1.1 연구의 배경 및 목적

글로벌 스마트건설 시장 규모는 2022년 818억 달러에서 2023년 1,010억 2,000만 달러로 성장했으며, 2032년 5,469억 달러에 이를 것으로 예상된다. 이러한 성장은 기존 건설기술에 IoT 및 AI와 같은 첨단 기술이 통합되면서 효율적이고 지속 가능한 건설 방식에 대한 수요가 증가하고 있기 때문으로 전망된다^{(Market Research Future, 2024)}.

기존의 전통적인 건설 방식은 숙련된 노동력의 부족으로 어려움을 겪고 있어 숙련된 인력의 유지가 어려운 실정이며^{(Kumarage et al., 2023)}, 이로 인해 생산성이 낮아지며, 공사비용 초과와 프로젝트 지연이 빈번하게 발생한다. 건설에서 생산성은 프로젝트 성공을 결정하는 데 중요한 역할을 하며, 생산성이 높으면 품질이 향상되며, 건설비용을 절감하고, 건설기간을 단축할 수 있다^{(Van Tam, 2024)}. 특히, 건설자동화 장비는 전통적인 건설 방법에 비해 작업 속도와 정밀도, 안전성을 크게 높일 수 있으며^{(Castro-Lacouture, 2023)}, 초기 도입 비용이 높더라도 장기적으로 인건비 절감과 공기 단축을 통해 전체적인 건설비용을 낮출 수 있을 것으로 기대된다^{(Chea et al., 2020)}.

또한, 스마트건설 기술의 도입은 건설 현장의 안전성을 크게 향상시킬 것으로 기대된다^{(Braga et al., 2024)}. 고용노동부의 「산업재해 현황분석」에 따르면, 2024년 1월부터 6월까지 전체 산업재해 중 건설업에서 발생한 사고 사망자 비율이 전체의 41.6 % (166명)로 가장 높게 나타났다. 이는 건설현장에 스마트건설 기술 도입으로 안전성을 확보할 수 있을 것으로 판단되며, 스마트건설 기술은 현장 준비와 운송 시간을 단축함으로써 탄소배출 감소에도 기여할 수 있을 것으로 예상된다^{(Lee et al., 2022)}.

우리 정부도 건설 산업의 생산성 및 효율성 향상을 위해 스마트건설 기술 활성화 정책을 지속적으로 발표하는 등 스마트 건설기술의 도입을 적극적으로 확대하고 있다. 2023년 1월, 건설자동화장비의 시공기준인 머신가이던스(Machine Guidance, 이하 MG) 및 머신컨트롤(Machine Control, 이하 MC) 시공 일반 표준시방서를 고시하였으며, 연이어 건설자동화 일반 표준시방서(KCS 10 70 05), OSC 건설공사 표준시방서(KCS 10 70 50)을 제정하였다. 특히, 2023년 7월 국토교통부는 민간기업이 중심이 되어 스마트건설을 이끌고, 학계·연구원 및 공공부문이 이를 뒷받침하는 협의체를 출범하였다. 따라서, 기존의 전통적인 건설 방식의 한계를 극복하고 생산성과 안전성 등을 향상하기 위해, 스마트건설로 전환하는 새로운 건설 기술 패러다임이 필요한 시점이며, 본 연구에서는 건설자동화장비의 실증 분석을 통해 스마트건설의 품질 및 생산성을 기반으로 효율성을 평가하고, 이를 바탕으로 장비의 현장 활용 촉진을 위한 방안을 제안하고자 한다.

1.2 연구의 범위 및 방법

본 연구의 범위는 건설자동화장비의 성능을 평가하기 위해 토공 현장에서 사면절토, 관로터파기, 토공이동의 세 가지 토공사를 대상으로 실증을 수행하였으며, 각 구간에 대해 전통적 방법인 일반굴착기와 MG·MC 및 덤프트럭과 무인운반차량의 생산성 및 품질평가를 위해 효율성을 검토하였다.

본 연구의 MG는 건설기계의 위치 및 자세 데이터를 활용하여 설계 목표 대비 작업종류, 작업 상황, 지연과의 거리, 목표수치 등과 같은 현재 작업 정보를 건설기계조종사에서 실시간으로 제공하는 기술이며, MC는 머신가이던스 기술을 활용하여 복잡한 조종이 요구되는 건설 장비 작업을 반자동화하여 작업 정밀도를 높여 장비 조종을 효율적이고 쉽게 할 수 있는 기술을 의미하며^{(MOLIT, 2023)}, 무인운반장치는 배터리와 모터를 활용하여 무인화한 트럭을 의미한다^{(Lee, 2018)}.

