A Study on Framework to Evaluate the Performance of Intelligent Excavation System

시 공 관 리

제32권 제3D호·2012년 5월 pp. 269~274

지능형 굴삭 시스템의 성능평가 프레임워크 구축

A Study on Framework to Evaluate the Performance of Intelligent Excavation System

김석*·조남호**·박지연***·채명진****

Kim, Seok·Cho, Namho·Park, Jiyeon·Chae, Myung Jin

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Abstract

A study on automation system for construction industry has been conducted for decades. However, performance evaluation of automation system has not been suggested yet. The performance evaluation has been conducted only for partial technical elements or for benefits gained through the introduction. This study develops a framework to evaluate the performance of intel- ligent excavation system in terms of economic feasibility and benefit, and presents a performance evaluation method for auto- mation equipments. The applicability of intelligent excavation system on a site is also analyzed in this study.

Keywords : inteligent excavation system, performance evaluation, automation, B/C analysis

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요 지

건설 산업에 대한 자동화 시스템 구축에 대한 연구는 오래전부터 지속되어왔다. 그러나 개발된 자동화 시스템에 대한 성 능평가 방안은 아직까지 명확하게 제시된 사례가 존재하지 않는다. 대부분의 연구에서는 이러한 성능평가를 부분적인 요소기 술에 대하여 수행하거나, 도입을 통하여 얻는 편익에 집중하여 성능평가가 수행되었다. 본 연구에서는 경제적 타당성과 편익 을 동시에 고려할 수 있는 지능형 굴삭 시스템에 대한 성능평가 프레임워크를 구축하였다. 이를 이용하여 자동화 장비에 대 한 성능평가 방안을 제시하였으며, 지능형 굴삭 시스템의 현장 적용성을 분석하였다.

핵심용어 : 지능형 굴삭 시스템, 성능평가, 자동화, 비용편익분석

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1. 서 론

공사, 항만공사, 도로공사 등의 토공사는 토목 및 건축 공 사에 필요한 가장 기본적인 공종이라 할 수 있다. 토공사에 가장 널리 사용되는 토공장비로 굴삭기는 전체 건설기계 중 약 31%를 차지하고 있으며 매년 등록대수가 증가하고 있는 실정이다(유병인, 2009). 토공사의 가장 큰 비율을 차지하는 터파기 작업의 정확한 작업 수행을 위해서는 숙력된 굴삭기 운전자, 측량기사와 작업유도자가 요구된다. 하지만, 굴삭기 운전자의 미숙, 측량의 오차로 인하여 굴삭작업이 중단 되거 나 작업이 지연됨으로 인한 생산성이 크게 저하되고, 토사붕 괴나 굴삭기 주변 작업유도자와의 충돌사고 등으로 인한 안 전사고가 빈번하게 발생하고 있다.

해외 선진국의 경우 생산성과 작업장 안전 향상을 위하여 1980 년대부터 건설자동화 R&D연구에 막대한 투자를 통하여 건설자동화 시스템과 건설 로봇을 개발하고 있다(이승열, 2007). 국내에서도 발전된 IT기술을 이용한 자동화 건설장비

의 개발 및 생산, 건설장비의 로봇화, 자동화를 통하여 생산 성, 공사품질, 안전성 향상을 이루어 오고 있다. 2006년 말 부터 국토해양부의 건설기술혁신사업의 일환으로 기존 굴삭 시스템의 완전 자동화 및 원격·자율 제어에 관한 연구가 수행되고 있으며, 그 결과로 토공자동화를 위한 지능형 굴삭 시스템이 개발되었다.

그러나 개발된 자동화 시스템에 대한 성능평가 방안을 명 확하게 제시한 사례가 없으며, 특히 대부분의 경우 기술적·

경제적 타당성을 중심으로 파악하거나, 기술 개발을 통해 얻 어지는 편익을 대상으로 평가할 뿐, 이를 동시에 평가하는 방법은 제시된 바가 없다.

따라서 본 연구에서는 경제적 타당성과 편익을 동시에 고 려하여 지능형 굴삭 시스템에 대한 성능평가 프레임워크를 구축하고, 지능형 굴삭 시스템의 현장 적용성을 분석하였다.

이를 위하여 기존에 제시된 경제성평가 기법과 편익산정기 법을 적용하였으며, 특정 사례현장을 대상으로 시뮬레이션을 수행하여 성능을 평가하였다.

