 각 건설장비 탑재되는 모바일 모듈로 하드웨어를 분리 시켰다. 또한 이동경로 생성에 있어서도 현장에서 건설장비가 이동하지 못하는 곳에서는 경로가 생성되지 않도록 하였으며, 현장의 여건과 투입된 건설장비들의 상황에 따라서 조합작업을 위하여 건설장비군이 형성되도록 하였다.
또한 이동경로 생성에 있어서도 현장에서 건설장비가 이동하지 못하는 곳에서는 경로가 생성되지 않도록 하였으며, 현장의 여건과 투입된 건설장비들의 상황에 따라서 조합작업을 위하여 건설장비군이 형성되도록 하였다. 개선된 플릿관리 시스템의 효용성을 확인해 보기 위하여 대단위 단지공사를 대상으로 현장테스트를 진행하였다. 현장테스트 결과분석은 굴삭기와 덤프에 국한되어서 진행하였고, 분석결과 주어진 조건에서 시간당 작업율이 4 %대로 증가하였고, 원가는 4 %로 감소되는 것을 알 수 있었다.
건설장비 원가는 크게 경비, 노무비, 재료비를 합친 금액으로 세분화하여 원가분석을 시행하였다. 경비는 약 4 % 감소하였고, 노무비는 3.
건설현장에서 이루어지는 각 작업에 대한 요소와 운반장비의 운행현황 및 경로선정 등에 대한 정보는 실제현장 데이터의 분석과 전문가 면담을 통하여 확보한다. 기존 개발된 방법론의 문제점을 분석하고 이를 바탕으로 토량배분과 장비경로 및 장비협업에 대한 요소기술을 도출한다.
기존에 개발된 플릿관리 시스템을 현장에 적용하는 경우에 문제가 되는 점들을 보완하여 시스템을 개선한다. 개선된 플릿관리 시스템은 하드웨어적으로 계획과 관리를 위한 서버모듈과 각 건설 장비에 탑재를 하기 위한 모바일 모듈과 분리를 한다.
하지만, 작업장에 문제나 작업의 지연 등의 문제가 발생 시 남은 작업량과 다른 작업장에서 지원 가능 장비를 재계산하여, 최적의 장비군을 다시 도출하는 시스템이다. 기존에 하드웨어적으로 구분되어 있지 않았던 것을 Fig. 3에서 보는 바와 같이 현장사무소 설치용인 서버모듈과 각 건설장비에 탑재하기 위한 모바일 모듈로 구성하였다. 시스템은 3가지 모듈로 구성되며 Fig.
수치지도를 활용하여 기존의 지형과 설계 데이터를 입력하여, 플릿관리 시스템을 통하여 얻은 데이터와 실제 현장의 시공계획을 비교하여 토량배분의 결과를 분석하며, 시스템을 이용한 장비 투입 계획과 실제 투입대수를 비교하고, 굴삭기와 덤프의 최적 투입대수에 대한 비교 분석을 실시한다. 또한 실제 사용된 굴삭기와 덤프의 투입 대수와 플릿관리 시스템을 활용한 굴삭기와 덤프의 시간당 작업량을 비교한 생산성 분석과, 이를 통한 장비 원가분석을 시행한다.
개선된 플릿관리 시스템은 3차원 디지털맵상에서 토량배분 계획에 따라 생성된 건설장비 이동경로와 건설장비의 실시간 위치가 표현되도록 사용되는 맵의 변환을 자동화 하였고, 현장사무실에 설치되는 서버 모듈과 각 건설장비 탑재되는 모바일 모듈로 하드웨어를 분리 시켰다. 또한 이동경로 생성에 있어서도 현장에서 건설장비가 이동하지 못하는 곳에서는 경로가 생성되지 않도록 하였으며, 현장의 여건과 투입된 건설장비들의 상황에 따라서 조합작업을 위하여 건설장비군이 형성되도록 하였다. 개선된 플릿관리 시스템의 효용성을 확인해 보기 위하여 대단위 단지공사를 대상으로 현장테스트를 진행하였다.
