Timber Loading Productivity of Remote Controlled Forestry Equipment Through Image of Monitor

모니터 영상을 통한 원격제어 임업용 장비의 원목상차작업 생산성

Abstract

Forest operations like timber harvesting have already been mechanized to reduce hazards to the worker and increase productivity. However, timber harvesting operations have still been considered potentially dangerous and expensive on steep terrain. Teleoperation, to control the timber harvesting machine at a distance, has the potential to improve the safety, productivity and efficiency of harvesting operations on steep terrain. To verify the effects of teleoperation, an experimental prototype system of a monitor image-based teleoperation was constructed using a real forestry machine. In this study, the productivity of excavator based grapple loader, which is one of the most used mechanized harvesting equipment in the timber production, was analyzed using time-study method. Factors like skill and age of operators, influencing loader productivity in timber loading operation were also evaluated by statistical analysis. Productivity analysis results showed that less experienced operators were more productive than experienced operators for teleoperation through image of monitors in the operator cabin. These results are shown to be unfamiliar to the monitor image and different loading operation pattern by operators. According to the results, the monitor image-based teleoperation system of forestry machine need to improve the resolution and installation position of camera. It was expected that additional studies will be needed for real-time remote control of forestry machine in the future.

1. 서론

우리나라는 전체산림 72.1%가 Ⅳ영급 이상이며, 점차 장령림으로 변화함에 따라 지속적인 간벌 및 개벌 등의 산림시업이 점점 증가하고 있는 실정이다(Korea Forest Science, 2020). 또한 목재산업 육성 및 기후변화 대응을 위한 목재수급을 계획하고 있으며, 코로나 19 영향으로 경제여건이 불투명한 상황이나 2021년 기준 목재자급률을 16.3%, 원목자급률을 62.2%로 유지 및 증대방안을 추진하는 등 국산재 생산과 이용에 대한 기대가 높아지고 있다(Korea Forest Science, 2021).

우리나라의 목재수확시스템은 대부분 단목수확 시스템으로 체인톱을 이용한 벌도 및 조재작업이 이루어지고 있고 벌도 후 집재작업으로 굴삭기 우드그랩을 이용한 작업이 61.1%, 트랙터 및 야더등 대형기계를 이용한 작업이 19.1%, 인력만을 이용한 작업이 2.2%, 수라 및 소형윈치 등을 이용한 작업이 1.6%와 기타작업이 14.8%이고(Gallup Korea Ltd, 2014), 임내차를 이용한 소운반 작업으로 이루어진다. 국외에서는 경사지에서 가선을 이용한 집재작업은 고비용(Dykstra 1975, Raymond 2012)과 작업 위험도가 높으며, 이 중 체인톱으로 벌도 후 집재하는 과정에서 작업자들이 집재목을 직접 묶는 등 직접 작업하는 부분에서 안전사고가 많이 발생되고 있다(Slappendel et al., 1993). 이러한 작업시스템을 운영하는 경험이 적은 작업자들에게 위험은 항상 노출되어 있고 이를 해결하기 위한 인력작업에서 기계화 작업으로 전환이 필요하다(Bell, 2002). 이에 기계화로의 지상 기반 시스템은 안전하고 생산적인 목재수확을 위한 기본 선택사항이지만 경사(Alam et al., 2013), 토양 강도 또는 산림지형 요인에 의해 제한되어 왔다(Visser, 2013). 우리나라 전체산림의 임종 및 임상별 경사로 완경사지(15°이하)는 19.5%, 중경사지(15.1∼35°)는 67.5%와 급경사지 (35°초과)는 13.3%로 분포하고 있다(Ji et al., 2020). 이중 집재작업에서 가장 많이 이용되는 굴삭기 우드그랩은 건설용 궤도형 장비로 제원상 무부하 상태에서 등판능력이 35°까지 가능하나 이보다 높은 곳까지 작업을 실시하고 있기 때문에 작업에 대한 위험에 노출과 임지훼손 및 토양에 문제가 발생될 수 있다(Kim and Park, 2012; Lee et al., 2016). 국외 선행연구에서 토양 상태 및 경사 구분을 통해 지상 기반 기계를 안전하고 효율적으로 작업하기 위해 경사가 30°가 넘는 곳에서는 견인 윈치(Cable-assist)가 필요하고, CBR (California Bearing Ration) 비율 등에 따른 한계 경사에서 적정 기계 투입 등을 고려한 작업 안전 범위를 구축하였다(Visser and Stampfer, 2015). 그러나 우리나라는 이러한 점을 고려하지 않고 대부분 굴삭기 우드그랩을 이용한 경사지 작업은 항상 위험을 초래하기 때문에 이를 해결할 수 있는 안전확보에 관한 연구가 필요한 실정이다.

