The problem of automated stacking cranes (ASC) dispatching in container terminals is addressed in this paper. We propose a heuristic-based ASC dispatching approach which adopts multi-criteria decision strategy. By aggregating different criteria the proposed strategy can consider multiple aspects of the dispatching situation and make robust decision in various situations. A multi-objective evolutionary algorithm (MOEA) is adopted to tune the weights associated to each criteria to minimize both the quay crane delay and external truck delay. The proposed approach is validated by comparison with different dispatching heuristics and simulation results obtained confirms its effectiveness.
자동화 컨테이너 터미널에서 자동화 장치장 크레인(ASC)은 장치장 블록 내에서의 컨테이너 운송을 담당한다. 본 논문에서는 크기와 사양이 동일한 두 대의 ASC의 작업 할당 문제를 해결하기 위한 다중 평가 기준 전략을 제안한다. 제안 방안은 컨테이너 터미널의 상황을 다각적으로 고려하기 위하여 여러 평가 요소를 통해 후보 작업을 평가하고, 결과를 가중합함으로써 가장 높은 점수를 얻은 작업을 크레인에 할당하는 방식을 취한다. 본 논문에서는 작업 할당을 위한 평가 기준을 고안하고, 평가 결과를 취합하기 위한 가중치를 유전 알고리즘을 이용하여 최적화하는 방안을 제안한다. 실험 결과를 통하여 제안 방안이 낮은 계산 비용으로 실시간 터미널에 적합함을 보이고, 다양한 평가 기준을 통한 작업 할당이 컨테이너 터미널의 효율을 개선시킴을 확인하였다.
자동화 컨테이너 터미널의 장치장은 수출입 되기 전의 컨테이너를 임시로 보관하는 장소이다. 모든 컨테이너는 반드시 장치장을 거치기 때문에 효율적인 장치장 운영은 터미널 생산성 향상에 큰 영향을 미친다. 효율적인 장치장 운영을 위해서 컨테이너의 위치 선정은 매우 중요하며 보통 컨테이너의 적재 위치는 컨테이너가 장치장으로 들어올 때 정해진다. 하지만 컨테이너가 처음에 최적의 장치 위치로 적재 되었더라도 시간이 흐름에 따라 최적의 위치가 달라질 수 있다. 이에 대부분 터미널에서는 컨테이너를 좋은 위치로 재배치하는 재정돈을 수행하고 있다. 기존 연구에서 재정돈에 관한 여러 가지 방안이 제시되었지만 모두 본 작업이 없는 크레인 유휴 시간을 이용하는 것을 전제로 하여 현실적으로 적용에 제약이 있었다. 본 논문에서는 본 작업 중에 언제라도 기회가 있을 때마다 재정돈을 수행할 수 있는 크레인 작업 할당 방안을 제안한다. 시뮬레이션을 통한 실험 결과 제안 방안이 터미널 생산성 향상에 효과적으로 기여함을 확인하였다.
본 논문은 자동화 컨테이너 터미널의 장치장에서 장치 위치 결정 전략을 다목적 진화 알고리즘(MOEA: Multi-Objective Evolutionary Algorithm)을 이용해 최적화하는 방안을 제안한다. 장치장의 해측과 육측 생산성은 서로 상충하기 때문에, 이 둘을 동시에 최대화하는 것은 불가능하다. 대신 본 논문에서는 MOEA를 이용해 파레토 최적해 집합(Pareto optimal set)을 구하였다. 초기 실험 결과 장치장의 컨테이너 점유율이 높은 어려운 문제의 경우, MOEA의 집단이 지역 해에 쉽게 빠지는 것을 확인하였다. 이에 본 논문에서는 난이도가 다른 두 개의 문제를 동시에 최적화함으로써 집단의 다양성을 유지하는 방안을 제안하였으며, 실험 결과 제안 방안이 단일 문제만 해결하는 방안에 비해 동일한 비용으로 더 좋은 전략을 얻을 수 있음을 확인하였다.
컨테이너 물동량의 증가에 의한 생산성 향상이 필요아 인건비 등의 비용 절감의 이점으로 인해 국내외적으로 컨테이너 터미널의 자동화가 추진되고 있다. 이에 따라 기존의 수동 야드 크레인과는 다른 자동화 야드 크레인인 RMG의 특성을 고려한 새로운 장치 전략이 필요하다. 본 논문에서는 교차 불가능한 2대의 RMG를 사용하는 수평배치블록을 대상으로 작업 생산성을 평가할 수 있는 시뮬레이션 모델을 개발하고 두 가지 컨테이너 장치 전략을 실험하였다. 첫 번째 장치 전략은 기존 장치장 공간 계획과 유사하게 하나의 선박에 대한 본선 작업 컨테이너들을 가능한 모으고, 본선 작업과 반입출 작업을 각각의 크레인에 전담시키는 집중화 전략이다. 두 번째 장치 전략은 두 크레인이 한 선박에 대한 본선 작업을 번갈아 수행함으로써 본선 작업의 효율을 높일 수 있도록 블록 공간을 둘로 나누고 각 구역별로 담당할 크레인을 할당하는 분산화 전략이다. 시뮬레이션 실험 결과 집중화 전략은 양하와 반출이 동시에 발생하는 수입용 블록에 유리하였으며, 분산화 전략은 적하와 반입이 동시에 발생하는 수출용 블록에 효과적인 것으로 확인되었다.