절토의 경우에는 굴삭기 단독 운전으로 인한 작업에 영향을 미치는 여러 요소 중 외부적인 요소가 적어 차이가 없을 것으로 판단되었으나, 플릿관리 시스템에 의하여 정확한 작업 위치와 장소로 이동지점 안내 등의 요소가 포함되면서 사이클 타임이 감소하고 시간당 작업량은 증가가 된 것으로 판단된다. 또한 이를 바탕으로 표준 품셈 데이터(Table 5)에 의거한 시간당 굴삭기 원가를 분석하였으며 분석결과는 Fig. 9와 같다.
실시설계 데이터와 플릿관리 시스템을 통하여 산출된 토량과 건설장비 투입계획을 토대로 장비별 작업량을 분석하였다. 먼저 설계 데이터와 시스템에서 장비의 작업량 계산은 표준 품셈에 의거하여 계산을 시행하였다. 굴삭기의 작업량은 Eq.
6 m, 진동롤러(10 ton) 등 다수의 장비들로 계획 및 시공을 하였다. 발파암의 경우 장비 투입계획과 암석 판매로 얻은 수익에 대해서는 데이터의 누락으로 본 연구에서는 발파암에 관한 공정은 분석에서 제외하고 사토에 대해서만 분석을 시행하였다.
본 시스템은 먼저 원지형과 계획지형을 토대로 토공 작업량을 데이터로 입력하고, 투입 장비의 제원을 입력을 하면 시뮬레이션을 통하여 최적의 장비대수와 작업군을 형성한다. 최적의 장비군 시뮬레이션 결과가 형성되면 그 시스템을 토대로 장비를 투입하고 작업을 지시한다.
수치지도를 활용하여 기존의 지형과 설계 데이터를 입력하여, 플릿관리 시스템을 통하여 얻은 데이터와 실제 현장의 시공계획을 비교하여 토량배분의 결과를 분석하며, 시스템을 이용한 장비 투입 계획과 실제 투입대수를 비교하고, 굴삭기와 덤프의 최적 투입대수에 대한 비교 분석을 실시한다. 또한 실제 사용된 굴삭기와 덤프의 투입 대수와 플릿관리 시스템을 활용한 굴삭기와 덤프의 시간당 작업량을 비교한 생산성 분석과, 이를 통한 장비 원가분석을 시행한다.
5)를 활용하여 등고, 표고점 등을 이용하였다. 수치지도의 데이터를 이용하여 삼각망을 형성하여 기본 지표면을 형상화 하였고, 기초 설계 데이터를 이용하여 플릿관리 시스템에서 결과를 산출하도록 하였다.
3에서 보는 바와 같이 현장사무소 설치용인 서버모듈과 각 건설장비에 탑재하기 위한 모바일 모듈로 구성하였다. 시스템은 3가지 모듈로 구성되며 Fig. 4와 같이 모듈간의 정보와 결과값은 서로 공유하여 사용이 가능하게 구성 하였다.
현장 내에서 발생하는 절토량, 성토량 및 부족토량을 기반으로 비교 분석을 하였다. 실시설계 데이터와 DAS를 활용하여 토공량을 산출하였고, 플릿관리 시스템을 이용하여 토공량을 산출하여 비교를 해 보았다. 플릿관리 시스템에서는 현장을 10 m × 10 m 작업셀로 분할하고, 각 셀별로 절토량, 성토량 및 부족토량을 산출하였다.
실시설계 데이터와 플릿관리 시스템을 통하여 산출된 토량과 건설장비 투입계획을 토대로 장비별 작업량을 분석하였다. 먼저 설계 데이터와 시스템에서 장비의 작업량 계산은 표준 품셈에 의거하여 계산을 시행하였다.