*정회원·중앙대학교 일반대학원 토목공학과·박사후과정 (E-mail : [email protected])

**정회원·교신저자·중앙대학교 일반대학원 토목공학과·공학석사 (E-mail : [email protected])

***정회원·중앙대학교 일반대학원 토목공학과·공학석사 (E-mail : [email protected])

****정회원·한국건설기술연구원 수석연구원·공학박사 (E-mail : [email protected])

2. 자동화 장비 성능평가에 관한 선행연구

건설 자동화 장비의 실용화 및 효과적인 개발을 위하여 성능평가의 중요성이 강조되고 있으며, 현재까지 건설 자동 화 장비의 개발에 따른 성능평가관련 연구가 활발하게 진행 되어왔다.

김균태(2003)는 흄관 매설용 원격조종 장비에 대한 작업 프로세스를 품질 및 안전성, 경제적 타당성, 기술적 타당성 을 중심으로 분석하여 성능평가를 수행하였으며, 홍승표 (2007) 는 자동화 측량 시스템을 이용하여 터널 단면계측 및 터널의 내공변위와 천단침하 계측방법을 통하여 비교·분석 하였다.

최근 정량적 분석법을 이용한 연구가 늘고 있으며, 그 가 운데, 양성우(2009)는 확률론적 접근 방법을 이용하여 자립 형 철골 접합부 시스템에 대한 경제성을 평가 하였다. 또한 확률론적 접근방법을 적용한 계층분석 의사결정(SAHP) 방 법을 이용하여 기존방식 대비 자립형 방식의 상대적 안전성 평가 및 실제 투입되는 자원과 산출되는 결과물의 분석을 통하여 생산성을 측정하였다. 김창기(2011)는 자립형 철골 접합부 시스템의 작업 프로세스 분석, 작업시간분석을 통하 여 생산성 평가, 확률론적 접근 방법을 통한 경제성 평가, 정량적인 수치인 위험 지수를 도출하여 안전 환경 상황을 평가 하였다.

기존 연구에서는 경제성 평가, 확률론적 접근법, 계층 분 석법 등 다양한 관점에서 정량적 평가를 실시하였다. 하지만 정성적 항목인 안전성 평가를 대부분의 연구에서 정량화하 기 보다는 자동화를 통하여 얻을 수 있는 이점에 대하여 열 거하고 있다.

기존 연구와는 달리, 본 연구에서는 안전성, 공기단축, 품 질향상의 정성적 평가항목을 조건부가치측정법을 통하여 정 량화하여 평가하였다. 또한 기존 굴삭 시스템에서 지능형 굴 삭 시스템으로 작업 프로세스의 변화에 따른 작업 범위, 장 비 조합에 따른 경제성 변화를 반영한 편익 분석을 수행하 여 건설자동화 장비의 종합적 성능평가의 프레임워크를 제 시 하고자 한다.

3. 지능형 굴삭 시스템의 구성 및 작업 프로세스 분석

지능형 굴삭 시스템은 굴삭기 본체와 이를 통제하기 위한 오퍼레이션 센터, 지능형 굴삭기에 대하여 알맞은 명령을 내 리기 위한 Task Planning System, 그리고 현재 상황을 모 니터링하기 위한 레이저스캐너로 구성된다.

이러한 시스템의 차이로 인하여 지능형 굴삭 시스템과 일 반굴삭기를 적용할 경우의 작업 프로세스가 달라진다. 일반 굴삭기는 사람이 직접 보고 작업량을 파악하지만, 지능형 굴 삭 시스템은 Task Planning System을 통하여 명령을 하달 받고, 각 센서를 통하여 토공량을 파악받고 주변 장애물을 확인한다. 따라서 지능형 굴삭 시스템의 경우 지속적으로 현 장의 굴착량과 변화상태를 파악하여야 하므로 레이저스캐너 를 통해 변화되는 주변 지형 형상에 대한 지속적인 업데이 트가 필요하다(유병인, 2009).

따라서 지능형 굴삭 시스템의 성능을 평가하기 위해서는 이러한 프로세스 변경사항을 파악할 필요가 있다.

