[논문]수종에 따른 스트로크 하베스터의 벌도⋅조재작업 생산성 및 비용

최윤성; 조민재; 문호성; 오재헌

doi:10.14578/jkfs.2022.111.4.567

수종에 따른 스트로크 하베스터의 벌도⋅조재작업 생산성 및 비용
Productivity and Cost of Mechanized Felling and Processing Operations Performed with an Excavator-based Stroke Harvester by Tree Species 원문보기

한국산림과학회지 = Journal of korean society of forest science, v.111 no.4, 2022년, pp.567 - 582

최윤성 (국립산림과학원 산림기술경영연구소) , 조민재 (국립산림과학원 산림기술경영연구소) , 문호성 (국립산림과학원 산림기술경영연구소) , 오재헌 (국립산림과학원 산림기술경영연구소)

초록
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체인톱에 의한 인력위주의 임목수확작업은 안전사고 문제에 직면하고 있으나, 기계화작업을 통해 작업자의 위험성을 줄이고 생산성을 높일 수 있다. 본 연구는 국내 수종에 적합한 굴삭기 기반의 스트로크 하베스터을 이용하여 리기다소나무(Pinus rigida)와 신갈나무(Quercus mongolica)를 대상으로 벌도+조재작업, 벌도작업과 조재작업으로 구분하여 생산성과 비용을 분석하였다. 스트로크 하베스터의 효율적인 운영을 위한 작업생산성 예측모델 개발과 직경 및 기계이용률에 따른 작업비용 변화를 분석하였다. 벌도+조재작업에서 리기다소나무와 신갈나무의 생산성은 각각 6.53 m³/SMH와 4.02 m³/SMH이고, 비용은 각각 17,983 won/m³과 29,210 won/m³으로 나타났다. 벌도작업에서 리기다소나무와 신갈나무의 생산성은 각각 40.9 m³/SMH와 23.0 m³/SMH이고 비용은 각각 2,667 won/m³와 4,743 won/m³으로 나타났다. 조재작업에서 리기다소나무와 신갈나무의 생산성은 각각 8.25 m³/SMH와 7.75 m³/SMH이고, 비용은 각각 15,296 won/m³와 16,283 m³/SMH으로 나타났다. 스트로크 하베스터를 이용한 벌도+조재작업, 벌도작업과 조재작업의 생산성에 대한 중요인자는 흉고직경, 이동거리와 절단횟수가 선정되었으며(p<0.05), 이를 이용하여 작업생산성 예측모델을 개발하였다. 따라서 스트로크 하베스터를 이용한 벌도 및 조재작업에서 다양한 조건과 수종을 고려한 DB 구축으로 생산성과 비용 예측의 정확성을 높이기 위한 연구가 필요할 것으로 판단된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Chainsaw use for motor-manual timber harvesting in South Korea is associated with worker safety issues. However, forestry operations such as timber harvesting have already been mechanized to reduce hazards to workers and increase productivity. This study analyzed the productivities and costs of felling and processing, felling and processing using an excavator-based stroke harvester for Pinus rigida and Quercus mongolica stands. To efficiently operate the stroke harvester, we developed a regression equation to estimate the productivities of felling and processing, felling, and processing operations,and we conducted sensitivity analysis of the operation costs using DBH and machine utilization. The felling and processing productivity was 6.53 and 4.02 m3/SMH for P. rigida a nd Q. mongolica, respectively, and the cost was 17,983 and 29,210 won/m3, respectively. The felling productivity for P. rigida a nd Q. mongolica wa s 40.9 and 23.0 m3/SMH, respectively, and the cost was 2,667 and 4,743 won/m3, respectively. The processing productivity for P. rigida and Q. mongolica was 8.25 and 7.75 m3/SMH, respectively, and the cost was 15,296 and 16,283 won/m3, respectively. In the developed regression equation, the DBH, traveling distance, and number of cuttings were found to be important factors (p<0.05). Therefore, it is necessary to construct a DB considering the various conditions and species associated with harvester operations, and further research is needed to increase the accuracy of predicting operation productivity and costs.

