KR102562294B1 - 토공사 생산성 제고를 위한 중장비 모니터링 시스템 - Google Patents

토공사 생산성 제고를 위한 중장비 모니터링 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 개별 중장비의 생산성을 실시간 파악하고 작업구역 내 복수의 중장비 조합에 의한 생산성을 평가하여 중장비 투입 계획 및 작업구역 설정의 적정성을 평가하며, 중장비 투입 계획과 작업구역을 실시간 업데이트하여 작업 효율 극대화 및 공기 단축이 가능한 중장비 모니터링 시스템에 대한 것이다.
본 발명은 중앙관리서버에 의해 토공사용 중장비를 모니터링하기 위한 것으로, 상기 중앙관리서버는 토공사 대상 현장을 복수의 작업구역으로 구획하고, 각 작업구역에 중장비를 할당하는 조닝부; 무인 비행체 촬영에 의해 측정된 단위 시간에 따른 토공 작업량 데이터를 저장하는 토공량 산출부; 각 중장비의 위치를 추적하고, 가동 상태를 파악하여 위치 정보 데이터 및 가동 상태 데이터를 생성하는 장비 추적부; 상기 장비 추적부의 위치 정보 데이터 및 가동 상태 데이터를 분석하여 장비 가동 상태를 분류하고, 상기 토공량 산출부의 토공 작업량 데이터를 매칭하여 각 중장비별 및 작업구역별로 중장비의 가동 상태 및 토공 작업량에 따라 중장비의 생산성을 분석하는 분석부; 및 작업구역, 상기 중장비의 가동 상태와 이동 경로 및 각 장비별 생산성과 작업구역별 생산성을 시각화하여 표시하는 표시부; 로 구성된다.

Description

토공사 생산성 제고를 위한 중장비 모니터링 시스템{Heavy machinery monitoring system for improving earthworks productivity}
본 발명은 개별 중장비의 생산성을 실시간으로 파악할 뿐 아니라 작업구역 내에서 복수의 중장비 조합에 의한 생산성을 평가하여 중장비 투입 계획 및 작업구역 설정의 적정성을 평가 및 분석하고, 이를 토대로 중장비 투입 계획과 작업구역을 실시간 업데이트함으로써 중장비 작업 효율의 극대화 및 공기 단축이 가능한 토공사 생산성 제고를 위한 중장비 모니터링 시스템에 대한 것이다.
자연 지형에 도로 등 시설물이나 각종 건물을 시공할 때 기초 지반을 형성하기 위한 토공사가 이루어진다.
토공사는 백호 로더, 엑스커베이터, 파워셔블, 불도저, 덤프트럭 등 다양한 중장비를 이용하여 지반을 절토, 정지 또는 성토하는 작업이다.
토공사에서는 관리자의 공정 계획에 따라 대상 지반을 적절하게 구획하고, 중장비별 작업량을 고려하여 장비 투입 계획을 수립한다. 이러한 토공사는 공사 면적이 넓고 지반 상태, 일기, 지형 등에 따라 작업 속도 차이가 크기 때문에 정밀한 공정 계획 수립이 어렵다. 이에 종래에는 관리자의 경험에 의존하여 공정 계획을 수립하는 경우가 많았다.
또한, 토공 작업량 산출을 중장비의 현장 입출 기록에 의존하고 있어, 정확한 작업량 파악이 어려웠다.
이에 따라 작업구역별로 대략적인 중장비 투입량과 토공량 데이터만 확보할 수 있을 뿐 개별 장비의 생산성이나 개별 장비의 생산성과 해당 작업구역의 토공량 또는 공정과의 정확한 상관관계를 파악하기 곤란하였다.
이 경우 지형이나 지반 상태, 작업 동선 등 다양한 요인에 따라 작업구역 간 공정에 편차가 발생하더라도 복잡한 현장 여건을 적시 반영하여 장비 투입 계획을 변경하거나 작업구역을 효율적으로 재조정하기 어렵다.
위와 같은 문제점을 해결하고자 무선통신기반의 RFID를 이용하여 실시간으로 건설 생산성을 분석하는 기술이 제안되었다(공개특허 제10-2009-0037082호).
상기 공개 기술은 장비가 현장에 투입되는 시작 시각과 종료 시각을 감지하여 현장 내 체류 시간을 파악하고, 이로부터 장비의 순환 시간을 설정된 순환 시간과 비교함으로써 건설 생산성을 분석한다. 이에 장비의 구체적인 운용 현황, 즉 장비의 작업시간, 유휴시간 및 이동시간을 구체적으로 구분할 수 없다. 따라서 장비의 실질적인 생산성을 파악할 수 없고, 현장 내에서 각 장비의 작업량을 균등하게 배분한다거나 장비의 작업구역을 효율적으로 조닝(zoning)하기 위한 데이터를 제공할 수 없어 토공사 효율 제고에 한계가 있다.
