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한국건설기술연구원이 인공지능(AI)을 활용해 터널 공사를 수행하는 대형 건설장비인 '터널 전단면 굴착기(Tunnel Boring Machine,TBM)' 자동화에 도전한다.

24일 건설연에 따르면 최근 건설 인력난을 해소하기 위한 자동화 기술이 주목받고 있다.특히 TBM을 운전하는 오퍼레이터는 터널 굴착 사업의 필수 인력으로 꼽히지만 숙련자를 구하기가 점점 어려워지고 있다.

최순욱 건설연 터널지하공간그룹 수석연구원은 "사람들이 보통 지하 작업을 기피하는 데다 경력이 쌓인 사람도 부담을 느낄 정도로 작업 난도가 높다"며 "기존 오퍼레이터가 은퇴하면 뒤이을 인력이 부족한 상황"이라고 설명했다.

건설연은 오퍼레이터의 업무 부담을 줄이기 위해 국토교통부가 주관하는 스마트건설기술개발 국가연구개발(R&D) 사업에서 세부과제로 '머신러닝 기반 TBM 스마트 운용 기술 개발'을 맡아 부분 자동화를 구현하고 있다.
TBM은 전면부의 거대한 블레이드로 암반을 깨부수면서 굴을 판다.중간중간 세그먼트라는 부품을 굴착한 터널 안쪽 벽면에 설치해 무너지지 않도록 지지한다.송전선용 터널,m2 슬롯 ssd철도 터널 등 용도에 따라 크기가 다르지만 블레이드에 힘을 전달하는 구동부인 '액추에이터' 약 20개를 포함해 수많은 부품으로 구성된다.

최 수석연구원은 "직경 3.5m급의 소형 TBM도 전체 길이가 100~120m에 달한다"며 "전체가 하나의 공장이라고 보면 된다"고 말했다.

TBM에는 각 부품의 상태를 정밀하게 모니터링하기 위해 수천 개의 센서가 부착돼 있다.지하에서는 현재 위치를 가늠하기 어렵기 때문에 측량 장비도 필요하다.확인해야 하는 변수만 100개가 넘는다.
TBM을 운전하는 오퍼레이터는 수많은 변수를 종합적으로 판단해 전진 속도와 방향,블레이드의 회전 속도 등을 조절한다.굴착 전 조사에서는 지반 안쪽이 실제로 어떤 상황인지 미리 알기 어렵기 때문에 현장에서 발견하는 문제는 오퍼레이터의 역량에 의존해 해결할 수밖에 없다.

최 수석연구원은 "오퍼레이터의 부담을 덜기 위해서 업무를 부분적으로 자동화하려는 시도가 기존에도 있었지만 단순하게 미리 정해진 규칙에 따라 작동하는 형태"라며 "AI를 활용해 TBM을 자동화하는 것이 연구 과제의 목표"라고 밝혔다.

연구팀은 먼저 굴진 속도와 파쇄된 암반이 컨베이어에 실려 장비 뒤쪽으로 전달되는 속도를 자동으로 일치하는 데 초점을 뒀다.TBM 제어시스템과 클라우드 기반의 운용시스템을 연동해 데이터를 실시간으로 수집하고 제어하는 방식이다.

연구팀은 먼저 건설연 내에서 액추에이터 1개로 데이터가 제대로 수집되는지 확인하고 실제 TBM 장비 등을 활용해 자동제어 모델을 구축했다.올해 8월에는 경기 시흥시 전력구 굴착 현장에서 TBM 자동제어 실증도 진행했다.

TBM 부분 자동화가 도입되면 오퍼레이터의 업무 부담을 줄일 것으로 기대된다.최 수석연구원은 "현재 연구보고서를 작성 중이고 최종 평가는 내년 3월 예정"이라며 "TBM 제어는 자율주행 기술과 성질이 비슷하기 때문에 데이터를 많이 쌓는 게 중요하고 향후 방향 제어 등 다른 변수로 확장할 것"이라고 밝혔다.

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