A Study on the Selection of key Enabling Technologies for Automation of Real-time Ground Shape Recognition and Soil Volume Estimation

실시간 지반형상 인식 및 토공량 자동 산출을 위한 요소기술 선정방안에 관한 연구

Recently, automated construction machines have been developed for technically solving construction industry problems such as labor, productivity, quality and the profit decrease. In domestic construction industry, a research for developing an intelligent excavation robot has been performed. The primary objective of this research is to analysis state-of-the art technologies in order to recognize local ground shape in real-time and compute soil volume of earth moving. This research analyzed five elemental technologies for 3D modeling of local ground shape and selected an optimal technology among the five technologies through using AHP method. It is anticipated that the optimal technology selected for 3D modeling of local ground shape can be effectively used to develop the intelligent excavation robot.

건설 산업의 숙련공 부족현상, 고령화 문제, 임금 상승으로 인한 채산성 악화, 품질의 균일성 및 안전성 확보 등은 향후 국내 건설 산업이 해결해야 할 당면 과제이다. 이러한 문제를 해결하기 위한 하나의 기술적인 접근방법으로써 국${\cdot}$내외에서는 건설 자동화에 대한 연구가 활발히 진행 중에 있으며, 최근 국내에서는 토공사 작업의 안전성을 확보하기 위해 백호(backhoe)를 대상으로 지능형 굴삭로봇을 개발하기 위한 연구가 진행 중에 있다. 본 연구에서는 지능형 굴삭 로봇을 개발하기 위해 필수적으로 요구되는 기반기술 중 실시간 지반형상 인식 및 토공량 자동산출을 위한 최신 요소기술을 분석하고 최적 대안을 제시하였으며, 이를 위해 국내외 문헌고찰 및 다양한 최신요소 기술의 분석을 통해 지반형상을 실시간으로 인식할 수 있는 5가지 요소기술들에 대한 분석을 선행하였다. 또한 로컬영역의 실시간 지반형상 인식 및 토공량 자동 산출을 위해 3차원 모델링 장비가 갖추어야할 주요 고려요소를 분석하고, AHP 기법을 이용하여 주요 고려요소별 가중치를 산정하고 각 요소기술별 선호지수를 도출하였다. 도출된 선호지수를 바탕으로 최신 요소기술 간의 우선순위를 선정함으로써 3차원 모델링 장비에 적용 가능한 최적 대안을 선정하였다.