또한, 공개특허 제10-2019-0074243호에서와 같이, 굴착장비의 최대이동거리값과 최대각변위값에 의해 굴착장비의 작업 또는 비작업 여부를 판단함으로써 건설장비의 생산성을 분석하는 기술이 제안되었다.
상기 공개 기술은 굴착장비의 가동 상태를 작업과 비작업 2가지로만 분류한 것으로, 실제 작업 장소를 변경하기 위해 이동하는 시간이나 동선에 대해서는 고려하지 않고 있다. 따라서 중장비의 실질적인 작업 효율이나 작업구역 내 복수 장비들의 상호 연관성을 파악할 수 없고, 작업구역 변경시 생산성 변화를 예측하기 어려워 장비 운용의 최적화가 곤란하다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 본 발명은 개별 중장비의 생산성을 실시간으로 파악할 수 있을 뿐 아니라 작업구역 내에서 복수의 중장비 조합에 의한 종합적인 생산성을 평가하여 중장비 투입 계획 및 작업구역 설정의 적정성을 평가하여 분석할 수 있는 토공사 생산성 제고를 위한 중장비 모니터링 시스템을 제공하고자 한다.
이에 따라 본 발명은 중장비 투입 계획과 작업구역을 실시간으로 업데이트함으로써, 중장비 작업 효율을 극대화하고 공기를 단축할 수 있는 토공사 생산성 제고를 위한 중장비 모니터링 시스템을 제공하고자 한다.
바람직한 실시예에 따른 본 발명은 중앙관리서버에 의해 토공사 생산성 제고를 위해 토공사용 중장비를 모니터링하기 위한 것으로, 상기 중앙관리서버는 토공사 대상 현장을 복수의 작업구역으로 구획하고, 각 작업구역에 중장비를 할당하는 조닝부; 무인 비행체 촬영에 의해 측정된 단위 시간에 따른 토공 작업량 데이터를 저장하는 토공량 산출부; 각 중장비의 위치를 추적하고, 가동 상태를 파악하여 위치 정보 데이터 및 가동 상태 데이터를 생성하는 장비 추적부; 상기 장비 추적부의 위치 정보 데이터 및 가동 상태 데이터를 분석하여 장비 가동 상태를 분류하고, 상기 토공량 산출부의 토공 작업량 데이터를 매칭하여 각 중장비별 및 작업구역별로 중장비의 가동 상태 및 토공 작업량에 따라 중장비의 생산성을 분석하는 분석부; 및 작업구역, 상기 중장비의 가동 상태와 이동 경로 및 각 장비별 생산성과 작업구역별 생산성을 시각화하여 표시하는 표시부; 로 구성되되, 상기 조닝부는 장비 추적부의 위치 정보 데이터로부터 비지도 학습 방법인 군집 알고리즘에 의해 중장비의 군집도를 평가함으로써 클러스터를 도출한 후 상기 분석부의 생산성 평가 결과를 반영하여 작업구역을 재조정하는 것을 특징으로 하는 토공사 생산성 제고를 위한 중장비 모니터링 시스템을 제공한다.
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다른 바람직한 실시예에 따른 본 발명은 상기 중장비에는 중장비의 위치를 파악하기 위한 GPS 모듈, 중장비의 가동 상태를 파악하기 위한 모션 센서 및 중장비의 위치 정보 및 가동 상태를 중앙관리서버로 송신하는 통신 모듈이 구비되는 것을 특징으로 하는 토공사 생산성 제고를 위한 중장비 모니터링 시스템을 제공한다.
다른 바람직한 실시예에 따른 본 발명은 상기 중장비는 굴착기이고, 상기 모션 센서는 굴착기 버켓 끝날의 기울기를 측정하는 기울기 센서를 포함하고, 상기 분석부는 각 중장비의 버켓 끝날 기울기 변화 여부 및 중장비 이동 여부에 따라 작업시간과 유휴시간 및 이동시간으로 분류하여 중장비 생산성을 분석하는 것을 특징으로 하는 토공사 생산성 제고를 위한 중장비 모니터링 시스템을 제공한다.
삭제
본 발명에 따르면 조닝부에 의해 구획된 복수의 작업구역별로 장비 추적부에서 각 중장비의 위치 정보 데이터 및 가동 상태 데이터를 생성하되, 분석부에서 중장비별 및 작업구역별 중장비의 가동 상태와 중장비의 생산성을 분석하여 표시부에 표시하는 토공사 생산성 제고를 위한 중장비 모니터링 시스템을 제공할 수 있다.
이에 따라 개별 중장비의 생산성을 실시간으로 파악할 뿐 아니라 작업구역 내에서 복수의 중장비 조합에 의한 종합적인 생산성을 평가하여 중장비 투입 계획 및 작업구역 설정의 적정성을 평가하여 분석할 수 있다.
