← 소공원 설계·공정모델

AI 전환 연구 / 투입 자원과 강화학습 예비실험

몇 명, 몇 대를 함께 투입할 것인가

굴삭기와 작업반을 얼마나 함께 투입할지 정하고, 주어진 인원과 장비 안에서 다음 작업을 고르는 정책을 학습했다.

선정한 강화학습 정책의 공기는 같은 자원 조건에서 시험 평균 공기가 가장 짧은 기존 규칙보다 P0에서 2.73일, P7에서 1.26일 짧았다. 이는 합성 부지에서 얻은 첫 비교 결과다. 현장에서의 효과나 가능한 모든 조합 중 최적해를 확인한 것은 아니며, 인원·장비를 늘린 효과와 작업 선택을 바꾼 효과는 구분해 살펴본다.

이 실험은 R1의 균등한 4개 구역을 기준으로 했다. 식재·시설 기준의 R2 공구 조정안에 맞춘 재학습은 아직 진행하지 않았다.

01 / 투입 조건

어떤 조건을 바꾸어 보았는가

대지 2,000㎡의 설계와 물량, 주 5일·하루 8시간의 근무달력은 고정했다. 굴삭기는 최대 2대까지 비교하되, 실제 부지의 진입 폭과 작업반경, 대기 공간에 적합한지는 아직 확인하지 않았다.

변수기본값검토 범위적용 방법
굴삭기 동시 투입1 대1 · 2 대장비 1대당 동시 작업 1건. 장비 규격별 진입·회전반경과 2대의 공간 적합성은 미검증.
토공 작업반1 개 반1 · 2 개 반작업반 단위 자원. 현재 토공반의 직종별 인원은 미확정이므로 총 인원에 합산하지 않음.
식재·시설 작업반1 개 반1 · 2 개 반교목·관목·토양·시설 작업의 동시 착수 상한. 직종별 공유 인원과 장비도 충족해야 함.
포장 작업반1 개 반1 · 2 개 반경계석·기층·블록포장에 배정. 포설작업 기준 포장공3+특별인부2+보통인부2 및 장비 필요.
평떼 작업조1 개 조1 · 2 · 3 개 조1개 조=조경공1+보통인부4. 전체 보유 작업조이며 각 구역에 1개 조씩 배정; 같은 구역 작업시간을 자동으로 나누지 않음.
조경공 공유 인원3 명3 · 6 명교목·관목 1개 반은 조경공3+보통인부1. 평떼와 같은 인력 풀을 공유.
보통인부 공유 인원4 명4 · 8 · 12 명식재·포장·평떼에 중복 배정 금지. 평떼 3개 조에는 조경공3+보통인부12 필요.
특별인부 공유 인원3 명3 · 6 명경계석·포장 작업 공유.
포장공 공유 인원3 명3 · 6 명1개 블록포장반당 포장공3 필요.
운반차량 동시 투입1 대1 · 2 대반입구는 1개 슬롯으로 유지. 실제 차량 회차·대기는 단순화.
다짐장비 동시 투입1 대1 · 2 대블록포장 자원 묶음에 포함.
최대 동시 작업4 건1 · 2 · 3 · 4 건작업구역별 1건. 전체 부지정지·관저고 조정 작업은 A~D 모두 점유하므로 병행 불가.

평떼 작업조 하나는 조경공 1명과 보통인부 4명으로 구성하며, 기준 시공량은 8시간에 150㎡다. 2개 조를 투입하면 10명, 3개 조면 15명이 필요하다. 이번 실험에서는 조마다 서로 다른 구역을 맡겼으며, 한 구역의 작업속도를 2배나 3배로 높이는 방식은 사용하지 않았다. 평떼 규격은 300×300mm로 유지했다.

작업반을 늘려도 필요한 인원이 없으면 착수할 수 없다. 예를 들어 관목 작업반 하나(조경공 3명·보통인부 1명)와 평떼 작업조 하나가 함께 일하려면 조경공 4명과 보통인부 5명이 있어야 한다. 이처럼 작업반 수와 여러 공종이 함께 쓰는 직종별 인원을 모두 제한했다. 토공반은 아직 직종별 인원을 정하지 않은 묶음으로 관리하므로 전체 현장 인원에는 합산하지 않았다.

02 / 동시 작업의 조건

작업을 시작하기 전에 확인할 조건

  1. 표토 정리와 부지정지는 각각 A~D 구역 전체를 사용해 한 번에 진행한다.
  2. 우수관·집수정 설치와 관저고 검토는 전 계통을 하나의 작업으로 관리한다. 작업반이 늘어도 개별 구간으로 자동 분할하지 않는다.
  3. 관목 식재와 블록포장은 서로 다른 구역이고 선행 작업·인원·동선 조건이 충족될 때 병행할 수 있다.
  4. 반입구는 한 번에 한 작업이 사용하고, 같은 구역에서도 동시에 한 작업만 진행하도록 했다. 포장이 끝난 곳에는 장비 통행을 제한했다.
  5. 이번 실험은 경계석을 4개 구역별로 설치하는 공개 원본 62개 작업을 사용했다. 일괄 시공을 반영한 별도의 59개 작업 검토안은 적용하지 않았다. 논문의 본 실험에 앞서 이 공정 기준을 통일할 예정이다.

