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문제 정의
- 그러나 장비 및 노무자의 투입관리에 활용할 수 있는 생산성 분석 방법론의 부재로 인해 대안을 실행하는 과정에서 장비 및 노무자 투입을 번복하는 문제점이 발생되고 있었다. 따라서 본 논문에서는 건설 시뮬레이션을 활용한 커튼월 공사의 작업프로세스 일반화 모델을 개발하여 장비 및 노무자의 조합에 따른 작업프로세스 생산성을 도출하고 이를 예측하였다. 이 연구를 통해 도출된 결론은 다음과 같다.
- 따라서 본 연구의 목적은 건설 시뮬레이션 기법을 이용하여 커튼월 적층공법의 커튼월 공사에 대한 일반화 모델을 제시하고, 일반화 모델을 통해 세부작업 시간에 따른 최적 생산성을 기대할 수 있는 장비 및 노무자의 작업 생산성 증진을 위한 조합을 산출하는 것이다.
- 한계점을 지니고 있었다. 본 논문에서는 건축 공사를 대상으로 연구의 범위를 확장하고, 커튼월 공사 공기 지연에 대한 개선방안을 제시하기 위해 일반화 모델을 제안하였다.
제안 방법
- (4) 커튼월 적층공법이 적용 중인 커튼월 공사 3개 현장을 대상으로 데이터를 수집하였고, 이를 활용하여 커튼월 공사의 작업프로세스 일반화 모델을 개발하였다. 그 결과 생산성 측정값은 0.
- 1) 커튼월공사에 대한 이론적 고찰 : 커튼월 적층 공법의 문제점을 분석하고 국내외 관련 연구 문헌을 고찰한다.
- 2) 커튼월 적층공법의 생산성 측정 및 분석 방법 제시: 전문가 인터뷰를 통해 커튼월 적층공법의 생산성 영향 요인을 도출하고, 커튼월 적층공법의 생산성 분석 방법을 제시한다.
- 3) 현장 데이터 수집 및 일반화 모델 제시 : 커튼월 공사의 세부작업 사이클 타임을 분석하고 커튼월 적층 공법의 일반화 모델을 제시한다.
- 건설 시뮬레이션으로 수집되는 자료들은 물리적인 특징을 지니는 것이기 때문에 현장 관리 차원에서 통제할 수 있는 범위인 장비와 노무자 투입의 조적작업을 커튼월 시공의 영향요인으로서 한정하였다.
- 이를 위해 커튼월 적층공법이 적용 중인 현장 또는 커튼월 적층 공법을 수행해 본 경험이 있는 종합건설업체와 전문 건설업체 현장 관리자를 대상으로 전문가 인터뷰를 실시하였다. 그 결과 공사 중에 발생되는 공기 지연에 관한 생산성 영향요인이 표 2와 같이 도출되었으며 인터뷰를 통해 현장에서 관리 가능한 요인과 불가능한 요인을 구분하였다.
- 한다. 따라서 본 절에서는 최근 공사가 완료된 현장의 실적 데이터와 인터뷰 결과와 수집된 현장의 데이터 값을 활용하여 일반화 모델을 검증하기 위해 통계기법을 이용한 분석 및 일반화 모델에 적용시켜 도출되는 결과값과 공사의 실적자료를 비교하여 검증을 실시하였다.
- 따라서 현장을 선택하는 기준은 유사한 장비의 활용과 노무자의 투입수 그리고 커튼월의 종류가 고려되어야 한다. 본 연구에서는 현장을 선택하는 기준으로 고층 건물의 커튼월 적층공법 중 70%정도의 비율로 사용되는 유닛형 커튼월을 대상으로 호이스트에 의한 양 중 여부, 노무자의 작업조 구성을 고려하였다. 현장의 데이터는 총 3곳의 커튼월 적층공법이 적용중인 현장을 대상으로 수집되었다.