재래의 방법과 플릿관리 시스템을 이용한 경우에 토량배분의 효율성 및 건설장비의 생산성을 비교하기 위하여 Table 2에서와 같은 조건으로 테스트를 실시하였다. 대상현장은 Fig.
트럭의 이동경로의 설정은 출발지점과 목표지점을 직선으로 표시하는 것이 아니라, 기존의 지형을 셀로 세분화하고 셀 속성을 지정하여 트럭이 이동이 가능한 지역과 불가능한 지역으로 구분한다. 토량배분에 기반한 이동경로 생성은 단순히 절ㆍ성토 구간의 직선거리를 고려한 것이 아니라 실제 현장 내에서 트럭이 이동 가능한 경로를 생성하도록 하였다. 트럭 운전자가 주어진 작업구역에서 상ㆍ하차 작업이 이루어질 때 서버 모듈에서 Task Planning과 이동거리를 고려한 건설장비 조합과 이동경로를 생성하여 모바일 모듈에 전송하여 운전자에게 관련 정보를 제공한다.
토량배분에 기반한 이동경로 생성은 단순히 절ㆍ성토 구간의 직선거리를 고려한 것이 아니라 실제 현장 내에서 트럭이 이동 가능한 경로를 생성하도록 하였다. 트럭 운전자가 주어진 작업구역에서 상ㆍ하차 작업이 이루어질 때 서버 모듈에서 Task Planning과 이동거리를 고려한 건설장비 조합과 이동경로를 생성하여 모바일 모듈에 전송하여 운전자에게 관련 정보를 제공한다.
평균 대기시간 산정은 자원할당 알고리즘에 반영된 변수 및 연산식으로 산출되며 이중 건설장비의 대기시간 산정에는 대기행렬의(M/M/1):(FCFS/∞/∞) 모형에서 지수분포를 나타내는 서비스율(μ)과 포아송 분포를 나타내는 도착률(λ)로 연산식을 구성하여 건설장비 조합구성 알고리즘에 반영하였다.
플릿관리 시스템에서는 현장을 10 m × 10 m 작업셀로 분할하고, 각 셀별로 절토량, 성토량 및 부족토량을 산출하였다.
현장 내에서 발생하는 절토량, 성토량 및 부족토량을 기반으로 비교 분석을 하였다. 실시설계 데이터와 DAS를 활용하여 토공량을 산출하였고, 플릿관리 시스템을 이용하여 토공량을 산출하여 비교를 해 보았다.
현장내 건설장비 이동과 관련된 정보의 실시간 반영을 위하여 플릿관리 시스템에 각 셀의 이동경로 속성 입력기능을 제공하였다. 현장조건 및 건설장비 대수 변화에 따른 결과를 파악하여 투입장비제원 및 작업효율을 고려한 최적 건설장비 조합을 제시하게 되는데 이는 1일 토공배분량과 1일 작업시간을 제한조건으로 하는 조합이 제시되는 것이다.
5 km로 계획되어 있다. 현장에서 사용되는 장비는 굴삭기 0.7 m³, 덤프 15 ton(자동덮개 포함), 불도저 32 ton, 모터그레이더 3.6 m, 진동롤러(10 ton) 등 다수의 장비들로 계획 및 시공을 하였다. 발파암의 경우 장비 투입계획과 암석 판매로 얻은 수익에 대해서는 데이터의 누락으로 본 연구에서는 발파암에 관한 공정은 분석에서 제외하고 사토에 대해서만 분석을 시행하였다.

대상 데이터

개선된 플릿관리 시스템의 현장 적용성을 확인하기 위하여 대단위 단지토공 현장에서 현장사무소에 서버모듈을 각 건설장비에 모바일 모듈을 설치하여 생산성 향상 분석을 위한 데이터를 취득한다.