아울러 이를 기반으로 현장 여건 변화에 대해 중장비 투입 계획과 작업구역을 실시간으로 업데이트함으로써 중장비 작업 효율을 극대화하고 공기를 단축할 수 있다.
도 1은 중장비 모니터링 시스템을 구성하는 중앙관리서버의 개념도.
도 2는 표시부에 의해 시각화된 중장비 모니터링 시스템을 나타내는 캡쳐 화면.
도 3은 생산성 분석 및 장비 Bank를 포함하는 화면.
도 4는 K-means 알고리즘이 적용된 예를 도시하는 도면.
도 5는 군집 알고리즘의 적용 과정을 나타내는 순서도.
도 6은 중장비에 부착된 측정 모듈의 측정값을 설명하는 표.
도 7은 추출된 중장비의 이동 포인트 및 이동 경로를 나타내는 화면.
도 8은 중장비 DB에 저장될 중장비 데이터 축적 프로세스를 도시하는 도면.
도 9는 공정 예측 및 원가 정산 자동화 과정을 포함하는 화면.
이하, 첨부한 도면 및 바람직한 실시예에 따라 본 발명을 상세히 설명한다.
도 1은 중장비 모니터링 시스템을 구성하는 중앙관리서버의 개념도이고, 도 2는 표시부에 의해 시각화된 중장비 모니터링 시스템을 나타내는 캡쳐 화면이며, 도 3은 생산성 분석 및 장비 Bank를 포함하는 화면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명 토공사 생산성 제고를 위한 중장비 모니터링 시스템은 중앙관리서버(1)에 의해 토공사 생산성 제고를 위해 토공사용 중장비(2)를 모니터링하기 위한 것으로, 상기 중앙관리서버(1)는 토공사 대상 현장을 복수의 작업구역으로 구획하고, 각 작업구역에 중장비(2)를 할당하는 조닝부(11); 단위 시간에 따른 토공 작업량 데이터를 저장하는 토공량 산출부(12); 각 중장비(2)의 위치를 추적하고, 가동 상태를 파악하여 위치 정보 데이터 및 가동 상태 데이터를 생성하는 장비 추적부(13); 상기 장비 추적부(13)의 위치 정보 데이터 및 가동 상태 데이터를 분석하여 장비 가동 상태를 분류하고, 상기 토공량 산출부(12)의 토공 작업량 데이터를 매칭하여 각 중장비별 및 작업구역별로 중장비(2)의 가동 상태 및 토공 작업량에 따라 중장비(2)의 생산성을 분석하는 분석부(15); 및 작업구역, 상기 중장비(2)의 가동 상태와 이동 경로 및 각 장비별 생산성과 작업구역별 생산성을 시각화하여 표시하는 표시부(16); 로 구성되는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 개별 중장비의 생산성을 실시간으로 파악할 뿐 아니라 작업구역 내에서 복수의 중장비 조합에 의한 종합적인 생산성을 평가하여 중장비 투입 계획 및 작업구역 설정의 적정성을 평가하여 분석하고, 이를 기반으로 중장비 투입 계획과 작업구역을 실시간으로 업데이트함으로써 중장비 작업 효율을 극대화하고 공기를 단축할 수 있는 토공사 생산성 제고를 위한 중장비 모니터링 시스템을 제공하기 위한 것이다.
본 발명은 중앙관리서버(1)에 의해 대상 현장에 투입된 토공사용 중장비(2)를 모니터링하기 위한 것이다.
상기 중장비(2)는 백호 로더, 엑스커베이터, 파워셔블, 불도저 등일 수 있다.
상기 중앙관리서버(1)는 조닝부(11), 토공량 산출부(12), 장비 추적부(13), 분석부(15) 및 표시부(16)를 포함하여 구성된다.
상기 조닝부(11)는 토공사 대상 현장을 복수의 작업구역으로 구획하고, 각 작업구역에 중장비(2)를 할당한다.
토공사가 이루어지는 현장은 대부분 면적이 넓고 고저차가 있다. 상기 조닝부(11)는 투입되는 중장비(2)의 동선을 최소화하고 작업 효율을 높이기 토공사 대상 현장을 복수의 작업구역으로 구획한다.
이를 위해 상기 조닝부(11)에는 입력단말에 의해 현장 기본도(base map)가 입력되며, 상기 기본도를 기초로 작업구역을 구획한다.
상기 작업구역은 굴착계획도, 흙막이 시공도면, 콜드조인트 조닝도 등을 참조하여 사용자의 입력에 의해 구획 가능하다. 또는, 기존 토공사 현장의 중장비 생산성 데이터 및 작업구역 구획 데이터가 저장된 토공 DB를 기반으로 한 AI 및 기계 학습 기법에 의해 작업구획을 구획할 수도 있다.