본 실증 분석에서 활용된 MG·MC 장비는 RTK-GNSS(Real Time Kinematic-Global Navigation Satelite System) 기반의 시스템을 적용하였으며, GNSS로부터 수신된 좌표값을 기준으로 건설장비에 부착된 IMU(Inertial Measurement Unit) 센서를 활용해 굴착기 버킷 끝점의 X, Y, Z 좌표를 실시간으로 추적 기술을 적용하였다. 또한, 토공작업에서 발생하는 작업소요시간(Work Sampling Observation)을 기반으로 드론측량과 Pix4D mapping을 활용하여 토공량을 측정하였으며, 이를 건설공사 표준품셈^{(KICT, 2021)}에 적용하여 생산성을 비교·분석하였다. 이와 함께, GNSS 측량 방식인 네트워크 RTK와 Total Station의 오차를 비교하여 품질 검증을 수행하고, 효율성을 검토하였다.

나아가, 실증 현장의 여건 및 방법론을 정립하기 위해 사면절토와 관로터파기 작업을 대상으로 예비 실증을 실시했다. 이를 통해 현장에서 발생할 수 있는 다양한 상황을 통해 실증하여 스마트건설기계의 현장 적용 가능성을 검토하였다. 또한, 예비 실증의 전체 시공 과정을 기록하고, 작업 절차와 장비 활용 방안을 최적화하였으며, 본 실증의 데이터 신뢰도를 확보하였다.

3.1 실증의 개요

본 실증 연구는 국가시범도시 세종 5-1생활권 내 L04 및 L05 부지(총면적 약 66,545 ㎡)를 대상으로 수행되었으며 Fig. 1과 같다. 해당지역의 절토 구간은 토사 58.8 %, 풍화암 21.3 %, 연암 17.6 %, 보통암 0.5 %로 구성되어 있으며, 사용된 장비는 모든 기종이 MG·MC 기능을 갖춘 30 ton 디젤굴착기(1.0 ㎥) 1대, 20 ton 전기굴착기(0.8 ㎥) 2대, 5 ton 전기 자율주행운반장비(3.3 ㎥) 5대로 구성하였다.

사면절토 및 관로터파기의 일반굴착기, MG·MC 유인 및 원격의 실증을 위해 전기굴착기 20 ton(0.8 ㎥) 및 30 ton(1.0 ㎥) 동일 기기 동일 작업자를 투입하였으며, 작업자의 기술 차이에 따른 인적 오류를 배제하였다.

사면절토의 경우, 전기 20 ton 굴착기의 경우 상단 작업, 디젤 30 ton 굴착기로는 하단을 구분하여 실증하였으며, 일반장비 측량작업시간 및 규준틀 설치비용 및 시간을 반영하여 분석을 수행하였다.

관로터파기의 경우, 일반굴착기, MG·MC 유인 및 원격의 관로터파기 예비실증 결과에 의하면, 단거리 구간에서 일반굴착기가 측량 준비시간이 짧고 측량횟수가 적어 작업 난이도가 낮아지고, 짧은 구간에서는 일반 굴착기가 더 효율적인 것으로 나타났다. 이에 따라 짧은 구간에서는 MG·MC 장비의 효율성을 더 명확하게 측정하기 위해 실험구간을 80 m로 확장하여 실시하였다.

토공 이동의 실증에서는 성토 위치 및 경로를 설정한 원격 군집 제어 S/W를 활용하여, 두 가지 시나리오로 효율성을 도출하였다. 첫 번째 시나리오는 5대의 무인운반장치를 활용하여 두 개의 Dumping Point 구역에 하차하는 방식으로, 2대 동시 하차 시에 발생할 수 있는 충돌 및 간섭 등을 고려해 관리자 1명이 상시 모니터링을 하는 방식으로 설정하였다. 두 번째 시나리오는 완전 무인화 방식으로 5대의 무인운반장치가 1개의 Dumping Point 구역에 하차하며, 상·하차를 보조하는 원격굴착기를 포함하여 모든 장비를 완전 무인화로 실증하였다.