항만 운영은 크게 게이트부문, 야드 부문, 선석 부문으로 구분되며, 이들 부문에 대한 운영전략과 효율적인 자원할당이 항만의 생산성향상에 중요한 역할을 한다. 특히, 선석 부문에서의 자원할당 계획은 선석 계획으로서 선박의 작업시간과 직결되기 때문에 최적화를 필요로 한다. 선석 계획은 독립적인 자원할당이 아니라 야드 부문의 장치 공간 할당과 상호 관련성을 가지고 있다. 따라서 기존 연구들이 선석 계획에 대해 독립적인 자원할당을 연구한 것과 달리 야드의 장치 공간 할당과 상호 관련성에 중점을 두고 선석 계획의 최적화 모듈을 설계하였다. 선석 계획 최적화 모듈의 설계는 수리적 기법으로 표현된 기존의 제약조건에 야드의 장치공간 할당과 관련된 제약조건을 제안하여, 해를 탐색하고, 찾은 해를 최적화하는데, 타부탐색을 사용하여 선석 계획 최적화 모듈을 설계하였다. 그리고 선석 계획 최적화 모듈의 성능 실험에서는 야드의 장치공간 할당계획을 적용한 선석 계획이 그렇지 않은 경우에 비해 작업시간이 단축됨을 알 수 있었다.
One of the important tactical problems for the efficient operation of container terminals is to determine the usage of storage space There are two different strategies for stacking containers; mixing strategy. in which outbound containers and inbound containers are mixed in the same block. and segregating strategy, in which outbound containers and inbound containers are stacked in blocks different from each other. The performance of space allocation strategies also depends on the types of handling equipment in the yard and the number of handling equipment allocated to each block. A simulation model is developed considering various handling characteristics of yard cranes. Performances of various space and equipment allocation strategies are evaluated by using the simulation model.
최근 컨테이너 터미널의 생산성 향상을 위한 자동화가 국내외에서 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라 컨테이너 터미널의 개별 장비에 대한 효율적인 운영 방안에 대한 연구가 많이 진척되어 왔다. 하지만 터미널 전체 생산성을 높이기 위해서는 개별 장비의 효율을 높이는 것뿐만 아니라 장비들간의 동기화가 잘 되어야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 컨테이너를 쌓아두는 장치장에서 컨테이너를 장치하는 크레인, ATCs(Automated Transfer Crane)와 장치장과 안벽간에 컨테이너를 이송하는 내부트럭, YTs(Yard Truck)의 효율적인 실행 계획을 실시간에 수립할 수 있는 휴리스틱 조합을 제시한다. 이와 함께 컨테이너의 장치 위치 결정을 위한 적합한 장치 전략과 각 작업에 배정할 YT의 적합한 선택 범위에 대해서도 시뮬레이션 실험을 통해 보여준다.
컨테이너 터미널에서느 매일 24시간, 365일 운영하는 데에 있어서 다양한 의사결정을 필요로 하며, 이 모든 의사결정들은 상호 관계를 가지게 된다. 이러한 의사결정의 궁극적인 목표는 선박 작업시간, 작업 처리를 위해 사용되는 자원들, 터미널 내부 도로의 혼잡도 등을 최소화하는 것이다. 또한 필요한 저장 공간을 효율적으로 이용하는 것이다. 따라서 컨테이너 터미널의 운용 효율을 더 한층 강화하기 위해서는 이러한 의사결정의 범위와 복잡성이 더해지게 되어 의사결정 도구의 필요성이 강조될 수 밖에 없다. 이 논문은 이러한 목적을 위해 의사결정시스템을 위한 평가요소들을 도출하고, 의사결정시스템 설계에 가장 큰 영향을 주는 평가요소, 즉 야드장치장 배경, RTGC 배정, QC당 YT 배정의 최적화 전략을 제안한다. 그리고 G2 언어를 상요한 시뮬레이션에 의해 의사결정시스템 설계의 효율성을 선박작업시간 비교를 통하여 평가한다.
컨테이너 터미널에서의 효율적인 운영을 위한 장치장 운용계획은 터미널 생산성을 향상 짓는 중요한 요소이다. 본 연구에서는 장치장 운용 시 고려되는 의사결정 요소들을 살펴보고 그 대안을 제시하였다. 의사결정 요소는 크게 두 가지로 장치 장에 컨테이너 저장 시 고려되는 블록의 용도구분에 관한 것과 각 블록에 할당하는 RMGC(Rail Mounted Gantry Crane) 야드 크레인의 대수를 결정하는 것이다. 각 요소 별 제시되는 대안은 시뮬레이션기법을 통하여 평가해 보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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