상기 토공량 산출부(12)는 단위 시간에 따른 토공 작업량 데이터를 저장한다.
상기 장비 추적부(13)는 각 중장비(2)의 위치를 추적하고, 가동 상태를 파악하여 위치 정보 데이터 및 가동 상태 데이터를 생성한다.
상기 장비 추적부(13)는 중장비(2)의 위치 정보 데이터 및 가동 상태 데이터를 생성한다.
상기 위치 정보 데이터는 매 단위 시간마다 각 중장비(2)의 위치를 좌표화한 데이터이다.
상기 가동 상태 데이터는 각 중장비(2)가 작업중(work)인지, 휴식중(idle)인지 또는 일지점에서 타지점으로 이동중인지에 대한 데이터이다.
상기 분석부(15)는 장비 추적부(13)의 위치 정보 데이터 및 가동 상태 데이터를 분석하여 장비 가동 상태를 분류하고, 상기 토공량 산출부(12)의 토공 작업량 데이터를 매칭하여 각 중장비별 및 작업구역별로 중장비(2)의 가동 상태 및 토공 작업량에 따라 중장비(2)의 생산성을 분석한다.
구체적으로 상기 분석부(15)는 장비 추적부(13)로부터 전달된 위치 정보 데이터로부터 해당 장비의 동선, 이동거리와 이동시간을 산출하여 가동 상태 데이터로부터 실질적으로 장비가 토공 작업에 투입된 시간을 집계한다. 그리고 상기 토공량 산출부(12)로부터 전달된 토공 작업량 데이터로부터 각 중장비별 토공 작업량을 평가한다. 아울러 중장비별뿐 아니라 작업구역별로 총 중장비가 투입된 시간과 총 토공 작업량을 집계하여 작업구역별 중장비(2)의 생산성을 평가하고, 비교 데이터를 생성한다.
이때, 상기 분석부(15)는 입력된 현장 정보, 즉 토류벽, 절성토, 바닥 레벨, 기초 레벨 잡기 등의 세부 공정별로 작업시간과 토공량을 도출하여 분석 데이터를 생성 및 저장한다.
또한, 상기 조닝부(11)에서 구획한 작업구역과 대비하여 작업구역 내 할당된 중장비가 해당 작업구역 외 구역으로 이탈하였는지 여부를 판별한다. 여기에서 중장비 이탈로 인한 생산성 변화를 분석하여 부정적인 결과(생산성 하락)가 도출되는 경우, 후술할 표시부(16) 또는 별도의 통신부를 통해 관리자에게 이를 전달하여 시정하도록 한다. 반대로 긍정적인 결과(생산성 상승)가 도출되는 경우에는 중장비의 이탈 경로를 반영하여 작업구역 및 중장비 배치 계획을 재조정한다.
상기 분석부(15)는 작업구역별로 중장비 투입량(장비 추적부(13)의 가동 상태 데이터)에 따른 기 시공 토공 작업량(토공량 산출부(12)의 토공 작업량 데이터)의 상관관계로부터 잔여 토공 작업량에 대한 예상 중장비 투입량 및 예상 공기를 실시간으로 산출한다.
도 2에 도시된 바와 같이, 상기 표시부(16)는 작업구역, 상기 중장비(2)의 가동 상태와 이동 경로 및 각 장비별 생산성과 작업구역별 생산성을 시각화하여 표시한다.
상기 표시부(16)에는 입력된 기본도 상에 조닝부(11)에서 구획된 작업구역이 표시된다.
아울러 상기 표시부(16)에는 중장비(2)의 가동 상태와 이동 경로가 표시된다.
예를 들면, 매 단위 시간인 1분 단위로 해당 중장비(2)의 위치를 기본도 상에 표시한다. 그리고 각 위치에서 해당 중장비(2)의 가동 상태, 즉 중장비(2)의 작업상태(work), 휴식상태(idle), 이동상태(move)를 구분하여 표시하고, 중장비(2)의 이동 경로를 시각화하여 표시한다.
이에 따라 중장비가 일지점에서 타지점으로 이동시 중장비의 이동 경로를 파악함으로써 중장비 이동 동선의 적합성을 파악 가능하다. 이에 상기 분석부(15)는 중장비의 이동시간을 최소화할 수 있는 최적 경로를 산정할 수 있으며, 추천된 최적 경로를 시각화하여 관리자에게 전달 가능하다.
또한, 중장비가 투입된 전체 시간 중 실제 작업시간을 파악하여 개별 중장비의 생산성을 산출 가능하다. 각 작업구역의 단위 기간(시간, 일, 주 등) 총 작업시간을 파악할 수 있고, 이에 따라 시간 흐름에 따라 작업 효율의 추이를 파악할 수 있다.