- 시뮬레이션의 분석은 커튼월 작업프로세스 모델링을 코드화하고 웹으로 구현되어 있는 사이클론에 입력하여 생산성을 도출하게 되며 시뮬레이션의 민감도 분석을 통해 장비 및 노무자의 투입 수를 변화하여 생산성의 변화 값을 수 파악할 수 있다.
- 있다. 이러한 세부작업은 크게 호이스트와 노무자에 의한 양중작업과 윈치와 노무자에 의한 관계로 구분할 수 있으며 두 가지의 세부작업을 사이클론 요소를 이용하여 논리 관계를 수립하고 아래 그림 1과 같이 사이클론 모델을 제안하였다.
- 영향을 미치는 요인이 도출되어야 한다. 이를 위해 커튼월 적층공법이 적용 중인 현장 또는 커튼월 적층 공법을 수행해 본 경험이 있는 종합건설업체와 전문 건설업체 현장 관리자를 대상으로 전문가 인터뷰를 실시하였다. 그 결과 공사 중에 발생되는 공기 지연에 관한 생산성 영향요인이 표 2와 같이 도출되었으며 인터뷰를 통해 현장에서 관리 가능한 요인과 불가능한 요인을 구분하였다.
- 한다. 이를 위해 현장 관리자 인터뷰, 관련 연구 문헌 및 기술개발동향 분석을 수행하였으며 현장에서의 장비 및 노무자 투입계획의 한계성을 극복하고 커튼월 작업의 최적 생산성을 도출할 수 있는 시뮬레이션 일반화 모델을 제안하였다.
- 이와 달리 본 연구에서는 커튼월 공사를 대상으로 일반화 모델을 제시하여 문제점 개선을 위한 방법론을 제시할 것이며, 서로 다른 대상을 비교하는 방식이 아니라 한 가지 공정에 대하여 일반화 모델링을 수행한다. 이는 건설 시뮬레이션 방식을 건축공사 영역으로 확대시킬 수 있을 것이며 장비 및 노무자의 조함에 의한 공사의 생산성 예측을 가능하게 할 수 있다.
- 적층공법이 적용 중인 현장을 대상으로 조사 측정한 데이터를 기초로 사이클론의 요소를 활용한 모델링 작업으로 작업 간 논리 관계가 표현되었고 이를 통해 커튼월 공사의 작업 프로세스 모델링을 구축한 것이다. 이러한 조사 결과로 만들어진 커튼월의 작업프로세스 모델은 사이클 타임을 활용하여 커튼월공사 전체의 생산성을 파악할 수 있고 또한 커튼월 적층공법으로 진행되었던 커튼월공사의 생산성 비교를 통해 일반화가 가능해지기 때문에 사이클 타임을 활용하여 시뮬레이션 분석을 실시 할 수 있게 된다.
- 커튼월 공사의 장비 및 노무자의 시간 측정은 세밀한 작업의 측정이 가능하고 측정대상자의 심리적인 부담감을 줄일 수 있는 장점을 가진 Stopwatch 방식과 녹화 후 작업 진행 과정을 반복하여 재생할 수 있는 장점을 가진 비디오 측정법을 병행하여 사용한다.
- 커튼월공사의 세부작업 사이클 타임을 측정하기 위해 건물 외부에서 작업이 이루어지는 자재 운반, 양 중 준비, 호이스트 양중, 운반작업자 이동은 Videotape Recording Method를 사용하여 시야 확보가 가능한 위치에서 녹화하였고 층별 운반, 층별 야적장 운반, 설치 준비, 설치위치 운반, 윈치 긴결, 커튼월 위치 고정, 커튼월 설치는 Stopwatch Study를 사용하여 측정하였다. 아래의 표 5는 세부작업으로 나누어 총 25회를 측정하여 각 작업의 평균 시간을 나타낸 것이다.
- 통계기법을 활용한 검증은 동일한 현장의 실제 시간 당 작업 프로세스의 사이클 숫자와 일반화 모델링 결과로 도출된 시간 당 작업 프로세스의 사이클 숫자를 비교하여 실시한다. 데이터의 검증은 비모수 통계기법 중 윌콕슨 부호순위 검정 (Wilcoxon's signed rank test)을 통해 검증한다.
