초록
현재 군 수송기는 매주 일정 대수가 각 기지 간 물자수송, 인원수송 그리고 조종사들의 훈련목적으로 정해진 스케줄에 의해 운항하고 있다. 일일 수송기 운행 경로는 모 기지에서 이륙하여 몇 개의 기지를 경유하여 임무를 수행한 후, 다시 모 기지로 돌아오는 패턴을 취하고 있다. 본 연구는 공군의 중앙물자를 저장하는 창에서 각 기지로 물자를 수송할 때 물량예측 및 적정노선에 대해서 시계열분석과 차량경로모형이라는 두 가지 방법을 통해 접근한다. 먼저 현재 공군에서 사용하고 있는 각종 규정과 교범상의 항공수송에 대한 제약사항 자료를 수집하여, 이를 바탕으로 본 연구에서는 다회방문이 가능하고, 경우회수에 대한 제약을 갖는 모형시과 알고리즘을 제안하였다. 또한 지난 몇 년간의 수송물량을 시계열 분석을 이용하여 예측하고, 예측된 수송소요를 제안된 알고리즘에 적용하여 적정노선을 계획하는 방법을 제안하였다. 제안된 모형과 알고리즘의 적합성과 경제성을 파악하기 위해 본 연구에서는 모형에서 계산된 수송물량과 필요 수송기 대수와 실제 공군에서 수행된 항공화물 수송 물량과 투입 수송기 대수를 비교함으로써 객관적인 모형의 우수성을 입증하고자 하였다.
The Korea Air Force(KAF) has operated freight flights based on the prefixed time and route schedule, which is adjusted once in a month. The major purpose of the operation of freight flights in the KAF is to distribute necessary supplies from the home air base to other air bases. The secondary purpose is to train the young pilots to get more experiences in navigation. Each freight flight starts from and returned to the home air base everyday except holidays, while it visits several other air bases to accomplish its missions. The study aims to forecast freight demand at each base by using time series analysis, and then it tried to optimize the cost of operating flights by solving vehicle routing problem. For more specifically, first, several constraints in operating cargos were defined by reviewing the Korea Air Force manuals and regulation. With such constraints, an integer programming problem was formulated for this specific routing problem allowing several visits in a tour with limitation of maximum number of visits. Then, an algorithm to solve the routing problem was developed. Second, the time series analysis method was applied to find out the freight demand at each air base from the mother air base in the next month. With the forecasted demands and the developed solution algorithm, the oprimum routes are calculated for each flight. Finally, the study compared the solved routing system by the developed algorithm with the existing routing system of the Korea Air Force. Through this comparison, the study proved that the proposed method can provide more (economically) efficient routing system than the existing system in terms of computing and monetary cost. In summary, the study suggested objective criteria for air routing plan in the KAF. It also developed the methods which could forecast properly the freight demands at each bases by using time series analysis and which could find the optimum routing which minimizes number of cargo needed. Finally, the study showed the economical savings with the optimized routing system by using real case example.