The Container crane is mainly used in the harbor. But in spite of this wide use, it is a fact that there are still areas for automation, concerning the operator and the control system. If the encoding function is enhanced, then control effect can be increased to some extent. Since the distance from the hoist to the trolley cam be measured, the moving distance from the loading and unloading can be minimized. If this is applied to the real system, hazard elements can be eliminated and in given time since more unloading can be done, congestion can be reduced.
최근 컨테이너 터미널의 관리자들은 안벽의 생산성을 높이기 위해서 양 적하를 동시에 할 수 있는 더블 사이클이나 듀얼 사이클을 시도하고 있다. 하지만 실제 터미널의 데이터를 이용하여 듀얼 사이클을 발생시켰을 경우 YT(Yard Tractor) 배정 방법이나, QC(Quay Crane)의 작업의 속도, 야드의 수출컨테이너 위치 등에 따라 효율성이 저하 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 실제 터미널에서 듀얼 사이클을 사용할 때 효율성을 더 높일 수 있는 터미널 운영방법을 제시한다.
컨테이너 터미널의 경쟁력을 높이기 위해서는 터미널 생산성 향상이 중요한 요소라고 할 수 있다. 이러한 생산성에 영향을 줄 수 있는 요인은 다양하다. 그 중 야드이송장비의 경우, 특정 선석크레인(QC, Quay Crane)에 야드트랙터(YT, Yard Tractor)가 고정 할당되는 방식에서 타수 QC들의 작업을 처리하는 풀링 방식으로 전환하여 YT의 생산성을 올리고 있다. 현재 국내 터미널에서도 YT 풀링을 도입하고 있는 실정이다. 하지만 아직 적절한 풀링 범위 및 효과적인 YT 할당 계획에 대한 노력은 부족한 실정이다. 본 논문에서는 YT 풀링 운영을 더 효율적으로 할 수 있도록 YT 풀링이 담당할 작업범위 결정에 미치는 요인의 도출과 상황에 따른 YT의 작업할당 모형에 대해서 제시하였다.
본 연구의 목적은 컨테이너터미널에서 사용되는 다기능 이송차량을 위한 2단계 배차전략을 제시하는 것이다. 2단계 배차는 실시간 위치 제어를 사용하여 이송차량과 크레인간의 대기시간을 절감시키기 위한 방법이다. 배차 1단계는 실시간 위치정보를 바탕으로 목적지 위치를 할당하는 것이며, 기존의 실시간 배차에서 이용되는 방식에 모니터링을 보안한 것이다. 배차 2단계는 이송차량의 싣기, 놓기, 집기 등의 기능을 작업장소의 작업상황에 따라 선택하여 작업지시를 내리는 것이다. 다기능 이송차량의 2단계 배차전략은 하역시스템의 대기시간을 감소시켜 생산성 향상에 기여할 것이다.
장치장 운영전략을 주제로 한 많은 선행연구들은 장치장에 도착한 트럭들을 대상으로 야드 크레인의 작업시간을 최소화할 수 있는 작업순서를 결정했다. 하지만 실제 현장에서는 이미 장치장에 도착한 트럭들의 작업순서를 바꾸는 것은 거의 불가능하여, 도착순서에 따라 작업을 처리해주는 비교적 단순한 전략을 주로 적용해왔다. 이 방식은 작업순서에 대한 혼잡을 줄일 수 있고 관리가 편하다는 장점이 존재하지만, 간섭대기시간과 공차시간의 증가로 작업시간이 증가하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 트럭이 야드 장치장에 도착하기 이전에 트럭의 작업 순서를 결정하는 스케줄링 방법을 제안했다. 트럭 도착 이전에 작업을 할당해 주기 위해 트럭의 도착 예정 시간을 추정할 수 있는 Container Pre-Information Notice 정보를 활용하였다. 연구에서 제안하는 스케줄링 방법의 효과성을 검증하기 위해 실제 부산컨테이너터미널의 설비 레이아웃 및 데이터를 이용하여 현업의 방식과 본 연구의 스케줄링 방식을 비교하였다. 그 결과 크레인 작업 시간에 영향을 미치는 공차이동 및 간섭 대기시간이 감소하여 평균 작업 처리 시간이 감소한 것을 확인하였으며, 또한 내부트럭의 대기시간과 외부트럭의 체감 대기시간이 감소하는 효과가 있었다.