아래는 사건 시뮬레이터가 작업의 착수 여부를 판단하는 규칙이다. 장비 충돌과 안전거리, 자재 적치 공간, 관저고 검측은 별도의 현장·기하 검토가 필요하다.

03 / 자원 변경에 따른 공기

장비와 작업반을 늘렸을 때

각 설정에 같은 B2_READY 규칙과 8개 변동 시나리오를 적용했다. 공기는 착공부터 완료까지의 달력 경과일로 표시했다. 설정에 따라 직종별 인원과 장비가 함께 달라질 수 있으므로, 결과를 비교할 때 바뀐 조건을 같이 살펴야 한다.

설정변경 내용강우 없는 기준조건변동조건 평균
P0기본 자원56.06일63.49일
P1굴삭기만 2대52.02일59.94일
P2토공반·굴삭기·차량 각 251.13일58.68일
P3식재반 2개44.37일52.29일
P4포장반 2개49.05일55.28일
P5평떼 2개 조 / 10명50.16일57.26일
P6평떼 3개 조 / 15명46.25일54.71일
P7복수 작업반·굴삭기 2대35.25일40.15일
P8동시 작업 최대 2건56.06일63.50일

이번 P0에는 작업반 수 제한을 추가해 기존 웹 공정표와 조건이 다르다. B1의 결정론적 공기도 기존 51.07일에서 53.36일로 달라졌으므로 두 값을 같은 조건의 성능 차이로 해석하지 않는다. B2는 준비된 작업 중 후속 작업까지 예상 소요시간이 긴 작업을 먼저 고른다. 비용 단가는 아직 검증하지 않아 경제성 비교는 포함하지 않았다.

04 / 강화학습 실험

같은 자원으로 다음 작업을 고르게 했다

선형 REINFORCE 정책이 선행 작업과 근무시간, 자원·구역 조건을 충족한 작업 중에서 다음 작업을 고르도록 했다. 판단에는 작업시간, 후속 작업의 길이, 가용 자원 등 17개 특징을 사용했다. 아직 발생하지 않은 강우나 실제 생산성의 난수값은 알려주지 않았다. 진행 중인 작업을 먼저 재개하고, 자원이 남으면 가능한 작업을 추가로 배정했다.

학습 초기값은 시드 3개로 달리하고 각각 192회 학습했다. 학습 중 8·16·24회차 묶음의 정책을 8개 검증 시나리오에서 평가해 선택했다. 이어 학습과 검증에 사용하지 않은 24개 시나리오에서 기존 규칙 3개, 무작위 선택, 강화학습 정책 3개를 비교했다. 비교는 P0·P7 각각의 동일한 자원 조건에서 수행했다.

자원 조건세 규칙 중 최소 평균검증자료로 선정한 RLRL 학습 시드 3개 평균선정 RL의 공기 단축
P071.94일 (B1_ZONE)69.22일69.20일+2.73일
95% 구간 +2.21 ~ +3.28일
P744.25일 (B0_STAGE)42.99일43.02일+1.26일
95% 구간 +0.51 ~ +1.97일

차이가 양수이면 강화학습 정책의 공기가 더 짧고, 음수이면 더 길다. 신뢰구간은 같은 시나리오끼리의 공기 차이를 4,000회 재표집해 추정했다. 표의 최소 규칙은 시험 결과를 모은 뒤 구한 비교값이다. 선택된 한 정책과 함께 시드 3개의 평균도 제시했다. 이번 결과는 같은 부지와 같은 분포의 시나리오에 한정되며 다른 현장에서도 유지되는지는 추가 시험이 필요하다.

시험 336회와 자원 민감도 분석 81회에서 선후행, 자원 초과, 작업구역 중복, 완료된 포장의 접근 제한을 점검했다. 모두 해당 제약을 통과했다. 전체 시뮬레이션은 총 1,213회 시도했으며, 잘못된 행동을 넣어 거부되는지 확인한 시험도 포함한다. 이번에 정한 실행 한도는 2,000회였다.

정책 경사법의 원리 · 강화학습 평가 시 유의사항

05 / 다음 실험 준비

투입 조건을 바꾸고 저장하기

아래 값을 바꾸어 다음 실험에 사용할 설정을 저장할 수 있다. 현재 화면은 설정 파일을 만드는 기능이며, 공기 계산이나 학습을 새로 실행하지는 않는다. 위 표에는 미리 계산한 9개 설정의 결과를 표시했다.

06 / 계산 자료

실험 조건과 결과 내려받기

다음 실험에서는 경계석 일괄 시공을 포함해 공정 기준을 통일하고, 실제 작업반과 장비 규격에 맞춰 조건을 보정할 예정이다. 다양한 부지와 실제 비용을 포함한 비교도 필요하다. NVIDIA Warp와 Isaac Sim을 이용한 장비 동작·기하 검증은 아직 진행하지 않았다.