A Study on the Improvement Method of Large-scale Earthworks Using Smart Invoice

Dong Sub Lee; Soo Min Lee; Jang Ho Kim; Soo Hyun Park; Jong Won Seo

doi:10.55785/JCAR.2.4.1

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Research Article

Journal of Construction Automation and Robotics. 29 December 2023. 1-16
https://doi.org/10.55785/JCAR.2.4.1

A Study on the Improvement Method of Large-scale Earthworks Using Smart Invoice

스마트 송장을 활용한 대규모 토공사 업무개선 방법에 관한 연구

Dong Sub Lee¹

Soo Min Lee²

Jang Ho Kim³

Soo Hyun Park⁴

Jong Won Seo⁵^*

이 동섭¹

이 수민²

김 장호³

박 수현⁴

서 종원⁵^*

¹Master of Engineering, Korea Water Resources Corporation

²Ph.D. Student, Hanyang University

³Master Course, Hanyang University

⁴Ph.D. Student, Hanyang University

⁵Corresponding Author, Member, Professor, Hanyang University

¹한양대학교 건설환경공학과 석사졸업, 공학석사

²한양대학교 건설환경공학과 박사수료

³한양대학교 건설환경공학과 석사과정, 공학학사

⁴한양대학교 건설환경공학과 박사수료

⁵교신저자․정회원․한양대학교 건설환경공학과 교수, 공학박사, P․E

^{*Corresponding Author}

ABSTRACT

Currently, earthworks expenses, which account for a large portion of civil engineering work, are managed by hand or offline, such as invoices. However, such manual management can lead to human errors and poor management and manipulation of records, resulting in difficult situations that cause disputes between the client, construction company, partner company, and equipment technicians. In addition, a system that can transparently manage sand and soil is needed as illegal cases occur frequently, such as randomly bringing in rocks and soil at construction sites or unauthorized discharge and landfill of defective soil. In this paper, we want to use a Web-GIS-based smart invoice system to secure transparency and efficiency in bringing in external soil, identify the operation path and time of construction equipment with a GPS-based transport management system, and analyze the details by comparing contract details and big data . In addition, we intend to contribute to improving safety management by raising awareness of safety accidents through inspection and regulation of speeding vehicles using smart invoices. By calculating the optimal number of Sato equipment, we intend to increase system productivity by minimizing idle time of equipment and to summarize improvements by deriving smart invoice problems.

Keywords

Web-GIS

Smart Invoice System

Carrying Management System

Breakdown Realization Analysis

Safety Management

System Productivity

현재 토목공사에서 큰 비중을 차지하고 있는 토공비는 송장 등 수기나 오프라인으로 관리하고 있다. 그러나 이런 수작업 관리는 휴먼 에러 및 관리․기록의 부실 혹은 조작이 가능하여 발주처, 시공사, 협력업체, 장비기사 간의 분쟁을 발생시키는 곤란한 상황이 발생하기도 한다. 또한 최근 건설현장에서 암석과 토사 등을 임의로 반입하거나 불량 토사를 무단 반출하여 매립하는 등 위법사례가 빈번하게 발생함에 따라 사토를 투명하게 관리할 수 있는 시스템 필요하다. 본 논문에서는 Web-GIS 기반의 스마트 송장 시스템을 이용하여 외부토사 반입의 투명성 및 효율성 등을 확보하고, GPS 기반 운반관리시스템으로 건설장비의 운행경로, 시간 등을 파악하여 계약내역(표준품셈 등 설계값)과 빅데이터(실제 거리․운반속도․상하차시간) 비교를 통한 내역 현실화(시간당 작업량, 적재량, 상차시간, 하차시간 등을 표준품셈 설계값이 아닌 실제로 산정하는 것) 분석을 시행하고자 한다. 또한 스마트 송장을 활용하여 과속차량에 대한 점검 및 규제를 통해 안전사고에 대한 인식을 제고시켜 안전관리 향상에 기여하고자 한다. 사토 장비 최적 대수 산정을 통하여 장비의 유휴시간을 최소화하여 시스템 생산성을 높이고, 스마트 송장 문제점 도출을 통한 개선 사항을 정리하고자 한다.

키워드

Web-GIS

스마트 송장 시스템

운반관리시스템

내역 현실화 분석

안전관리

시스템 생산성

MAIN

1. 서 론
1.1 연구의 배경 및 목적
1.2 Web-GIS 기반 스마트 송장 기술에 관한 연구 동향
2. Web-GIS 기반 스마트 송장 기술
2.1 Web-GIS 기반 스마트 송장 기술의 개념
3. 본 론
3.1 연구의 내용 및 방법
3.2 모델
4. 결 론
4.1 운반거리 분석
4.2. 운반시간 분석
4.3 상 ․ 하차 시간 분석
4.4 원가분석
4.5 장비비 분석
4.6 과속차량 분석
4.7 토의
4.8 결론 및 제언

1. 서 론

1.1 연구의 배경 및 목적

그동안 공사 현장에서 암석 및 토사 등을 임의로 반출하거나 폐기물을 정해진 장소 외에 매립하는 등 전국적으로 운반과정에서 위법사례가 빈번하게 일어났다. 이에 따라 많은 정부기관 및 공기업에서 GPS 기반 운반 ․ 관리시스템 도입으로 토사나 폐기물 임의반출과 불법매립을 원천 차단하는 기술을 도입중에 있다. GPS 단말기 도입으로 단말기 식별번호를 통해서 운반경로 및 시간은 확인이 가능하지만, 차량번호 및 특정 기간 등의 정보로 작업내용이 확인이 불가함에 따라 운반의 적정성 확인을 위해 시스템과 별도의 종이송장을 작성하고 있는 실정이다. 여기서 특정 기간은 장비가 투입되어 있는지에 대한 여부를 판단하기 위해 검색하는 기간이다. 이러한 관리상의 어려움에 따라 서울시, 부산시 등은 새로운 관제시스템인 스마트 송장을 도입하여, 차량번호 등으로 외부토사 반출지와 반입지 간 운반경로를 실시간으로 확인하고 있다. 스마트 송장은 종이송장 관리 불필요, 실시간 상하차 궤적 관리, 시간대별 차량번호 등의 정보 및 실적 확인이 가능하여 토사 반출입 절차의 투명성을 확보할 수 있어 재래식으로 토공관리하던 부분을 스마트 ICT를 활용한 시스템으로 개선할 수 있어 수요가 늘어나고 있다. 아래 Table 1은 기존 GPS 단말기와 스마트 송장의 운영 방식, 경제성, 관리성, 발전성 등을 비교한 후 종합의견을 작성하였다.

Table 1.

Comparison and Review of GPS Devices and Smart Invoices

Categorization	GPS Device	Smart Invoice
Operation method	• Installation of GPS devices on vehicles for tracking transportation routes (Real-time location tracking)	• Tracking transportation routes through the installation of a dedicated application. (Real-time location tracking)
Cost-effectiveness	• The estimated cost is approximately 3.6 million won. (The annual cost is 12 million won.) • Simultaneously pursuing construction and compensation is expected to lead to an extended construction period, resulting in anticipated cost increases.	• The estimated cost is approximately 36 million won. (The cost is 100 won per cubic meter.) • Anticipated cost increases are expected due to changes in construction plans and an increase in external soil volume.
Manageability	• It is possible to verify the transportation route and time through the identification number of the GPS device. - Search for vehicle number, duration, and similar details is not available. • The supplementary role of a paper invoice - Manipulation prevention is possible; however, there is a significant time investment required for the comparison and aggregation of invoices, vehicle numbers, and GPS identification numbers. • Difficulties in the installation and retrieval of terminals. • One-way communication. (Dump truck→system)	• Integration control is possible through the provision of vehicle numbers, time, and routes within the application. • The provision of an invoice service (data, output) makes it possible to replace paper invoices. • No separate terminal management is necessary with the use of smartphones. • Bi-directional communication. (Dump truck↔System Administrator)
Developability	• If problems arise during the implementation of GPS, improving the system can be challenging.	• In case issues or areas for improvement arise during system utilization, it is possible to address them through discussions and collaboration with the development team.
Comprehensive assessment	• The adoption of a smart invoice system is advantageous in terms of management and scalability, addressing the shortcomings of GPS devices and facilitating continuous improvement in the system.