항만에 있어서 하역장비는 매우 중요하다. 컨테이너 크레인이나 트랜스퍼 크레인 같은 장비가 고장이 나면 수리나 예비품의 재주문에 걸리는 시간동안 작업이 이루어지지 못하므로 엄청난 비용손실을 초래한다. 그러나 가격이 고가이므로 예비품을 많이 보유할 수도 없는 형편이다. 대체적으로 부피가 크고 고가인 항만 장비의 특성상 효율적인 예방정비와 고장 분석을 통해 장비의 신뢰성을 확보하는 것이 무엇보다 필요하다. 본 연구는 항만 장비 중 주요 장비인 트랜스퍼 크레인을 선정하여 시스템 및 기능, 고장 메카니즘을 분석하였으며, 고장/정비 이력 데이터의 수집 및 정리를 통하여 고장과 정비 작업의 내용을 표준화하였다. 장비의 운영 및 정비 작업을 전산화하기 위한 기초 작업인 본 연구는 다음 세대 장비의 최적 설계와 장비의 최적 운영 정책을 설계하는 새로운 시도가 될 것이다.
항만에 있어서 하역장비는 매우 중요하다. 컨테이너 크레인이나 트랜스퍼 크레인 같은 장비가 고장이 나면 수리나 재주문에 걸리는 시간동안 작업이 이루어지지 못하므로 엄청난 비용손실을 초래한다. 그러나 가격이 고가이므로 예비품을 많이 보유할 수도 없는 형편이다. 대체적으로 부피가 크고 고가인 항만 장비의 특성상 효율적인 예방정비와 고장 분석을 통해 장비의 신뢰성을 확보하는 것이 무엇보다 필요하다. 본 연구는 항만 장비 중 주요 장비인 트랜스퍼 크레인을 선정하여 시스템 및 기능, 고장 메카니즘을 분석하였으며, 고장/정비 이력 데이터의 수집 및 정리를 통하여 고장과 정비 작업의 내용을 표준화하였다. 장비의 운영 및 정비 작업을 전산화하기 위한 기초 작업인 본 연구는 다음 세대 장비의 최적 설계와 장비의 최적 운영 정책을 설계하는 새로운 시도가 될 것이다.
무인 자가 운반 하역차량(Automated Lifting Vehicle, ALV)은 자동화 컨테이너 터미널에서 컨테이너를 수송하는 무인 차량의 하나로 자가 하역 및 수송 능력을 가지고 있다. 여러 대의 ALV를 이용해 컨테이너를 효율적으로 수송하기 위해서는 ALV가 컨테이너의 이송작업을 시작할 때마다 최소 시간에 주행이 가능한 경로를 실시간으로 찾을 수 있어야 한다. 또한 차량 간의 충돌 및 교착 상태 발생 시 스스로 해결이 불가능한 무인 차량의 특성 상 이러한 충돌 및 교착을 막을 수 있도록 차량이 목적지까지 가기 위해 점유해야 하는 점유 영역과 그 점유 시간을 결정하여 이를 겹치지 않도록 주행 계획을 수립하여야 한다. 하지만 주행 계획 수립을 위한 ALV의 점유 영역에서의 점유 시간 계산은 교통 상황에 따른 주행 시간의 변화나 주행 경로 상에 작업을 수행하는 크레인의 작업 상황의 불확실성 때문에 정확한 추정이 어렵다. 본 논문에서는 개미 집단 최적화 기법을 기반으로 이러한 ALV 도착 시간의 불확실성을 고려한 ALV 주행 계획 수립방안을 제안한다. 시뮬레이션 실험을 통해 제안 방안이 불확실한 환경에서 효율적으로 좋은 경로를 찾아냄을 확인하였다.
