선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 건설 공정에 시뮬레이션을 적용하기 위해서는 현장상황을 반영한 데이터를 수집하고 측정 데이터의 특성을 분석하여야 하며, 실제 현장에서 수행되는 단위공정의 진행과정과 투입 자원에 대한 분석이 이루어져야 한다. 본 연구에서는 현장 측정 데이터와 시뮬레이션 결과값을 비교하여 시뮬레이션 모델링의 적정성을 검증하고, 장비 조합에 따른 생산성 분석을 수행하여 장비운영 계획을 수립함에 있어 시뮬레이션의 활용방안을 제시하고자 한다.
가설 설정
- 2) 하반 버력처리 공정 완료 후 상반 버력처리 공정이 실행된다.
- 4) 트럭의 투입은 터널입구에서 약 2분 간격으로 실시한다.
제안 방법
- 시뮬레이션 모델을 구축하였다(그림2). 각 구간별 지연 시간(Delay time)은 표2와 같이 현장에서 측정한 시간 데이터를 속도로 변환한 후, 그 값들의 평균값(평균 속도을 이용하여 도출된 시간값을 입력하였으며 막장에서의 적재 시간 역시 측정값들의 평균 적재 시간값을 입력하였다.
- 분석하여 시뮬레이션 모델링의 적정성을 검증하였고 검증된 시뮬레이션 모델을 활용하여 터널 버력처리 공정의 생산성을 분석하였다. 굴진거리 l, 200rm게 트럭 5대를 기준으로 트럭의 대기비용과 월간 총비용을 산출하고 트럭의 투입대수를 변화시켜 시뮬레이션을 수행하여 트럭의 투입에 따른 소요시간과 소요 비용의 변화를 비교하였다. 트릭의 투입대수를 3대에서 5대까지 변화시키면 소요 비용과 소요 시간의 단축효과가 동시에 나타났고 5대에서 8대까지 변화시키면 소요 시간의 단축효과가 나타지만 소요 비용이 증가하였다.
- 1일 고정비용을 산정하였다(표5). 버력처리 공정의 트럭의 투입대수 증감에 대한 공정 시간의 변화를 비용으로 환산하여 굴진거리 1, 200m에 대한 월비용을 산출하였다. 선행공정대기시간은 선행공정 완료를 위한 트럭의 대기시간으로 전체 공정의 소요 시간에서 트럭의 대기시간을 산출하고 1일 총 작업 시간과 비례하여 1일 선행공정 대기시간을 계산하였다.
- 본 연구에서는 경부고속철도 제 13-4 공구의 원효터널버력처리 공정을 대상으로 하여 사건 중심의 시뮬레이션 모델링을 지원하는 SIGMA로 시뮬레이션 모델을 구축하였다. 현장 측정 데이터와 시뮬레이션 결과를 비교.
- 본 연구에서는 복잡한 건설 현장의 다양한 상황을 표현하는데 있어 필요한 여건을 제공하는 사건중심의 시뮬레이션 모델링 기법을 적용하여 실제 터널 버력처리 공정을 대상으로 시뮬레이션 모델을 구축하였다(그림2). 각 구간별 지연 시간(Delay time)은 표2와 같이 현장에서 측정한 시간 데이터를 속도로 변환한 후, 그 값들의 평균값(평균 속도을 이용하여 도출된 시간값을 입력하였으며 막장에서의 적재 시간 역시 측정값들의 평균 적재 시간값을 입력하였다.
- 트럭의 이동 시간에 영향을 미치는 요소는 트럭의 평균 이동 속도, 트럭의 투입 대수 및 굴진거리이고 적재 시간은 로더의 용량과 트럭의 용량에 따른 적재 횟수에 영향을 받게 된다. 본 현장의 여건을 고려하여 트럭의 투입 대수를 가변적인 변수로 설정하며, 트럭 투입 대수 3~10대에 대하여 시뮬레이션을 수행하였다, 트럭의 작업 시간은 현장에서 측정한 데이터를 사용하여 이동 속도를 구하였으며 416谊(상반 296층F반 120E)으로 버 력량을 설정 하였다.
- 현장 측정 데이터와 시뮬레이션 결과를 비교.분석하여 시뮬레이션 모델링의 적정성을 검증하였고 검증된 시뮬레이션 모델을 활용하여 터널 버력처리 공정의 생산성을 분석하였다. 굴진거리 l, 200rm게 트럭 5대를 기준으로 트럭의 대기비용과 월간 총비용을 산출하고 트럭의 투입대수를 변화시켜 시뮬레이션을 수행하여 트럭의 투입에 따른 소요시간과 소요 비용의 변화를 비교하였다.