또한, GNSS 기반의 정밀 측량을 위해 지역 기준좌표계로 변환을 포함한 사이트 캘리브레이션(Calibration)을 수행하였으며, Fig. 2는 본 실증에서 설정된 기준점(Benchmark Point)이 위치한 지점들과 GNSS 측량이 수행된 지역의 공간적 배치를 보여준다.

이를 위해 세종 5-1생활권 근처 지적도근점와 네트워크 RTK 측량 좌표계 간의 차이를 최소화하기 위한 실시간 사이트 캘리브레이션을 진행하였으며, 작업의 잔차(Residual)는 「공공측량 작업 규정」 제179조의 허용정밀도인 수평 5 cm, 수직 10 cm 이내임을 확인하였다. 이를 바탕으로 작업의 정밀도가 적합함을 확인한 후, 예비 실증 및 본 실증을 수행하였다.

Fig. 1. Aerial Photographs of the Target Area

Fig. 2. Locations of Benchmark Points

3.2 예비실증

본 실증에 앞서, 실증 대상지의 현장 여건을 파악하고, 일반 장비와 MG·MC 유인 및 원격을 비교하기 위해 Fig. 3과 Fig. 4와 같이 사면절토와 관로터파기의 예비실증을 수행하였다.

또한, 스마트건설기계의 다양한 현장 적용 가능성을 확인하기 위해 단순 직선형뿐만 아니라 L자형(ㄱ자) 및 곡선형 형태의 관로터파기를 포함한 예비실증을 추가로 수행하였다. Fig. 5는 L자형 관로터파기, Fig. 6은 곡선형 관로터파기 작업이며, 복잡한 형상에서도 MG·MC 기반 시공이 가능한지를 확인하였다.

MG·MC 유인(20 ton 및 30 ton)를 활용한 분석 결과, 곡선형 관로터파기는 0.036 m와 ㄱ자 관로터파기 0.038 m의 결과로 도출되었으며, 이는 허용오차기준인 0.030 m에 근접한 결과로 나타났다.

나아가, 3차원 설계 데이터가 없는 소규모 토공사의 상황에서의 MG·MC 작업 가능성을 확인하기 위해 3D Target Model 없이 관로터파기를 실증하였다. 이 실증은 3D Target Model이 없어도 현장에서 버킷의 날 끝으로 1점을 계측하여 기준점을 생성하고, 2점 계측 또는 1점과 경사율을 입력하여 경사면을 생성하는 방식으로 작업을 진행하였다. 본 연구에서는 현장에서 직접 설계 도면을 작성한 후 작업을 수행하였으며, 이를 통해 작업 가능성을 실증하였다. 실증 결과, 3D 설계데이터(3D Target Model)가 없어도 MG·MC 기능을 활용하여 설계 도면이 작성이 가능함을 확인하였고, 이는 소규모 토목공사에서도 MG·MC의 활용 가능성이 높을 것으로 기대된다.

Fig. 3. Preliminary Test of the Cut Slope

Fig. 4. Preliminary Test of Pipeline Pit Excavation

Fig. 5. L-shaped Pipeline Pit Excavation

Fig. 6. Curved Pipeline Pit Excavation

3.3 생산성 및 품질평가, 오차 비교 기준 방법론

3.3.1 생산성 검증 및 산정

생산성 검증을 위해 드론을 활용하여 촬영 데이터를 정합해 3D 모델링을 생성해 토공량을 산정하였다. 드론 촬영은 지상기준점(Ground Control Poin, GCP)을 활용해 절대 및 외부표정, 광속 조정을 통한 오차를 보정한 후 지상기준점과 항공영상을 중첩하였다. 이를 통해 지형의 3D 영역의 크기, 기준면을 기준으로 위, 아래의 토공량 산정이 가능하다. 절토 후의 획득된 표면 데이터를 절토 전 촬영 부지에 중첩하여 기존 토공 아래 및 위 토공량을 산정하였다.

