인터넷 기술의 발달로 다양한 응용분야의 컴퓨팅 환경은 상당한 변화를 겪어 왔다. 특히 지난 3년여 동안 물류분야에서는 물류 회사간 인터넷 기반의 가상 비즈니스 활동 또는 서비스 아키텍처를 의미하는 e-로지스틱스라는 새로운 개념에 대한 활발한 연구가 진행되었다. 효과적인 e-로지스틱스 프레임워크 구축을 위해서 GIS, GPS 및 시공간 데이터베이스를 포함하는 이동체 기술 개발이 진행 중에 있다. 이동체 기술은 자동차, 비행기, 선박 등과 같이 시간에 따라 공간상의 위치를 변경하는 시공간 객체에 대한 효율적인 데이터 관리를 의미한다. 그러나 기존의 관련 시스템은 여러 가지 이유로 이동체에 대하여 오직 가장 최근에 검출된 위치정보만을 관리하기 때문에, 과거 및 미래의 불확실한 위치 추정방법에 대한 구체적인 제시는 미약한 상태에 있다. 따라서 이 논문에서는 이동체에 대한 이력정보 관리와 이를 이용한 과거의 위치 추정이 가능한 시스템을 제안한다. 이를 위해 물류 운송차량 위치 추적을 위한 모델링과 데이터베이스 및 시스템 구조를 제시한다. 아울러 제안 시스템을 e-로지스틱스 분야의 주요 응용인 택배 차량에 대한 위치정보 불확실성 처리 시나리오에 적용하는 예를 가지고 설명한다.
최근 부각되고 있는 텔레매틱스와 위치기반서비스의 효율적인 구축을 위해서는 실시간으로 수집되는 방대한 분량의 위치 데이터의 저장, 질의, 프리젠테이션 동을 포함하는 이동체 기술이 필요하다. 특히 물류분야에서 이동중인 차량의 데이터에 대한 효과적인 검색과 분석을 위해서는 응용별 특화된 형태의 데이터를 획득할 수 있는 질의구문이 요구되며, 전통적인 데이터베이스 질의어와 비교할 때 그 구조는 복잡한 양상을 보인다. 이에 대한 효과적인 대안으로는 SQL과 같은 표준화 데이터베이스 언어를 통한 접근을 고려할 수 있다. 따라서 이 논문에서는 e-로지스틱스 기반의 차량관제에서 요구하는 질의에 대하여 SQL를 확장한 이동체 질의어 (MOOU)를 제안하고, 이를 효과적으로 처리하기 위한 질의처리기를 설계 및 구현한다.
경제의 글로벌화로 항만과 해운산업은 경쟁이 가장 치열한 대표적인 산업분야로 자리매김하고 있다. 이에 따라 과거 항만간, 선사간 경쟁에서 최근들어서는 이들이 속한 전체 logistics chain 간의 경쟁으로 확대되고 있다. 이같은 항만과 해운의 경쟁구조 변화로 logistics chain 참여자들(터미널운영사, 정기선사 등)의 성공은 자신만의 경쟁력에 좌우되지 않고 오히려 이들이 속한 전체 logistics chain의 경쟁력에 달려 있다. 특히 logistics chain 참여자들은 새로운 경쟁환경에 대응하여 경쟁력을 제고하고자 상호 수평적 또는 수직적 협력관계를 강화하고 있다. 이에 본 논문에서는 항만의 경쟁구조 변화를 검토한 후 우리 항만의 대응방안을 제시하고자 한다.
인터넷 기술의 발달로 물류분야에서는 물류 회사간 인터넷 기반의 가상 비즈니스 활동 또는 서비스 아키텍쳐를 의미하는 e-Logistics라는 새로운 개념에 대한 활발한 연구가 진행되었다. 동적이고 광역화 범위를 대상으로 하는 e-Logistics 환경에서 기존의 차량관제기술은 위치 데이터 통합과 저장 및 공유와 같은 많은 문제점 야기하며, 이를 효과적으로 해결하기 위해서는 이동체 기술 개발이 필요하다. 따라서 이 논문에서는 표준명세와 컴포넌트 기법을 기반으로 차량의 위치데이터에 대한 통합 수집에서 위치정보의 향상된 공유성을 제공하는 이동체 관리 시스템의 세부요소들을 제안하였으며, 차세대 물류차량 관제 시스템의 구축 및 운용에서 비용과 시간 절감의 기대효과를 기대할 수 있다.
본 연구에서는 중국에서 유통되고 있는 냉장식품 (-1℃ to 8℃)에 대한 콜드체인 물류(Cold chain logistics: CCL) 모델이 개발되었다. CCL 모델은 분배센터 (Distribution center: DC)와 배포대상지점 (Distribution target points: DT)으로 구성되어 있으며, CCL 모델의 목적함수는 모든 유통업체의 총 유통경로를 최소화하는 것이다. 목적함수를 통한 최적결과 도출을 위해 혼합유전알고리즘(Hybrid genetic algorithm: HGA) 접근법을 제안한다. HGA 접근법은 개선된 K-means 방법과 유전알고리즘을 결합하여 구성된다. 사례연구에서는 유통경로와 유통 가능한 거리 기준으로 CCL 모델에 대해 3개의 시나리오를 고려하였으며, 이를 제안된 HGA접근법을 사용하여 해결하였다. 결과분석을 통해 제안된 HGA접근법을 사용할 경우 유통비용이 절감되고, 마일리지가 약 19%, 20%, 16% 정도 감소됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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