주제어

표/그림 (17)

그림 Figure 1. Location of study site and their test area layout.
표 Table 1. Description of stand and the test operations.
그림 Figure 2. A typical felling and processing operation of stroke harvester.
표 Table 2. Specifications of excavator-based stroke harvester used in the study.
표 Table 3. Description of time elements of the felling and processing operation.
표 Table 4. Description of delays type of the felling and processing operation.
표 Table 5. Cost factors and assumptions used for operation cost analysis.
표 Table 6. Productivity in felling and processing operation by stroke harvester.
표 Table 7. Distribution for delay time in felling and processing operation(CTL) by stroke harvester.
표 Table 8. Productivity in felling operation by stroke harvester.
표 Table 9. Distribution for delay time in felling operation by stroke harvester.
표 Table 10. Productivity in processing operation by stroke harvester.
표 Table 11. Distribution for delay time in processing operation by stroke harvester.
표 Table 12. Validation result of the regression equation using the test data in felling and processing.
그림 Figure 3. Measured and predicted values for delays-free cycle time, line is 1:1 (Felling and processing).
표 Table 13. Delay-free average cycle time equations for felling and processing.
그림 Figure 4. Sensitivity analysis of cost depending on tree DBH and machine utilization by felling and processing.

AI 본문요약
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문제 정의

(2019)는 프로세서를 이용한 조재작업에 대한 생산성과 비용에 관한 연구가 일부 수행되었을 뿐 하베스터 단일 기종에 대한 벌도+조재작업, 벌도작업과 조재작업에 관한 생산성과 비용 예측 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구는 국내에 보급된 굴삭기 기반의 스트로크 하베스터를 대상으로 1) 수종(리기다소나무, 신갈나무)에 따른 벌도+조재작업, 벌도작업과 조재작업의 생산성 및 비용 분석, 2) 수종(리기다소나무, 신갈나무)에 따른 벌도+조재작업, 벌도작업과 조재작업의 작업생산성 예측 모델 제시, 3) 수종(리기다소나무, 신갈나무)에 따른 벌도+조재작업, 벌도작업과 조재작업 비용에 따른 민감도 분석을 통해 작업현장에서 효율적이고, 경제적으로 스트로크 하베스터를 운영할 수 있는 기초자료를 제공하고자 하였다.
그러나 산림작업의 대부분은 인력작업으로 인해 위험에 노출되어 있고, 3D 업종이라는 인식으로 젊은 노동인력확보가 어려울뿐만 아니라 기존 작업자의 고령화로 인력문제에 직면하고 있다. 따라서 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 고성능 임업기계인 스트로크 하베스터를 이용한 벌도+조재 작업, 벌도작업과 조재작업의 시간과 주요인자 조사를 통해 작업생산성을 이용한 비용을 예측할 수 있는 모델을 개발하고자 하였다. 본 연구에서 하베스터를 이용한 벌도+조재작업 시 흉고직경, 이동거리와 절단횟수가 중요한 인자로 나타났으며, 이를 이용하여 각 작업에 따른 예측모델식을 개발하였다.
작업시간(delay-free cycle time)에 대한 분석을 Shapiro-Wilk 검정을 통해 정규성 검정에서 오류가 없음을 확인하였다. 또한 조사된 인자들에 대한 상관관계 분석을 통해 가장 영향이 있는 인자를 대상으로 작업시간 예측모델을 개발하고 적합성을 검증하고자 하였다. 작업시간 예측모델에 사용된 데이터는 일반적으로 사용하고 있는 무작위 추출방식을 작업별 전체 실측 자료의 70%를 이용하고, 검증을 위한 데이터는 나머지 30%를 이용하였다(Snee, 1977).
스트로크 하베스터를 이용한 작업별 작업시간의 예측모델을 개발하여 작업효율성을 분석하고자 하였다. 각각의 작업별 작업시간과 전체인자는 벌도+조재작업에서 흉고직경, 경사, 재적, 이동거리, 번칭거리 중 상관관계분석에 따라 흉고직경, 이동거리와 절단횟수가 가장 높았다.