과속 및 졸음운전으로 ‘22년 상반기 고속도로 사망자의 64.8%가 화물차 사망자이며, 그 비율이 점점 늘어나고 있는 실정이다. 또한 최근 안전관리비에 안전 모니터링 장치의 설치 ․ 운용에 필요한 비용을 계상한다는 건설기술진흥법 시행규칙 개정․시행(‘20.03.08) 되었으며, 국토부에서 총공사비 300억원 이상 공공공사는 설계에 반영하도록 지침을 시행하였다. 이에 따라 건설현장 ICT 통합관제 시스템 중 GPS 토공운반 네비게이터를 통한 토공관리 필요성에 대한 인식도 높아지고 있으며 스마트 기술을 활용한 장비의 도입을 적극 장려하고 있다. 스마트 송장 시스템을 통해 덤프 운반속도를 점검하여 과속을 방지할 수 있으며, 교통사고 절감에 기여할 수 있을 것이다.

이러한 스마트 송장의 도입으로 운반거리, 운반시간 등의 데이터를 확보하여 설계값과 실제 현장 운영 시의 차이점을 비교하여 내역을 현실화 하고자 한다.

1.2 Web-GIS 기반 스마트 송장 기술에 관한 연구 동향

본 연구에 앞서 스마트 송장 기술과 관련 선행연구 검토를 수행하였다. 관련 유사연구 사례에 대한 연구내용은 다음 Table 2와 같다. 선행사업인 부산에코델타시티에서 스마트 송장을 도입하면서 도출된 문제점을 분석하여 금회 연구에서 개선 사항을 제시하였다. 또한 선행사업의 데이터 취득 시 누락이 많고, 에러가 발생하는 부분이 많아, 금회 연구에서는 해당 내용을 오류 데이터로 판단하여 제외 시켰다.

Table 2.

Prior Research on Smart Invoices

Researcher (year)	Research content
Lee et al. (2016)	Productivity Analysis on Real-time Path Monitoring of Dumps
Lee (2016)	Development of quantity take-off and construction equipment monitoring system using BIM
Beak (2010)	A study of an Algorithm to Estimate the Best Optimal Haul Route in Construction of Complex Area Based on GIS
Gwak (2016)	Optimal Haul-route Searching and Earth Allocation System for Building Earthwork Planning
Kwon (2016)	Productivity Analysis on Real-time Path of Dumps using GPS Monitoring
Yin (2017)	Development of Dump Truck Cycle Number Calculation Module Using Ray Casting Algorithm
Baek (2011)	Factor Based Optimization of Earthwork for Land Development Projects

Lee et al. (2016)은 GIS 기반의 Open Global Map을 활용하여 건설 및 부지 현장의 위치를 확인하고, 건설 장비에 GPS를 부착해 실시간 모니터링을 실시하며, 생산성 분석을 통해 최적 장비 대수를 도출했다.

Lee(2016)은 BIM 기반의 3차원 지형 모델링, 설계 및 토공량 계산, 현장 장비 모니터링을 지원하는 시스템을 기반으로 하는 독립 모듈 개발하여 토공 생산성 향상을 시도하고 있다. 장비의 상세한 이동을 모니터링하고 현장의 여러 종류 장비의 상태를 확인하여 토공 생산성을 향상시킬 수 있다.

Beak(2010)은 효율적인 토사 운반 경로를 선택하기 위해 설계 및 건설 현장 전문가를 통한 경험의 법칙을 확립했습니다. 이를 기반으로 제안된 알고리즘은 향상된 생산성을 보여 설계자가 토공 운반 경로를 선택하는 데 도움이 될 수 있다.

Gwak(2016)은 건설토공계획 수립을 위한 최적의 토공경로 탐색 및 토사분배계획에 대한 방법론과 자동화 시스템 개발을 연구하는 것을 목표로 하고 있다. 적합한 타이어 선택, 최적의 토사 운반 경로 탐색, 현장 조건을 고려한 토사 분배 자동화 시스템을 개발했다.

Kwon(2016)은 Global Map을 활용하여 건설현장 및 굴착현장의 위치를 확인하고 생산성 분석을 수행하였으며, 건설장비에 GPS를 부착하여 원격으로 장비 이동경로 및 장비상태를 모니터링하여 투입대수 및 원가 분석을 하였다.

Yin(2017)는 텔레매틱스 시스템의 실시간 위치 추적 데이터와 지오펜스 기능을 기반으로 한 레이캐스팅 알고리즘을 사용하여 덤프트럭 운반 횟수 측정 모듈을 개발했습니다.

Baek(2011)는 대규모 단지 건설을 위한 최적의 토공계획 수립을 위해 토목설계자를 인터뷰하여 현재의 토공 계획과 토공 설계자의 경헙적 방법을 확립하고, 도축된 정보를 바탕으로 토공 계획 모델을 구축했다.

2. Web-GIS 기반 스마트 송장 기술

2.1 Web-GIS 기반 스마트 송장 기술의 개념

스마트 송장 시스템은 덤프트럭 운전기사의 Mobile App과 번호판 인식 카메라에서 수집된 정보를 기반으로 Web-GIS 상에서 현장관리자에게 실시간 위치추적 모니터링, 상태분석 정보, 운반횟수 정보 및 차량번호 등 다양한 정보를 제공하는 시스템이다. 여기서 상태분석 정보란 차량번호 및 시간을 기반으로 스마트 송장 시스템을 통하여 분석된 경로, 위치 등의 정보를 말한다. 스마트 송장 시스템 구축에 대하여 도식화하여 Fig. 1로 표현하였다.

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Figure 1.

Smart system deployment environment

스마트 송장 및 정보화 모니터링 기술의 범위는 Fig. 2에 표현하였듯 스마트 송장을 통한 Web 화면 송출, Mobile 화면 송출, 번호판 인식 카메라가 적용된다. 공사현장 내부에서는 덤프트럭이 들어온 시간과 나간 시간을 파악할 수 있으며, 현장 외부에서는 덤프트럭의 이동경로와 토취장 위치, 토취장에서 나간 시간과 들어온 시간을 파악할 수 있다.

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Figure 2.

Smart Invoice demonstration

투입되는 덤프트럭 움직임은 GIS-Map 상에서 관제할 수 있으며, 프로그램과 모바일 App, 네비게이터의 연동으로 관제사의 덤프트럭 작업현황 모니터링이 가능하며, 네비게이터에서 송출되는 정보를 바탕으로 작업시간, 휴지시간, 운반횟수 등을 관제할 수 있다. 특히, 덤프트럭의 외부반입토 관리에 투명성을 확보할 수 있으며, 지오펜스 기능을 활용하여 상/하차 할 작업영역을 작성하고, 상/하차지 출입구에 번호판 인식 카메라를 구축한다. 지오펜스에 기록되는 In/Out 데이터와 번호판 인식 카메라에 기록되는 차량정보를 매칭하여 부정반출입 덤프트럭을 색출 할 수 있다.

데이터 추출 방식으로는 공사 현장을 운행하는 덤프트럭 운전기사들은 휴대전화에 스마트 송장 애플리케이션을 설치한다. 이 앱을 설치하면 공사 감독관이 관리자 프로그램을 통해 실제 운행하는 운반 차량의 위치를 온라인 지도상에서 실시간으로 확인할 수 있어 차량이 정상 경로로 운행하는지, 지정 장소에 도착했는지 점검할 수 있다.

