컨테이너 운송에 있어서 해상운송은 가장 큰 부분을 담당하고 있다. 컨테이너 터미널의 관점에서 볼 때는 서로 중량이 다른 컨테이너를 선박에 고르게 적재(고중량 화물은 하단적, 저중량 화물은 상단적)함으로서 선박의 무게중심을 유지하여 선박의 안정성을 확보하고, 빠른 하역작업을 통한 선박의 정시성을 확보하기 위해 컨테이너 터미널의 장치장에서의 운영계획 (Planning)기술과 장치장 할당 방식이 매우 중요하다. 본 연구는 선적화물을 대상으로 터미널의 기존 야드 운영 방식을 설명하고, 본 연구에서 제안하는 게이트(Gate) 반입 화물량 예측(Time Base 운영 관리)을 통한 공간 할당 방식(Random Grouping)을 이용할 때의 장치장 활용도가 기존 방식에 비해 어느 정도 효율적인지를 비교 평가하는 것을 그 목적으로 한다.
지능형 교통시스템(ITS: Intelligent Transport Systems)의 부체계인 첨단화물운송시스템(CVOs: Commercial Vehicle Operations)은 교통혼잡 완화와 물류비 목적으로 종합물류정보전산망 사업에서도 추진되어 왔다. ITS 기본계획에서 정의한 화물 및 화물차량관리시스템과 위험물 차량관리시스템의 세부서비스는 '97년말 종합물류정보전산망 상세설계와 첨단화물운송시스템 기본설계 과정에서 새롭게 정립, 제시되었다. 본 고에서는 첨단화물운송시스템의 서비스와 소요기술 개발현황을 기존의 지능형 교통시스템과 종합물류정보망의 추진계획, 업계의 관련자료를 바탕으로 비교적 상세하게 검토하고, 현재까지 공공과 민간에서 개발, 적용되고 있는 시범서비스 차원의 첨단화물운송시스템의 소요기술 적용사례와 효과를 분석하고자 하였다. 본 고에서 첨단화물운송시스템의 적용사례로서 해양수산부를 중심으로 현재 구축 운영중인 컨테이너터미널 전자문서교환(EDI: Electronic Data Interchange) 및 GATE 자동화시스템과 '97년 7월부터 본격 가동에 들어간 현대물류 택배종합전산시스템(HYDEX)의 정보서비스와 관련한 요소기술과 함께 그 효과를 살펴보고, '96년 12월부터 시범서비스를 제공중인 한국통신의 화물운송정보시스템의 적용효과를 분석하였다.
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.
2021년 UN 자문 연구기관인 해양환경전문가그룹(GESAMP)은 해운 부문의 해양쓰레기 발생원 여섯 가지 중 하나로 컨테이너 해상유실을 지목했다. 대표적으로 2021년 5월 발생한 X-Press Pearl호 침몰은 유실된 컨테이너가 해안으로 떠밀려와 내부에 적재된 플라스틱 펠릿이 스리랑카 연안을 뒤덮은 대형 환경오염 사고로 이어졌다. 이러한 배경으로 국제해사기구(IMO)는 2022년 9월 개최하는 제8차 화물 및 컨테이너 운송 전문위원회 회의를 기점으로 선박 운항 중 컨테이너 해상유실의 방지 및 후속대책을 논의한다. 본 연구는 IMO 회의에서 우리나라의 대응 방향을 수립하고자 컨테이너 해상유실 주요 사고 조사보고서 및 관련 전문 자료 분석을 통해 유실 사고의 주요 요인을 식별하고 대응에 대해 고찰하였다. 그 결과, 운항 중 컨테이너 해상유실의 주요 요인으로 컨테이너 선박의 대형화, 기상악화 그리고 컨테이너 적재 불량이 파악되었다. 특히, 기상악화에 따른 대형 컨테이너 선박의 운항 안전성 저하에 대한 대책 마련 필요성이 식별되었다. 또한, 컨테이너의 안전한 해상운송을 위해 국제협약 이행에 대한 통합 모니터링이 요구된다. 그리고 해양환경 보전 관점에서 유실 컨테이너의 회수에 대한 제도적 보완이 필요하다. 마지막으로 컨테이너 해상유실 사고의 근본적인 방지를 위해 선박의 건조와 운항 측면에서 조선과 해운이 상호보완 가능한 체계 구축이 필요함이 식별되었다. 운항 중 컨테이너 해상유실 사고의 여러 요인은 개별 관점의 대응으로 해결하기 어렵다고 판단된다.