제안 방법

벌도 작업은 흉고직경, 재적, 이동거리, 번칭거리 중 흉고직경과 이동거리가 상관관계가 가장 높았으며, 조재작업은 흉고직경, 재적, 절단횟수 중 흉고직경과 절단횟수가 상관관계가 가장 높았다. 따라서 상관관계분석을 통해 가장 높은 인자를 대상으로 작업별 독립변수로 설정하여 어떤 요인이 모델에 영향을 미치는지 확인하여 리기다소나무와 신갈나무에 대한 작업별 평균 작업시간(지연시간 제외)의 예측모델을 개발하였다(Table 13). 또한 개발된 예측모델은 대응표본 t-검정(p<0.
스트로크 하베스터를 이용한 벌도+조재작업, 벌도 작업과 조재작업에서 요소작업은 다음 Table 3과 같다. 또한 작업지연시간은 Table 4와 같이 작업자 지연시간(Personal delay time), 작업적 지연시간(Operational delay time)과 기계적 지연시간(Mechanical delay time)으로 구분하여 조사하였다.
, 2001). 또한 적합성 검증에서 적합할 경우, 전체데이터을 통합하여 벌도+조재작업, 벌도작업과 조재작업에 대한 작업시간 예측 모델을 동일한 방법으로 개발하였다(Shin and Han, 2006; Han, 2008). 또한 개발된 최종 작업시간 예측모델식과 조사자료를 바탕으로 흉고직경에 따른 스트로크 하베스터의 작업 비용에 대한 영향력을 분석하기 위해 민감도 분석을 실시하였다.
따라서 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 고성능 임업기계인 스트로크 하베스터를 이용한 벌도+조재 작업, 벌도작업과 조재작업의 시간과 주요인자 조사를 통해 작업생산성을 이용한 비용을 예측할 수 있는 모델을 개발하고자 하였다. 본 연구에서 하베스터를 이용한 벌도+조재작업 시 흉고직경, 이동거리와 절단횟수가 중요한 인자로 나타났으며, 이를 이용하여 각 작업에 따른 예측모델식을 개발하였다. 산림현장에서 벌도와 조재작업의 생산성과 비용을 예측하기 위해 임분에 사전조사 항목에서 흉고직경, 이동거리는 식재간격, 절단횟수는 나무의 용도별(용재 3.
스트로크 하베스터를 이용한 작업 생산성을 예측하기 위해서는 작업시간과 이에 영향을 미치는 영향의 인자 조사가 필요하다. 이에 벌도+조재작업은 흉고직경, 경사, 재적, 이동거리, 번칭거리, 절단횟수, 벌도작업은 흉고직경, 경사, 재적, 이동거리, 번칭거리와 조재작업은 흉고직경, 재적, 절단횟수로 구분하였다. 작업시간(delay-free cycle time)에 대한 분석을 Shapiro-Wilk 검정을 통해 정규성 검정에서 오류가 없음을 확인하였다.

대상 데이터

제원은 Table 2와 같이 최대 벌도 가능 직경은 670 mm, 가지치기 힘은 65 kN이며, 4개의 유동칼날과 1개의 고정칼날로 구성되어있으며, Figure 2와 같이 기본차량의 주행 안정성을 향상시키기 위해 하베스터 붐 지지대(Harvester supporter)를 적용하였다. 또한 스트로크 하베스터를 2년 이상 벌도 및 조재작업을 수행한 경험이 있는 작업자를 투입하여 실시하였다.
본 연구에서 사용된 장비는 16톤급 굴삭기(DX140LCR, DOOSAN, Korea)에 부착된 스트로크 하베스터(25SH, KESLA, Finland)이다(Figure 2). 스트로크 하베스터는 휠타입 하베스터에 비해 잣나무(윤생), 리기다(가지가 굵은 경우) 등 거칠고 억센 가지의 가지정리를 최소한의 유압힘으로 매끄럽고 신속하게 작업이 가능한 장점이 있다.
또한 조사된 인자들에 대한 상관관계 분석을 통해 가장 영향이 있는 인자를 대상으로 작업시간 예측모델을 개발하고 적합성을 검증하고자 하였다. 작업시간 예측모델에 사용된 데이터는 일반적으로 사용하고 있는 무작위 추출방식을 작업별 전체 실측 자료의 70%를 이용하고, 검증을 위한 데이터는 나머지 30%를 이용하였다(Snee, 1977). 작업시간 예측에 대한 검증을 위해 t-검증(대응표본)을 이용하였다(Shin and han, 2006; Adebayo et al.