대상 데이터
- 현장의 데이터는 총 3곳의 커튼월 적층공법이 적용중인 현장을 대상으로 수집되었다. 데이터 측정을 위한 현장조사는 2007년 10월 11일에서 2007년 11월 28일까지 현장 세 곳을 5차례에 걸쳐서 시간 측정과 비디오 녹화방식을 통해 자료를 수집하였다.
- 커튼월공사의 종류로는 유닛형 커튼월과 스틱형 커튼월이 있으나, 운반, 양 중, 설치작업이 비교적 단순하여 고층 건물의 커튼월 적층공법 중 70% 정도의 비율(조경환, 2007)로 사용되고 있는 유닛형 커튼월을 연구의 대상으로 한정하였고 이를 위한 연구 방법은 다음과 같다.
- 본 연구에서는 현장을 선택하는 기준으로 고층 건물의 커튼월 적층공법 중 70%정도의 비율로 사용되는 유닛형 커튼월을 대상으로 호이스트에 의한 양 중 여부, 노무자의 작업조 구성을 고려하였다. 현장의 데이터는 총 3곳의 커튼월 적층공법이 적용중인 현장을 대상으로 수집되었다. 데이터 측정을 위한 현장조사는 2007년 10월 11일에서 2007년 11월 28일까지 현장 세 곳을 5차례에 걸쳐서 시간 측정과 비디오 녹화방식을 통해 자료를 수집하였다.
데이터처리
- 4) 시뮬레이션 결과 분석 및 일반화 검증 : 커튼월 작업 프로세스 모델링을 코드화하여 시뮬레이션 결과를 분석하고, 통계기법을 이용하여 일반화 모델을 검증한다.
- 데이터의 검증은 비모수 통계기법 중 윌콕슨 부호순위 검정 (Wilcoxon's signed rank test)을 통해 검증한다. 이는 두 데이터의 분포의 동일성 검정을 위해 활용되며 시뮬레이션 값과 실제 데이터값의 동일성을 비교함으로써 건설 시뮬레이션이 일반화 모델로 적합하다는 검증을 나타낸다.
성능/효과
- 이 연구를 통해 도출된 결론은 다음과 같다. (1) 커튼월 적층공법의 커튼월 공사에서 장비 및 노무자 투입 방법의 문제점을 분석한 결과 현장관리자가 활용할 수 있는 작업프로세스 관련 생산성 분석 방법론의 부재로 인해 현장에서는 장비 및 노무자를 추가 투입하는 등 시행착오가 많이 발생하고 있는 것으로 조사되었다.
- (3) 공기 지연을 개선하기 위한 커튼월 적층공법의 생산성 영향요인을 분석한 결과, 위험 작업에 의한 작업중지, 노무자의 투입 수, 장비의 활용으로 조사 및 분석되었으며 현장관리자가 직접적으로 통제할 수 있는 생산성 영향요인의 관리대상은 장비와 노무자로 분석되었다.
- 이는 두 데이터의 분포의 동일성 검정을 위해 활용되며 시뮬레이션 값과 실제 데이터값의 동일성을 비교함으로써 건설 시뮬레이션이 일반화 모델로 적합하다는 검증을 나타낸다. 3개 현장의 실제 시간당 작업 프로세스 사이클은 시간당 4, 4, 5, 3, 4, 4 사이클로 도출되었고, 시뮬레이션을 통해 분석된 시간당 사이클은 10, 10, 10, 9, 9 , 9 사이클로 도출되었다. 시간 당 사이클 숫자를 SPSS 통계 소프트웨어를 이용하여 분석한 결과 근사 유의확률 (p-value) 은 0.
- 개발하였다. 그 결과 생산성 측정값은 0.0276으로 측정되었고 민감도의 표를 얻을 수 있었으며 통계기법으로 일반화 모델을 검증한 결과는 유의수준 0.024로 신뢰도 99% 내에서 유의수준 0.01 보다 큰 값이 도출되어 일반화 모델의 타당성을 제시하였다.