GCP는 촬영된 사진 상에서 사진좌표계를 실제 도면상의 지도 좌표계로 변화하는 데 필요한 기준점으로 활용되었다. 정확도는 「공공측량의 작업규정 세부기준」제82조에 따라, 본 실증의 정사 영상 축척이 약 1/500일 때 평면기준점 오차 한계는 표준편차 ±5 cm 이내, 표고기준점 오차 한계는 표준편차 ±10 cm 이내를 적용하였다. 또한, 대공표지 상태를 확인하기 위해 선명하게 확인되지 않은 대공표지는 「공공측량의 작업규정 세부기준」 제 83조에 따라 전체 대공표지 설치점수의 10 %를 넘지 않아야 한다는 규정을 적용하였다. 본 실증의 GCP 좌표 정보는 Fig. 7 및 Table 1에 제시되어 있으며, 지상기준점은 고정점 1점, 대공표지판 7점을 활용해 총 8점의 지상기준점을 설치하여 정확도를 확보하였다.

또한, MG·MC 굴착기의 생산성은 일반 굴착기의 표준품셈을 기준으로 산정하였으며, 1회 작업 사이클 시간, 버킷 용량, 토질 특성, 작업 효율 계수 등을 고려하였다. 생산성은 Eq. (1)과 같이 계산되며, 이때 적용된 계수 값은 Table 2와 같다.

(1)

$Q_{e}=\dfrac{3,\: 600\times q_{e}\times k\times f_{e}\times E_{e}}{cm_{e}}$

여기서, Q_e = 굴착기의 시간당 생산성(m³/hr)

q_e = 버킷 용량(m³)

k = 버킷 계수

f_e = 부피 환산 계수

E_e = 작업 효율 보정계수

cm_e = 1 사이클 소요시간(sec)

또한, 무인운반장치의 경우 덤프트럭의 표준품셈에서 제시된 시공 능력과 비교하여 분석하였다. 각 계수의 값은 굴착기와 마찬가지로 현장 여건과 덤프트럭 장비의 제원을 고려해 적용하였으며, 1회 사이클시간, 적재용량 및 토사 운반거리를 고려하여 적용하였다. 이는 Eq. (2) 및 Eq. (3)으로 표현할 수 있으며, 활용한 표준품셈 계수는 Table 3과 같다.

(2)

$Q_{d}=\dfrac{60\times q_{d}\times f_{d}\times E_{d}}{cm_{d}}$

(3)

$q_{d}=\dfrac{T}{Y_{t}}\times L$

여기서, Q_d = 덤프트럭의 시간당 운반량

q_d = 1 사이클당 적재량(m³/사이클)

f_d = 부피 환산 계수

cm_d = 무인운반장치 1회 사이클 소요시간(sec)

T = 일일 운반 총량(m³/일)

Y_t = 하루 운행 횟수(cycle/일)

L = 적재율 계수

Fig. 7. GCP Location

Table 1. GCP Coordinates

GCP	X	Y	Z(m)
GCP 1	335541.1	229812.4	43.292
GCP 2	335600.3	229807.7	43.406
GCP 3	335666.9	229795.4	46.915
GCP 4	335575.4	229859.2	42.186
GCP 5	335507.9	229892.9	44.524
GCP 6	335604.2	229892.8	43.366
GCP 7	335632.3	229863.2	42.122
GCP 8	335687.7	229877.4	43.446

Table 2. Standard Unit Price Coefficients for Work Productivity of Excavators

Division	Applied Value	Description
Blade Capacity(㎥)	1.0	30 ton : 1.0 ㎥
	0.8	20 ton : 0.8 ㎥
Bucket coefficient	0.9	Slightly hard soil (e.g., sandy soil, medium clay)
Volume Conversion Factor	0.85	Disordered sand/mud (Type C)
Work Efficiency Coefficient	0.65	Normal operation (manual or remote-controlled excavator)
Cycle Time(sec)	23	Includes 180° swing time per cycle

Table 3. Standard Unit Price Coefficient for Work Productivity of Dump Trucks

Division	Applied Value	Description
Load capacity(㎥)	10.42	Based on 15-ton dump truck in a disordered state
Volume Conversion Factor	0.80	Disordered sand/mud (Type C)
Work Efficiency Coefficient	0.90	Fully autonomous operation scenario
Cycle Time(sec)	7.65	Round trip (5.50) + loading wait (0.15) + auto cover (0.5) + wheel washing (1.5)