나아가 작업구역 간 생산성 비교가 가능해 이를 기반으로 중장비 배치 계획이나 작업구역 조정이 가능하다. 중장비 간 또는 작업구역 간 생산성 편차가 설정 값 이상인 경우, 중장비 배치 계획 및 작업구역을 재조정하여 생산성 편차를 최소화할 수 있는 최적안을 도출한 후 시각화하여 관리자에게 전달할 수 있다. 이에 따라 각 중장비 단위에서의 생산성을 제고함과 동시에 작업구역 단위에서의 생산성 역시 향상시킬 수 있다.
아울러 중장비가 해당 작업구역 외 지역으로 이탈시, 이탈 여부와 경로 및 이탈 시간을 시각화하여 관리자에게 전달할 수 있다.
상기와 같이, 본 발명에서는 현장 여건 변화 및 작업 결과를 기반으로 중장비 투입 계획과 작업구역을 실시간 조정할 수 있으므로 최적화된 공정 계획이 가능하고, 토공사 작업 효율 즉 생산성을 극대화할 수 있다.
경우에 따라 중장비 모니터링 수준의 정밀도를 높이기 위해 상기 작업구역은 복수의 서브작업구역으로 세분화할 수 있다.
상기 중앙관리서버(1)에는 장비 bank 등 중장비 DB(14)가 더 포함될 수 있다(도 3).
상기 중장비 DB(14)는 각 중장비별로 식별 가능한 ID를 부여하고, 각 중장비의 제원, 관리 이력, 운전자 경력, 보유자 정보, 임대 비용, 평균 1일 작업량 등의 중장비 데이터를 저장할 수 있다.
또한, 상기 중장비(2)에서 수신된 각종 데이터(machine data)를 저장하고, 데이터를 정제하여 장비 추적부(13)로 송신할 수 있다. 상기 장비 추적부(13)는 이러한 정제된 machine data를 기반으로 위치 정보 데이터 및 가동 상태 데이터를 생성하여 중장비 DB(14)에 저장한다.
아울러 생산성 분석 데이터를 바탕으로 현장 중장비 카드를 생성하여 과거 생산성 이력 및 현재 현장의 생산성 데이터를 중장비 DB(14)에 저장하여 관리할 수 있다.
상기 조닝부(11)는 장비 추적부(13)의 위치 정보 데이터로부터 중장비(2)의 군집도를 평가하여 작업구역을 조정할 수 있다.
공사 전 또는 공사 초기에는 현장 지반이나 지형 등에 대한 정보가 부족하기 때문에, 이 시점에서 구획된 작업구역은 현장 상황과의 적합도가 떨어진다.
즉, 토공사는 지형이나 지반 상태 및 기상 상황 등에 따라 영향을 많이 받으며, 현장에서 관리자 또는 작업자의 경험에 의존하여 작업 계획이 변경되거나 원래 작업 계획에서 벗어나 작업이 이루어지는 경우가 많다.
이에 현장 상황에 따라 실제 장비가 이동한 동선 및 작업 위치를 반영할 수 있도록 조닝부(11)는 중장비의 위치 정보 데이터로부터 중장비의 군집도를 평가함으로써 작업구역의 개수 및 범위를 재조닝(rezoning)할 수 있다.
따라서 실제 현장 상황을 반영하여 보다 정밀도와 적합성이 높은 작업구역 구획이 가능하고, 실제 작업 상황을 바탕으로 작업구역이 실시간 조정되어 작업구역별 생산성 관리가 용이하며, 장비 투입 기간을 보다 정밀하게 예측할 수 있다.
또한, 상기 중장비(2)의 군집도를 평가하고 군집도에 따라 작업구역이 재조정되므로 중장비(2)의 이동거리가 최소화되고, 동선이 단순해져 토공사 생산성을 극대화할 수 있다.
뿐만 아니라, 상기 중장비(2)의 배치 밀도를 파악하여, 어느 구역에 중장비가 집중적으로 배치되고 어느 구역에 투입이 미진하게 이루어지는지 파악 및 관리가 가능하다.
상기 군집도는 복수 개의 중장비(2)의 기준 시각에서의 위치 정보 데이터를 평가하여 산출될 수도 있고, 단일 중장비의 위치를 매 단위 시간마다 파악하고 평가하여 개별 장비의 작업 동선을 바탕으로 산출할 수도 있다.
도 4는 K-means 알고리즘이 적용된 예를 도시하는 도면이고, 도 5는 군집 알고리즘의 적용 과정을 나타내는 순서도이다.
상기 조닝부(11)는 비지도 학습 방법인 군집 알고리즘에 의해 중장비(2)의 군집도를 평가할 수 있다.
상기 중장비(2)의 군집도를 평가하기 위해 비지도 학습 방법인 군집 알고리즘(clustering algorithm)을 이용할 수 있다.