덤프트럭 기사와 굴착기 기사가 소지하고 있는 단말기에서 송신하는 실시간 GPS 정보를 모니터링하여 원활한 사토 운반을 가능하게 한다. 세부적으로 Fig. 3과 같이 운행동선의 이탈, 장기 정차, 집중 정차 병목 구간, 불법 하차 및 상하지 외 지역에서의 상차 등의 모니터링을 할 수 있다.

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Figure 3.

Mobile screen of Smart Invoice

또한 GPS정보를 분석하고 각 덤프트럭의 일 운행 횟수(해당 건설 현장에서의 일 운반비와 일 작업량을 판독하는 기준)를 자동으로 계산하여 기존에 덤프트럭기사나 관리자가 수작업 작성하는 운행 일지(만보지)를 PC나 모바일로 언제 어디서든지 조회 할 수 있다. 이렇게 축적된 운행정보는 별도로 사토대장을 보관할 필요 없이 자동으로 시스템을 통한 사토대장 기록 보존이 가능하다.

이를 통해 덤프기사는 사토 운반에만 집중할 수 있어 안전 운행을 가능하게 해주고, 건설관리자는 시스템을 통한 실시간 모니터링, 기록의 조회/출력, 사토 업무의 보고/지시로 정확하고 편리한 업무처리를 할 수 있으며, 이에 따라 인건비 절약과 업무처리시간 단축이 가능하여 건설현장의 원가 및 공기 절감에 기여한다.

3. 본 론

3.1 연구의 내용 및 방법

스마트 송장관리 시스템은 ICT 통합관제 중 토공운반 네비게이터를 사용한 시스템이다. GPS기반 토공관리를 시행하며, 통합 관제 시스템을 활용한 토사 반출입 절차의 투명성 확보 및 재래식 송장관리 문제점 개선할 수 있다. 스마트 송장관리 시스템은 Web-GIS 기술을 기반으로 장비-관제센터 간 수집된 정보를 Web 상에서 실시간 위치추적 모니터링, 상태분석 등 다양한 정보의 통합 관제 기능을 지원한다. 운반횟수 산정, 이동거리 산정, 속도 산정, 작업시간 산정, 휴지기간 산정, Geo-fence 가시화, 경보 및 알람, 히스토리 리플레이, 토취원 상/하차지 반출입 정보관리, 보고서 산출 등의 기능이 있다.

본 연구에서는 송산그린시티로 반입되는 외부 사토를 스마트 송장관리 시스템을 통하여 관리하였다. 스마트 송장 구축 시 공사계획평면도, 토공이용도, 토취원 현황, 시공계획표 등을 통해 덤프트럭 작업내용 및 상세공정을 검토하여 이동경로 지오펜스를 작성, 경계구간 지오펜스 작성, 네비게이터 가동 대수 등을 검토한다. 소프트웨어는 현장관리자 모니터링용으로 Site-Cop Web을 사용하였고, 덤프트럭 운행용으로 Site-Cop Mobile을 사용하였다. 현장관리자 계정용 Web과 Android 및 iOS 스토어를 배포하고, 프로그램 내장형 네이게이터와 번호판 인식 카메라를 연구에 사용하였다.

스마트 송장관리 시스템에 수집된 빅데이터(2022년 5월~10월)를 바탕으로 토공 장비(덤프, 굴삭기) 운반요소를 분석하여 계약내역과 실제값 비교를 통한 내역 현실화를 하였다. 최적의 장비비 산정을 통한 공사비 절감 및 공사계획수립이 용이하도록 하였다. 또한 선행 사업(부산에코델타시티 스마트 송장) 진행 시 문제점을 도출하고 향후 개선방안을 통한 사토 관리시스템을 개선하였다. 최적의 장비비 산출을 위하여 본 연구에서는 Simphony.NET 4.6을 사용하였다. Simphony. NET는 건설 산업을 위한 시뮬레이션 기반의 계획 도구이며, “Modeling Elements”라는 도메인별 라이브러리를 사용하여 시뮬레이션 모델을 생성하며 이를 통하여 프로젝트를 계획하고 최적의 장비비를 산출하였다. 아래 Fig. 4과 Fig. 5는 AbouRizk et al. (2016)을 참고하여 작성한 Simphony.NET의 “Modeling Elements”의 종류별 설명이다.

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Figure 4.

Primary Modeling Elements (Simphony)

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Figure 5.

Secondary Modeling Elements (Simphony)

3.2 모델

송산그린시티로 사토를 반입하는 ‘봉담내리지구(경기도 화성시 봉담음 내리 529-6)’와 ‘내손다구역 주택개발 정비사업(경기도 의왕시 내손동 691)’이 대상이다. 굴삭기(1.0m³)와 덤프트럭(24ton)을 이용해 사토를 운반하는 것으로 설계를 하였으며, 단가는 사토장 선정 이후 2022년 표준품셈과 노임 및 재료비를 근거해 작성되었다.

3.2.1 터파기 설계값(굴착기)

굴삭기 $q$ (버킷용량)은 1.0m³이며, $K$ (버킷계수)는 위의 토질보다 약간 단단한 토질로서 버킷에 거의 가득 채울 수 있는 모래, 보통토 및 조건이 좋은 점토인 경우로 0.9로 설계하였다. $f$ (체적환산계수)는 암괴나 호박돌이 섞인 모래질흙으로 가정하여 L = 1.4로 설계하였다. $E$ (작업효율)는 흐트러진 상태로 자연지반이 무르고, 절토작업이 최적으로 연속작업이 가능하고, 작업방해가 없는 등의 조건인 경우로 가정하여 0.9로 설계하였다. $c m$ (Cycle time once)은 90도 움직이는 것으로 가정하여 19sec로 설계하였다.

Appendix Equation (3)을 이용하여 계산하면 Q = (3600 * 1.0 * 0.9 * 0.71 * 0.9) / 19 = 109.62m³/hr로 1시간당 작업량은 109.62m³로 계산된다.

굴삭기 하루 작업시간을 8시간으로 설정하였으며, 장비의 단가는 2022년 표준품셈을 기준으로 하였다.

굴삭기 1.0m³ 단가가 Table 3과 같이 121,098원/m³이므로 1m³당 공사비는 121,098원/hr / 109.62m³/hr = 1,105원/m³로 계산된다.

Table 3.

Excavator hourly rate

Designation	Specification	Basis for calcuclation	Total	Material cost	Labor cost	Expenses
Excavator (tire)	1.0㎥		121,098	46,152	47,849	27,097
Equipment ownership cost		129,965,000￦×2,085×10(-7)	27,097			27,097
Main fuel	Diesel	19.5ℓ×1,940	37,830	37,830
Miscellaneous items	Main fuel percent	22%×31,622	8,323	8,323
Construction equipment operator		1인×229,676×1/816/1225/20	47,849		47,849

3.2.2 운반 설계값(덤프)

덤프 $T$ (적재용량)은 24ton이며, $γ_{t}$ (토석 단위중량)는 점토 포화 상태로 판단되어 1.85로 설계하였다. $f$ (체적환산계수)는 암괴나 호박돌이 섞인 모래질흙으로 가정하여 L = 1.4로 설계하였다.

t1(적재시간)은 굴삭기 상차시간 * 덤프상차 횟수 / 효율 = (19sec * 20.18회) / (60 * 0.9) = 7.1min 이며, t3(적하시간)은 모래와 점토가 섞인 평균으로 가정하여 (0.8 + 1.05) / 2 = 0.93min 이며, t4(대기시간)은 적재 영역이 넓지 않지만 불편함이 없는 사토장으로 0.42min 이며, t5는 자동덮개로 0.5min 이며, t6은 세륜시설을 감안하여 1.5min이다.

