휠로더는 일반 차량과는 다르게 수송을 위한 주행과 특정 현장에서 작업을 동시에 수행할 수 있는 건설 장비 중의 하나이다. 휠로더가 수행할 수 있는 주요 작업은 건설 현장에서의 시공이나 채광작업을 예로 들 수 있지만, 휠로더 자체의 다양성으로 인해 목재나 철제 같은 화물을 운반하거나 적재하는 운송 주행 작업이 가장 빈번한 작업이라고 할 수 있다. 이처럼 다양한 산업현장에서 활용될 수 있는 휠로더는 50년 전 최초 등장한 이후부터 차량 자체의 효율성, 안전성 및 조작성을 향상시키기 위해 많은 연구가 이루어져 왔다.^1-6 하지만 휠로더는 차량으로서의 주행성능이나 운전자에 대한 편의성에 대한 연구는 중요하게 여겨지지 않았고, 건설 시공과 관련된 작업 성능의 발전에만 집중적인 연구가 진행되어 왔다. 더불어 최근에는 일반 차량의 자율주행 기술이 주목을 받고 있음에 따라 주행 시스템에 있어서 차량과 유사한 휠로더의 경우에도 주행 성능 및 무인 원격 제어에 관한 관심이 높아지고 있다.^7,8 자율 주행은 주행 성능 평가와 운전자 편의 향상에 대한 연구가 필수적이며, 일반적인 차량의 편의 향상을 위한 평가 지표는 승차감과 차량 핸들링을 꼽을 수 있다. 승차감의 경우에는 객관적인 측정을 위한 확립된 방법이^9,10 존재하지만 차량 핸들링, 즉 휠로더의 주행에 관한 평가는 승차감에 비해 보다 복잡한 구조를 가지고 있어서 객관적인 평가를 수행하기 어렵다. 실제로 산업 현장에서 휠로더의 핸들링이나 주행 평가는 운전자의 주관에 의한 설문조사에 의존하고 있으며, 이는 운전자마다 가지고 있는 고유의 운전 습관과 당일의 건강 상태와 기분에 의해서 평가 결과가 매번 달라지게 되는 문제가 있다.

본 논문에서는 휠로더 원격 자동화의 구현 시 필요한 주행 성능 평가를 위하여 Fig. 1과 같이 휠로더 주행 시스템을 인간-기계 시스템으로 단순화하였다. 본 시스템에서는 운전자와 휠로더를 하나의 인간-기계 시스템으로 정의하고 그 사용에 따른 주행 성능(Driving Performance)을 평가하는 객관적 평가 방법을 제안하였다. 휠로더의 주행 성능 평가 방법으로는 인간-기계 상호작용 분야에서 대표적인 피츠의 법칙(Fitts’ Law)과 스티어링 법칙(Steering Law)을 제안하였다.

Fig. 1 
Human-Machine Interaction application in wheel loader

사용성 평가 방법 중 하나인 피츠의 법칙은 휠로더의 주 작업 주행 패턴인 V상차 주행에 적용하였으며, 스티어링 법칙은 휠로더를 포함한 중장비 주행 성능 통과 기준인 ISO5010에 적용하여 객관적인 주행 성능 평가를 도출할 수 있도록 진행하였다. 시뮬레이션을 위한 휠로더 모델 선정은 실제 휠로더 장비 중 하나인 두산의 DL400급 장비를 대상으로 선정하였으며, Open Dynamics Engine (ODE) 기반의 모델을 구성하여 동역학적인 요소를 포함한 현실감이 있는 시뮬레이션을 수행하였다.

2장에서는 휠로더 주행 성능의 객관적 평가 방법을 제안하기 위하여 인간-기계 상호작용 분야에서 사용성 평가에 대표적인 피츠의 법칙과 스티어링 법칙을 소개하고 V상차 주행과 ISO5010 주행에 사용성 평가를 적용하는 방법을 설명하였다. 3장에서는 2장에서 소개한 사용성 평가 방법을 시뮬레이션하기 위한 ODE 시스템을 소개하고 실험 환경 설정에 관하여 설명하였다. 4장에서는 실험결과를 설명하고 마지막 5장에서 실험에 따른 결론과 고찰을 서술하였다.