본 연구의 대상공종은 단지토공이며 플릿관리 시스템 현장테스트는 단지조성 공사현장에서 실시를 하였다. 그리고 플릿운영을 위하여 투입되는 건설장비는 굴삭기와 트럭만을 대상으로 한정한다. 세부적인 연구범위와 방법은 아래와 같다.
단지토공에서 재래적인 방법으로 건설장비를 운영하는 경우와 플릿관리 시스템을 도입하여 건설장비를 운용하는 경우에 건설 생산성이 어떻게 달라지는지를 테스트하기 위하여 2개 현장을 대상으로 테스트를 진행하였다. 현장에 관한 사항은 Table 1과 같다.
대상현장은 Fig. 6에서 보는 바와같이 10 m × 10 m의 작업구역으로 분할을 하였으며 설계정보에 제시된 시공기면의 위치에 따라서 절토셀과 성토셀로 구분을 하였다.
본 연구의 대상공종은 단지토공이며 플릿관리 시스템 현장테스트는 단지조성 공사현장에서 실시를 하였다. 그리고 플릿운영을 위하여 투입되는 건설장비는 굴삭기와 트럭만을 대상으로 한정한다.
테스트 현장은 평균 표고 88 m에 부지가 생성되는 과업으로 면적은 611,284 m2로 부지정지 시 성토고 2 m (±15 cm)로 발파암 504,283 m3, 흙깍기(사토) 381,583 m3, 부족토(사토) 186,723 m3로 외부 사토장과 현장과의 거리는 직선거리 기준 12.7 km, 계획기준 14.5 km로 계획되어 있다.
플릿관리 시스템은 기본적으로 드론이나 3D 스캐너을 통하여 취득된 지형 데이터를 이용하도록 되어 있는데 본 연구에서는 해당 데이터가 없어서 공공기관에서 제공하는 수치지도 데이터(Fig. 5)를 활용하여 등고, 표고점 등을 이용하였다. 수치지도의 데이터를 이용하여 삼각망을 형성하여 기본 지표면을 형상화 하였고, 기초 설계 데이터를 이용하여 플릿관리 시스템에서 결과를 산출하도록 하였다.

성능/효과

건설장비 원가는 크게 경비, 노무비, 재료비를 합친 금액으로 세분화하여 원가분석을 시행하였다. 경비는 약 4 % 감소하였고, 노무비는 3.8 %, 재료비는 3.8 % 감소하였다. 굴삭기 1대당 시간당 금액은 47원 감소하였고, 시간당 원가 감소금액은 작은 금액이지만 1일 8시간, 한 달 20일 작업시간 기준에 감소되는 금액은 7,520원이고, 실제 현장에서 사용된 절토작업에서 사용된 금액은 342,968,094원 이었고, 플릿괸리 시스템을 적용하는 경우에는 금액은 329,733,693원으로 13,234,401원이 절감할 수 있는 것으로 분석되었다.
8 % 감소하였다. 굴삭기 1대당 시간당 금액은 47원 감소하였고, 시간당 원가 감소금액은 작은 금액이지만 1일 8시간, 한 달 20일 작업시간 기준에 감소되는 금액은 7,520원이고, 실제 현장에서 사용된 절토작업에서 사용된 금액은 342,968,094원 이었고, 플릿괸리 시스템을 적용하는 경우에는 금액은 329,733,693원으로 13,234,401원이 절감할 수 있는 것으로 분석되었다.
초기 데이터보다 플릿관리 시스템을 이용한 결과에서는 절토에서 사토량이 약 2 % 증가했고, 1차 운반 중 40 m 이내의 토량이 18 % 증가하였는데, 이것은 계획에서의 20 m이내의 무대토량을 제외한 영향으로 판단된다. 단지토공에서는 지반을 정지하기 위한 흙 쌓기는 무시할 정도로 오차가 거의 없었으며, 상대적으로 현장 내에서의 사토가 증가함에 따라 외부 사토장에서 가져와야 하는 토량은 감소함을 보였다. 이는 Boring Data를 활용하여 지반을 형성하는 데에 있어 기본 방식은 지반 구성층을 직선으로 연결하여 토량을 산출하는데, 본 플릿관리 시스템에서는 각 셀마다 암석층을 Cube형태로 나누어 형성하고 토량을 산출함으로써 토량의 차이가 발생한 것으로 판단된다.