- 상반의 경우 트럭 37대 분량의 버력이 발생되어 5대의 트럭이 투입되어 7~8 번의 운반 횟수로 버력을 처리하였으며, 각 구간별 이동시간과 이동속도를 정리하였고 실제 현장에서 소요된 굴진장당 총 버력처리 공정의 소요 시간은 약 159.5분이었다.
- 버력처리 공정의 트럭의 투입대수 증감에 대한 공정 시간의 변화를 비용으로 환산하여 굴진거리 1, 200m에 대한 월비용을 산출하였다. 선행공정대기시간은 선행공정 완료를 위한 트럭의 대기시간으로 전체 공정의 소요 시간에서 트럭의 대기시간을 산출하고 1일 총 작업 시간과 비례하여 1일 선행공정 대기시간을 계산하였다. 월고정비용은 트럭 투입비용을 제외한 나머지 비용을 고정시키고 트럭 5대를 기준으로 트럭투입의 증감에 따른 비용과 선행공정 대기비용, 전체공정시간의 증감으로 인한 시간비용을 산출하여 월간 총비용을 산출하였다(표6, 표7).
- 원효터널 현장에서 운용되는 트럭의 총 대수는 굴진 길이에 따라 트럭의 투입 대수가 변화하지만 현장 측정 시점에는 트럭 5대(원계획은 6대이며, 차량정비로 인해 5대로 작업)로 버력처리가 수행되었다. 현장에서는 투입되는 장비들의 효율을 높이기 위해 상반과 하반의 작업이 연계 되어 수행되도록 계획되었다.
- 원효터널에 투입되는 장비와 인원에 대해서 한 달을 25 일 기준으로 노무비 405,000원과 유류비 1, 400원/L을 반영하여 1일 고정비용을 산정하였다(표5). 버력처리 공정의 트럭의 투입대수 증감에 대한 공정 시간의 변화를 비용으로 환산하여 굴진거리 1, 200m에 대한 월비용을 산출하였다.
- 선행공정대기시간은 선행공정 완료를 위한 트럭의 대기시간으로 전체 공정의 소요 시간에서 트럭의 대기시간을 산출하고 1일 총 작업 시간과 비례하여 1일 선행공정 대기시간을 계산하였다. 월고정비용은 트럭 투입비용을 제외한 나머지 비용을 고정시키고 트럭 5대를 기준으로 트럭투입의 증감에 따른 비용과 선행공정 대기비용, 전체공정시간의 증감으로 인한 시간비용을 산출하여 월간 총비용을 산출하였다(표6, 표7).
- 6분의 편차가 발생한 것으로 판단된다. 적재를 위한 로더의 작업시간과 버력처리 공정의 총소요시간을 나누어 로더의 평균 효율성을 구하고 적재와 덤핑을 위해 트럭이 기다린 총 시간을 공정의 총소요시간으로 나누어 트럭의 평균 효율성을 구하였다.
- 터널입구에서 출발하는 작업 차량에 탑승하여 300m 간격으로 구간별 이동 시간, 로딩 작업을 위한 대기 시간, 로딩 시간, 로딩 작업 후 구간 별 막장 이탈 시간 및 사토장에서 적재된 버력의 덤핑 시간을 원효터널 종점부 상반과하반으로 나누어 측정하였으며 각 구간별 거리를 기준으로결과를 정리하였다(표2).
대상 데이터
- 경부고속철도 노반시설 공사로 제 13-4 공구 구간인 원효터널 4, 835m(총 13, 280m), 평산터널 2, 680m 및 교량으로 이루어진 공사현장이다. 원효터널 종점부는 상반과 충卜반 (좌, 우측)으로 구분하여 상반굴착 후 약 100m 뒤에서 하반굴착이 이루어지고 하반굴착 시는 좌측과 우측으로 구분되며 약 30~50m 굴착 후 반대편 하반굴착을 시행하여 발파와 버력 처리가 이루어진다.
- 그러므로 1회 발파 후 버력 운반 횟수(상, 하반)는 총 45~ 50회(15ton 트럭) 가량이고 1일 상반 2회 발파, 하반 3회발파가 이루어지므로 1일 버력량은 약 890如이 됨을 예상하고 작업이 진행된다. 또한, 24시간 작업 중 버력처리 공정이 각각 41.67%, 37.5%로써 가장 큰 비중을 차지하고 있으므로, 시뮬레이션 분석의 대상으로 선정하였다.