상기 군집 알고리즘은 K-means나 DBSCAN 등의 군집 알고리즘을 활용 가능하다.
먼저, K-means 군집 알고리즘(K-means clustering algorithm)은 주어진 데이터를 K개의 클러스터로 묶는 알고리즘으로, 각 클러스터와 거리 차이의 분산을 최소화하는 방식으로 동작한다.
상기 K-means 군집 알고리즘은 자율 학습의 일종으로 레이블이 달려 있지 않은 입력 데이터에 레이블을 달아주는 역할을 한다.
즉, 미리 레이블이 붙어 있는 데이터들을 학습해서 이를 바탕으로 새로운 데이터에 대해 분류를 수행하는 Classification과 달리 Clustering은 레이블을 모르더라도 비슷한 속성을 가진 데이터들끼리 묶어주는 것이다.
클러스터링의 목표는 서로 유사한 데이터들은 같은 그룹으로, 서로 유사하지 않은 데이터는 다른 그룹으로 분리하는 것이다.
이때, 몇 개의 그룹으로 묶을 것인가, 데이터의 '유사도'를 어떻게 정의할 것인가가 알고리즘의 핵심이다.
여기에서 K는 데이터 세트에서 찾을 것으로 예상되는 클러스터(그룹)의 수이다.
그리고 means는 각 데이터로부터 그 데이터가 속한 클러스터의 중심까지의 평균 거리인데, 이 값을 최소화하는 것이 알고리즘의 목표이다.
K-means 군집 알고리즘에서는 (1) 일단 K개의 임의의 중심점(centroid)을 배치한다. (2) 그리고 각 데이터들을 가장 가까운 중심점으로 할당하여 일종의 군집을 형성한다. (3) 이후, 군집으로 지정된 데이터들을 기반으로 해당 군집의 중심점을 업데이트한다. (4) 상기 (2)번과 (3)번 단계를 중심점이 일정 수준의 tolerance 내로 수렴되어 업데이트되지 않을 때까지 반복한다.
적절한 K값을 도출하기 위해 elbow method를 활용할 수 있다(도 4).
상기 elbow method는 클러스터의 수를 순차적으로 늘려가면서 결과를 모니터링 하는 것이다.
하나의 클러스터를 추가했을 때 이전보다 훨씬 더 나은 결과를 나타내지 않는다면, 이전의 클러스터 수를 구하고자 하는 클러스터 수로 설정할 수 있다.
도 4에서는 elbow method를 가동한 결과, 적절한 K값은 9로 산정되어 클러스터를 9개로 구획할 수 있음을 알 수 있다.
군집 간의 거리를 이용하여 클러스터링을 하는 K-means 군집 알고리즘과 달리, DBSCAN(밀도 기반 클러스터링, Density-based spatial clustering of application with noise)은 점이 세밀하게 몰려 있어서 밀도가 높은 부분을 클러스터링하는 방식이다.
즉, 어느 점을 기준으로 일정 반경 내에 일정 개수 이상의 데이터가 있으면 하나의 군집으로 인식한다.
점을 중심으로 입실론 반경 내에 minPts 이상의 점이 있으면 그 점을 중심으로 군집이 되고, 그 점을 core point라 한다. 어느 하나의 core point가 인접한 다른 core point 군집의 일부가 되면, 상기 core point들이 속한 각각의 군집들은 서로 연결되어 있다고 보고 하나의 군집으로 연결 가능하다.
상기 DBSCAN은 클러스터의 수를 정할 필요가 없다. 클러스터의 밀도에 따라서 클러스터를 서로 연결하기 때문에, 토공사 현장에 배치된 중장비들의 좌표, 즉 기하학적인 모양을 갖는 군집을 찾기에 적합하다.
도 5를 참고하여 군집 알고리즘의 적용 과정을 설명하면 다음과 같다.
우선 상기 중장비(2)의 위치 정보 데이터에 따라 비지도 학습 방법인 군집 알고리즘을 적용하고, 군집 알고리즘을 비교 및 평가한다. 이후 관리자의 선택에 의해 파라미터를 조정하여 클러스터를 도출한다.
이와 같이, 비지도 학습 방법인 군집 알고리즘을 활용하는 경우, 실시간으로 현장 상황을 반영하여 작업구역을 보다 신속하고 효율적으로 구획할 수 있으며, 장비 투입 기간을 보다 정확하게 예측할 수 있다.
상기 조닝부(11)는 분석부(15)의 생산성 평가 결과를 반영하여 작업구역을 조정할 수 있다.
군집도 평가는 장비들의 위치 정보 데이터를 기반으로 한 것으로, 군집도 평가에 의해서만 작업구역을 조정할 경우 개별 중장비들의 생산성 편차에 따라 작업구역 간 생산성 차이가 발생하여 토공사 효율이 떨어질 수 있다.