데이터처리

또한 개발된 예측모델은 대응표본 t-검정(p<0.05)을 이용하여 검증하였으며(Table 12), 이에 대한 작업별 실측값과 예측값에 대한 작업시간 예측모델 검증에 대한 비교 분석은 Figure 3과 같고, 모델검증에 대한 정확도는 다소 낮게 나타났지만 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 분석되었기 때문에 예측모델로 이용할 수 있을 것으로 판단되었다.
또한 적합성 검증에서 적합할 경우, 전체데이터을 통합하여 벌도+조재작업, 벌도작업과 조재작업에 대한 작업시간 예측 모델을 동일한 방법으로 개발하였다(Shin and Han, 2006; Han, 2008). 또한 개발된 최종 작업시간 예측모델식과 조사자료를 바탕으로 흉고직경에 따른 스트로크 하베스터의 작업 비용에 대한 영향력을 분석하기 위해 민감도 분석을 실시하였다.
작업시간 예측모델에 사용된 데이터는 일반적으로 사용하고 있는 무작위 추출방식을 작업별 전체 실측 자료의 70%를 이용하고, 검증을 위한 데이터는 나머지 30%를 이용하였다(Snee, 1977). 작업시간 예측에 대한 검증을 위해 t-검증(대응표본)을 이용하였다(Shin and han, 2006; Adebayo et al., 2007; Hartsough et al., 2001). 또한 적합성 검증에서 적합할 경우, 전체데이터을 통합하여 벌도+조재작업, 벌도작업과 조재작업에 대한 작업시간 예측 모델을 동일한 방법으로 개발하였다(Shin and Han, 2006; Han, 2008).
이에 벌도+조재작업은 흉고직경, 경사, 재적, 이동거리, 번칭거리, 절단횟수, 벌도작업은 흉고직경, 경사, 재적, 이동거리, 번칭거리와 조재작업은 흉고직경, 재적, 절단횟수로 구분하였다. 작업시간(delay-free cycle time)에 대한 분석을 Shapiro-Wilk 검정을 통해 정규성 검정에서 오류가 없음을 확인하였다. 또한 조사된 인자들에 대한 상관관계 분석을 통해 가장 영향이 있는 인자를 대상으로 작업시간 예측모델을 개발하고 적합성을 검증하고자 하였다.

이론/모형

본 조사지는 굴삭기 기반의 스트로크 하베스터에 의한 벌도 및 조재작업에 대한 작업시간, 요소작업시간, 그리고 작업공정 등을 조사하기 위해 스톱워치를 이용한 연속작업의 시간 및 동작연구(Time and motion study)를 적용하였다(Vitorele et al., 2011; Cho et al., 2016; Choi et al., 2018). 스트로크 하베스터를 이용한 벌도+조재작업, 벌도 작업과 조재작업에서 요소작업은 다음 Table 3과 같다.
스트로크 하베스터에 의한 작업비용은 기계비용과 작업생산성에 의해 산출하였으며, Table 5와 같이 기계비용(won/hr)은 독일 산림작업 및 임업기계위원회(KWF; Kuratorium für Waldarbeit und Forsttechnik e.V.)에서 정한 방식에 의해 산출하는 방법으로 감가상각비를 기계의 활용도에 따라 다르게 적용하는 것이 특징이다(Woo et al., 1990)