- 본 연구에서는 경부고속철도 원효터널공사 현장에서 측정한 데이터를 활용하여 시뮬레이션 모델의 입력값으로 사용하였다. 버력처리 공정 내에서 발생하는 세부 사건의 상태 변화와 사건 간의 상관관계를 정의하여 사건 증심의 시뮬레이션 모델링을 지원하는 소프트웨어인 SIGMA (Schru -ben, 1992)를 이용하여 시뮬레이션 모델을 구축하였다.
데이터처리
- 시뮬레이션 모델의 적정성을 검증하기 위하여 버력 처리공정의 측정 데이터와 시뮬레이션 결과 데이터를 비*분 교석하였다. 상반 버력량 296itT을 처리하는데 현장에서 측정한 시간은 약 1595분이고 시뮬레이션 결과는 약 148.
- 현장 측정 데이터와 시뮬레이션 결과를 비교.분석하여 시뮬레이션 모델링의 적정성을 검증하였고 검증된 시뮬레이션 모델을 활용하여 터널 버력처리 공정의 생산성을 분석하였다.
이론/모형
- 버력처리 공정 내에서 발생하는 세부 사건의 상태 변화와 사건 간의 상관관계를 정의하여 사건 증심의 시뮬레이션 모델링을 지원하는 소프트웨어인 SIGMA (Schru -ben, 1992)를 이용하여 시뮬레이션 모델을 구축하였다.
성능/효과
- 5) 로더가 휴지상태에서만 대기 중인 트럭이 적재를 위해 진입하고 야적장에서 덤핑은 1대씩 가능하다.
- 같이 나타났다. 굴진거리가 1, 200m인 경우 트럭의 투입 대수를 3대에서 4대로 변화시키면 작업시간의 단축 효과가 가장 큰 것으로 나타났고 트럭을 9대 이상 투입하는 것은 작업 시간의 단축효과가 거의 없는 것으로 나타났다. 트럭을 9대 이상 투입하게 되면, 적재 장소에서 작업 대기시간이 증가하여 결과적으로 전체 작업시간의 단축 효과가 미미한 것으로 판단된다.
- 상반 버력량 296itT을 처리하는데 현장에서 측정한 시간은 약 1595분이고 시뮬레이션 결과는 약 148.9분으로 거의 유사하게 나타났다. 시뮬레이션 모델의 간략화를 위해 포함되지 않은 주유나 차량 점검 시간으로 인하여 현장 측정으로부터 얻어진 데이터가 시뮬레이션 결과보다 10.
- 9분으로 거의 유사하게 나타났다. 시뮬레이션 모델의 간략화를 위해 포함되지 않은 주유나 차량 점검 시간으로 인하여 현장 측정으로부터 얻어진 데이터가 시뮬레이션 결과보다 10.6분의 편차가 발생한 것으로 판단된다. 적재를 위한 로더의 작업시간과 버력처리 공정의 총소요시간을 나누어 로더의 평균 효율성을 구하고 적재와 덤핑을 위해 트럭이 기다린 총 시간을 공정의 총소요시간으로 나누어 트럭의 평균 효율성을 구하였다.
후속연구
- 이러한 비교를 통하여 구축된 시뮬레이션 모델은 현장의 작업을 근사적으로 재현함을 알 수 있다. 본 연구에서 구축된 모델을 사용하여 투입 장비의 조합에 따른 현장의 장비 운영계획을 수립하는데 활용할 수 있다. 실제 현장 데이터를 측정하고 운영 데이터의 분포특성을 분석하여 축적한다면, 유사 공종의 경우 장비 운행시간의 차이는 있으나 공정계획 수립 시 최소한의 수정으로 재활용이 가능하다.
- 본 연구에서 제안한 시뮬레이션 모델과 활용방안을 적용하여 유사한 공정에 최소한의 수정을 통해 적용할 수 있고 새로운 시뮬레이션 모델의 구축 또한 가능할 것이다.
- 구간(3)은 트럭을 9대, 10대로 변화시키면 소요 시간의 단축 효과는 거의 나타나지 않으며 소요비용만 증가하는 구간이다. 이러한 구간에 따른 소요 시간과 소요 비용의 변화를 고려하여 버 력처리 공정의 전체 운행주기를 단축시키고 투입 장비를 효율적으로 운영할 수있도록 장비 운영 계획을 수립해야 할 것이다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.