본 연구는 컨테이너 터미널의 하역시스템을 새롭게 구성하고 그 성능을 평가하는데 목적을 두고 있다. 기존 터미널에서 사용되고 있는 하역장비는 기능이나 설계구조 측면에서 유연성이 부족하며, 이를 기반으로한 하역시스템 구성은 상당부분 이전에 설계된 형태이기 때문에 성능과 기능면에서 터미널의 생산성을 향상시키는데 한계가 있다고 할 수 있다. 일반적으로, 컨테이너 터미널의 하역시스템은 크게 안벽시스템, 이송시스템, 야드시스템, 게이트시스템의 4가지 하위시스템으로 구분될 수 있으며, 이들 각 하위시스템은 적합한 시설과 장비를 사용하여 터미널의 하역서비스를 수행하고 있다. 이에, 본 연구에서는 기존보다 우수한 성능 및 기능을 갖춘 여러 장비를 토대로 다양한 시설배치에 적용한 차세대 하역시스템 설계안을 제시하고, 그 성능을 평가해 보았다.
블록 내 이적이란 컨테이너를 선박에 싣는 적하 작업을 효율적으로 수행하기 위하여 유혹 시간에 여기저기에 흩어져 있는 대상 컨테이너들을 적하 순서에 맞춰 몇 개의 베이로 모으는 작업이다. 이적 작업을 가능한 일찍 완료하기 위해서는 블록 내의 설치된 여러 대의 트랜스퍼 크레인들을 모두 활용하는 것이 유리하지만, 이적 계획 수립 시 크레인들 간의 간섭을 효과적으로 고려하지 못하면 상당한 작업 지연이 발생할 수 있다. 특히, 상호 교차가 불가능한 크레인들을 이용하여 이적을 수행하고자 하는 경우에는 이러한 간섭에 의한 지연이 보다 빈번히 발생한다. 본 논문에서는 교차가 불가능한 크레인들 간의 간섭을 고려하여 개별 컨테이너를 취급할 크레인의 선정과 작업 순서를 결정하는 휴리스틱을 제안한다. 시뮬레이션 실험 결과 본 제안 방안이 다양한 환경에서 간섭에 의한 지연을 효과적으로 줄일 수 있음을 확인하였다.
Recently, the synthetic material stern tube bush has been applied by ship owner's requirement because the synthetic material has a merit. That is to say, when stern tube seal is damaged and sea water comes into stern tube, it can work without problem because of water lubricating property. However, the material also has a demerit of temperature rise problem when some factors meets on synthetic material, for example, not sufficient lubrication oil supply and not proper shaft alignment and so on. As known in the world, the RAILKO bush is rampant for synthetic material by some ship owner because of the above mentioned reason. However, the bush has several accidents on large container vessel. Unfortunately or fortunately our yard has a chance to apply the RAILKO bush owing to requirement of specific ship owner. Therefore, it is much more required to approach the accurate shaft alignment analysis. In line with this reason, we had a shaft alignment calculation considering hull deformation and hull flexibility (hull stiffness). Also, in the calculation, we had considered dynamic condition which is reflected he propeller thrust forces and moments and oil film stiffness on the shaft alignment calculation. According to he shaft alignment calculation, bearing slope was applied on the tern tube bush and was measured. The RAILKO bush should be applied the running in procedure according to maker's recommendation for performing the oil film on the bush surface. Finally, the vessels were delivered successfully without any problem with AILKO bush as shown on his paper.