봉담내리지구의 t2(운반시간)은 운반거리 / 적재시평균주행속도 + 운반거리 / 공차시평균주행속도로 계산하여 86.90min가되며, $c m$ = T1 + T2 + T3 + T4 + T5 + T6 = 97.35min 이다. 운반거리 및 운반시간은 Figs. 6, 7로 산출하였다. 내손다구역 주택개발 정비사업의 t2(운반시간)은 Fig. 9에 의해 128.04min로 계산되며, $c m$ = T1 + T2 + T3 + T4 + T5 + T6 = 138.49min 이다. 운반거리 및 운반시간은 Figs. 8, 9로 산출하였다.

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Figure 6.

Bongdam Distance

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Figure 7.

Bongdam transportation time

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Figure 8.

Nesondada Distance

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Figure 9.

Nesondada transportation time

Appendix Equation (2)을 이용하면 덤프트럭 1회 적재량은 q = 24 / 1.85 * 1.4 = 18.16m³로 계산된다. 봉담내리지구의 경우 Appendix Equation (1)을 이용하면 Q = (60 * 18.16 * 0.71 * 0.9) / 97.35 = 7.15m³/hr로 계산된다. 내손다구역 주택개발 정비사업의 경우 Appendix Equation (1)을 이용하면 Q = 60 * 18.16 * 0.71 * 0.9 / 138.49 = 5.03m³/hr로 계산된다.

덤프트럭 하루 작업시간을 8시간으로 설정하였으며, 장비의 단가는 2022년 표준품셈을 기준으로 하였다.

덤프트럭 24ton 단가가 Table 4와 같이 140,185원/hr이므로 봉담내리지구의 1m³당 공사비는 140,185원/hr / 7.15m³/hr = 19,606원/m³로 계산되며, 내손다구역 주택개발 정비사업의 1m³당 공사비는 140,185원/hr / 5.03m³/hr = 27,870원/m³로 계산된다.

Table 4.

Dump truck hourly rate

Designation	Specification	Basis for calcuclation	Total	Material cost	Labor cost	Expenses
Dump truck (Automatic cover)	24Ton		140,185	61,575	47,849	30,761
Equipment ownership cost		135,919,000￦×2,279×10(-7)	30,296			30,296
Cover ownership cost		1,734,000￦×2,684×10(-7)	465			465
Main fuel	Diesel	23ℓ×1,940	44,620	44,620
Miscellaneous items	Main fuel percent	38%×44,620	16,956	16,955
Construction equipment operator		1인×229,676×1/816/1225/20	47,849		47,849

3.2.3 장비비 산출

Figs. 10, 11, Tables 5, 6과 같이Simphony.NET 4.6을 사용하여 덤프트럭과 굴삭기의 최적 장비비 산출해보았다. 굴삭기는 상차지에 상주하고 있음을 감안할 때 굴삭기의 Wait time이 0이 되는 값을 이상적인 장비비로 간주하였다.

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Figure 10.

Equipment cost estimation through Simphony.NET 4.6 for Bondam (Design)

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Figure 11.

Equipment cost estimation through Simphony.NET 4.6 (Design)

Table 5.

Equipment cost estimation through Simphony.NET 4.6 for Bongdam (Design)

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Table 6.

Equipment cost estimation through Simphony.NET 4.6 (Design)

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봉담내리지구의 경우 Load 7.1min, Haul 44.11min, Dump 0.93min, Return 42.79min으로 적용하였고, 상차용 굴삭기 1대라 가정하였을 때 덤프트럭 14대에서 굴삭기의 Wait time이 0이 됨을 알 수 있다.

내손다구역의 경우 Load 7.1min, Haul 64.68min, Dump 0.93min, Return 63.36min으로 적용하였고, 상차용 굴삭기 1대라 가정하였을 때 덤프트럭 20대에서 굴삭기의 Wait time이 0이 됨을 알 수 있다.

4. 결 론

4.1 운반거리 분석

봉담내리지구와 내손다구역 주택개발 정비사업으로부터 반입하는 빅데이터(2022년 5월~10월)를 바탕으로 월 평균 193대 이상의 덤프트럭 데이터를 분석하였다. 설계에서 분석한 거리와 실제 스마트 송장 빅데이터를 통해 산출한 거리는 Table 7과 같다.

Table 7.

Calculation of transportation distance

Transportation distance	Bongdam	Nesondada
Design value	23.67km	35.67km
Average of bigdata	21.09km	33.56km

봉담내리지구의 경우 실제 운반거리가 설계값보다 2.58km 적게 나왔고, 내손다구역의 경우 실제 운반거리가 설계값보다 2.11km 적게 나왔다. 설계에서는 무료도로를 기준으로 설계하였는데, 실제 GPS 기반 운반관리시스템으로 건설장비의 운행경로 등을 파악하여 빠른 길찾기(고속도로 포함)을 통해 운반하는 경우 등이 고려되어 실제 거리가 줄어들었다.

4.2. 운반시간 분석

4.2.1 운반시간 오류 데이터

데이터분석 시 봉담내리지구로부터 송산그린시티까지의 거리 23.67km임을 감안하여, 10분 이내 60분 이상의 데이터는 신뢰도가 적다고 판단되어 삭제하였다. 총 9,918개의 데이터가 포함되어 있었으며, 종이송장 및 데이터와 비교 결과 단순 입출입(들어온 후 바로 나가거나 전날 현장에 들어왔다 나간 경우) 및 교통사고 등으로 인해 190개의 데이터는 신뢰할 수 없는 데이터로 확인되었다.

Fig. 12와 같이 오류값이 처음 시행한‘22년 5월(96개)에서 시간이 지날수록 오류가 줄어든 것은 초창기 덤프트럭 기사들의 길을 헤매어 1시간을 넘기었던 것이 시간이 지남에 따라 실수가 줄어들어 든 것으로 파악되었다. 또한 오류 차량에 대한 일자별 문제점 파악을 통한 조치로 오류값이 줄어들었다.

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Figure 12.

Error of Bongdam

데이터분석 시 내손다구역 주택재개발 정비사업으로부터 송산그린시티까지의 거리 35.67km임을 감안하여, 10분 이내 60분 이상의 데이터는 신뢰도가 적다고 판단되어 삭제하였다. 총 2,562개의 데이터가 포함되어 있었으며, 종이송장 및 데이터와 비교 결과 단순 입출입(들어온 후 바로 나가거나 전날 현장에 들어왔다 나간 경우) 및 교통사고 등으로 인해 356개의 데이터는 신뢰할 수 없는 데이터로 확인되었다.

봉담내리지구와 마찬가지로 내손다구역 또한 Fig. 13과 같이 오류값은‘22년 7월 158개에서 점차 줄어드는 것을 알 수 있다.

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Figure 13.

Error of Nesonda

4.2.2 운반시간 분석

오류값을 제외한 봉담내리지구 9,728개 데이터를 분석한 결과 Table 8과 같이 총 운반시간 212,582분으로 평균 운반시간 21.9분이며, 내손다구역 주택재개발 정비사업은 2,206개 데이터를 분석한 결과 Table 9와 같이 총 운반시간 97,067분으로 평균 운반시간 44.0분으로 나왔다.

Table 8.

Calculation of average transportation time for Bongdam

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Table 9.

Calculation of average transportation time for Nesonda

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산정한 평균운반시간은 적재 시 운반시간이며 공차 시 운반시간은 하차를 끝낸 덤프가 토취장으로 향하지 않을 경우 산정이 불가능하여, 금회 연구에서는 표준품셈의 덤프트럭 Factor 산정법을 고려한 봉담내리지구와 내손다구역 주택재개발 정비사업의 각각 적재 운반시간 및 공차 운반시간의 비율을 Table 10과 같이 적용하였다.

전체 운반시간은 Table 11과 같으며 봉담내리지구의 전체 운반시간은 21.9min + 21.9 * 0.97min = 43.1min이며, 내손다구역 주택재개발 정비사업 전체 운반시간은 44.0min + 44.0 * 0.98min = 87.1min이다.

Table 10.