4.1 사면절토

사면절토의 설계좌표와 측정좌표의 수직오차(Z축)을 비교 분석한 결과는 Table 4에 제시되어 있으며, 20 ton 전기굴착기의 평균절대오차는 MG·MC 유인 0.054 m, 일반굴착기 0.063 m, MG·MC 원격 0.065 m 순으로 나타났다. 30 ton 디젤굴착기의 경우, 일반굴착기 0.050 m, MG·MC 유인 0.052 m, MG·MC 원격이 0.070 m 순으로 오차가 도출되었다. 3가지 유형 모두 허용오차기준인 0.10 m에 충족하였으며, 이는 MG·MC의 디지털 센서와 전자유압시스템 등을 통해 자동으로 대지의 높낮이는 파악해 작업하므로 시공 계획 레벨을 초과해 작업하지 않는 것으로 판단된다. 특히, MG·MC 유인이 원격보다 낮은 오차로 도출된 것은 작업자가 직접 조작하여 시스템을 보조할 때 정밀도가 더 확보됨을 시사한다.

MG·MC 원격의 경우 일반굴착기와 비슷한 수준의 정밀도를 보였는데, 이는 원격으로 작업 수행 시 통신지연, 장비의 반응 속도, 작업자의 조작 능력 차이 등의 기술의 한계와 작업 환경의 다양한 변수가 원인으로 작용했을 가능성이 있으며, 이는 향후 원격 제어 시스템의 응답 속도 개선, 현장 적응형 기술 발달로 극복 가능할 것으로 판단된다.

생산성 평가 결과는 Table 5와 같으며, 220 ton 전기굴착기의 MG·MC 유인의 경우 71.28 ㎥/h, MG·MC 원격의 경우 60.72 ㎥/h로 도출되었으며, 표준품셈의 62.26 ㎥/h 대비 각각 115.29 % 및 97.53 %로 생산효율성이 도출되었다. 반면, 30 ton 디젤굴착기의 경우 MG·MC 유인은 76.536 ㎥/h , MG·MC 원격의 경우 63.136 ㎥/h으로 분석되었다. 이는 동일 수준의 표준품셈 대비 MG·MC 유인은 98.3 %, MG·MC 원격의 경우 81.1 %의 효율성을 보여, 20 ton의 굴착기에 비해 상대적으로 낮은 생산효율성으로 나타났다. 20 ton 전기굴착기가 30 ton 디젤굴착기에 비해 높은 생산 효율로 분석된 것은 MG·MC 기술이 소형 장비에 더욱 최적화된 결과라고 판단되며, 20 ton 굴착기의 높은 작업 반응성이 효율을 극대화한 반면, 30 ton 굴착기에서의 MG·MC 원격의 상대적으로 낮은 생산성 효율은 대형 장비를 원격으로 조작할 때 발생하는 기술적 제약 때문이라고 판단된다.

사면절토 분석 결과를 통해 볼 때, 일반굴착기는 작업자의 숙련도가 품질을 결정짓는 중요한 요소이나, 원격 및 자동화 기술의 발달로 효율성과 품질 및 정밀도면에서 경쟁력이 강화될 것으로 예상된다. MGMC 유인 방식은 작업자와 기술이 협업할 때 가장 이상적인 결과를 도출하였으며, 현재 단계에서 가장 높은 정밀도와 일관성을 보였다. 한편, MG·MC 원격은 기술 제약에도 불구하고 발전 가능성이 큰 영역이라고 판단되며, 특히, 대형 장비에 적합한 최적화된 기술이 적용된다면 현장 효율성 증대 및 안전성 강화 측면에서 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 보인다.

4.2 관로터파기

관로터파기의 품질평가 결과는 Table 6에 제시되어 있으며, 각 구간의 평균절대오차는 MG·MC 유인 0.028 m, MG·MC 원격 0.054 m, 일반방법 0.058 m 순으로 도출되었다. 이 결과는 작업자의 숙련도에 따라 품질에 차이가 나는 일반굴착기가 자동화 기술이 적용된 MG·MC에 비해 정밀도가 떨어짐을 나타내며, 특히 굴착기의 버킷 크기와 형태가 복잡한 관로터파기 작업에 적합하지 않을 경우 오차가 증가할 가능성을 확인하였다.

나아가, MG·MC 유인은 허용오차기준 0.030 m에 부합하였으며 가장 낮은 오차율로 나타난 것은 사면절토와 마찬가지로 자동화 기술에 작업자의 보조가 결합될 경우 더욱 정밀한 작업 수행이 가능함을 시사한다. MG·MC의 원격은 일반굴착기 보다는 우수한 품질 정도를 보였으나, 허용오차 기준에 미치지 못한 결과로 나타났다. 이는 원격 작업 시 통신이 지연되고, 센서 정밀도의 한계, 원격으로 작업자의 숙련도, 기술적 한계 등이 복합적으로 작용하여 허용오차기준을 충족하지 못한 것으로 판단된다.