- 0초의 작업속도를 나타내고 있다. 따라서 본 논문에서 제시하는 커튼월공사의 작업프로세스 모델링의 일반화는 통계기법을 활용한 결과와 실제 데이터와 시물레이션 분석 결과 데이터가 유의한 값을 지닌다는 결론으로 검증되었다. 이와 같이 검증된 커튼월공사의 작업 프로세스 일반화 모델링은 차후 다른 커튼월공사 현장에서 장비 및 노무자의 조합에 의한 커튼월 작업프로세스의 생산성을 예측하는데 유의하게 활용될 수 있을 것이다.
- 싸이클론은 자원 및 작업 시간, 작업 간의 논리적인 상호관계를 적용시킨 생산성 측정을 위한 관리 도구로, 작업 관계를 단순화하여 표현할 수 있으며, 텍스트 위주가 아닌 그래프와 표를 통한 표현 기법으로 결과를 도출함으로써 평가가 용이하고 다양한 프로세스 분석이 가능한 장점이 있다. 사이클론 시뮬레이션 기법을 사용할 경우, 대상 공종의 프로세스 모델링을 통해 건설관리자가 쉽게 프로세스 내에서 발생되고 있는 문제점의 분석 및 평가가 가능하며, 개선방안을 도출하여보다 효율적인 작업 프로세스를 제안할 수 있다. 사이클은 독립적인 모듈로 구성되어있으며, 각각의 모듈은 전체 시스템의 개개의 부분을 관리하고 있다.
- 단위시간(sec)당 회전율은 총 사이클을 전체 구동시간으로 나누어 산출된다. 세부작업에 소요되는 커튼월 1 유닛당 작업시간은 전체 구동 시간인 29989.8초에서 사이클 회수인 83회로 나눈 결과, 직업 간 간섭의 영향이 없을 경우 커튼월 운반에서 설치까지 커튼월 1유닛당 소요되는 작업시간은 361.32초로 도출된다.
- 시뮬레이션은 200회의 사이클을 수행하도록 설정하였고 사이클론에서는 설정된 사이클을 수행한 전체 구동시간이 표현되므로 커튼월 100개에 k 대한 200회 사이클을 구동하기 위해 소요되는 전체 구동 시간은 29989.8초로 도출되었다. 단위시간(sec)당 회전율은 총 사이클을 전체 구동시간으로 나누어 산출된다.
- 시뮬레이션을 이용한 일반화 모델에서는 노무자와 장비의 투입에 관한 영향요인이 적용 가능하고, 작업의 생산성이 좌우된다는 것을 알 수 있다. 커튼월공사는 커튼월 유닛의 운반, 양 중, 그리고 설치로 이루어진 일련의 작업 사이클로 구성되며 이런 과정의 반복을 통해 완성됨으로 커튼월 공사의 최적 생산성이란 즉 장비와 노무자의 작업 시간상에 지연되는 시간이 존재하지 않는 조건하에서 장비와 노무자 투입수라고 말 할 수 있다.
- 따라서 노무자의 투입은 작업조를 고려한다. 시뮬레이션의 민감도를 분석한 결과 호이스트의 투입수는 생산성에 영향을 미치지 못하며 지상층 운반 노무자와 해당 층 설치 노무자를 3배로 늘리고 윈치를 2 대 더 투입시키는 조건에서 작업의 생산성이 3배로 증가하는 것으로 도출되었다. 이는 장비 및 노무자의 투입에 따라서 커튼월공사의 작업 프로세스 생산성이 영향을 받으며 일반화 모델을 통해 예측할 수 있는 도구로 활용된다.
- 01의 값보다 크므로 두데이터 간의 차이가 없음을 나타낸다. 실제 시간 당 작업프로세스의 사이클과 일반화 모델링 결과로 도출된 시간 당 작업 프로세스의 사이클 수치는 근사한 값을 나타내며 이는 일반화 모델로 적합함을 의미한다.