Rate of empty time

Transportation distance	Bongdam	Nesondada
Loading and transportation time (A)	44.11min	64.68min
Empty transportation time (B)	42.79min	63.36min
Rate (B/A)	0.97	0.98

Table 11.

Calcuclation of transportation time

Transportation distance	Bongdam	Nesondada
Design value	86.9min	128.0min
Average of bigdata	43.1min	87.1min

표준품셈 덤프속도 산정 시 국도에서 최대속도 35km/h 임을 감안하였을 때, 실제 덤프트럭의 속도가 설계속도보다 빠르게 운행하고 있음을 알 수 있었으며, 설계값으로 계산된 운반시간이 실제 운반시간보다 각각 2.02배, 1.47배 높게 산정됨을 알 수 있다.

4.3 상 ․ 하차 시간 분석

4.3.1 상 ․ 하차 시간 오류 데이터

데이터분석 시 적재시간은 굴삭기 상차시간 * 덤프상차 횟수 / 효율 = (19sec * 20.18회) / (60 * 0.9) = 7.1min로 산정됨을 감안하여, 상차시간은 3분 이내 20분 이상의 데이터는 신뢰도가 저하된다 판단되어 삭제하였다. 봉담내리지구의 경우 총 9,918개의 데이터 중 4,249개가 신뢰도가 높다고 판단되며, 내손다구역의 경우 2,562개의 데이터 중 1,739개가 신뢰도가 높다고 판단되어 분석 데이터로 선택하였다.

데이터분석 시 적하시간은 ‘모래와 점토가 섞인 평균’으로 가정하여 (0.8 + 1.05) / 2 = 0.93min 이며, 대기시간은 ‘적재 영역이 넓지 않지만 불편함이 없는 사토장’으로 0.42min 으로 설계값이 1.35min임을 감안하여, 하차시간은 0.5분 이내 10분 이상의 데이터는 신뢰도가 저하된다 판단되어 삭제하였다. 봉담내리지구의 경우 총 9,918개의 데이터 중 8,706개가 신뢰도가 높다고 판단되며, 내손다구역의 경우 2,562개의 데이터 중 2,143개가 신뢰도가 높다고 판단되어 분석 데이터로 선택하였다.

상 ․ 하차지 입력 오류와 단순 입출입(들어온 후 바로 나가거나 전날 현장에 들어왔다 나간 경우) 등으로 인해 오류 값이 나온 것으로 확인되었다.

상차 및 하차 시 위치정보 데이터를 분석해본 결과 당일 반입량이 과다하여 덤프트럭 장기간 대기하여 오류값이 발생하였다. 심포니를 통해 산정한 최적 장비비로 개선한 결과, 봉담내리지구와 내손다구역 모두 Figs. 14, 15와 같이 점차 오류값이 줄어듬을 알 수 있다.

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Figure 14.

Rate of Bongdam error

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Figure 15.

Rate of Nesondada error

4.3.2 상 ․ 하차 시간 분석

설계 상의 상차시간과 실제 스마트 송장 빅데이터를 통해 Fig. 16의 방법으로 산출한 시간은 Table 12와 같다. 산출 방법은 총 상차 시간에서 오류를 제외한 상차횟수를 나누어 산출한다.

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Figure 16.

Loading and unloading time calculation method of Bongdam

Table 12.

Calculation of loading time

Loading time	Bongdam	Nesondada
Design value	7.1min	7.1min
Average of bigdata	10.9min	11.3min

설계 상의 하차시간 및 대기시간과 실제 스마트 송장 빅데이터를 통해 산출한 시간은 Table 13과 같다. 산출방법은 Fig. 17과 같으며, 총 하차 시간에서 오류를 제외한 하차횟수를 나누어 산출한다.

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Figure 17.

Loading and unloading time calculation method of Nesonda

Table 13.

Calculation of unloading time

Unloading+Waiting time	Bongdam	Nesondada
Design value	1.35min	1.35min
Average of bigdata	3.0min	3.2min

4.4 원가분석

4.4.1 설계값 원가분석

봉담내리지구 9,728회 운반을 계산하였을 때 운반량은 9,728회 * 24ton / 1.85ton/m³ = 126,201m³이며, 운반비는 126,201m³ * 19,606원/m³ = 2,474,296,806원이다.

내손다구역 주택재개발 정비사업 2,206회 운반을 계산하였을 때 운반량은 2,206회 * 24ton / 1.85ton/m³ = 28,618m³이며, 운반비는 28,618m³ * 27,870원/m³ = 797,583,660원이다.

4.4.2 실제값 원가분석

빅데이터를 바탕으로 실제 운반거리, 운반시간, 상차시간, 하차시간을 고려하여 원가를 산정 결과 해보았다. 봉담내리지구의 경우 상차시간 = 10.9min, 운반시간 = 43.1min, 하차시간 및 대기시간 = 3.0min 으로 $c m$ = 57.0min이다. 덮개 설치시간 및 세륜시간이 포함된 값이다. Q = 60 * 18.16 * 0.71 * 0.9 / 57.0 = 12.21m³/hr로 계산된다. 덤프트럭 단가 140,185원/hr이므로 1m³당 공사비는 140,185원/hr / 12.21m³/hr = 11,481원/m³이다. 9,728회 운반을 계산하였을 때 운반량은 9,728회 * 24ton / 1.85ton/m³ = 126,201m³이며, 운반비는 126,201m³ * 11,481원/m³ = 1,448,913,681원이다.

내손다구역의 경우 상차시간 = 11.3min, 운반시간 = 87.1min, 하차시간 및 대기시간 = 3.2min 으로 $c m$ = 101.6min이다. 덮개 설치시간 및 세륜시간이 포함된 값이다. Q = 60 * 18.16 * 0.71 * 0.9 / 101.6 = 6.85m³/hr로 계산된다. 덤프트럭 단가 140,185원/hr이므로 1m³당 공사비는 140,185원/hr / 6.85m³/hr = 20,465원/m³이다. 2,206회 운반을 계산하였을 때 운반량은 2,206회 * 24ton / 1.85ton/m³ = 28,618m³이며, 운반비는 28,618m³ * 20,465원/m³ = 585,667,370원이다.

4.4.3 원가 비교

원가 비교 결과는 Table 14와 같다. 두 곳 모두 직접공사비 기준으로 간접비 및 협의율 미반영 금액이다. 봉담내리지구의 경우 설계값보다 빅데이터 평균값이 58.6% 낮았고, 내손다구역의 경우 설계값보다 빅데이터 평균값이 73.4% 낮게 산정되었다.

Table 14.

Cost comparison

Cost Comparison	Bongdam	Nesonda
Design value (A)	2,474,296,806won	797,583,660won
Average of bigdata (B)	1,448,913,681won	585,667,370won
Rate (B/A)	58.6%	73.4%

4.5 장비비 분석

4.5.1 장비비 분석

설계와 마찬가지로 Figs. 18, 19와 같이 .Simphony.NET 4.6을 사용하여 빅데이터 값의 덤프트럭과 굴삭기의 최적 장비비 산출해보았다. 굴삭기는 상차지에 상주하면 있음을 감안할 때 굴삭기의 Wait time이 0이 되는 값을 이상적인 장비비로 간주하였다.

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Figure 18.

Equipment cosst estimation through Simphony.NET 4.6 for Bongdam (bigdata)

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Figure 19.

Equipment cosst estimation through Simphony.NET 4.6 for Nesonda (bigdata)

봉담내리지구의 경우 Load 10.9min, Haul 21.9min, Dump 3.0min, Return 21.24min으로 적용하였고, 상차용 굴삭기 1대라 가정하였을 때 덤프트럭 6대에서 굴삭기의 Wait time이 0이 됨을 알 수 있다.

내손다지역의 경우 Load 11.3min, Haul 44.0min, Dump 3.2min, Return 43.12min으로 적용하였고, 상차용 굴삭기 1대라 가정하였을 때 덤프트럭 9대에서 굴삭기의 Wait time이 0이 됨을 알 수 있다.

