• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.443-445
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• 2003

매년 증가하는 컨테이너 물동량의 효율적인 처리를 위해서 수출 컨테이너의 처리과정인 반입, 장치 적하의 과정중 배에 싣는 적하작업시 재취급이 발생하게 된다. 재취급이란 컨테이너 야드장에 장치되어 있는 수출 컨테이너를 적하하기 위해 배로 이동할 때 옮겨야 할 수출 컨테이너 위에 다른 수출 컨테이너가 있을 경우 상위의 수출 컨테이너를 다른 곳으로 이동시킨후 해당 컨테이너를 배로 옳기는 것을 말한다. 이와같은 재취급이 발생할 경우 선박의 적하시간이 늘어나고 장비의 이용률이 증가함으로서 컨테이너 터미널의 운영의 효율성이 떨어진다. 적하작업시 발생하는 재취급의 횟수를 최소화하기 위해 수출 컨테이너를 장치할 때 수출 컨테이너를 적하순서의 역순으로 장치를 하는 것이다. 그러나 수출컨테이너가 터미널에 도착하는 순서는 일정하지 않기 때문에 장치되어져 있는 컨테이너를 여러번 재장치하여 일방적으로 역순의 형태로 장치할 경우 재취급의 횟수는 줄일 수 있으나 장비의 사용량은 늘어나므로 결과적으로 효율적이지 못하다. 그래서 본 논문에서는 일정하지 않게 반입되는 수출컨테이너의 위치를 유전자 알고리즘(genetic algorithm)을 이용하여 결정함으로서 수출컨테이너 장치시 재조작횟수를 증가시키지 않고 재 취급을 최소화할 수 있는 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.99-105
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• 2002

컨테이너 터미널의 수출 장치장은 수출될 컨테이너들이 지속적으로 반입되어 해당 선박에 선적되기까지 일시적으로 보관되는 장소이다. 장치장의 공간 활용도를 높이면서 선적 시 작업의 능률을 극대화하기 위해서는 여러 가지 제약조건과 장치 규칙에 따라 컨테이너들의 장치 위치를 결정해야 할 뿐 아니라, 소정의 기간을 대상으로 그 동안 반입 예정인 전 컨테이너들에 대한 적절한 공간할당 계획을 미리 수립해 두어야 한다. 본 논문에서는 수출 장치장 계획 문제를 제약조건만족 문제로 보고 이를 효과적으로 해결하기 위한 탐색 기법을 제시하고 있다 대규모의 탐색공간으로부터 효율적으로 해를 찾기 위해 dependency-directed backtracking 기법을 적용하였고, 탐색 중에 제약조건을 만족하는 해를 찾기 어렵다고 판단될 경우에는 일부 제약조건을 완화하여 해를 재 탐색하는 제약조건 완화 기법을 적용하였다. 실제 부산 신선대 컨테이너 터미널의 데이터를 이용한 실험 결과 만족할 만한 수준의 계획을 빠른 시간 내에 수립할 수 있음을 확인하였다

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2015.07a
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• pp.191-193
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• 2015

우리나라 산업단지의 수출경쟁력은 중국 등 주변 국가들의 원가에 상대적으로 취약하다. 수출경쟁력 차원에서 원가를 구성하는 항목들은 여러가지가 있겠으나, 원가절감이 가능한 항목은 그리 많지 않다. 본 연구에서는 국내 수출기업들의 수출경쟁력 향상을 위해 해상물류비용의 절감이 가능한 방안을 탐색하여 연구하였다. 특히 해외에서 소금과 같은 살화물을 수입하고 공선으로 나가 다시 수입하는 벌크선의 경우에는 국내에서 공선상태로 나가는 선박을 대상으로 컨테이너 적재가 가능한 겸용선으로 개조하여 운항시에 컨테이너로 수출하는 해상물류비용을 낮출 수 있다. 따라서 산업단지의 수출기업들이 이를 활용하면 해상물류비용을 획기적으로 낮출수 있으므로 수출경쟁력을 향상시킬수 있고, 이러한 절감방안 모델은 정부, 항만운영사업자, 수출기업 및 하역사업자 모두에게 도움이 되는 모델로 해상물류비용을 절감하기 위해 충분한 연구 가치가 있다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.77-86
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• 2005

컨테이너 터미널에서는 장치장으로 반입되는 수출 컨테이너의 무게를 몇 단계 그룹으로 나누고 각 무게그룹 별로 모아서 장치한다. 이는 수출 컨테이너를 선박에 싣는 적하 작업 시 선박의 안정성을 위하여 무거운 무게그룹의 컨테이너들을 장치장에서 먼저 반출하여 선박의 바닥 쪽에 놓기 위함이다. 하지만 반입되는 컨테이너의 무게그룹을 결정할 때 사용하는 운송사로부터 받은 무게정보는 부정확한 경우가 많아 하나의 스택(stack)에 서로 다른 무게그룹에 속하는 컨테이너들이 섞이게 된다. 이로 인하여 무거운 무게그룹의 컨테이너를 반출할 때 해당 컨테이너의 상단에 놓여진 보다 가벼운 무게그룹의 컨테이너들을 임시로 옮겨야 하는 재취급(rehandling, reshuffling)이 발생하게 된다. 적하작업 시 장치장에서 재취급이 빈번히 발생하면 작업이 지연되므로 터미널 생산성 향상을 위해서는 재취급 발생을 가급적 줄여야 한다. 본 논문에서는 기계학습 기법을 적용하여 반입 컨테이너의 무게그룹을 보다 정확히 추정하는 방안을 제안한다. 또한 탐색을 통하여 분류기 생성에 관여하는 비용행렬(cost matrix)을 조정함으로써 재취급 발생을 줄일 수 있는 분류기(classifier)를 생성하는 방안을 함께 소개한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 방안 적용 시 재취급 발생을 $5{\sim}7%$ 정도 줄일 수 있음을 예상할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2009.10a
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• pp.177-178
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• 2009