성능/효과

스트로크 하베스터를 이용한 작업별 작업시간의 예측모델을 개발하여 작업효율성을 분석하고자 하였다. 각각의 작업별 작업시간과 전체인자는 벌도+조재작업에서 흉고직경, 경사, 재적, 이동거리, 번칭거리 중 상관관계분석에 따라 흉고직경, 이동거리와 절단횟수가 가장 높았다. 벌도 작업은 흉고직경, 재적, 이동거리, 번칭거리 중 흉고직경과 이동거리가 상관관계가 가장 높았으며, 조재작업은 흉고직경, 재적, 절단횟수 중 흉고직경과 절단횟수가 상관관계가 가장 높았다.
8%)로 나타났다. 기계적 지연은 리기다소나무 작업에서는 발생되지 않았고, 신날나무에서 체인톱날 점검작업이 1,050초 (60.2%)로 나타났으며, 이는 참나무류와 활엽수의 수종이 리기다소나무가 해당되는 침엽수 보다 분지 형태로 가지가 많기 때문에 조재 작업 과정에서 체인톱날 걸림 현상이 작업지연시간에서 가장 많이 발생한 것으로 사료된다.
3%)로 가장 많이 차지하는 것으로 나타났다. 기계적 지연은 리기다소나무에서 체인톱 점검작업이 357초 (39.4%)로 나타났으며, 신갈나무는 체인톱날 점검작업이 504초 (53.5%)로 가장 많이 차지하였고, 가이드바 점검작업이 438초 (41.7%)로 나타났다. 이는 작업자의 숙련에 따라 벌도목을 잡고 체인톱날로 벌도하여 완전히 절단이 되지 않은 상태로 넘어가게 되면 그 사이에 체인톱날이 끼어 문제가 발생되기 때문에 리기다소나무와 신갈나무에서 동일하게 체인톱날 점검작업시간이 기계적 지연에 가장 많이 발생된 것으로 사료된다.
이에 조재작업에 있어서 예측모델에 중요한 인자는 흉고직경과 이동거리로 분석되었다. 따라서 본연구는 스트로크 하베스터를 목재수확현장에서 적용하기 위한 것으로 실제 현장에서 비교적 쉽게 파악할 수 있는 인자 중 흉고직경을 고려하였기 때문에, 통계적으로 유의한 차이가 없었지만 개발된 예측모델을 이용하여 작업별 작업시간의 예측이 가능할 것으로 판단되었다(Table 13).
7%로 나타났다. 리기다소나무의 평균 조재작업시간이 88 sec/cyle(62.3%)로 가장 많이 차지하였고, 벌채부산물 집적작업시간이 31 sec/cycle(9.9%), 원목 집적작업시간이 14 sec/cycle(3.7%), 번칭작업시간이 3 sec/cycle(1.8%)로 나타났으며, 작업지연시간은 평균 31 sec/cycle(22.3%)로 나타났다. 신갈나무의 평균 조재작업시간이 65 sec/cycle(43.
각각의 작업별 작업시간과 전체인자는 벌도+조재작업에서 흉고직경, 경사, 재적, 이동거리, 번칭거리 중 상관관계분석에 따라 흉고직경, 이동거리와 절단횟수가 가장 높았다. 벌도 작업은 흉고직경, 재적, 이동거리, 번칭거리 중 흉고직경과 이동거리가 상관관계가 가장 높았으며, 조재작업은 흉고직경, 재적, 절단횟수 중 흉고직경과 절단횟수가 상관관계가 가장 높았다. 따라서 상관관계분석을 통해 가장 높은 인자를 대상으로 작업별 독립변수로 설정하여 어떤 요인이 모델에 영향을 미치는지 확인하여 리기다소나무와 신갈나무에 대한 작업별 평균 작업시간(지연시간 제외)의 예측모델을 개발하였다(Table 13).
벌도+조재작업에서 리기다소나무의 예측모델은 이동거리와 절단횟수가 통계적으로 유의한 차이(p<0.05)가 있는 것으로 나타났으나, 흉고직경은 유의한 차이(p>0.05)가 없는 것으로 분석되었다
벌도작업에서 리기다소나무의 예측모델은 흉고직경과 이동거리가 모두 통계적으로 유의한 차이(p<0.05)가 있는 것으로 분석되었다
본 연구에서 하베스터를 이용한 벌도+조재작업 시 흉고직경, 이동거리와 절단횟수가 중요한 인자로 나타났으며, 이를 이용하여 각 작업에 따른 예측모델식을 개발하였다. 산림현장에서 벌도와 조재작업의 생산성과 비용을 예측하기 위해 임분에 사전조사 항목에서 흉고직경, 이동거리는 식재간격, 절단횟수는 나무의 용도별(용재 3.6 m, 펄프 2.1 m)로 조사하면 하베스터을 이용한 작업생산성과 비용을 예측할 수 있을 것으로 판단된다. 향후 하베스터를 이용한 작업에서의 생산성과 비용 예측 정확성을 높이기 위해 다양한 수종과 작업조건 등을 고려하고, 생산성 향상과 비용 절감을 위해 오퍼레이터의 숙련도 향상 시킬 수 있는 방법에 대한 검토와 추가적인 연구가 진행되어야 할 것으로 사료된다.