4.5.2 장비비 비교

초기 장비비와 최적장비비 산출로 개선된 후를 비교해보았다. 비교를 위해 월별 덤프 운반 횟수가 가장 많은 날을 선정하였다. 하루 8시간 작업하였으므로 덤프트럭 사이클 타임을 사용하여 하루동안 작업한 덤프트럭 대수를 산출하기 위하여 아래와 같이 분석을 진행하였다. 분석 결과는 Table 15와 같다. 봉담내리지구의 경우 ‘22년 5월 23일이 232회 덤프 운반하였으며, 작업일보에 굴삭기 2대가 사용되었다. 빅데이터 상 덤프의 사이클 타임이 57.0min이고 하루에 8시간동안 작업하였으므로, 하루동안 232회 * 57min / (60min/hr) / (8hr/day) = 27.6대를 운행한 것과 같다. 굴삭기 2대에 덤프트럭 27.6대를 사용하였으므로 굴삭기 1대당 13.8대가 투입되었다. ’22년 6월 11은 368회 덤프 운반하였으며, 작업일보에 굴삭기 5대가 사용되었다. 빅데이터 상 덤프의 사이클 타임이 57.0min이고 하루에 8시간동안 작업하였으므로, 하루동안 368회 * 57min / (60min/hr) / (8hr/day) = 43.7대를 운행한 것과 같다. 굴삭기 5대에 덤프트럭 43.7대를 사용하였으므로 굴삭기 1대당 8.7대가 투입되었다.

Table 15.

Dump Truck IVU Comparison per Excavator

Categorization	Bongdam	Nesonda
Design value	14	20
Bigdata	6	9
Real value (initial)	13.8	14.5
Real value (after improvement)	8.7	9.3

내손다구역의 경우 ‘22년 7월 23일이 206회 덤프 운반하였으며, 작업일보에 굴삭기 3대가 사용되었다. 빅데이터 상 덤프의 사이클 타임이 101.6min이고 하루에 8시간동안 작업하였으므로, 206회 * 101.6min / (60min/hr) / (8hr/day) = 43.6대를 운행한 것과 같다. 굴삭기 3대에 덤프트럭 43.6대를 사용하였으므로 굴삭기 1대당 14.5대가 투입되었다. ’22년 10월 17은 88회 덤프 운반하였으며, 작업일보에 굴삭기 2대가 사용되었다. 빅데이터 상 덤프의 사이클 타임이 101.6min이고 하루에 8시간동안 작업하였으므로, 88회 * 101.6min / (60min/hr) / (8hr/day) = 18.6대를 운행한 것과 같다. 굴삭기 2대에 덤프트럭 18.6대를 사용하였으므로 굴삭기 1대당 9.3대가 투입되었다.

장비비를 비교해 보았을 때 봉담내리지구와 내손다지구 모두 실제값이 설계값과 빅데이터 값 사이에 있었다. 최초 설계값과 비슷하게 장비를 투입한 결과 덤프의 꼬리물기 등으로 장비의 유휴시간이 늘었다. 이를 심포니를 통해 개선된 장비비를 고려하여 점차 유휴시간을 줄여 시스템 생산성을 높였다.

4.6 과속차량 분석

과속차량 분석을 위해 덤프 평균운반속도가 일반국도 기준인 80km/h 초과하여 운행한 차량을 분석한 결과는 다음 Fig 20. 과 같다. 총 342회로 전체 운반횟수의 3.5%를 차지하였다. 과속차량에 대한 일별 점검 및 규제를 통해 운전자의 안전사고 인식을 제고하여, 점차 과속차량 수가 감소하였다.

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Figure 20.

Speeding dump truck count

4.7 토의

시스템적 문제점으로 앱 실행 중 차량번호, 토취장 좌표변경, 신규토취장 등록 등 업데이트 및 변경사항 적용이 불가능하였던 부분이 금회 스마트 송장으로 시스템 개선이 가능하게 되었다.

인력관리 문제점으로 종이송장 회수율이 낮았고, 운전원들의 인식부족과 장비관리 불량으로 운영실적 저조하였으며, 사생활침해 등 부정적으로 인식하여 의도적으로 어플을 미시행하는 등 가동률 저조하였으나, 덤프운행 일지와 사이트 보고서 오류가 나는 차량에 대해 적극적인 교육 및 네비게이터 지급을 통해 높은 회수율과 운영실적을 확보하게 되었다.

데이터 산정 문제점으로는 들어온 후 바로 나가거나 전날 현장에 들어왔다 나간 경우 및 교통사고 등으로 인한 데이터가 많았다는 점과, 반입량이 과다한 경우 덤프의 꼬리물기로 인해 유휴시간이 많아져 오류값이 많아졌으며, 공차 시 운반시간은 하차를 끝낸 덤프가 토취장으로 향하지 않을 경우 산정이 불가능하다는 단점이 있어 데이터 확보에 어려움이 있었다.

본 연구에서는 토사운반 관제시스템(스마트 송장)을 통한 빅데이터를 구축하여 운반거리, 왕복시간 등을 산출하였다. 현장은 건설 중인 송산그린시티 건설공사에서 184일간의 덤프트럭 자료를 수집하여 영향 요인을 조사했다.

결과 분석 요약은 다음과 같다. 봉담내리지구 9,728회 및 내손다구역 2,206개의 데이터를 수집하였으며, 운반거리 ․ 운반시간 ․ 상하차시간 ․ 원가를 분석한 결과 설계값과 각각 59%, 73% 차이가 났다. 또한 Simphony.NET을 통해 유휴시간을 최소화 할 수 있는 장비비를 분석하여 적용한 결과 시스템 생산성을 높였다. 이번 연구를 통해 덤프트럭 대수 산정, 공사비 추정, 공사계획수립, 공사관리 등 사업 전반에 도움이 될 것으로 기대된다.

4.8 결론 및 제언

4.8.1 결론

본 연구의 목표는 스마트 송장을 통해 건설 토공현장의 사토관리 업무를 개선하고, 덤프의 경로 및 시간 등 빅데이터를 이용하여 내역 현실화 하는 것이다. 스마트 송장 도입으로 지정된 장소 외의 운반, 무단 불법 투기 등의 불법행위를 방지하여 외부토사를 관리할 수 있다.

스마트 송장을 통하여 건설현장에서 얻을 수 있는 이점은 다음과 같다.

첫째, 종이송장 관리 불필요로 인건비를 절약할 수 있다. 실시간으로 상하차 궤적을 관리하며, 년/월/일/시간대 별 차량번호 등의 정보로 작업 내용 및 실적 확인 등 운반 작업 전 과정을 관리할 수 있다.

둘째, 덤프트럭 교통사고를 예방할 수 있다. 과속차량에 대한 점검 및 규제를 통해 안전사고에 대한 인식을 제고시켜 사고를 미연에 방지할 수 있다. 금회 연구에서 일반국도 기준인 80km/h 초과하여 운행한 차량이 초기 125대에서 12대로 점차 시간이 지남에 따라 감소하여, 안전관리 향상에 기여하였다.

셋째, 사업비를 절감 할 수 있다. 토목 건설 프로젝트의 성공적인 예산절감을 위해서는 설계 적정성과 최적의 장비비 선정이 중요하다. 설계에서 작성된 내역서 상의 항목(설계속도 등등)은 실제 투입되는 현장 여건을 제대로 반영하지 못하고 있다. 금회 연구 결과 설계원가보다 실제비용이 각각 59%, 73% 낮았다. 내역 현실화를 통한 예산을 절감할 수 있으며, 굴삭기와 덤프 최적 장비비 산정을 통해 유휴 시간을 줄일 수 있다.