4. 지능형 굴삭 시스템의 경제성평가 4.1 B/C(Benefit/Cost) 분석항목

본 연구에서는 지능형 굴삭 시스템의 경제성 평가를 위하 여 B/C 분석을 활용하였다. B/C 분석 기법은 편익을 비용 으로 나눈 값으로써, 1보다 클 경우에 경제성이 있는 것으 로 파악한다. 따라서 우선 지능형 굴삭 시스템의 B/C분석을 수행하기 위해서는 편익과 비용 항목을 분류할 필요성이 있 으며, 이는 표 1과 같다.

지능형 굴삭 시스템의 편익과 비용을 정성적 항목과 정량 적 항목으로 구분하였다. 산정이 어려운 공사품질 향상, 안 정성 향상, 공기단축을 정성적 항목으로 보았으며, 공사비용 절감, 환경경제성 향상 및 추가 개발비용을 정량적 항목으로 분류하였다. 본 연구에서는 정성적 항목에 대해서는 조건부 가치측정법(CVM, Contingent Valuation Method)을 활용하 여 가치를 측정하였으며, 공사비용 절감에 대해서는 시뮬레 이션과 2010년도 건설공사 표준품셈을 활용하여 평가하였다.

또한 환경경제성 향상에 대해서는 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change) 에서 제시한 탄소배출권 거래제 산정방법에 의거하여 산출하였다.

4.1.1 지능형 굴삭 시스템의 비용산정

지능형 굴삭 시스템의 실제 구입비용은 일반 굴삭기에 비 하여 더 높다. 특히 앞의 프로세스에서 분석하였듯이, 지능 형 굴삭 시스템을 적용하기 위해서는 추가로 컨트롤 스테이 션이 필요하며, 사람이 눈으로 직접 보는 대신, 레이저 스캐 너와 센서 등을 활용하여 작업위치와 작업물량을 확인한다.

따라서 이러한 추가 장비에 대한 비용을 확인하여 비용 산 정에 반영하여야 한다. 표 2는 일반굴삭기에 대비하여 지능 형 굴삭 시스템의 비용 항목을 비교하여 보여준다.

이 외에도 지능형 굴삭 시스템의 경우 측량 방식도 기 존의 방식과는 다르다. 일반 굴삭기를 이용할 경우 작업량 에 대하여 직접수준측량이 이루어지는 반면, 지능형굴삭 시스템의 경우는 레이저스캐너를 따로 배치하여 측량이 수 행된다. 이 레이저스캐너는 일반적으로 지능형 굴삭 시스 템에 부착된 시스템이 아니며, 독립된 시스템으로써 전체 적인 현장을 측량하여 Task Planning System으로 전달한 다. 따라서 이러한 변경사항도 고려하여 비용을 산정하여 야 한다.

표 1. 지능형 굴삭 시스템의 비용 및 편익 항목

구분 항목 단위 비고

편익

공사품질 향상 원 정성적

안전성 향상 원 정성적

공기 단축 원 정성적

환경경제성 향상 원 정량적

공사비용 절감 원 정량적

비용 추가 장비비용 원 정량적

4.1.2 정성적 편익산정

본 연구에서는 정성적 편익을 산정하기 위하여 조건부가치 측정법을 활용하였다. 조건부가치측정법은 소비자에게 평가 대상이 되는 재화의 가치를 물어보는 지불의사액(WTP, Willingness To Pay) 을 화폐가치로 응답하도록 유도하는 가 치측정기법으로 수동적 사용가치를 평가하는데 유용한 분석 도구로 사용되고 있다(김태윤, 1998).

지능형 굴삭 시스템으로 인한 간접편익이 현재 계량화 연 구가 되어 있지 않다. 설문을 통하여 현재 성능평가 대상 항목인 0.6m

의 용량을 가진 지능형 굴삭 시스템에 대한 지 불의사액을 산정하였으며, 지능형 굴삭 시스템으로 발생할 수 있는 편익 중 세 가지 항목(안전성, 공기단축, 품질향상) 의 가치를 측정하였다. 설문을 위하여, 대상재에 대한 명확 한 인식과 필요성을 가장 많이 느끼는 건설업 종사자 90명 을 대상으로 설문조사를 실시하였다.

지불의사액에 대한 신뢰도를 파악하기 위하여 핵 폐기물 오염지역, 극한지 등 위험지역 작업(이하 시나리오1)와 촉박 한 공기를 가지고 있으며, 작업환경이 좋지 않은 하천정비사 업(이하 시나리오2)으로 시나리오를 분류하여 지불의사액을 수집하였으며, 측정항목이 지불의사액에 영향을 끼친 정도를 파악하였다. 표 3은 시나리오별 지불의사액과 각 측정항목의 영향도를 나타낸다.