본 연구에서 시스템 적용시 작업자의 능력이 모두 우수하다는 점, 모든 시간에 현장은 최적의 조건이라는 점을 가정하여 결과를 산출하였기에 실제 현장에서 발생할 수 있는 문제점과 작업자들 마다 다른 작업효율은 반영하지 못하였다. 또한 1곳의 현장을 대상으로 테스트를 진행한 관계로 정량화된 결과치를 얻을 수는 없었지만 플릿관리 시스템을 도입하는 경우에 단지토공에서 생산성이 증대될 수 있음을 확인한 것은 의미가 있다고 판단된다. 추후에는 실제 여러 현장에 적용하면서 이에 대한 데이터를 객관화하는 과정을 거친다면 플릿관리 시스템 도입시 구체적으로 어느 정도로 생산성 향상을 기대할 수 있을지 판단이 가능할 것으로 사료된다.
본 시스템을 활용하여 사토장과 현장을 설정하고 트럭의 이동경로를 계산한 결과 기존 설계안에서는 14.5 km로 제시 되었지만, 14.3 km로 200 m 정도가 감소 된 것을 알 수 있다. 또한 덤프의 시간당 작업량을 분석하기 위하여 시간당 작업량은 Eq.
사이클 타임은 0.25초가 감소하였고, 시간당 작업율은 4 % 정도 증가함을 볼 수 있다. 절토의 경우에는 굴삭기 단독 운전으로 인한 작업에 영향을 미치는 여러 요소 중 외부적인 요소가 적어 차이가 없을 것으로 판단되었으나, 플릿관리 시스템에 의하여 정확한 작업 위치와 장소로 이동지점 안내 등의 요소가 포함되면서 사이클 타임이 감소하고 시간당 작업량은 증가가 된 것으로 판단된다.
사토장에서의 토사운반은 굴삭기와 트럭의 협업으로 장비간의 조합과 트럭의 이동시간에 따라 대기시간의 영향이 커진다. 설계상에서의 사이클 타임은 58.3분 이었지만, 플릿관리 시스템에서 장비의 사이클 타임은 55.71분으로 2.59분(4.44 %)이 감소된 것을 알 수 있고, 시간당 작업량은 8.68 m³/hr에서 0.41 m³/hr (4.72 %) 증가한 9.09 m³/hr가 되었다. 이는 트럭 뿐만이 아니라 굴삭기의 작업효율도 올라가면서 사이클 타임보다 시간당 작업율의 영향이 더 크게 발생한 것으로 판단된다.
트럭의 경비, 노무비, 재료비 모두 4 % 정도 감소되었고, 시간당 원가는 9,355원에서 9,022원으로 333원이 감소되었다. 실제 사용된 경비에서 사토의 운반공종에서의 금액 차이는 1,755,009,477원에서 1,692,457,272원으로 62,552,205원이 감소되었다. 트럭의 경우 장비대가 다른 장비에 비해 원가가 높아 절토의 사토량 보다도 부족토 운반량이 작음에도 감소하는 금액차이는 월등히 큰 것으로 나타났다.
초기 데이터보다 플릿관리 시스템을 이용한 결과에서는 절토에서 사토량이 약 2 % 증가했고, 1차 운반 중 40 m 이내의 토량이 18 % 증가하였는데, 이것은 계획에서의 20 m이내의 무대토량을 제외한 영향으로 판단된다. 단지토공에서는 지반을 정지하기 위한 흙 쌓기는 무시할 정도로 오차가 거의 없었으며, 상대적으로 현장 내에서의 사토가 증가함에 따라 외부 사토장에서 가져와야 하는 토량은 감소함을 보였다.