국내⋅외 연구를 살펴보면, 유럽 중 스웨덴 산림연구기관(Skogforsk)은 작업자의 안전을 확보하여 작업 생산성을 향상시키기 위한 방법으로 스트레오 카메라를 이용하여 모니터 영상을 출력하고, 고글 형태로 출력되는 영상 등을 채택하여 사람이 임업기계에 탑승하지 않고 원격제어하여 작업을 할 수 있는 연구와 주변 장애물 및 사람 등을 머신러닝 기술 등을 통해 감지할 수 있는 연구도 수행되고 있다(Skogforsk, 2021). 국내는 현재 건설 기계 중 굴삭기를 대상으로 원격제어를 하기 위해 작업자가 직접 조작하는 조이스틱과 페달(유압식) 등에 액츄에이터(전동 실린더, 모터)를 장착하여 송⋅수신 컨트롤러로 제어하는 방식을 적용한 연구를 수행하였다(Kang et al., 2011). 산림분야에서 국립산림과학원이 개발한 굴삭기 기반의 스윙야더는 무선 송⋅수신 제어컨트롤러를 이용하여 작업자가 최대 200 m 거리에서 작업이 가능하고 (Oh et al., 2020), 벌채부산물 압축결속장치 (Bundler)는 블루투스(Bluetooth) 방식을 적용한 무선 송⋅수신 제어컨트롤러로 원격제어하는 연구를 수행하였다(Oh et al., 2012). 이에 일부 원격제어에 대한 연구가 수행되었으나 영상을 이용한 원격제어 기술에 관한 연구는 미흡한 실정이다.

따라서 본 연구는 산림작업 중 비교적 작업의 난이도가 낮은 원목상차작업을 대상으로 카메라를 이용한 영상 모니터와 실제작업에서 작업자(숙련도, 연령)에 따른 생산성 차이를 비교 분석하여 영상을 통한 원격제어 가능성을 검토하기 위한 기초연구로 활용하고자 하였다.

2. 재료 및 방법

2.1 적용장비 및 영상 장치의 개요

2.1.1 적용된 장비

원격제어를 위한 영상 모니터와 실제작업의 원목상차작업은 Fig. 1과 같이 5톤급 굴삭기 우드그랩(Volvo, EC55C, Sweden)과 궤도형 임내차 (Morooka, MST800VDL, Japan)를 이용하였으며, 장비 제원은 Table 1과 같다. 적용장비는 국내 산림작업에서 가장 많이 이용되고 있으며, 굴삭기 우드그랩은 원목과 벌채부산물을 수집하는 작업뿐만 아니라 집재되어 조재된 원목을 집적작업하거나 소운반과 운송작업을 위한 원목상차작업이 가능한 장비이다. 트랙형 포워더는 산림내 작업로에서 원목 및 벌채부산물을 소운반 작업할 때 사용되고 있으며, 자체 크레인이 장착되어 있는 형태, 없는 경우에는 굴삭기 우드그랩으로 원목을 적재하여 작업하는 장비이다.

Fig. 1 Forestry machines used for the stud y

Table 1. Specification of forestry machines used in the study

2.1.2 적용된 영상 장치

영상 모니터 기반의 원목상차작업은 Fig. 2와 같이 굴삭기 우드그랩 외부 운전케빈 상단 중앙에 카메라를 설치하였으나 작업 붐과 동일선상에 위치하여 우드그랩 끝점이 보이질 않아 시야를 최대한 확보할 수 있는 왼쪽상단에 카메라를 설치하였고, 운전케빈 내부에는 27인치 모니터를 세로로 2대를 배열하여 설치하였다. 이에 따른 카메라 및 모니터의 제원은 Table 2와 같다. 카메라를 이용한 영상 모니터의 원목상차작업은 작업자에 시야 확보가 중요하기 때문에 이를 고려한 카메라는 광각렌즈를 사용하여 화각이 최대 200°로 넓은 시야 확보에 유리하나 광각렌즈 특성상 출력되는 모니터에 영상이 왜곡이 발생하게 된다. 그러나 본 연구는 영상을 이용한 원격제어의 기초연구로 가능성 검토하고자 하였기 때문에 우선 시야확보가 넓은 카메라를 대상으로 비교 연구를 수행하였다.