- 예측을 위한 현장의 데이터 생산성은 분석 결과 32개의 유닛에 대한 커튼월 작업의 총 시간이 29826.0초(8시간 28 분)로 도출되었다. 따라서 본 현장에서 진행 중인 커튼월공사는 1개 유닛 당 932.
- 모델링을 구축한 것이다. 이러한 조사 결과로 만들어진 커튼월의 작업프로세스 모델은 사이클 타임을 활용하여 커튼월공사 전체의 생산성을 파악할 수 있고 또한 커튼월 적층공법으로 진행되었던 커튼월공사의 생산성 비교를 통해 일반화가 가능해지기 때문에 사이클 타임을 활용하여 시뮬레이션 분석을 실시 할 수 있게 된다.
- 생산성 그래프는 사이클이 반복됨에 따라 일정한 값에 수렴한다. 일정한 수렴되는 결과 값은 200회의 사이클을 시뮬레이션 상에서 입력하여 0.00276의 생산성 값을 도출하였다. 이는 단위시간인 1초당 0.
후속연구
- 이는 현장관리자가 활용할 수 있는 공기 지연을 줄이기 위한 방법론의 부재로 판단되며 최적 생산성을 기대할 수 있게 하기 위한 도구의 개발이 시급한 것으로 판단된다. 따라서 현장의 다양한 조건을 고려하여 프로세스를 가상공간에서 미리 구현하고 장비 및 노무자의 조합을 도출 할 수 있는 시뮬레이션 기법을 활용하여 해결할 수 있을 것이다.
- 앞서 언급한 바와 같이 현장 내에서 현장관리자가 직접관리할 수 있는 생산성 영향요인을 분석하여 장비와 노무자의 최적조합으로 최적 생산성을 기대할 수 있다. 커튼월의 인양 및 운반을 위한 장비로는 타워크레인, 호이스트, 윈치, 포크리프트는 현장에서 필수적으로 사용되며, 하이드로 크레인과 고소 작업대는 작업 진행상 필요에 따라서 추가로 투입된다.
- 나타나는 것으로 분석되었다. 이는 커튼월 공사의 현장 관리자가 장비 및 노무자의 투입 관리에 활용할 수 있는 방법론의 부재로 판단되며 최적 생산성을 기대할 수 있는 도구의 개발이 필요한 것으로 판단된다.
- 따라서 본 논문에서 제시하는 커튼월공사의 작업프로세스 모델링의 일반화는 통계기법을 활용한 결과와 실제 데이터와 시물레이션 분석 결과 데이터가 유의한 값을 지닌다는 결론으로 검증되었다. 이와 같이 검증된 커튼월공사의 작업 프로세스 일반화 모델링은 차후 다른 커튼월공사 현장에서 장비 및 노무자의 조합에 의한 커튼월 작업프로세스의 생산성을 예측하는데 유의하게 활용될 수 있을 것이다.
- 커튼월 공사의 작업 프로세스 일반화 모델은 커튼월 공사의 생산성을 예측함으로서 현장 관리자의 효율적인 장비 및 노무자 관리를 지원하며 진행 중인 현장의 공기 지연 발생 시 개선을 위한 분석도구로 활용될 것으로 기대된다. 향후 커튼월 적층 공법의 커튼월 공사 뿐만 아니라 타 공종으로의 확대 적용과 장비 임대비 및 유지비 그리고 노무비를 포함한 분석에 관한 추가적인 연구가 필요하며, 이를 통해 합리적인 원가 계획이 적용된 장비 및 노무자의 최적조합을 산출할 수 있을 것으로 사료된다.
- 위한 분석도구로 활용될 것으로 기대된다. 향후 커튼월 적층 공법의 커튼월 공사 뿐만 아니라 타 공종으로의 확대 적용과 장비 임대비 및 유지비 그리고 노무비를 포함한 분석에 관한 추가적인 연구가 필요하며, 이를 통해 합리적인 원가 계획이 적용된 장비 및 노무자의 최적조합을 산출할 수 있을 것으로 사료된다.
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