운전자는 제시된 이동경로를 따라서 움직이면 건설장비의 위치가 실시간으로 3D 맵상에 표시가 된다. 테스트 결과 이동경로를 따라서 주행하면 허용오차 이내에서 건설장비의 위치가 실시간으로 표시되는 것을 확인하였다(Fig. 7).
트럭의 경비, 노무비, 재료비 모두 4 % 정도 감소되었고, 시간당 원가는 9,355원에서 9,022원으로 333원이 감소되었다. 실제 사용된 경비에서 사토의 운반공종에서의 금액 차이는 1,755,009,477원에서 1,692,457,272원으로 62,552,205원이 감소되었다.
실제 사용된 경비에서 사토의 운반공종에서의 금액 차이는 1,755,009,477원에서 1,692,457,272원으로 62,552,205원이 감소되었다. 트럭의 경우 장비대가 다른 장비에 비해 원가가 높아 절토의 사토량 보다도 부족토 운반량이 작음에도 감소하는 금액차이는 월등히 큰 것으로 나타났다.
개선된 플릿관리 시스템의 효용성을 확인해 보기 위하여 대단위 단지공사를 대상으로 현장테스트를 진행하였다. 현장테스트 결과분석은 굴삭기와 덤프에 국한되어서 진행하였고, 분석결과 주어진 조건에서 시간당 작업율이 4 %대로 증가하였고, 원가는 4 %로 감소되는 것을 알 수 있었다. 만약 다른 현장이라면 분석결과는 당연히 달라지겠지만, 토공이 주 사업인 대단지 사업에서 건설장비의 효율성 증가와 원가 감소를 보여준 것은 전반적인 생산성은 향상으로 해석될 수 있다.

후속연구

본 연구에서 시스템 적용시 작업자의 능력이 모두 우수하다는 점, 모든 시간에 현장은 최적의 조건이라는 점을 가정하여 결과를 산출하였기에 실제 현장에서 발생할 수 있는 문제점과 작업자들 마다 다른 작업효율은 반영하지 못하였다. 또한 1곳의 현장을 대상으로 테스트를 진행한 관계로 정량화된 결과치를 얻을 수는 없었지만 플릿관리 시스템을 도입하는 경우에 단지토공에서 생산성이 증대될 수 있음을 확인한 것은 의미가 있다고 판단된다.
두 번쨰로 토량배분 계획을 수립하기 위하여 사용되는 토공현장 3D맵에 건설장비의 실시간 위치를 표시할 수 없어 작업 수행 시 건설장비의 실시간 이동경로와 작업현황을 파악할 수 없다. 세 번째로 토량배분 계획 수립 시 성토구역을 선정함에 있어 현장에서 실제작업을 수행하기 위한 필요조건을 만족시키지 못하는 한계를 갖고 있었다. 성토구역은 가능한 근접하여 모여 있게 계획을 함으로써 다짐기로 작업 시 연속된 구간 작업이 가능하도록 해야 하는데, 기존 시스템의 경우에는 절ㆍ성토량과 이동거리만을 고려하여 성토구역을 선정하다 보니 성토구역이 산발적으로 선정되는 문제가 있다.