컨테이너 터미널의 중요한 운영 목표는 선박에 컨테이너를 싣고 내리는 안벽 크레인(QC: quay crane) 작업의 효율을 극대화하는 것이다. QC 작업 효율의 극대화를 위해서는 장치장과 QC 사이를 오가며 컨테이너를 운반하는 내부트럭(YT: yard tractor)의 운행 지연이 최소화되어야 하는데, 터미널 내부의 교통 정체가 이를 어렵게 하는 경우가 많다. 본 논문에서는 YT와 외부트럭이 혼재하여 다니는 터미널에서YT의 운영 데이터만을 기반으로 터미널 내부 교통 속도를 예측하는 모델을 학습하는 방안을 제안한다. 외부트럭에 대한 교통 데이터는 구할 수 없지만, 대신 YT 운영 데이터에는 가까운 미래의 YT 운행 경로에 관한 정보가 포함되어 있어서 교통 예측에 상당한 도움이 된다. 시뮬레이션 실험 결과 제안 방안으로 학습한 모델이 상당히 정확한 수준으로 교통 속도를 예측할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는, 국내와 외국에서 선행된 항만분야의 SFA분석과 관련된 선행연구들을 간략하게 검토하였으며, 또한 국내 컨테이너터미널 8곳의 3년간(2002년, 2003년, 2004년)자료를 이용하고, 4개의 투입물[종업원수(명), 부두길이(m), 부지면적(평방m), 갠트리크레인 대수(대)])과 1개의 산출물[년간 컨테이너 처리실적(TEU)]을 이용하여 SFA 및 DEA측정방법으로 실증분석하는 방법을 보여주었으며, 양자의 효율성 순위를 스피어만의 상관분석을 통해 검증하여 보았다. 주요한 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 반정규분포를 갖는 기술적 비효율성효과가 존재하지 않는다는 귀무가설을 기각하고 반정규분포를 갖는 기술적 비효율성효과가 존재한다는 대립가설을 채택함으로써 전통적인 평균반응함수(average response function)가 자료를 적절히 표현하지 못한다는 것을 검증하였다. 트랜스로그모형에서는 검정통계량이 19.12로 이 값은 유의수준 0.5%에서 자유도 6을 가진 혼합카이자승분포의 임계치 16.074보다 크므로 유의미하다. 둘째, 시계열자료를 이용한 분석에서는 콥더글러스모형과 트랜스로그모형에서 모두 유의미한 결과를 보였다. 셋째, 우리나라의 컨테이너터미널의 기술적 효율성을 살펴보면 콥더글러스모형에서는 평균 73.49%, 트랜스로그모형에서 평균은 79.04%를 나타냈다. 따라서 국내 컨테이너터미널의 기술적 효율성은 약간 높은 수준임을 알 수 있다. 즉, 한국컨테이너터미널들은 생산요소를 생산변경(production frontier)에 어느정도 근접한 생산량을 산출하도록 약간 높은 효율적으로 투입함으로써 컨테이너터미널을 관리운영하는 과정에서 비효율적인 요소가 어느 정도 존재하지만, 규모에 대한 수익체증(increasing returns to scale)을 나타내고 있다는 것을 시사하고 있다. 넷째, 국내 컨테이너터미널들이 기술적인 효율성을 높이기 위해서는 컨테이너 화물처리량을 높혀야만 되는 것으로 나타났다. 다섯째, DEA효율성수치에 의한 순위와 SFA효율성 수치에 의한 순위상관분석에서는 높은(84.45%) 순위상관이 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 정책적인 함의는 항만운영에 관여하는 정책입안가들은 본 연구에서 사용한 SFA모형을 항만의 기술적인 효율성 측정에 도입하는 한편, 기술적인 효율성을 높이기 위해서 컨테이너화물의 처리량(TEU)을 높이는 방법을 도입해야만 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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