결과적으로 지능형 굴삭 시스템과 같은 건설현장을 위한 자동화 장비에 대해서는 위험 지역에서의 안전성 향상 측면 이나 공기단축을 위한 측면을 가장 중요하게 평가된다. 또한 이 항목들 중에서는 안전성에 대한 항목을 더 중요하게 평 가하여 시나리오1의 지불의사액이 높게 산정된 것으로 파악 된다.

4.1.3 환경경제성 편익산정

건설기계에 대한 온실가스 배출량 산정방법은 IPCC에 제

시되어있지 않다(박지연, 2012). 따라서 건설기계와 비슷한 자동차에 대한 온실가스 배출량 산정방법에 따라 지능형 굴 삭기의 온실가스 배출량과 기존 굴삭 시스템의 온실가스 배 출량을 산정하기로 한다. 그 중에서도 Tire1의 방법은 연료 별 사용량 Data를 기준으로 온실가스를 산정하는 방법이다.

이에 따라 그림 1과 같이 Tire1의 산정방법을 따른다.

일반굴삭기의 경우 2010 품셈 기계경비 산정 항목에서 무 한궤도식 굴삭기 버켓용량 0.6m

인 경우 주연료 10.2L/hr 라고 명시되어 있다. 이를 기준으로 굴삭기의 내용연수 10,000 시간을 적용하면, 기존 굴삭 시스템은 내용연수 동안 102,000L 의 경유를 사용한다.

반면 지능형 굴삭 시스템의 경우 품셈이나 공인된 시간당 사용연료량이 명시되어 있지 않다. 지능형 굴삭 시스템의 연 료비용을 시험데이터를 기반으로 산출하였을 때, 표4에서 보 는바와 같이, 일반 굴삭기에 대비하여 82.5%를 사용하는 것 으로 나타났다. 따라서 일반굴삭기의 시간당 연료의 82.45%

인 8.41L/hr를 지능형 굴삭 시스템의 시간당 사용연료로 파 악하였으며, 이를 내용연수 동안으로 환산하면 연료 사용량 은 84,100L이다.

이를 경유의 순발열량과 탄소배출계수를 적용하여 TCO2 로 환산하면 지능형 굴삭 시스템의 이산화탄소 배출량이 일 반굴삭기에 비하여 약 46.42TCO2 만큼 적다. 이를 편익으 로 환산하기 위하여 이산화탄소 거래가를 알아보면, Point Carbon

에서 2010년 3월 거래 가격을 CO2 1톤당 12.03 표 3. 시나리오별 지불의사액 및 영향도

구분 시나리오1 시나리오2

지불의사액 44,256,000 원 28,714,894 원

영향도

안전성 향상 48.44% 26.95%

공기 단축 28.08% 46.81%

공사품질 향상 23.48% 26.24%

표 4. 지능형 굴삭 시스템과 기존 굴삭 시스템의 연료비용 비교 지능형 굴삭 시스템 기존 굴삭 시스템 시간 3분 47초 3분 44초 3분 5초 3분 3초 소모량(ml) 406.5 402.4 402.5 398.4 시간당 연비(L/h) 6.445 6.445 7.81 7.835

평균연비(L/h) 6.45 7.82

표 2. 지능형 굴삭 시스템과 일반굴삭기의 비용항목 비교 지능형 굴삭 시스템 일반 굴삭기

취득가격 굴삭기

굴삭기 본체

레이저 스캐너(본체 부착형) IMU센서

DGPS 구성

굴착기 본체

기계손료 상각비

정비비(일반굴삭기 대비 1.2배) 관리비

상각비 정비비 관리비

운전경비

연료비 잡유비

조종원 오퍼레이션 차량(굴삭기 5대당 1대) Task Planning System

연료비 잡유비 조종원

그림 1. 온실가스 배출량 산정 방법 Tire1

유로로 책정하고 있으며, 2010년 3월 우리나라 1유로 1,580 원이다. 즉, 19,000원에 거래가 되고 있음을 알 수 있다(박 지연, 2012). 따라서 지능형 굴삭 시스템을 적용하였을 경우 의 환경경제성 편익액은 기존 굴삭기를 적용하였을때와 대 비하여 약 881,983원으로 산정됨을 알 수 있다.