또한 1곳의 현장을 대상으로 테스트를 진행한 관계로 정량화된 결과치를 얻을 수는 없었지만 플릿관리 시스템을 도입하는 경우에 단지토공에서 생산성이 증대될 수 있음을 확인한 것은 의미가 있다고 판단된다. 추후에는 실제 여러 현장에 적용하면서 이에 대한 데이터를 객관화하는 과정을 거친다면 플릿관리 시스템 도입시 구체적으로 어느 정도로 생산성 향상을 기대할 수 있을지 판단이 가능할 것으로 사료된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	일본의 Obayashi가 건설장비 협업을 실시하고자 하는 COMPACT 시스템이란?	GPS를 통하여 24시간 장비를 관리 감독할 수 있으므로 현장간의 거리가 광범위한 미국의 경우, 타 현장의 장비를 보다 효과적으로 관리하기 위한 방안으로 플릿관리가 사용되고 있다. 일본의 Obayashi는 부지조성이나 도로 토공부지조성이나 도로 토공, 락필댐 등의 성토 공사에 있어 고도 종합 정보화 시공을 통해 시공관리를 간소화하는 고정밀도 성토관리 시스템 'COMPACT'를 개발하여 건설장비의 협업을 실시하고자 하고 있다. 일본의 Fujita사는 입체영상, 그래픽을 이용하고 GPS 데이터에 근거하여 원격제어가 가능한 시스템을 개발하였으나, 최적의 토량 배분을 고려한 장비의 진로계획과 같은 시공계획 지원기능(Baek et al.
	플릿관리 시스템의 최대 장점은 무엇인가?	플릿관리 시스템의 최대의 장점은 장비운용 및 인력에 의존하고 있던 측량, 신호수, 장비운용 기록자 등이 필요로 하지 않는 것에 있다. 효율적 장비운용은 생산성 증대의 효과뿐만 아니라 CO2배출량 감소(Kim, 2014a)와 인력 미배치로 인한 안전사고의 문제점도 해결되는 결과를 가져왔다.
	대규모 단지토공 경우에는 비숙련자도 숙련된 운전자와 같이 작업수행이 가능하고 투입되는 건설장비들을 효율적으로 운영하기 위한 시스템이 필요한데 이유는?	지금까지 다양한 최적화 알고리즘을 적용하여 배분계획이 수립되도록 하는 방법론들이 제시되었고, 수립된 계획과 동일하게 작업자들이 현장에서 작업을 수행할 수 있도록 지원하는 도구들도 개발되었다. 대규모 단지토공의 경우에는 다수 및 다종의 건설장비들이 투입되어 작업이 수행되는 특징을 갖고 있기 때문에 건설장비의 효율적인 운영이 중요하다. 개별 건설장비의 운영은 운전자의 숙련도에 영향을 받고 있으며, 전체 단지토공의 생산성은 투입되는 건설장비들의 효율적인 조합작업에 영향을 받고 있다. 이러한 점을 고려하여 비숙련자도 숙련된 운전자와 같이 작업수행이 가능하고 투입되는 건설장비들을 효율적으로 운영하기 위한 시스템이 필요하다.

참고문헌 (11)

Ahn, S. H., Kim, S. K. and Lee, K. W. (2016). "Development of a fleet management system for cooperation among construction equipment." Journal of the Korean Society of Civil Engineers, KSCE, Vol. 36, No. 3, pp. 573-586 (in Korean).

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Baek, H. G., Kang, S. H. and Seo, J. W. (2015). "An earthwork districting model for large construction project." Journal of the Korean Society for Geospatial Information System, KSGIS, Vol. 35, No. 3, pp. 715-723 (in Korean).
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Kim, B. S. (2014a). The development of carbon dioxide-reduction earthwork planning models, Research report#1345201570, NRF (in Korean).
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Kim, S. K., Seo, J. W. and Russell, J. S. (2012). "Intellgent navigntion strategis for automated earthwork system." Automation in Construction, Vol. 21, No. 1, pp. 132-147 (in Korean).

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Seo, J. W. (2018). The control of construction equipments using ICT and the technical development of smart construction, Research report #17SCIP-B079689-04, KAIA (in Korean).
Seo, J. W., Kim, J. H., Jung, T. H., Min, J. H. and Hoe, Y. R. (2012). The operating smart construction system of carbon-reduction construction equipments, Research report#615003951, KAIA (in Korean).

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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