스트로크 하베스터에 의한 조재작업 시간 및 생산성을 리기다소나무와 신갈나무로 구분하여 분석한 결과, 각각 사이클당 전체작업시간은 평균 141 sec/cycle과 179 sec/cycle이고, 사이클당 순수작업시간은 평균 109 sec/cycle과 98 sec/cycle이며, 이에 따른 기계이용률은 각각 77.3%와 54.7%로 나타났다. 리기다소나무의 평균 조재작업시간이 88 sec/cyle(62.
이는 앞서 언급한 여름철에 작업을 실시하여 하층식생이 많아 하층 정리시간이 작업지연시간에 가장 많이 차지하여 생산성에 영향을 미치는 것으로 사료된다. 신갈나무는 작업로 정리작업이 108초 (10.3%)로 가장 많이 차지하는 것으로 나타났다. 기계적 지연은 리기다소나무에서 체인톱 점검작업이 357초 (39.
하층정리작업은 작업시기에 따라 변화되며, 본 연구는 여름철에 작업하여 하층 발생이 많아 하층정리작업 시간이 작업지연시간에 가장 비중을 차지한 것으로 사료된다. 신갈나무는 하층 정리작업이 593초(34.0%)로 가장 많이 차지하였으며, 장비 재위치선정이 100초 (39.8%)로 나타났다. 기계적 지연은 리기다소나무 작업에서는 발생되지 않았고, 신날나무에서 체인톱날 점검작업이 1,050초 (60.
3%)로 나타났다. 신갈나무의 평균 조재작업시간이 65 sec/cycle(43.2%)로 가장 많이 차지하였고, 벌채부산물 집적작업시간이 12 sec/cycle(8.1%), 번칭작업시간이 11 sec/cycle(7.5%), 원목 집적작업시간이 9 sec/cycle(6.1%)로 나타났으며, 작업지연시간은 평균 81 sec/cycle(35.1%)로 나타났다.
05)가 없는 것으로 나타났다. 이에 벌도+조재작업에서 2가지 수종에서 모두 중요한 인자가 이동거리와 절단횟수로 나타났다. 벌도작업에서 리기다소나무의 예측모델은 흉고직경과 이동거리가 모두 통계적으로 유의한 차이(p<0.
05)가 있는 것으로 분석되었다. 이에 조재작업에 있어서 예측모델에 중요한 인자는 흉고직경과 이동거리로 분석되었다. 따라서 본연구는 스트로크 하베스터를 목재수확현장에서 적용하기 위한 것으로 실제 현장에서 비교적 쉽게 파악할 수 있는 인자 중 흉고직경을 고려하였기 때문에, 통계적으로 유의한 차이가 없었지만 개발된 예측모델을 이용하여 작업별 작업시간의 예측이 가능할 것으로 판단되었다(Table 13).
0%)로 나타났다. 작업적 지연시간은 리기다소나무에서 작업 대기시간이 2,159초(64.9%)로 가장 많이 차지하였으며, 주변정리작업이 442초(13.3%), 나무길이 확인작업이 192초(5.8%)와 나무모으기작업이 30초(0.9%)로 나타났다. 신갈나무는 작업대기시간이 2,348초(49.
인위적 지연시간은 리기다소나무와 신갈나무에서 작업시 데이터의 수가 적기 때문에 발생되지 않은 것으로 나타났다. 작업적 지연은 리기다소나무에서 하층정리 작업이 1,355초 (53.2%)로 가장 많이 차지하였으며, 주변 정리작업이 360초 (14.1%), 작업대기가 320초 (12.6%), 장비 재위치선정이 290초(11.4%)로 나타났다. 하층정리작업은 작업시기에 따라 변화되며, 본 연구는 여름철에 작업하여 하층 발생이 많아 하층정리작업 시간이 작업지연시간에 가장 비중을 차지한 것으로 사료된다.
인위적 지연시간은 리기다소나무와 신갈나무에서 벌도+조재작업과 동일하게 발생되지 않은 것으로 나타났다. 작업적 지연은 리기다소나무에서 하층정리작업이 494초 (90.1%)로 가장 많이 차지하였으며, 주변정리작업이 42초 (7.7%), 행업작업이 12초 (2.2%)로 나타났다. 이는 앞서 언급한 여름철에 작업을 실시하여 하층식생이 많아 하층 정리시간이 작업지연시간에 가장 많이 차지하여 생산성에 영향을 미치는 것으로 사료된다.
조재작업은 리기다소나무와 신갈나무의 예측모델에서 흉고직경과 이동거리가 모두 통계적으로 유의한 차이(p<0.05)가 있는 것으로 분석되었다