따라서 상기 중장비(2)의 군집도를 기반으로 하되, 분석부(15)의 각 장비별 및 작업구역별 생산성 평가 결과를 파라미터로 반영하여 작업구역을 재조닝함으로써 토공사 효율을 높일 수 있다.
상기 중장비(2)에는 중장비(2)의 위치를 파악하기 위한 GPS 모듈, 중장비(2)의 가동 상태를 파악하기 위한 모션 센서 및 중장비(2)의 위치 정보 및 가동 상태를 중앙관리서버(1)로 송신하는 통신 모듈이 구비될 수 있다.
상기 중장비(2)의 생산성을 분석하기 위해서는 중장비(2)의 동선 및 가동 상태를 파악해야 한다.
이를 위해 상기 중장비(2)의 위치 및 가동 상태를 작업자의 기록에 의존하여 파악할 수 있다. 그러나 이 경우 위치 정보가 부정확하고, 적시성이 떨어질 수 있다.
또한, 무인 비행체의 촬영에 의해 중장비의 위치를 파악할 수도 있다. 그러나 이 경우 위치 파악은 용이하나 가동 상태 파악이 어렵고, 개별 장비의 식별이 용이하지 않을 뿐 아니라 측정 빈도에 한계가 있어 정확한 데이터 확보가 어렵다.
따라서 개별 중장비(2)에 위치 및 가동 상태를 파악할 수 있는 장비를 부착하여 중앙관리서버(1)로 관련 데이터를 송신하도록 구성할 수 있으며, 상기 중장비(2)에 GPS 모듈, 모션 센서 및 통신 모듈을 결합할 수 있다.
상기 GPS 모듈은 중장비(2)의 위치 및 회전 방향을 파악한다.
상기 모션 센서는 중장비(2)의 움직임을 감지하여 작업시간과 유휴시간을 구분한다.
상기 통신 모듈은 중장비(2)의 가동 상태, 위치 등 실시간 정보를 중앙관리서버(1)의 장비 추적부(13)로 송신한다.
상기 장비 추적부(13)에서는 각 장비별로 ID가 할당되어 위치 및 가동 상태 정보가 저장된다.
이에 중장비의 위치, 작업시간, 유휴시간, 이동 경로 등을 실시간으로 모니터링 가능하다.
도 6은 중장비에 부착된 측정 모듈의 측정값을 설명하는 표이고, 도 7은 추출된 중장비의 이동 포인트 및 이동 경로를 나타내는 화면이며, 도 8은 중장비 DB에 저장될 중장비 데이터 축적 프로세스를 도시하는 도면이다.
상기 중장비(2)는 굴착기이고, 상기 모션 센서는 굴착기 버켓 끝날의 기울기를 측정하는 기울기 센서를 포함하고, 상기 분석부(15)는 각 중장비(2)의 버켓 끝날 기울기 변화 여부 및 중장비 이동 여부에 따라 작업시간과 유휴시간 및 이동시간으로 분류하여 중장비 생산성을 분석하도록 구성할 수 있다.
덤프트럭 등 운반장비는 처리 용량이 일정하기 때문에 현장 입출 기록만으로도 생산성 관리가 가능하다. 이와 달리, 현장에서 직접 토공 작업을 수행하는 굴착기는 현장 입출 기록이나 이동 경로만으로는 작업 상태를 파악하기 어렵다.
따라서 상기 중장비(2)가 굴착기인 경우, 굴착기에 기울기 센서를 부착하여 버켓 끝날의 위치를 파악하도록 할 수 있다.
상기 기울기 센서는 버켓 끝날의 위치를 파악하기 위해 중장비 차체, 암, 스틱, 버켓 등에 설치 가능하다.
도 6은 중장비에 부착된 측정 모듈, 즉 GPS 모듈 및 모션 센서의 측정값을 설명하는 표이다.
상기 분석부(15)에서는 앞/뒤 기울기, 좌/우 기울기, 붐대 기울기, 암 기울기, 버켓 기울기가 1분 전과 비교하여 변화가 없는 경우, 해당 중장비를 유휴시간으로 정할 수 있다.
아울러 상기 분석부(15)에서는 위도와 경도를 활용하여 1분간 이동한 거리를 계산할 수 있다. 작업중인 굴착기는 작업 반경이 짧기 때문에, 이동거리가 사전 설정된 값 이상인 경우 중장비 이동으로 가정하고 이동시간으로 산정할 수 있다.
상기 중장비에 부착된 측정 모듈을 바탕으로 추출된 이동 포인트 및 이동 경로가 도 7에 도시된다.
한편, 중장비 데이터는 도 8과 같은 과정을 거쳐 상기 중앙관리서버(1)에 구비된 중장비 DB(14)에 축적될 수 있다.
먼저, 중장비(2)에 대한 위치 정보 데이터, 모션 센서 데이터 등의 machine 데이터를 취득한다.