최근 급속히 발전하고 있는 RFID 기술의 대표적인 이용 사례로는 항만에서의 사용을 들 수 있다. 실제로 미국 및 유럽의 항만에서는 넓은 작업장에 산재한 컨테이너와 각종 장비들에 433MHz 능동형 태그를 부착하고, 이를 기반으로 게이트 자동화, 컨테이너 선적 및 하역의 자동화, 각종 장비의 위치 파악 및 관리를 수행하고 있다. 그러나, 완전한 자동화를 위해서는 해결해야 할 문제가 있다. RFID 통신의 기본 구조는 리더가 자신의 통신 범위 안에 있는 태그와 직접 통신만을 할 수 있는데, 항만에서는 금속성의 컨테이너와 각종 장비들에 의한 전파 방해 때문에 음영지역(dead-zone)이 발생하여 모든 태그의 정보를 완벽히 수집하지 못하는 경우가 있을 수 있다. 음영지역 문제는 몇 가지 방법으로 해결 가능하지만, 본 논문에서는 그 중 가장 경제적인, RFID 태그간의 다중 홉(multi-hop) 통신을 이용한 방법을 제안한다. 기존에 지원되지 않던 태그간의 다중 홉 통신이 기존의 통신 구조와 병립되어 서비스되기 위해 필요한 새로운 통신 구조를 자세히 살펴볼 것이다.
블록 내 이적이란 컨테이너를 선박에 싣는 적하 작업을 효율적으로 수행하기 위하여 유휴 시간에 여기저기에 흩어져 있는 대상 컨테이너들을 적하 순서에 맞춰 몇 개의 베이로 모으는 작업이다. 이적 작업을 가능한 일찍 완료하기 위해서는 블록 내의 설치된 여러 대의 트랜스퍼 크레인들을 모두 활용하는 것이 유리하지만, 이적 계획 수립 시 크레인들 간의 간섭을 효과적으로 고려하지 못하면 상당한 작업 지연이 발생할 수 있다. 특히, 상호 교차가 불가능한 크레인들을 이용하여 이적을 수행하고자 하는 경우에는 이러한 간섭에 의한 지연이 보다 빈번히 발생한다. 본 논문에서는 교차가 불가능한 크레인들 간의 간섭을 고려하여 개별 컨테이너를 취급할 크레인을 선정하고 작업 순서를 결정하는 휴리스틱을 제안한다. 시뮬레이션 실험 결과 본 제안 방안이 다양한 환경에서 간섭에 의한 지연을 효과적으로 줄일 수 있음을 확인하였다.
컨테이너 터미널의 주요 생산성 지표 중에 하나는 안벽에서의 작업 생산성이다. 안벽 크레인(QC)의 작업 일정은 안벽 작업 생산성에 많은 영향을 준다. 최근 터미널 관리자들은 안벽 작업 생산성을 높이기 위해서 새로운 개념의 장비도입과 운영 방식에 많은 관심을 보이고 있다. 더블 사이클이나 듀얼 사이클은 새로운 장비를 도입하지 않고 운영상의 변화만으로 안벽 생산성을 높일 수 있는 방법으로서 많은 연구가 이루어지고 있다. 지금까지 대다수의 연구들은 안벽 작업을 병목으로 인식하고 거기에만 초점을 맞춘 연구들이 대부분이었다. 하지만 안벽 크레인이 야드 트랙터를 기다리는 시간을 고려하지 않는다면 더 많은 대기 시간이 발생하게 되어 오히려 효율성이 떨어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 야드 트랙터를 고려한 듀얼 사이클 운영을 위한 크레인 일정계획에 대해 해법을 제시하겠다.
지난 COVID-19로 인해 항만 노동자 수가 일시적으로 감소하는 경우가 발생하였다. 감염병 확산 방지를 위해 다수의 노동자가 격리됨에 따라 항만 운영 프로세스 곳곳에서 병목과 대기가 발생하여 터미널의 혼잡도가 증가하였고, 이로 인해 터미널 운영 효율성이 저하되는 등의 문제가 발생하였다. 그러나 터미널 혼잡도는 터미널의 운영 효율성과 직결되는 핵심 지표임에도 터미널 내부 하역장비 중심의 혼잡도는 명확한 계산이 이루어지지 않는것으로 파악된다. 따라서 본 연구를 통해 하역장비 중심의 컨테이너터미널 혼잡도를 측정하고자 한다. 여러 분야에서 일반적으로 사용되는 혼잡도 산정방식은 이미지 기반의 데이터를 바탕으로 혼잡도를 측정하고 있다. 이러한 방식은 양적하 계획에 따라 움직이는 하역장비의 특성상 기존의 혼잡도 산정방식을 그대로 적용하는것은 다소 무리가 있다. 따라서 본 연구에서는 장비의 대기시간 및 turn around time 등을 활용한 터미널 혼잡도의 산정방식을 제시하고, 부산항 A 터미널의 데이터를 활용하여 산정된 혼잡도의 유의성을 검증하였다.