4.8.2 연구의 한계 및 제언

설계했던 사토장이 시간이 지나 공사시에는 없어지는 경우가 많아 토석정보시스템(Tocycle)을 통한 사토장이 변경되는 경우가 많다. 이 경우 공사계약일반조건 제23조 및 정부 입찰 ․ 계약 집행기준 제74조 2항에 따라 계약금액을 조정하도록 정하고 있지만, 이 또한 거리 및 운반량에 대한 기준이 명확하지 않아, 발주처와 원도급사 및 하도급사 분쟁의 소지가 있다. 이러한 분쟁 해결을 위해 일정 규모 이상의 토공사 사토현장에서 스마트 송장도입에 대해 검토할 필요가 있다.

또한 스마트 송장을 통해 나온 실제 데이터를 내역에 반영할 필요가 있다. 데이터 분석 결과 설계값과 실제값이 각각 많게는 73.4% 적게는 58.6% 차이가 발생한다는 것을 알 수 있다. 이는 설계 시 운반속도가 실제보다 적게 산정되거나, 운반거리가 과다하게 산정되어 발생하는 차이로, 향후 설계값 산정 시 고려될 필요가 있다. 내역 현실화를 위해 실제 운반량 및 운반거리를 내역에 반영하는 방안이 필요하며, 폐기물을 처리하는 올바로시스템(Allbaro)과 같이 실제 운반한 만큼의 양 및 거리를 계산하여 정산 지급하는 제도의 도입이 시급하다. 신뢰할 수 있는 데이터로서 적용하기 위해서는 스마트 송장 시스템이 많은 데이터가 축적되어야 하며, 설계 단계에서는 적용이 불가능하기 때문에, 설계변경 시 정산되어야 한다.

2020년 3월 이후 300억 이상 건설공사에서 스마트건설장비 도입이 의무화 되었다. 토사 및 폐기물 등의 투명한 관리를 위해 일정규모 이상의 대형 토목공사에서 의무적으로 스마트 송장 도입이 필요할 것으로 사료된다.

이번 연구에서는 토공 운반에 대한 비용-편익에 대하여 중점적으로 분석하였으나, 굴착, 되메우기, 도저 등에 대한 비용-편익을 검토하여 품셈 개선과 장비 효율성에 대한 연구가 앞으로 이루어져야 할 것으로 판단된다.

Appendix

1. 덤프트럭 Factor

(1)

Q = \frac{60 \times q \times f \times E}{c m}

(2)

q = \frac{T}{γ_{t}} \times L

$Q$ : 1시간당 작업량 (m³/hr)

$q$ : 흐트러진 상태의 덤프트럭 1회 적재량 (m³)

$γ_{t}$ : 자연상태에서의 토석의 단위 중량(습윤밀도) (t/m³)

$T$ : 덤프트럭의 적재용량 (ton)

$L$ : 체적환산계수에서의 체적변화율

$f$ : 체적환산계수

$E$ : 작업효율 (=0.9)

$c m$ : Cycle time once (minutes)

$c m$ = $t_{1} + t_{2} + t_{3} + t_{4} + t_{5} + t_{6}$

1. 적재시간 (t1) : 적재방법에 따라 산출한다.

2. 왕복시간 (t2) : 운반거리/적재시평균주행속도 + 운반거리/공차시평균주행속도

3. 운반도로와 평균주행속도(km/h)

Supplement Table 1.

Supplement Transport road and average driving speed

Road Condition	Average Speed (km/h)
Road Condition	Load	Unload
Roads in poor conditions, such as a torch or a soil shed	7	8
A mountainous road, embankment, etc. that is difficult to cross	10	15
Intersectable mountainous roads, embankment roads, and unpaved roads	15	20
For secondary and higher construction use	30	35
Second-lane traffic and high-latency street pavement(7,000 units/day)	20	25
A city with more than four lanes of traffic and high traffic waiting Packaging roads (40,000 units/day or more)	20	25
Second round of urban packaging(7,000–2,000 units/day)	25	30
Over 4 lanes of street pavement(less than 40,000 units/day)	30	35
Secondary suburban pavement(over 2,000 units/day)
Four lanes or more of the suburban pavement (40,000 units/day or more)
Secondary suburban pavement(less than 2,000 units/day)	35	35
Suburban pavements with more than four lanes (40,000 units/day)	35	35
40,000 secondary expressways or traffic (one-way) per day a four-lane highway above	50	55
Four-lane expressway (one-way traffic less than 40,000 units per day)	60	60

4. 적하시간 (t3) : 적재한 토량을 내리는데 소요되는 시간으로 차례를 기다리는 시간이 포함된다.

Supplement Table 2.

Loading time

Soil	Working conditions (minutes)
Soil	Good	Normal	Defect
Sand, Stone	0.5	0.8	1.1
Clay	0.6	1.05	1.5

[주]① 양호 : 사토장이 넓고 정지된 상태에서 일시에 적하하는 경우

② 보통 : 사토장이 넓으나 움직이는 상태에서 적하하는 경우

③ 불량 : 사토장이 넓지않고 천천히 움직이는 상태에서 적하하는 경우

5. 적재장소에 도착한 때로부터 적재작입이 시작될 때까지의 시간 (t4)

가. 적재장소가 넓어서 트럭이 자유로이 목적장소에 진입할 수 있을 때-0.15분

나. 적재장소가 넓지는 않으나 목적장소에 불편없이 진입할 수 있을 때-0.42분

다. 적재장소가 좁아서 목적장소에 진입하는데 불편을 느낄 때-0.7분

6. 적재함 덮개 설치 및 해체시간(t5)

Supplement Table 3.

Time to install and dismantle the loader cover

Sort	In the event of manpower	For automatic cover facilities
Time (m)	3.77	0.5

7. 세륜기통과시간(t6) : 세륜기 통과시간 1.5분

2. 굴착기 Factor

(3)

Q = \frac{3, 600 \times q \times K \times f \times E}{c m}

$Q$ : 1시간당 작업량 (m³/hr)

$q$ : 버킷용량 (m³)

$f$ : 체적환산계수

$E$ : 작업효율

$K$ : 버킷계수

$c m$ : Cycle time once (minutes)

1. 버킷계수 ( $K$ )

Supplement Table 4.

Bucket fill factor

Site condition	K
Easily excavatable sandy or loamy soil, often with a tendency to fill the bucket when scooped up	1.10
Slightly firmer soil that can nearly fill the bucket, including sand, loam, and well-behaved clay under favorable conditions	0.90
Difficult to fill the bucket or requiring light excavation, characterized by hard clay, clay, or compacted soil	0.70
Difficult to bucket and characterized by the formation of irregular voids, obtained through excavation or ripping operations, consisting of rock fragments, crushed rock, conglomerate, etc	0.55

[주]① 굴삭기는 위치한 지면보다 낮은 데 있는 토량의 굴착에 사용되는 것이 일반이다.

② 버킷계수는 굴착하는 토질과 굴착 작업의 높이 또는 깊이에 따라 다르나 작업현장 조건을 고려하여 기종이 선택되므로 특수한 경우를 제외하고는 굴착작업의 깊이는 버킷계수에 영향을 주지 않는 것으로 한다.

③ 굴삭기는 굴착된 토량을 운반하는 기계와의 상태가 작업상 균형이 유지되고 굴삭기에 대한 운반기계의 적재높이가 적합토록 이루어져야 한다.

연구가 이루어진 배경을 비롯해 연구목적과 범위, 방법 등을 명확하고 간결하게 작성하여 다른 논문의 도움 없이도 논문의 연구 배경 등을 이해 할 수 있어야 한다.

2. 작업효율 ( $E$ )

Supplement Table 5.

