물류 시스템은 다양한 프로세스에 걸친 한정된 자원들의 작업을 통해 고객에게 서비스를 제공한다. 이와 같은 복잡한 환경에서 높은 서비스 수준을 유지하기 위해서는 프로세스 진행 상황에 대한 실시간 모니터링과 그를 통한 성과 달성도의 지속적인 관리가 필수적으로 요구된다. 본 연구에서는 컨테이너 터미널을 대상으로 선박 물류 프로세스의 서비스 완료시간을 예측하는 방법론을 제시한다. 이를 위해 먼저 선박에서 컨테이너를 싣고 내리는 프로세스에 영향을 미치는 요인을 파악한다. 그리고, 확인된 요인들 중 영향 정도를 직접적으로 측정하기 어려운 것에 대해 정량적인 값을 추정하는 방안을 개발한다. 서비스 완료 시간에 대한 실시간 예측은 의사결정 나무를 사용한다. 과거 프로세스 진행 이력을 바탕으로 의사결정 나무를 학습시킨 후, 특정 시점에서 실시간 요인의 상태를 이용하여 서비스 완료시간을 예측한다. 컨테이너 터미널 시뮬레이션 모형을 활용하여 본 연구에서 제시하는 방법론을 검증하였다.
선박의 대형화와 더불어 증가하는 컨테이너 물동량을 처리하기 위해 부산항은 글로벌 인프라를 조성, 신설 부두 추진, 항만의 개발 등 다양한 시각으로 노력하고 있다. 부산항이 향후 대형 선박 접안에 대비하여 인프라를 갖출 수 있다면 20,000TEU 이상 선박의 작업도 가능할 것이며, Megamax 시대의 중심 항만으로 성장할 수 있을 것이다. 하지만, 대형 선박 접안시 많은 선석과 장비, 작업시간이 필요하기 때문에 선박의 체선문제가 발생할 수 밖에 없다. 이에 따라, 본 연구에서는 시뮬레이션을 통해 대형선박 접안이 컨테이너 터미널 체선에 미치는 영향을 분석하고자 한다.
컨테이너 터미널에서 가장 중요한 운영 목표 중 하나는 각 선박에 대한 서비스 시간을 최소화함으로써 안벽의 생산성을 극대화하는 것이다. 선박에 대한 서비스 시간을 최소화하기 위해서는 선박에 컨테이너를 싣고 내리는 해측의 안벽 크레인(QC: Quay Crane) 작업이 지연 없이 계속되어 그 효율이 극대화되어야 한다. 본 논문은 장치장과 QC 간 컨테이너 운반을 담당하는 트럭인 YT(Yard Tractor)의 운영을 효율화함으로써 QC가 YT를 기다리게 되는 지체 상황을 최소화할 수 있도록 해 주는 전략 기반의 YT 배차 방안을 사용할 것을 제안한다. 특히 본 논문에서는 실제 컨테이너 터미널에의 적용을 위해 기존에 제안된 전략을 수정 보완하고, 실제 터미널 데이터를 이용한 시뮬레이션 실험을 통해 그 효과를 검증한다.
본 연구에서는 컨테이너 터미널의 적정 안벽능력(Quay Capacity)을 분석하기 위한 시뮬레이션 모델을 구축하였다. 모델에서는 선박의 터미널 도착 특성, 선박별 양하량 및 적하량, 컨테이너 크레인(Container Crane, C/C) 생산성 및 투입대수 등을 입력변수로 입력하였으며, 시뮬레이션 결과로써는 안벽점유율, 선석 점유율, 대기시간 비율, 대기비율, Norm time 초과비율 등을 출력하였다. 이중 컨테이너 터미널의 평가지표로는 Norm time 초과비율, 대기비율 및 안벽점유율을 적용하였다. 컨테이너 터미널을 운영중인 터미널의 터미널 운영실적 자료를 이용하여 모델의 확인 및 검증을 실하였다. 모델은 Knowledge Base에 근거하여 수행되는 G2를 이용하여 구축하였다.
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.