4.1.4 B/C 분석 적용의 문제점

기존의 B/C분석을 적용할 경우, 현재가치로 환산된 편익/

비용 비율이 높은 사업일수록 경제적 타당성이 높다고 평가 된다.

그러나 기존의 B/C분석을 본 연구의 ‘지능형 굴삭 시스템 과 일반굴삭기를 비교’에 사용함에는 한계가 있다. 특히 지능 형 굴삭 시스템의 경우 대수에 따라 오퍼레이션 차량이 배치 되는 대수가 다르며, 그에 따라 배치되는 노무인력의 수가 다 르다. 또한 두 장비의 Cycle-Time이 서로 상이하기 때문에 트럭과의 최적조합대수도 서로 상이한 부분이 존재한다.

이러한 문제점은 결과적으로 편익 항목 중 공사비용 절감 편익에 대한 산정은 내용연수로 파악이 불가능하며, 다른 항 목들은 모두 내용연수로 환산이 가능하기 때문에 공식에 의 하여 비교하기 어렵다는 것을 의미한다. 따라서 본 연구에서 는 이러한 문제점을 제거하기 위하여 변형된 방식의 B/C 분석을 제안하였다.

4.2 수정 B/C 분석 프레임워크

본 연구에서 제안하는 지능형 굴삭 시스템에 대한 수정 B/C 분석 프레임워크는 기본적으로 사례현장을 구성하여 해 당 현장에 대한 굴삭기의 투입 대수를 조절하여 시뮬레이션 을 수행하는 것으로 구성된다. 따라서 비용 항목들은 품 산 정방식에 의하여 기계 취득가격에 대한 시간당 기계손료와 운전경비로 산출된다. 본 연구에서는 산정된 편익을 지능형 굴삭기의 기계 취득가격에서 감하는 방식을 활용하여 고려 하였다. 기존의 B/C 분석에서는 편익과 비용을 분류하여 고 려하여야 하지만, 지능형 굴삭기에 대한 정성적 편익을 고려 하기 위한 조건부가치측정법에서는 특정 프로젝트의 가격을 제시하고, 그에대한 편익을 고려하는 것이 상당히 어렵기 때

문이다. 따라서 조건부가치측정법의 편익은 기계의 취득가를 기준으로 한 내용연수를 통하여 산정하고, 이를 기계 취득가 에 반영함으로써, 그 편익을 고려하는 방식을 선택하였다. 따 라서 본 프로젝트에서 제시하는 성능평가에 대한 프레임워 크는 그림 2와 같이 구성된다. 또한 편익에 대한 시나리오 를 분류하여 분석하였다.

즉, 본 연구에서 제시하는 성능평가 프레임워크는 편익을 산정하는 프로세스와 기계경비를 파악하여 성능을 평가하는 두 가지로 구성되며, 결과적으로 사례 프로젝트에 대한 시뮬 레이션을 통하여 성능을 산정한다.

5. 성능평가를 위한 사례현장 모델링 5.1 사례대상 현장

본 연구에서는 성능평가 시뮬레이션을 위하여 특정 현장을 대상으로 사례현장 모델링을 실시하였다. 신뢰도 높은 시뮬 레이션을 구축하기 위하여 중앙대학교에서 개발된 SimCon 을 활용하여 시뮬레이션을 수행하였다. SimCon 프로그램은 멀티 에이전트기반 토공 시뮬레이션 프로그램으로써, 트럭과 로더 등의 에이전트로 구성된다. 이러한 에이전트들로 구성 되는 멀티에이전트 시스템은 교통 흐름에서 발생하는 공사 차량 간의 거동 특성을 재현하기 위해 기술적으로 유용하게 활용될 수 있다(김경민, 2007).

사례현장은 신뢰성을 높이기 위하여 SimCon 소프트웨어 의 현장 적용성을 파악하였던 사례현장을 대상으로 하였으 며, 현장의 구성은 그림 3와 같다. 본 현장은 대형 하천정 비사업 현장으로, 이중 A지구 내의 1개 소지구로 제한하여 모델을 구성한다. 실제 현장을 반영하기 위하여 현장 데이터 를 2010.05월 중 3일간에 걸쳐 수집하였으며 이를 기초로 하여 시뮬레이션을 구성한다. A지구 4,580,000m

, B 지구 3,400,000m

, C 지구 1,200,000m

의 물량을 처리 한다. 이 현장 전체 처리 물량은 9,180,000m

로 경제성 평가는 이 현장 전체 처리 물량을 대상으로 수행 한다(이상규 외, 2010).