Work efficiency

Site condition Kind of ground	Natural state			Disordered state
Site condition Kind of ground	Good	Normal	Defect	Good	Normal	Defect
Sand, Loam	0.85	0.70	0.55	0.90	0.75	0.60
Gravelly Soil, Clayey Soil	0.75	0.60	0.45	0.80	0.65	0.50
crushed rock					0.45	0.35

[주] ① 자연상태의 굴삭시 작업효율

㉮ 양호 : 자연지반이 무르고, 절토작업이 최적으로 연속작업이 가능하고, 작업방해가 없는 등의 조건인 경우

㉯ 보통 : 자연지반은 단단하지만 절토작업이 최적인 경우, 또는 자연지반은 무르지만 절토작업이 곤란한 경우 등 제조건이 중간으로 판단되는 경우

㉰ 불량 : 자연지반이 단단하고 또한 연속작업이 곤란하며 작업방해가 많은 등의 조건인 경우

② 흐트러진 상태의 적용은 상기 1항의 조건중 자연지반 상태의 조건을 제외한 기타의 조건을 감안하여 결정한다.

③ 작업장소가 수중 또는 용수작업인 경우는 불량을 적용한다.

④ 터파기에 대하여는 0.05를 뺀 값으로 한다.

⑤ 리핑한 것은 리핑된 상태를 고려하여 그 상태에 해당되는 토질에서의 값을 취한다.

⑥ 굴착작업 시 지하매설물(각종 매설관 등)로 인하여 작업이 현저하게 저하하는 경우는 작업효율을 별도로 정할 수 있다.

⑦ 주택가지역에서 상하수도관로부설 등의 공사 시 작업장소가 협소하고 지하매설물 등으로 인하여 작업이 현저하게 저하하는 경우에는 다음의 작업효율(E)을 적용할 수 있다.

Supplement Table 6.

Work efficiency in residential areas

Site condition Kind of ground	Natural state
Site condition Kind of ground	Normal	Defect
Sand, Loam	0.30	0.19
Gravelly soil, Clayey soil	0.26	0.15

㉮ 보통 : 작업현장이 보통의 경우나, 지하장애물이 약간 있는 경우로서 연속적인 굴착이 불가능한 지역

㉯ 불량 : 작업현장이 협소한 경우나, 지하장애물이 많은 경우로서 연속적인 굴착이 불가능한 지역

3. 1회 싸이클시간 ( $c m$ )

Supplement Table 7.

Cycle Time

Degree (°) Specification (㎥)	Cycle Time (sec)
Degree (°) Specification (㎥)	45	90	135	180
0.12~0.4	13	15	18	20
0.6~0.8	16	18	20	22
1.0~1.2	17	19	21	23
2.0	22	25	27	30

3. 토공 Factor

1. 재료의 단위중량

Supplement Table 8.

Unit weight of material

Type	Form	Unit	Weight	Note
Rock Gravel Sand Clay Silty clat Sandy soi l Gravelly soil Gravelly sand Cobblestone Granite	Granite Andesite Sandstone Basalt Dry Moist Saturation Dry Moist Saturation Dry Moist Saturation Normal Mixture with gravel Moist mixture with gravel	㎥	2,600~2,700kg 2,300~2,710 2,400~2,790 2,700~3,200 1,600~1,800 1,700~1,800 1,800~1,900 1,500~1,700 1,700~1,800 1,800~2,000 1,200~1,700 1,700~1,800 1,800~1,900 1,500~1,700 1,600~1,800 1,900~2,100 1,700~1,900 1,700~2,000 1,900~2,100 1,800~2,000 2,000	Natural state

2. 체적환산계수

$L = \frac{흐 트 러진 상 태 의 체 적 (㎥)}{자연상 태 의 체 적 (㎥)}$

$C = \frac{다져진 상 태 의 체 적 (㎥)}{자연상 태 의 체 적 (㎥)}$

3. 체적의 변화율

Supplement Table 9.

Volume change rate

Type	L	C
Gneiss Ordinary Gneiss Schist Weathered stone Recycled concrete Cobblestone	1.70~2.00 1.55~1.70 1.30~1.50 1.30~1.35 1.40~1.60 1.10~1.15	1.30~1.50 1.20~1.40 1.00~1.30 1.00~1.15 Seperate design 0.95~1.05
Gravel Silty clay Highly plastic silty clay	1.10~1.20 1.15~1.20 1.25~1.45	1.05~1.10 0.90~1.00 1.10~1.30
Sand Sand mixed with crushed rock or cobblestones	1.10~1.20 1.15~1.20	0.85~0.95 0.90~1.00
Sandy soil Sandy soil mixed with crushed rock or cobblestones	1.20~1.30 1.40~1.45	0.85~0.95 0.90~0.95
Clayey soil Clayey soil with gravel Clayey soil mixed with crushed rock or cobblestones	1.25~1.35 1.35~1.40 1.40~1.45	0.85~0.95 0.90~1.00 0.90~0.95
Clay Clay with gravel Clay mixed with crushed rock or cobblestones	1.20~1.45 1.30~1.40 1.40~1.45	0.85~0.95 0.90~0.95 0.90~0.95

4. 체적환산계수(f) 표

Supplement Table 10.

Volume conversion factor table

Q q	Natural volume	Displaced volume	Volume after Compaction
Natural volume	1	L	C
Displaced volume	1/L	1	C/L

Acknowledgements

이 연구는 국토교통부/국토교통과학기술진흥원이 시행하고 한국도로공사가 총괄하는 “스마트건설기술개발 국가R&D사업(과제번호 RS-2020-KA157089)”의 지원으로 수행하였습니다.

References

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Lee, H. J. (2016). Development of quantity take-off and construction equipment monitoring system using BIM.

Lee, H. J., Kwon, Y. M., Yoon, C. W., and Seo, J. W. (2016). Productivity Analysis on Real-time Path Monitoring of Dumps. 10.12652/Ksce.2016.36.3.0565

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Journal of Construction Automation and Robotics ISSN:2800-0552(Print) 2951-116X(Online) 건설자동화·로보틱스 논문집

Preview

A Study on the Improvement Method of Large-scale Earthworks Using Smart Invoice

ABSTRACT

MAIN

Table 1.

Comparison and Review of GPS Devices and Smart Invoices

Table 2.

Prior Research on Smart Invoices

Figure 1.

Smart system deployment environment

Figure 2.

Smart Invoice demonstration

Figure 3.

Mobile screen of Smart Invoice

Figure 4.

Primary Modeling Elements (Simphony)

Figure 5.

Secondary Modeling Elements (Simphony)

Table 3.

Excavator hourly rate

Figure 6.

Bongdam Distance

Figure 7.

Bongdam transportation time

Figure 8.

Nesondada Distance

Figure 9.

Nesondada transportation time

Table 4.

Dump truck hourly rate

Figure 10.

Equipment cost estimation through Simphony.NET 4.6 for Bondam (Design)

Figure 11.

Equipment cost estimation through Simphony.NET 4.6 (Design)

Table 5.

Equipment cost estimation through Simphony.NET 4.6 for Bongdam (Design)

Table 6.

Equipment cost estimation through Simphony.NET 4.6 (Design)

Table 7.

Calculation of transportation distance

Figure 12.

Error of Bongdam

Figure 13.

Error of Nesonda

Table 8.

Calculation of average transportation time for Bongdam

Table 9.

Calculation of average transportation time for Nesonda

Table 10.

Rate of empty time

Table 11.

Calcuclation of transportation time

Figure 14.

Rate of Bongdam error

Figure 15.

Rate of Nesondada error

Figure 16.

Loading and unloading time calculation method of Bongdam

Table 12.

Calculation of loading time

Figure 17.

Loading and unloading time calculation method of Nesonda

Table 13.

Calculation of unloading time

Table 14.

Cost comparison

Figure 18.

Equipment cosst estimation through Simphony.NET 4.6 for Bongdam (bigdata)

Figure 19.

Equipment cosst estimation through Simphony.NET 4.6 for Nesonda (bigdata)

Table 15.

Dump Truck IVU Comparison per Excavator

Figure 20.

Speeding dump truck count

(1)

(2)

Supplement Table 1.

Supplement Transport road and average driving speed

Supplement Table 2.