세계 선진항만은 해운물류시장의 변화에 대응하고, 경쟁력 확보 방안으로 첨단 자동화 장비와 운영시스템 도입을 통한 자동화를 지향하고 있다. 국내 부산항 신항 또한 자동화 컨테이너터미널로 개발을 추진하고 있는 것으로 알려져 있다. 자동화 터미널은 각종 자동화 장비와 시스템이 유기적으로 구성되어 있으며, 이들의 효율적인 운영을 통해 생산성을 향상시킬 수 있다. 터미널의 안벽과 장치장 사이의 컨테이너 운송을 담당하는 이송장비는 컨테이너터미널의 핵심장비로 이의 효율적인 운영은 컨테이너터미널의 생산성과 직결되어 있다. 본 연구에서는 자동화 컨테이너터미널의 운영생산성 향상을 위한 하역장비와 이송장비의 운영방안에 대하여 연구한다. 특히 DHST(Dual Hoist Second Trolley)타입의 QC와 ASHC의 장비특성과 장비간의 연계작업을 고려하여, QC의 대기시간을 최소화하여 하역 생산성을 최대화할 수 있는 ASHC Dispatching Rule을 제시하고자 한다.
본 논문은 부산항의 항만환경 변화에 따른 북항과 신항의 철도물동량을 분석하고자 연구를 수행하였으며 특히 신항만 건설과 신항만 배후철도 건설계획에 따라 예상되어지는 철송물동량을 예측하고자 하였다. 이를 위해 우선 부산항의 물동량 예측에 대한 국토해양부 및 KMI, KDI의 물동량 예측을 근거로 신항과 북항의 시설능력 및 예측 물동량 배분의 비중을 구하고 이를 현재 북항의 수출입 물동량의 철송물동량 비중을 근거로 신항과 북항의 철송 물동량을 예측하였다. 현재 부산항의 수출입 물동량 대비 철도운송율은 발송(수입) 10.68%, 도착(수출) 12.10%로 분석되었으며 신항과 비교적 유사한 신선대터미널의 경우에는, 수출입 물동량에 대한 철도운송 비율이 발송(수입) 12.11%, 도착(수출) 13.98%로 부산항 전체 물동량 대비 철도물동량에 비해 상대적으로 높게 나타나고 있다. 또한 KDI의 전국무역항 항만기본계획(2008)에 따르면 국내화물 운송수단별 운송분담율 중, 철도운송의 경우 2009년 기준으로 전체운송화물의 15.5%를 점유하는 것으로 예측하고 있는 바, 이를 적용한다면 부산항에서의 철도운송량은 더욱 증가할 것으로 예상된다. 아울러 신항만의 철도운송시설 건설계획과 철도운송 효율성을 제고시키면 철도운송 분담율을 더욱 제고시킬 수 있을 것으로 예측되었다. 아울러 현재까지는 구체화되지 않은 친환경을 위한 모달시프트 정책의 추진이 가시화되면 실질적인 철도물동량은 더욱 증가할 것이다. 신항만은 철송장의 건설로 해상과 철도운송 연계의 편리성이 확보되나 북측컨테이너 철송장의 경우에는 철도운영자와 철송장 운영자의 이원화로 원활한 철도운송의 장애요인으로 작용할 것으로 예측되는 바, 남측컨테이너철송장은 철도운영자와 철송장운영자를 통합하여 운영할 필요가 있다. 북항의 경우에는 신선대역의 역할이 중시되며 철도공사의 열차장대화에 맞는 시설의 확보와 부산진역 기능의 보완 기능 확보도 동시에 추진되어야 할 것이다. 아울러 철도로의 모달시프트에 대한 환경친화적인 정책적 지원방안의 강구도 필요하다.
해운항만물류산업은 세계 경제활동과 밀접한 관계를 가지고 있으며, 특히 무역의존도가 높은 우리나라의 항만 시설은 중요한 사회간접자본시설이다. 부산항은 우리나라 최대의 항만으로 우리나라 컨테이너 운송의 75%가 부산항을 통해 운송되고 있으며, 국가 경쟁력 측면에서 그 중요성은 매우 크다. 항만 물동량 예측은 항만 개발 및 운영 전략에 영향을 미치며, 정확도 높은 컨테이너 물동량 예측은 필수적이다. 하지만 오늘날 해운항만물류산업 환경의 급격한 변화로 인해 기존 시계열 예측 방법으로는 예측 정확도 향상에 어려움이 있다. 본 연구에서는 부산항 컨테이너 물동량 예측 정확도 향상을 위해 딥러닝 모형 중 LSTM 모형을 활용하여 컨테이너 물동량을 예측한다. 모형의 성능 평가를 위해서 SARIMA 모형과 LSTM 모형의 예측 정확도를 비교한다. 그 결과 LSTM 모형이 SARIMA 모형보다 예측 정확도가 높게 나타났으며, 예측치가 실측치의 특성을 반영하여 잘 나타나고 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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