생산성 검증 결과는 Table 7을 통해 확인할 수 있으며, MG·MC유인은 74.70 ㎥/hr, MG·MC 원격이 69.67 ㎥/hr, 일반굴착기는 69.28 ㎥/hr 순으로 나타났으며, 표준품셈(62.26 ㎥/hr) 대비 생산효율성은 MG·MC 유인은 120.0 %, MG·MC 원격이 111.9 %의 생산 효율성을 보였다. 일반굴착기는 표준품셈보다는 높은 생산성을 보였지만, MG·MC 유인 및 원격의 결과에 비해 생산성이 낮은 것으로 도출되었다. 이는 일반굴착기가 특정 작업에서 일정 수준의 생산성을 발휘할 수 있지만, 자동화 기술이 적용된 MG·MC 유인 및 원격 기술의 효율성에는 미치지 못함을 나타낸다. MG·MC 유인 및 원격 모두 표준품셈 대비 높은 생산성으로 도출되었으며, 이는 디지털 센서와 자동화 시스템으로 생산성, 작업 효율을 높이는 데 기여도가 높을 것을 시사하고 있다.

또한, 사면절토의 결과와 동일하게 MG·MC 유인의 생산성이 MG·MC 원격보다 높은 생산성을 보였으며, 원격 작업에서 통신 지연, 다양한 작업 환경, 작업자의 원격 조정의 미숙함 등으로 인해 나타난 결과라고 판단된다. 따라서, 향후 이를 개선한 기술의 개발로 극복할 수 있을 것으로 예상된다.

관로터파기 분석 결과를 종합해보면, 일반굴착기의 경우, MG·MC 유인 및 원격에 비해 낮은 품질과 생산성으로 나타는데, 이는 작업자의 숙련도에 의존하는 전통적 방식의 한계를 디지털과 자동화 기술이 충분히 극복할 수 있음을 시사한다. 특히, MG·MC유인의 경우, 품질과 생산성에서 가장 우수한 성과를 보여, 작업자가 자동화 시스템을 보조할 때 기술의 강점을 극대화 할 수 있음을 보여주며, 고정밀이 필요한 작업 환경에서는 MG·MC 유인 도입 시 높은 정확도와 생산성의 결과가 도출될 수 있을 것이다.

나아가, MG·MC 원격의 경우 품질 면에서는 한계를 보였지만, 생산성 면에서는 일반굴착기를 능가했으며, 원격 기술이 통신 지연 해소, 센서 정밀도 향상, 조작 시스템 현장 최적화를 통해 정밀도를 더욱 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

4.3 토공이동

무인운반장치를 활용한 토공 이동 실증은 5 ton 장비를 5대를 활용하였으며, 표준품셈은 일반적인 토공 현장의 장비인 15 ton 덤프트럭 2대의 작업 조합으로 덤프트럭 1대당 58.84 ㎥/hr의 2배인 117.68 ㎥/hr을 적용하여 산정하였다.

생산성 결과(Table 8 참조)에 따르면, Dumping Point가 2개이며 관리자 1명이 상시 대기하는 최적시나리오는 101.46 ㎥/hr, 완전무인화 시나리오에서는 86.54 ㎥/hr의 생산성이 도출되었다. 이는 표준품셈 117.68 ㎥/hr과 비교할 때, 최적시나리오는 86.22 %, 완전무인화 시나리오는 73.54 % 수준의 생산 효율성을 나타냈다.

이러한 결과는 5 ton 장비 5대와 15 ton 덤프트럭 2대를 기준으로 산정된 표준품셈과의 직접 비교에는 한계가 있으나, 무인운반장치의 적재 용량이 일반적인 15 ton 덤프트럭의 약 1/3 수준임을 고려할 때 상대적으로 불리한 조건에서도 일정 수준 이상의 생산성이 확보되었음을 시사한다.

특히, 완전무인화시나리오의 경우 최적시나리오에 비해 생산성이 낮은 수준으로 나타난 것은 무인화 작업 시 발생하는 지연, 실시간 관리자의 의사결정 부재, 장비 간 동기화 문제 등의 복합적인 요인이 영향을 미친 것으로 판단된다. 즉, 관리자의 작업 모니터링과 실시간 문제 대응은 작업 흐름을 안정적으로 유지하기 위한 핵심적인 요소임을 의미한다.