취득된 데이터 중 텍스트 로그 데이터를 DB화하여 시각화에 필요한 데이터만 추출한다.
그리고 추출된 데이터에 대해 표시부(16)를 통해 시간별 장비 위치 및 이동 경로를 시각화한다.
상기 장비 추적부(13)와의 연계에 의해 위치 정보 데이터 및 가동 상태 데이터가 취득되며, 분석 툴의 고도화에 의해 생성된 생산성 분석 데이터뿐 아니라 장비 조합 데이터가 중장비 DB(14)에 저장되고, 분석부(15) 및 중장비(2)의 센서 모듈과 연동되어 표시부(16)를 통해 실시간으로 결과가 시각화되어 표시된다.
도 9는 공정 예측 및 원가 정산 자동화 과정을 포함하는 화면이다.
상기 토공량 산출부(12)의 토공 작업량은 무인 비행체(3) 촬영에 의해 측정할 수 있다.
토공량을 정확하게 파악하기 위해 드론 등 무인 비행체(3, UAV)의 촬영에 의해 얻어진 3D map을 활용할 수 있다.
드론 측량은 무인 비행체(3)의 우수한 접근성을 측량에 활용한 기법으로, 지상 기준점(GCP)을 설정하여 기체에 장착된 GPS 센서의 부정확성을 보완함으로써 측량 정밀도를 높일 수 있다.
상기 분석부(15)는 3D map을 기반으로 산출된 토공량과 연계하여 생산성을 분석할 수 있다.
상기 토공량 산출부(12)에서 작업구역별, 세부 공종별 토공량을 산정하여 장비 투입 기간을 예측할 수 있다. 그리고 장비별, 작업구역별 작업 토공량을 계산하여 기성 물량 데이터로 자동 반영함으로써 원가 정산 자동화가 가능하다(도 9).
1: 중앙관리서버
11: 조닝부
12: 토공량 산출부
13: 장비 추적부
14: 중장비 DB
15: 분석부
16: 표시부
2: 중장비
3: 무인 비행체

Claims (7)

  1. 중앙관리서버(1)에 의해 토공사 생산성 제고를 위해 토공사용 중장비(2)를 모니터링하기 위한 것으로,
    상기 중앙관리서버(1)는
    토공사 대상 현장을 복수의 작업구역으로 구획하고, 각 작업구역에 중장비(2)를 할당하는 조닝부(11);
    무인 비행체(3) 촬영에 의해 측정된 단위 시간에 따른 토공 작업량 데이터를 저장하는 토공량 산출부(12);
    각 중장비(2)의 위치를 추적하고, 가동 상태를 파악하여 위치 정보 데이터 및 가동 상태 데이터를 생성하는 장비 추적부(13);
    상기 장비 추적부(13)의 위치 정보 데이터 및 가동 상태 데이터를 분석하여 장비 가동 상태를 분류하고, 상기 토공량 산출부(12)의 토공 작업량 데이터를 매칭하여 각 중장비별 및 작업구역별로 중장비(2)의 가동 상태 및 토공 작업량에 따라 중장비(2)의 생산성을 분석하는 분석부(15); 및
    작업구역, 상기 중장비(2)의 가동 상태와 이동 경로 및 각 장비별 생산성과 작업구역별 생산성을 시각화하여 표시하는 표시부(16); 로 구성되되,
    상기 조닝부(11)는 장비 추적부(13)의 위치 정보 데이터로부터 비지도 학습 방법인 군집 알고리즘에 의해 중장비(2)의 군집도를 평가함으로써 클러스터를 도출한 후 상기 분석부(15)의 생산성 평가 결과를 반영하여 작업구역을 재조정하는 것을 특징으로 하는 토공사 생산성 제고를 위한 중장비 모니터링 시스템.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 제1항에서,
    상기 중장비(2)에는 중장비(2)의 위치를 파악하기 위한 GPS 모듈, 중장비(2)의 가동 상태를 파악하기 위한 모션 센서 및 중장비(2)의 위치 정보 및 가동 상태를 중앙관리서버(1)로 송신하는 통신 모듈이 구비되는 것을 특징으로 하는 토공사 생산성 제고를 위한 중장비 모니터링 시스템.
  6. 제5항에서,
    상기 중장비(2)는 굴착기이고, 상기 모션 센서는 굴착기 버켓 끝날의 기울기를 측정하는 기울기 센서를 포함하고, 상기 분석부(15)는 각 중장비(2)의 버켓 끝날 기울기 변화 여부 및 중장비 이동 여부에 따라 작업시간과 유휴시간 및 이동시간으로 분류하여 중장비 생산성을 분석하는 것을 특징으로 하는 토공사 생산성 제고를 위한 중장비 모니터링 시스템.
  7. 삭제
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