본 연구에서 비교하기 위한 변인은 로더의 역할을 수행하 는 굴삭기이기 때문에 본 현장과 트럭의 대수는 변동없이 적용하였다. 또한 원래 현장의 로더의 용량은 2.1m

의 고용 1) 유럽지역의 이산화탄소 배출권 거래 추이와 가격정보 제공 사

이트

그림 2. 지능형 굴삭기의 성능평가 프레임워크 그림 3. 사례현장의 구성

량이었지만, 본 성능평가를 위한 시연대상 굴삭기는 0.6m

용량의 로더이기 때문에 적용 대수를 그에 맞춰 조절하였다.

5.2 지능형 굴삭 시스템의 스펙 및 시간당 적용비용 산출 지능형 굴삭 시스템은 이미 구성된 알고리즘에 의거하여 작동하기 때문에 사람이 작업하였을 때와 Cycle-Time이 차 이난다. 따라서 지능형 굴삭기의 시연현장과 품셈을 통하여 Cycle-Time 을 분석하였다. Cycle-Time은 현장작업에서 가장 많이 사용하는 선회 각도 90

로 작업할 경우를 분석한다.

Cycle-Time 은 굴삭대기 → 굴삭 → 차량적재 → 굴삭대기 로 돌아오는 시간을 1회 사이클로 분석한다. 이를 통하여 표 5와 같이 지능형 굴삭 시스템과 일반굴삭기의 Cycle- Time 을 분석하였다(박지연, 2012).

지능형 굴삭 시스템과 일반굴삭기의 Cycle-Time의 차이가 많이 발생하는 것은 그림 4와 같이 버킷의 이동경로 때문으 로 파악된다. 일반굴삭기의 경우 선회와 상하이동을 같이하 는 반면, 지능형 굴삭 시스템은 선회와 상하이동을 따로 수 행한다. 따라서 추후 이에 대한 최적화가 필요할 것으로 파 악된다.

본 연구에서는 일반굴삭기에 대해서는 범용적으로 적용되 는 표준품셈에서 제시된 18초의 Cycle-Time을 적용하였으며, 지능형 굴삭 시스템에 대해서는 27초를 적용하였다.

또한 앞서 설명한 바와 같이 품에 의한 비용을 산정하였 다. 그림 5는 이러한 시간당 비용을 나타낸다. 일반 굴삭기 의 경우 1대 투입시의 비용은 지능형 굴삭 시스템에 비하여 저렴하나, 2대 이상일 경우 지능형 굴삭 시스템을 투입하였 을 경우가 더 저렴하다. 또한 시나리오1인 경우가 편익이 더 크기 때문에 더 저렴한 비용이 산출되었다. 하지만 이러 한 시간당 비용은 앞서 제시된바와 같이 Cycle-Time의 차이 로 인하여 한 현장 전체를 대상으로 했을 경우 차이가 발생 할 수 있다.

6. 성능평가 결과분석 6.1 시뮬레이션 결과분석

그림 6은 지능형 굴삭 시스템과 기존 굴삭 시스템의 작업 시간을 비교한다. 각 현장에 굴삭기 각 3대를 투입하였을 때부터 각 10대의 굴삭기를 투입 하였을 때의 작업 시간을 분석 한다. 현장 전체 물량인 9,180,000m

를 처리하는 작업 시간을 나타낸다. 앞서 설명한바와 같이 기존 2.1m

의 용량 을 가진 굴삭기를 투입한데 비하여 정보수집이 가능한 0.6m

의 굴삭기로 변경하여 시뮬레이션을 수행하였기 때문에 총 20대 정도로 대규모의 굴삭기를 투입하는 것이 가능하다 고 가정하였다. 작업시간을 비교한 결과 Cycle-Time의 차이 로 인하여 지능형 굴삭기의 작업시간이 일반굴삭기에 비하 여 오래 걸렸으며, 투입대수가 많아질수록 시간의 차이가 줄 어드는 것으로 파악되었다.