Fig. 2 Installation of image in-out devices and their view angle

Table 2. Specification of monitor image-based devices used in the study

2.2 실험설계

원격제어를 위한 영상 모니터와 실제작업의 원목상차작업 생산성 분석을 위한 실험설계는 공시 재료로 잣나무 원목 2.1 m, 작업을 위한 작업자 선정은 총 4명으로 작업자 A(경력 30년 이상, 연령 50대), 작업자 B(경력 30년 이상, 연령 50대), 작업자 C(경력 5년 미만, 연령 3 0대), 작업자 D (경력 5년 미만, 연령 20대)로 구분하였다. 또한 동일한 실험조건으로 작업을 실시하기 위해 Fig. 3과 같이 굴삭기 우드그랩과 트랙형 임내차의 위치를 고정시켰으며, 원목 위치는 굴삭기 우드그랩의 작업 붐 길이(6.4 m)를 고려하여 작업반경을 설정하였고, 산림현장에서 소운반작업 후 덤프로하차하기 때문에 원목이 균일하게 쌓여있지 않는 점을 적용하여 실험에 반영하였다.

Fig. 3 Experimental d esign of timber loading operation by monitor image-based and real operation

2.3 조사 및 분석방법

2.3.1 작업시간 조사

모니터 영상과 실제작업에서 원목상차작업시간을 조사하기 위해 스톱워치를 이용한 연속작업의 시간 및 동작연구(Time and motion study) 방법을 적용하였다(Cho et al., 2016, Choi et al., 2018). 작업에서 1회 당 시간조사는 굴삭기 우드그랩이 원목을 잡는 순간부터 트랙형 임내차에 상차 후 다음 작업을 위해 원목 위치까지 이동하는 시간으로 정의하였으며, 원목 전체를 상차하는 기준으로 전체작업시간을 조사하였다.

2.3.2 작업시간 및 생산성 분석

작업시간은 굴삭기 우드그랩이 트랙형 임내차 적재함에 원목을 1회당 상차하는 작업시간을 측정하여 시간당 작업시간으로 산출하였다. 또한 작업 생산성은(Gwt; Green weight ton/hr)은 원목상차작업을 위한 공시재료 원목중량 전체를 측정하였고, 식(1)과 같이 1회당 작업시간을 시간당으로 산출 후 원목중량을 이용하여 생산성을 분석하였다(Cho et al., 2016; Lee et al., 2016).

Productivity(Gwt/hr) = 3,600 / cycle time(sec) × log weight (Gwt)       (1)

2.3.3 통계분석

영상 모니터와 실제작업에 따른 원목상차작업의 통계분석은 영상처리 유무와 작업자를 대상으로 실시하였다. 통계분석은 SPSS 23.0 프로그램(IBM Inc., Armonk, Ny, USA)을 이용하였다. 영상 모니터와 실제작업 생산성의 유의성 검증은 t-검정을 이용하였고, 전체적인 유의성을 검증하기 위해서 데이터에 따라 일원배치 분산분석(Anova analysis) 후 Duncan 다중 검정을 실시하였다 (α = 0.05).

3. 결과 및 고찰

3.1 영상 모니터와 실제작업의 생산성 분석

3.1.1 영상 모니터 기반의 생산성

영상 모니터 기반의 작업자별 원목상차작업 생산성 결과는 Table 3과 같고, 작업자에 따른 원목상차작업 생산성 차이를 일원배치 분석분석을 통해 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다(p<0.05). 또한, Duncan 사후 검증을 통해 작업자 A와 C가 동일한 그룹으로 나타났고, 작업자 B와 D는 각각 다른 그룹으로 분석되었다(Table 4, 5).