본 연구에서 제안한 휠로더의 주행 성능 평가 방법은 피츠의 법칙을 적용한 V상차 주행 방법과 스티어링 법칙을 적용한 ISO5010 주행 방법이 있다. 각 시뮬레이션의 결과를 분석하기에 앞서, 휠로더의 실물 설정을 DL400으로 1대 설정하였기에 다른 휠로더와의 주행 성능을 비교할 수 없는 설정이다. 따라서 DL400 휠로더 실물 내에서 물성치 변경을 지정하여 비교 대상 군을 만들 수 있게 비교 변수를 지정하였다. 비교 변수는 Table 1과 같이 스티어링 비율, 최고 속도, 차량 바퀴의 마찰계수를 선정하였다. 피험자는 만 33세, 오른손 잡이이며 일반 자동차 운전 경력 14년 보유자이다. 하지만 휠로더를 직접 운전해보지 않았으므로 실험에 앞서 10분간의 조종해볼 수 있는 연습 시간을 부여하였다.

Fig. 11 
IP of V-Shape experimental result in steering ratio variables

본 논문에서는 휠로더 주행의 성능 평가 지표로서 Correlation 상수 R²을 사용하였다. R²은 피츠로우의 법칙에서 난이도 ID와 수행시간 MT의 관계를 비례적인 수치로 나타내는 지표이다. R²의 값이 1에 가까울수록 난이도 ID와 수행 시간 MT 의 상관관계가 명확한 것이며 작업 난이도에 따른 분류가 명확하다는 의미가 된다. 두번째 성능 평가 지표로써 성능지수(Index of Performance, IP)를 선정하였다. 성능지수는 ID와 MT의 관계를 보여주는 그래프에서 기울기의 역수이다. IP는 일반적으로 bit/seconds로 표현되며, 단위 시간당 정보의 전송 크기를 의미한다. IP의 수치가 크면 클 수록 단위 시간당 효율적인 성능을 발휘한다고 결론을 내릴 수 있다. 모든 실험의 결과는 전체 실험의 평균값으로 비교를 하였다.

4.1 스티어링 비율(Steering Ratio)

4.1.1 V상차 주행 시뮬레이션

Steering Ratio값을 변수로 설정한 V상차 주행 시뮬레이션 실험에서 R²의 값은 서로 간에 크게 차이가 나지 않았다. Steering Ratio 값을 변수로 설정한 V상차 주행 시뮬레이션 실험에서 성능지수 IP 값은 Steering Ratio가 13.5인 경우에 가장 높은 결과를 보여주었다. 13.5와 4.5의 IP 값의 차이는 0.007443로 파악되었다. 이는 휠로더 주행에 있어서 Steering Ratio의 차이는 영향을 조금 미친다고 볼 수 있다.

4.1.2 ISO5010 시뮬레이션

Steering Ratio 값을 변수로 설정한 ISO5010 시뮬레이션 실험에서 R²의 값은 각 변수마다 거의 차이가 나지 않았다. Steering Ratio 값을 변수로 설정한 ISO5010 시뮬레이션 실험에서 성능지수 IP 값은 Steering Ratio 값이 13.5일 때 최고 높은 결과를 보여 주었다. 13.5와 4.5의 IP 값의 차이는 0.014012로 파악되었다. 이는 V상차 주행 시뮬레이션 결과와 마찬가지로 휠로더 주행에 있어서 Steering Ratio의 차이는 영향을 미친다고 볼 수 있다.

Fig. 12 
IP of ISO5010 experimental result in steering ratio variables

Fig. 13 
V-Shape experimental result of IP in maximum velocity variables

Fig. 14 
ISO5010 experimental result of IP in maximum velocity variables

4.2 최고속도(Maximum Velocity)

4.2.1 V상차 주행 시뮬레이션

최대 속도 값을 변수로 설정한 V상차 주행 시뮬레이션 실험에서 R²의 값은 16 km/h와 8 km/h에서 0.021의 차이가 나타났다. 이는 속도가 증가함으로 인해서 난이도 ID와 수행시간MT의 선형 관계가 미미하지만 영향이 있는 것으로 파악되었다. 최대 속도값을 변수로 설정한 V상차 주행 시뮬레이션 실험에서 성능지수 IP 값은 최대 속도가 클수록 확실하게 증가하는 결과를 보여주었다. 16 km/h와 8 km/h의 IP 값의 차이는 0.05758로 2배 차이가 나는 것으로 파악되었다. 이는 휠로더 주행에 있어서 속도의 차이는 중요한 평가지표가 된다는 의미이다.