후속연구

이중 하베스터 헤드에 그리스 주입시간이 신갈나무에서 발생하였는데 대부분 작업을 시작하거나 종료 후 장비 점검 상황으로 주입을 하여야 하나, 장비 작동 중 실린더와 같은 액츄에이터 작동이 원활하지 않을 때에는 주입이 필요한 경우가 발생된다. 또한 이전 벌도+조재작업과 벌도 작업에서도 체인톱 점검시간이 신갈나무에서 더욱 발생하였는데 앞서 언급한 내용과 같이 침엽수종에 비해 활엽수종이 분지형태로 가지가 많기 때문에 조재하는 과정에서 더 많은 지연시간이 발생할 것으로 사료된다.
스트로크 하베스터를 이용한 작업 생산성을 예측하기 위해서는 작업시간과 이에 영향을 미치는 영향의 인자 조사가 필요하다. 이에 벌도+조재작업은 흉고직경, 경사, 재적, 이동거리, 번칭거리, 절단횟수, 벌도작업은 흉고직경, 경사, 재적, 이동거리, 번칭거리와 조재작업은 흉고직경, 재적, 절단횟수로 구분하였다.
그러나 이러한 장점에도 불구하고 국내에서는 하베스터 활용을 위한 교육 및 전문 오퍼레이터의 부재 등으로 현장 적용 사례가 매우 적은 상황이다. 특히 효과적인 활용을 위해 국내 산림현장을 대상으로 한 하베스터의 생산성 자료와 수종별 적용 가능성에 대한 연구가 매우 필요하다.
1 m)로 조사하면 하베스터을 이용한 작업생산성과 비용을 예측할 수 있을 것으로 판단된다. 향후 하베스터를 이용한 작업에서의 생산성과 비용 예측 정확성을 높이기 위해 다양한 수종과 작업조건 등을 고려하고, 생산성 향상과 비용 절감을 위해 오퍼레이터의 숙련도 향상 시킬 수 있는 방법에 대한 검토와 추가적인 연구가 진행되어야 할 것으로 사료된다.

참고문헌 (45)

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상세보기
Acosta, F.C., Silva, I.M., Garcia, M.L. and Melo, R.R.D. 2020.？Productivity and costs of harvester cutting of teak trees？for thinning. Floresta e Ambiente 28.？
Alam, M., Acuna, M. and Brown, M. 2013. Self-levelling？feller-buncher productivity based on Lidar-derived slope.？Croatian Journal of Forest Engineering: Journal for Theory？and Application of Forestry Engineering 34(2): 273-281.？
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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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