Table 3. Productivity of timber loading operation by monitor image-based operation

영상 모니터 기반의 작업자별 생산성은 작업자 D가 15.1 Gwt/hr으로 가장 높게 나타났으며, 작업자 B는 12.4 Gwt/hr, 작업자 A는 9.8 Gwt/hr 과 작업자 C는 9.5 Gwt/hr 순으로 나타났다. 또한 기존 수행된 연구에서 굴삭기 우드그랩의 원목 상차작업은 직경과 수종은 다소 비교하기 어려우나 시간당 17.4 Gwt/hr(Oh et al., 2017)로 나타났으며, 본 연구 결과에서 생산성이 가장 높은 작업자 D와 약 1.2배 차이로 나타났다. 이 결과는 모니터 영상이 익숙한 젊고 경험이 낮은 작업자가 생산성이 높을 것으로 예상하였으나 작업자 C에서 생산성이 가장 낮았고, 모니터 영상이 익숙하지 않은 경험이 많은 작업자 B가 더 높은 생산성으로 나타났다. 이에 생산성에 미치는 영향으로 작업자들이 공통적으로 모니터 영상에 익숙하지 않아 사물 등에 대한 거리감이 떨어지는 문제점이 있었다. 또한 선행연구에 따르면 산림작업에서 높은 숙련도를 요구하지 않은 난이도가 낮은 작업에 경우에 숙련도 보다 다른 인자에서 차이가 나는 것으로 나타났고(Cho et al., 2016), 이는 본 연구에서 고려한 경험 및 연령에 따른 작업자의 작업성향이 생산성에 많은 차이를 나타낸 것으로 사료된다.

Table 4. One-way ANOVA of timber loading operation by monitor image-based operation

Table 5. Duncan’s multiple range test of timber loading operation by monitor imagebased operation

Note) The same letters are not significantly different at p= 0.05

^{a, b, c} Duncan’s multiple range test group

3.1.2 실제작업의 생산성

실제작업에서 작업자별 원목상차작업 생산성 결과는 Table 6과 같고, 작업자에 따른 원목상차작업 생산성 차이를 일원배치 분석을 통해 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다(p<0.05). 또한, Duncan 사후 검증을 통해 작업자 A와 C가 동일한 그룹으로 나타났고, 작업자 B와 D는 각각 다른 그룹으로 분석되었다(Table 7, 8).

Table 6. Productivity of timber loading operation by real operation

Table 7. One-way ANOVA of timber loading operation by real operation

Table 8. Duncan’s multiple range test of timber loading operation by real operation

Note) The same letters are not significantly different at p= 0.05

^{a, b, c} Duncan’s multiple range test group

실제작업에 의한 작업자별 생산성은 작업자 B 가 27.2 Gwt/hr으로 가장 높게 나타났으며, 작업자 D는 22.8 Gwt/hr, 작업자 A는 16.2 Gwt/hr와 작업자 C는 15.2 Gwt/hr 순으로 나타났다. 이 결과는 모니터 영상 기반의 작업보다 높은 생산성으로 나타났고, 실제작업에서 경험이 높은 작업자 A와 B에서 가장 높을 것으로 예상하였지만 젊고 경험이 적은 작업자 D도 높은 생산성으로 나타났다. 본 연구에서는 원목상차작업에 이용된 장비는 이동을 제한하였고, 원목 위치도 항상 동일한 위치에 놓여지나 덤핑에 의해 하차하는 과정에서 무작위로 쌓여 항상 일정하지 않았다. 또한 작업자별 작업성향에 차이가 있으며, 이중 적재함에 정리를 하면서 순차적으로 상차하는 작업자가 있었고, 원목을 잡는 순간부터 정리하여 적재함에 상차하는 작업자가 있었기 때문에 생산성 차이를 나타낸 것으로 사료된다. 향후 이러한 문제점을 고려하고 동일한 작업방법을 적용하여 상차작업 생산성을 평가하기 위한 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.

