CSPR 기반 건설 시뮬레이션 및 생산성 예측을 통한 장비 플릿 최적화 연구

CSPR-Based Construction Simulation and Productivity Prediction for Fleet Optimization Research

연구 내용

굴착·운반 공정에 대해 CSPR 기반 수리모델과 이산사건 시뮬레이션, 신경망·최적화 기법을 결합하여 생산성 데이터를 생성하고 장비 플릿을 최적화하는 연구

굴착·운반 등 토공 작업의 공정 단계별 생산성 평가를 위해 CSPR(Construction Standard Production Rate)을 기반으로 장비 조합을 고려한 시뮬레이션 모델을 구성합니다. 공정 입력 변수를 정형화하고, 이산사건 시뮬레이션을 통해 생산률 데이터를 생성한 뒤 회귀 및 인공지능 기반 예측 모형으로 확장합니다. 또한 다목적 문제로 장비 선택과 제약을 동시에 다루기 위해 MINLP 형태의 수리 최적화 절차를 적용하여 현장 불확실성을 반영한 플릿 산출 방법을 제안합니다. 이를 통해 데이터 수집과 전문 시뮬레이션 모델링 부담을 줄이면서 의사결정 성능을 확보하는 데 차별성이 있습니다.

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연구 흐름

초기 연구는 토공 작업 생산성 평가를 위해 CSPR 수식 정보와 공정 입력을 연계하고, 이산사건 시뮬레이션으로 생산률 데이터 생성 가능성을 검토하는 방향으로 진행되었습니다. 이후 신경망 기반 예측을 도입하여 건설 계획 단계에서 생산성 추정을 수행하는 방법론으로 확장되었습니다. 최근에는 장비 조합이 복수인 상황을 다루기 위해 MINLP 기반의 다목적 장비 플릿 최적화 절차를 제안하고, 이산사건 시뮬레이션 접근과 비교 검증을 수행하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

토공 공정 생산성 추정
장비 플릿 의사결정
공정 스케줄링 최적화
생산률 데이터 자동 생성
현장 제약 조건 반영 계획
다목적 비용-기간 균형 계획
시공 단계 위험 기반 시뮬레이션
대체 장비 시나리오 평가
데이터 기반 건설 운영관리
계획-견적 연계 생산성 모델