Fig. 15 
V-Shape experimental result of IP in friction coefficient variables

Fig. 16 
ISO5010 experimental result of IP in friction coefficient variables

4.2.2 ISO5010 시뮬레이션

최대 속도 값을 변수로 설정한 ISO5010 시뮬레이션 실험에서 R²의 값은 각 변수마다 거의 차이가 나지 않았다. 최대 속도 값을 변수로 설정한 ISO5010 시뮬레이션 실험에서 성능지수 IP 값은 최대 속도가 클수록 확실하게 증가하는 결과를 보여주었다. 16 km/h와 8 km/h의 IP 값의 차이는 0.71957로 2배 차이가 나는 것으로 파악되었다. 이는 V상차 주행 시뮬레이션 결과와 마찬가지로 휠로더 주행에 있어서 속도의 차이는 중요한 평가지표가 된다는 의미이다.

본 논문에서는 휠로더의 자율 주행을 위한 방법 중, 원격 제어 시 필요한 주행 성능 평가의 객관성을 높이기 위한 방법으로는 인간-기계 상호작용 분야에서 대표적인 피츠의 법칙(Fitts’ Law)과 스티어링 법칙(Steering Law)을 제안하였다. 피츠의 법칙은 휠로더 주행 작업 중 V상차 주행 작업에 적용하였고 스티어링 법칙은 ISO5010 주행 작업에 적용하였다. 제안한 주행 성능 평가 방법의 검증을 위한 시뮬레이션 환경으로는 Open Dynamics Engine (ODE)을 사용하였다. 시뮬레이션에서 사용할 휠로더의 실물 모델은 두산의 DL400급 휠로더를 선정하였으며, 성능 평가의 비교대상을 위해 스티어링 비율(Steering Ratio), 최고속도(Maximum Velocity), 마찰계수(Friction Coefficient)를 각각 3가지씩 단계로 변화하며 실험을 진행하였다. 실험 결과 휠로더의 성능 평가에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 최고속도이며, 가장 미미한 영향을 미치는 요인은 스티어링 비율로 나타났다. 최고 속도는 현 실험단계인 8-16 km/h 구간에서는 속도가 빨라지면 빨라질수록 성능지수 IP가 크게 증가하였다. 마찰계수는 현 실험단계 0.01-0.5 구간에서는 값이 증가할수록 성능지수가 감소하는 경향을 보였다. 스티어링 비율의 경우에는 현 실험단계 4.5-18.9 구간에서는 경향성이 보이지는 않았으나 14.5의 비율에서 가장 높은 성능지수 IP가 결과로 나타났다. 이러한 결과는 스티어링 비율의 값은 휠로더의 주행 성능에 있어서 최적의 값을 비율이 존재한다는 의미이고 추가적인 실험을 통하여 그 값을 구할 수 있을 것이다.

본 논문에서 제안한 휠로더의 주행 성능 평가 방법은 모든 실험의 결과에서 R²의 값이 0.95 이상의 결과가 나타나는 것으로 보아 그 방법이 유효함을 보여줄 수 있었다. 다만 변수로 지정한 스티어링 비율, 최고속도, 마찰계수 외에도 휠로더의 주행 성능에 미치는 변수들이 매우 많은 관계로 추후 추가적인 실험을 통해서 보다 사실적인 시뮬레이션으로 검증이 필요할 것으로 보인다. 더불어 본 논문에서 휠로더 모델로 설정한 DL400 외의 다른 휠로더 모델의 특성을 추가로 도입하여 방법론을 검증하면 더욱 좋은 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대한다. 이러한 단계의 검증이 지나면 실제 휠로더 차량을 가지고 직접 실험을 통해 주행 성능 평가를 가능하게 할 것으로 생각한다.