3.1.3 영상처리에 따른 생산성 비교 분석

본 연구는 영상을 통한 실시간 원격제어의 가능성을 검토하기 위해 모니터 영상과 실제작업의 생산성 차이를 분석하였다. 작업자별 영상 모니터와 실제작업 생산성 차이의 유의성을 검증하기 위해 t-검정을 실시한 결과 각 처리안에서 유의수준 5% 이내에서 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다(Table 9).

Table 9. Validation result of test data in productivity by monitor image-based and real operation

Fig. 4와 같이 작업자에 따른 영상 모니터와 실제작업 생산성 차이를 각각 살펴보면, 모니터 영상 대비 실제작업에서 작업자 A는 1.7배, 작업자 B는 2.2배, 작업자 C는 1.6배와 작업자 D는 1.5배로 나타났다.

Fig. 4 Comparative analysis of the average productivity by monitor image-based and real operation

경험이 많은 작업자 A와 B 중 A는 모니터 영상으로 작업시간이 경과됨에 따라 어지러움을 더 많이 호소하였고 이로 인해 생산성이 감소되는 것으로 나타났지만, 작업자 B는 모니터 영상에 적응함에 따라 생산성이 증가되는 것으로 나타났다 (Fig. 5). 또한 젊은 작업자 C와 D도 시간경과에 따라 생산성이 증가된 것으로 판단된다. 한편 공통적인 문제로 모니터 영상 기반의 작업은 굴삭기 우드그랩이 원목을 잡고, 적재함에 상차할 때 거리감이 없어 어려움을 호소하였고, 이러한 문제가 지연시간으로 반영되어 실제작업에 비해 생산성이 감소된 것으로 판단된다. 또한 모니터 영상 기반의 작업은 충분한 연습을 통해 숙달되면 생산성이 높아질 수 있을 것으로 사료된다.

Fig. 5 Analysis of productivity(three replication) monitor image-based and real operation

본 연구에서 적용된 모니터 영상에 사용된 카메라는 광각렌즈를 이용하여 최대 화각 200°까지 넓은 시야를 확보할 수 있었지만 1대의 설치로 여러 곳을 볼 수 없는 한계가 있었으며, 화면에서 왜곡 등 연령이 높은 작업자는 익숙하지 않고 어지러움을 호소하였기에 영상에 대한 개선이 필요할 것으로 판단된다. 향후 이러한 점을 보완하여 고사양 카메라를 적용하고 여러 각도에 카메라를 설치하여 작업자들이 원하는 영상을 보고 작업을 할 수 있도록 환경개선을 통한 작업생산성 평가 연구가 추가적으로 필요할 것으로 판단된다.

4. 결론

현재 산림현장에서는 경사지에 굴삭기 우드그랩을 이용한 집재작업이 가장 많은 비율로 차지하고 있으며, 이러한 작업은 항상 위험에 노출되어 있기 때문에 이를 해결할 수 있는 효율적인 작업과 안전확보에 대한 연구가 필요하다.

본 연구에서는 영상을 이용한 실시간 원격제어를 위해 영상 모니터와 실제작업을 원목상차장비, 연령과 경험을 고려한 작업자들로 구분하여 생산성 분석을 통해 가능성을 검토하고자 하였다. 모니터 영상 기반의 작업 생산성은 젊은 작업자 D 와 경험이 많은 작업자 B에서 가장 높게 나타났다. 특히 연령이 높고 경험이 많은 작업자들은 익숙하지 않은 영상이 어지러움을 호소하고 이러한 점이 반영되어 생산성에 영향이 있는 것으로 나타났으며, 영상을 이용한 작업은 충분한 연습을 통해 숙달되면 생산성이 향상될 수 있을 것으로 사료된다. 실제작업는 경험이 많은 작업자 B와 경험이 낮은 작업자 D에서 생산성이 가장 높았고, 경험이 많은 작업자가 생산성이 높을 것으로 예상하였지만 연구결과를 통해 작업자들에 작업성향 차이가 생산성에 영향을 미치는 것으로 사료된다. 또한 모니터 영상 기반의 작업은 환경개선이 필요할 것으로 판단되었으며, 향후 고성능 카메라를 다양한 각도에 배치하여 작업환경을 개선하고 작업방법을 고려하여 작업생산성에 미치는 영향에 대한 검토에 대한 추가적인 연구가 진행되어야 할 것으로 사료된다.