이러한 작업시간과 앞서 산출한 시간당 비용을 통하여 그 림 7과 같이 전체 현장의 작업비용이 산출되었다. 전체 현 장의 작업비용은 지능형굴삭기가 일반굴삭기에 비하여 높으 며, 각 로딩장 별로 8대씩 투입하였을 경우부터 위험지역 투입편익이 산정된 시나리오1의 비용과 같으며, 각 로딩장 별로 20대씩 투입하였을 경우에 일반적인 현장에 투입하였 표 5. 지능형 굴삭 시스템과 일반굴삭기의 Cycle- Time 비교

굴삭 시스템 지능형 기존

굴삭 시스템 비고

현장측정 27초 17초

품셈 - 18초 2010 표준품셈,

0.6~0.8m

자료 : 박지연, 2012, pp. 53.

그림 4. 버킷이동 경로의 비교

그림 6. 총 작업시간 비교

그림 5. 굴삭기의 시간당 경비비교 그림 7. 전체 현장 작업비용 비교

을 경우와 같았다. 하지만 본 결과에 의하면 지능형 굴삭기 는 노무비의 절감을 통하여 대수가 증가하더라도 총 작업비 용이 지속적으로 증가하지 않는 것을 알 수 있다.

6.2 센서 비용에 대한 민감도분석

결과적으로 지능형 굴삭 시스템의 작업비용이 더 높게 나 타나는 이유는 Cycle-Time과 취득가격 때문으로 파악된다.

Cycle-Time 의 경우는 지능형 굴삭기의 기본적인 스펙이기 때문에 변경이 불가능하지만, 취득가격의 경우 기술의 발전 을 통하여 시간이 지나면 센서비용이 줄어들 것으로 예상되 므로 지속적으로 줄어들 것으로 파악된다. 따라서 센서비용 이 절감될 경우에 대한 민감도분석을 시나리오 2에 대하여 그림 8과 같이 수행하였다.

분석결과 현재에 비하여 약 30%가 절감되면 그 영향이 로딩장 별로 각 7대씩 투입했을 경우와 비슷한 정도로 줄어 든다. 특히 현재 굴삭기에 적용된 최신형 센서의 경우, IT 시장의 특성상 그 비용이 절감되는 속도가 매우 빠를 것으 로 예상되어 추후 지능형 굴삭기를 투입하는데 있어 큰 역 할을 할 것으로 예상된다.

7. 결 론

본 연구에서는 경제적 타당성과 편익을 동시에 고려하여 지능형 굴삭 시스템에 대한 성능평가 프레임워크를 구축하 고, 지능형 굴삭 시스템의 현장 적용성을 분석하기 위하여 수행되었다. 이를 위하여 지능형 굴삭 시스템과 일반굴삭기 의 작업 프로세스를 비교하여 그 차이점을 파악하였으며, 이 를 바탕으로 하여 편익과 비용항목을 분류하였다. 이를 통하 여 일반적인 B/C 분석을 적용하기 어려운 것을 파악하였으 며, 이를 수정하여 기계 취득가격에 편익을 포함하여 산정함 으로써 경제성을 평가하였다. 또한 전체 내용연수에 대한 분 석이 불가능하여 특정 사례현장을 대상으로 하여 시뮬레이

션을 수행함으로써 성능을 평가하였다.

성능 평가의 결과 총 현장투입비용이 위험지역의 경우는 18 대, 하천정비현장의 경우는 20대를 투입하였을 때 비용이 동일하였다. 하지만 이러한 분석결과는 성능평가의 대상이 0.6m

의 굴삭기를 대상으로 하여 수행되었기 때문에 나타난 결과로써, 지능형 굴삭 시스템의 활용 가능성을 충분히 보여 주었다. 또한 센서 비용에 대한 민감도분석의 결과, 추후 기 술 발전으로 인하여 현재 적용된 센서의 비용이 절감될 경 우 그 투입성이 더욱 높아질 것으로 분석되었다.

추후 지능형 굴삭 시스템의 버킷경로를 최적화를 통하여 성능을 향상시키고, 지능형 굴삭 시스템에 대한 지속적인 홍 보를 통해 이용자들의 인식을 향상시킨다면, 충분히 현장에 적용 가능한 건설 자동화 시스템이 될 것이라 사료된다.

감사의 글

본 연구는 국토해양부가 출연하고 한국건설교통기술평가원 에서 위탁시행 한 2006년도 건설교통R&D정책인프라사업(과 제번호 : 06 기반구축 A03)의 지원으로 이루어졌습니다.

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(접수일: 2012.4.11/심사일: 2012.4.18/심사완료일: 2012.4.20)

그림 8. 센서비용 절감에 대한 민감도분석