본 연구는 반입 작업에서 수출 컨테이너의 작업순서 및 장치위치를 결정하는 문제를 다루었다. 수직 배치형 컨테이너 터미널에서 적하작업시간의 단축을 위해서는 가능한 해측에 컨테이너를 장치하는 것이 유리하지만 반입 외부 트럭의 빠른 회전시간의 측면에서는 육측이 선호된다. 이때 수출 컨테이너의 장치위치는 본선작업 우선순위에 따라 가중치가 다르고 이에 소요되는 장치소요시간에 따라 외부트럭들의 대기시간도 달라진다. 따라서 본 연구는 외부 트럭들의 예정 도착시간과 최대대기시간 그리고 적하작업의 선호 장치위치를 동시에 고려한 혼합정수모델을 개발하고 이를 활용한 적용 예를 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.1186-1193
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• 2006

이적작업은 하역작업 시간을 단축하고 장치장의 효율을 높이기 위해 최근 중요하게 다루어지는 운영 전략들 중의 하나이다. 자동화 컨테이너 터미널에서 수출 컨테이너 이적작업은 작업영역에 제약을 가진 하역장비를 이용하여 장치장 블록에 산재되어 있는 수출 컨테이너들을 적하작업이 용이한 형태로 재배치하는 것이다. 이 연구는 이적 및 적하작업과 연관된 총비용을 최소화하기 위해 어느 베이의 어떤 컨테이너를 어느 베이로 재배치할 지를 결정하기 위한 이적계획을 정의하고 이를 혼합정수계획법으로 모형화하였다. 또한, 실제 현장에서 사용이 가능한 휴리스틱 알고리즘을 제안하였으며 다양한 시나리오를 구성하여 배치형태 및 비용 가중치 등에 대한 민감도를 분석하였다.

• Journal of Korea Port Economic Association
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• v.28 no.4
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• pp.193-207
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• 2012

The of purpose of this study is to predict export and import container volumes using a Decision Tree analysis. Factors which can influence the volume of container cargo are selected as independent variables; producer price index, consumer price index, index of export volume, index of import volume, index of industrial production, and exchange rate(won/dollar). The period of analysis is from january 2002 to December 2011 and monthly data are used. In this study, CRT(Classification and Regression Trees) algorithm is used. The main findings are summarized as followings. First, when index of export volume is larger than 152.35, monthly export volume is predicted with 858,19TEU. However, when index of export volume is between 115.90 and 152.35, monthly export volume is predicted with 716,582TEU. Second, when index of import volume is larger than 134.60, monthly import volume is predicted with 869,227TEU. However, when index of export volume is between 116.20 and 134.60, monthly import volume is predicted with 738,724TEU.

• Journal of Korea Port Economic Association
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• v.32 no.3
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• pp.67-81
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• 2016

This paper examines the influence of Brexit on container volume of Korea, especially of macroeconomic variables such as exchange rate and industrial production of EU and United Kingdom. To do this, we use monthly time series data during 2000-2016, and introduce the analysis method of cointegration test and VECM, and analyze the influence of industrial production and exchange rate of EU and U.K. on container volume of Korea. The results are as follows. First, the container volume of Korea is influenced by the exchange rate and industrial production of EU in the long run. But the exchange and industrial production of U.K. influenced on only export container volume of Korea, and the influence of U.K. macroeconomic variables on container volume of Korea was not large in the long lun. Second, In the shot run, the influence of exchange rate on container volume of Korea, especially on export container volume was significant in EU and U.K. To sum up, the influence of EU macroeconomic variables on container volume of Korea is larger than that of U.K., and the influence of exchange rate variable is more significant than that of industrial production variable.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.953-955
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• 2020

공컨테이너(Empty Container)는 적컨테이너(Full Container)와 달리, 화물이 적재되지 않은 비어있는 컨테이너로 공컨테이너 재고는 수출에 비해 수입이 많은 항만에서, 수요는 수입에 비해 수출이 많은 항만에서 발생한다. 그러나 수입과 수출은 기간, 지역에 따라 유동적이기 때문에 수요와 재고량 예측에 어려움이 있는데, 본 연구에서는 자기회귀누적이동평균(ARIMA)과 머신러닝 기법을 활용하여 이를 예측하는 방법을 제시한다. 본 연구에 활용된 데이터와 프로그램 소스코드는 Kaggle 에 공개되어 있다.

• Pallet News
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• s.36
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• pp.34-36
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• 2005