컨테이너 물동량 증가와 컨테이너선의 대형화에 따라서 항만 하역장비는 지속적으로 변화하고 있다. 본 연구는 항만 하역장비 가운데 컨테이너크레인의 기계적 생산성을 상세히 평가하기 위해 개발된 시뮬레이션 모델을 소개한다. 모델은 컨테이너크레인의 메커니즘으로 싱글 및 듀얼 트롤리 방식을, 스프레더 유형으로 싱글, 트윈, 탠덤 방식을 고려하고 컨테이너크레인의 규모와 속도 등에 관련된 세부 사양을 입력받아 기구학적 특성을 구현한다. 또한 외부의 물리적 제약으로 선박의 크기, 컨테이너의 적재위치와 무게를 고려한다. 본 모델은 다양한 입력변수가 파라미터 (parameter)로 분리되어 실험 조건을 편리하게 설정할 수 있으며, 객체 지향적으로 설계 개발되어 향후 새롭게 개발되는 장비 유형이나 기존 장비의 변화를 유연하게 수용할 수 있다.
본 논문에서는 자동화 컨네이너 터미널에서의 AGV 시스템 운영을 위한 방안을 제시하고 그 검증을 위한 시뮬레이터를 개발한다. 우선적으로 AGV의 생산성을 고려한 자동화 터미널의 구조를 제시하고 그러한 구조상에서의 AGV의 교통통제 방안을 제시한다. 기존에 연구된 AGV 시스템들은 주로 존 제어 방식을 사용하고 있다. 그러나 본 연구에서는 AGV 운행의 유연성을 위해 그리드 기반의 제어 방식을 제안하고 사용한다. 최종적으로 실제 현장과 유사한 작업을 할 수 있고 운영규칙의 수정 개선이 용이한 시뮬레이션 환경을 개발한다.
LMTT (linear motor-based transfer technology) is horizontal transfer system in the maritime container terminal for the port automation. For LMTT system, shuttle cars are used instead of other types of cars. They are running on the routes which are stable on the terminal ground made of steel. The terminal scheduling complexity increases with the need of improving automation. It is necessary to make a good designed performance for the terminal system. This work presents a dispatching role using fuzzy logic for the shuttle cars. It considers the actual status of terminals and takes decisions on real time. A simulation is done to validate the role and two other dispatching rules to be compared.
The amount of international trade is rapidly increasing as a result of globalization. It is well known that as the size of a vessel becomes larger, the transportation cost per container decreases. That is, the economy-of-scale holds even in maritime container transportation. As a result, the sizes of containerships have been steadily increased for reducing transportation costs. In addition, various handling technologies and handling equipment have been introduced to increase the throughput capacities of container terminals. Quay crane (QC) that carries out load/unload operations plays the most important role among various handling equipment in terminals. Two typical examples of advanced QC concepts proposed so far are double trolley QC and supertainer QC. This paper suggests a method of estimating the expected value and the standard deviation of the container handling cycle time of the advanced QCs that involve several handling components which move at the same time. Numerical results obtained by the proposed estimation procedure are compared with those obtained by simulation studies. In order to demonstrate the advantage of advanced QCs, we compared their expected cycle times with those of a conventional QC.
블록 내 이적이란 컨테이너를 선박에 싣는 적하 작엽을 효율적으로 수행하기 위하여 하나의 장치장 블록 여기저기에 흩어져 있는 컨테이너들을 적하 순서에 맞춰 몇 개의 베이로 모으는 작업이다. 이적시 적하 순서를 고려하지 않고 단순히 컨테이너들을 모으기만 하면, 석하 작업 과정에서 보다 일찍 적하될 컨테이너를 반출하기 위하여 상단의 컨테이너들을 임시로 옮겨야 하는 재취급이 빈번히 발생할 수 있다. 이러한 재취급은 적하 작업의 효율을 저해하는 가장 중요한 요소의 하나이다. 본 논문에서는 휴리스틱을 이용하여 석하 작업 과정에서 재취급이 발생하지 않게 컨테이너들을 이적할 수 있는 컨테이너 이동 순서를 찾는 방안을 제안한다. 시뮬레이션을 통한 실험 결과 본 제안 방안이 다양한 환경에서 컨테이너 이동 순서를 실시간에 생성할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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