In the maritime container terminal, LMTT (Linear Motor-based Transfer Technology) is horizontal transfer system for the yard automation, which has been proposed to take the place of AGV (Automated Guided Vehicle). The system is based on PMLSM (Permanent Magnetic Linear Synchronous Motor) that is consists of stator modules on the rail and shuttle car (mover). Because of large variant of mover's weight by loading and unloading containers, the difference of each characteristic of stator modules, and a stator module's trouble etc., LMCPS (Linear Motor Conveyance Positioning System) is considered as that the system is changed its model suddenly and variously. In this paper, we will introduce the soft-computing method of a multi-step prediction control for LMCPS using DR-FNN (Dynamically-constructed Recurrent Fuzzy Neural Network). The proposed control system is used two networks for multi-step prediction. Consequently, the system has an ability to adapt for external disturbance, cogging force, force ripple, and sudden changes of itself.
In the maritime container terminal, LMTT(Linear Motor-based Transfer Technology) is horizontal transfer system for the yard automation, which has been proposed to take the place of AGV(Automated Guided Vehicle). The system is based on PMLSM (Permanent Magnetic Linear Synchronous Motor) that is consists of stator modules on the rail and shuttle car (mover). Because of large variant of mover's weight by loading and unloading containers, the difference of each characteristic of stator modules, and a stator module's trouble etc., LMCPS (Linear Motor Conveyance Positioning System) is considered as that the system is changed its model suddenly and variously. In this paper, we will introduce the soft-computing method of a multi-step prediction control for LMCPS using DR-FNN (Dynamically-constructed Recurrent Fuzzy Neural Network). The proposed control system is used two networks for multi-step prediction. Consequently, the system has an ability to adapt for external disturbance, cogging force, force ripple, and sudden changes of itself.
컨테이너 터미널 간의 치열한 경쟁, 대형 선박의 출현, 컨테이너 터미널 운영의 자동화 등으로 인해서 세계 각국에서는 많은 컨테이너 터미널들을 건설 중이다. 컨테이너 터미널의 건설에는 아주 많은 시간과 비용이 소요되기 때문에 컨테이너 터미널을 효율적으로 설계하는 것이 필수적이다. 본 연구는 컨테이너 터미널의 엔지니어링 프로세스를 지원하기 위해서 개발된 소프트웨어 시스템 TODAY(Terminal Optimization, Design, and Analysis sYstem)에 대해 다루고자 한다. 먼저 설계 프로세스를 제안하였다. 설계 프로세스는 데이터 입력, 능력 소요 계산, 대안 설계, 대안 평가, 결과 출력으로 구성된다. 대안을 신속히 설계하고 평가하기 위해서 컨테이너 터미널 전용 라이브러리가 개발되었다. 라이브러리는 Wharf, Yard, TravellingArea, Gate로 구성된다. 라이브러리의 구조는 객체 지향적으로 설계하여 확장성과 재사용성을 가지게 하였다. 시스템은 사용자에게 친숙한 인터페이스와 CAD 환경을 제공하여, 다양한 유형의 컨테이너 터미널 모형들이 데이터 입력과 라이브러리 구성요소의 조합에 의해 구성될 수 있도록 지원한다. 생성된 대안 모형들은 시뮬레이션과 경제성 모형에 의해 평가된다. 시스템은 생성된 모형을 시뮬레이션 모형으로 자동 변환하는 기능을 제공한다. 피드백 과정을 거쳐서 최종적으로 사용자의 요구사항을 만족시키는 대안이 제시된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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