나아가, 무인운반장치의 생산성은 적재용량이 불리한 조건임에도 불구하고 기존 표준품셈과 비교하여도 경쟁력 있는 생산성으로 나타났다. 향후 무인운반장치의 용량 및 Dumping point의 증가로 생산효율성이 증가할 것이며, 일반 덤프트럭을 대체할 수 있는 기술이라고 판단된다. 특히, 적재용량이 기존 5톤에서 10톤, 15톤 이상 확대될 경우, 적재 및 운반의 반복 횟수를 줄일 수 있어 작업 속도가 개선될 것으로 판단된다. 또한, 현장의 다양한 장애물 인지하고 차량 간 통신 시스템 개선 등 운반 경로 최적화 기술이 개선된다면, 완전한 무인운반장치의 효율성이 크게 증가할 것이다.

결과적으로, 무인운반장치는 건설 산업의 자동 및 디지털화의 가능성을 보여주며, 특히 최적시나리오에서 관리자의 대기가 생산성의 영향을 미친 것을 확인한 결과, 완전무인화로의 전환은 점진적으로 이루어져야하며, 초기 단계에서는 현장의 인력과 무인화 시스템이 혼합된 형태가 가장 효율적일 수 있음을 보여준다.

4.4 현장 적용 활성화를 위한 개선사항

실증 장비의 이동 범위 테스트 과정에서, 5G 기반 통신망 환경에서 복합적인 지형 조건, 장애물 간섭, 전파세기의 저하 등의 다양한 원인으로 인해 일시적인 통신 끊김 현상이 관찰되었다. 이와 같은 통신 불안정의 문제는 건설자동화장비의 실시간 제어 및 자율주행 기능의 안정적 운영에 직접적인 영향을 미치는 장애 요소로 작용할 수 있으며, 현장 적용성 확보를 위해 반드시 보완되어야 할 요소이다. 이를 극복하기 위해선 무선장치의 통신 연속성 확보를 위한 기술적 보완책이 필요하며, 기지국 위치 조정, 신호 증폭기 또는 수신기 추가 설치, 통신 안정성 확보를 위한 다중 경로 신호 전송 기술(Multi-path Transmission) 등과 같은 통신 인프라 보강 방안이 요구된다.

더불어, MG·MC 원격 제어 시스템에서 관측된 반응속도 저하 문제는 작업의 정밀성과 안전성 확보에 있어 실질적인 제약으로 작용할 수 있다고 판단된다. 이에 대응하기 위해 AI 기반 실시간 제어 알고리즘, 센서 기반 시스템 등의 자동화 기술 보완을 통해 MG·MC 원격 제어 시스템의 실현 가능성과 신뢰성 제고에 실질적 효과를 확보해야 할 것이다. 또한, 다양한 기후 및 지형 조건을 반영해 시뮬레이션 환경 및 실증 테스트베드 환경을 구축해 장비의 내구성과 현장 적응성을 체계적으로 검증할 필요가 있다. 이를 통해 장비의 운용 안정성을 제고하고, 실제 건설 현장 조건과 유사한 환경에서 장기간 실증을 수행하여 장비의 내구성 및 현장 적응력을 높여야 할 것이다.

한편, 무인운반장비의 경우, 자율주행차량의 공도 주행을 제한하는 현재의 교통법규와 건설기계의 무인 운전 또는 원격 조종에 관한 법적 기준의 미비로 인해, 현장 적용에 있어 제도적 한계에 직면하고 있다. 따라서, 무인 운전 및 원격 제어 기능을 포함한 스마트건설장비에 관한 법·제도적 특례 인정 및 기준 마련이 시급하다.

또한, 일본의 ICT 건설장비 인증 제도와 같이, 기술적 신뢰성을 확보한 장비에 대해 사전 인증을 부여하고 현장 도입을 촉진하는 정책 체계를 국내에도 도입하는 방안이 검토되어야 한다. 이러한 제도 정비는 단순한 규제 완화를 넘어, 정부 주도의 실증 프로젝트 확대, 정책적·재정적 지원, 현장 중심의 안전성 평가 체계 구축 등과 병행될 때 실질적인 효과를 거둘 수 있을 것으로 판단된다.