Purpose: During the pandemic, a large number of orders forced online retailers of fresh produce to quickly change their emergency logistics capabilities to meet the needs of ordinary consumers during the pandemic. Our research aims to help online retailers establish an emergency physical distribution framework for fresh produce during disasters to meet consumer needs. Research design and methodology: 160 effective responses were collected from the online response team in Wuhan, China, and exploratory factor analysis was used to determine the emergency logistics capability framework. Twelve experts were invited online to collect their scoring opinions and use the entropy method to determine the importance of emergency logistics capabilities. Results: Our results have identified a total of 17 emergency logistics factors for online retailers, and we found that Transportation route planning and reconstruction capabilities, Emergency plan planning ability, and Supply chain real-time information sharing capability are the most important in the overall framework. Conclusions: This research completely established the physical distribution framework of fresh agricultural products online retailer in emergency situations. It enriches academic resources in the field of emergency distribution and provides a scientific basis for corporate managers to improve their physical distribution capabilities in emergency situations.
Stock pre-positioning is one of the most important decisions for preparing the stage of emergency logistics planning. In this paper, a mixed integer model for stock pre-positioning is derived to support an emergency disaster relief response against the event of earthquake. A maximum response time limit, budget availability, multiple item types, and capacity restrictions are considered. In the model, the decision of the distribution centers to cover a disaster area and the amount of supplies to be stocked in each distribution center are simultaneously determined to maximize the total expected relief demand of the disaster areas covered by the existing distribution centers. The proposed model is applied to a real case with 33 disaster areas and 16 distribution centers in Indonesia. Several sensitivity analyses are conducted to estimate the fluctuation on the emergency stock pre-positioning planning by changing the maximum response time and budgets.
최근 들어 자연재해의 빈도 및 강도가 늘어나고 있으며, 이에 따른 피해 역시 늘어남에 따라, 재난 현장에 대한 대응이 점차 중요해지고 있다. 본 연구에서는 피해를 경감하기 위한 구호 물류에서 큰 비중을 차지하는 부분인 물류 거점의 위치와 규모를 선정하기 위한 연구를 수행하였다. 구호 물류에서의 거점은 물자의 비축을 수행하는 일반 물류 거점의 기능 외에도 이재민 수용, 부상자 응급 처치 등 다양한 기능을 겸비해야 하며, 거점의 위치를 선정하는 기준 역시 거리 외의 거점의 신뢰도 및 주변 환경의 위험성을 고려하여야 한다. 본 연구에서는 이를 위하여 IoT 센서를 이용하여 정보를 파악하기 위한 체계를 제안하였다. 또한 재난물류 거점문제는 다양한 수요에 대응하기 위한 기능의 배치에 대한 고려 역시 포함하여야 한다. 이를 풀이하기 위하여, 혼합정수계획 모델에 기반을 둔 알고리즘을 제시하였고, 재해 발생 시나리오를 고려한 시뮬레이션 실험을 통하여 모델의 성능을 검증하였다.
In war time, minimizing the logistics response time for supporting military operations is strongly needed. In this paper, i propose the mathematical formulation for minimizing the maximal acquisition completion time in wartime or during a state of emergency. The main structure of this formulation is based on the traveling purchaser problem (TPP), which is a generalized form of the well-known traveling salesman problem (TSP). In the case of the general TPP, an objective function is to minimize the sum of the traveling cost and the purchase cost. However, in this study, the objective function is to minimize the traveling cost only. That's why it's more important to minimize the traveling cost (time or distance) than the purchase cost in wartime or in a state of emergency. I generate a specific instance and find out the optimal solution of this instance by using ILOG OPL STUDIO (CPLEX version 11.1).
전세계적으로 재난은 발생 규모와 피해액이 증가하고 있으며, 재난 대응을 위한 물류 활동의 중요성이 높아지고 있다. 재난 대응을 위한 물류 네트워크는 재난으로부터 상대적으로 안전한 지역에 물류 거점을 설치하고 재난 발생 지역으로 구호물자 및 긴급 의약품을 안정적으로 공급할 필요가 있다. 이에 따라 본 연구에서는 재난 대응을 위한 구호물자 배송 네트워크 설계를 위해 재난 취약성을 최소화시키는 드론 배송 거점 입지 선정에 대해 연구를 진행하였다. 드론을 통한 구호품 수송을 위해 드론의 최대 배송 가능 거리를 고려하고, 자연재해 취약도 지수를 활용하여 재난 취약도를 최소화 시키는 드론 배송 거점 입지를 선정하는 최적화 모델을 도출하였다. 분석 결과 재난 취약도를 최소화하기 위한 배송 거점 투자는 재난대응을 위한 거점이 증가하지만, 이를 통해 재난 취약도를 완화하여 상대적으로 안전하고 효과적으로 드론 배송을 활용한 재난 대응 물류 체계 운영이 가능할 것으로 분석되었다.
In 2000s, incidence of natural disaster is increasing continuously. Therefore, the necessity of research on the effective disaster response is emphasized. Korea is not safe from natural disaster. Natural disasters like torrential downpours, typhoons have occurred more frequently than before. In addition disasters like droughts and MERS has also occurred. Therefore, needs for effective systems and algorithms to respond disaster are increased. This study covers the vehicle routing problem for effective logistics in disaster situations caused by natural disasters. The emergency vehicle route problem has different property from the general vehicle route problem. It has the property of the importance of deadline, the uncertain and dynamic demand information, and the uncertainty in information transfer. In this study, a solution that focused on the importance of deadline. In this study, the heuristic solution using the genetic algorithm are suggested. Finally the simulation experiment which reflects the actual environment are conducted to verify the performance of the solution.
This study proposes an optimization model to plan the patient distribution and medical resource allocation considering the diverse characteristics of disaster. For reflecting the particularity of disaster response, we configured a few scenarios such as availability of emergency surgery of non-major medical staff and the change in number of patients estimated reflecting the uncertainty, urgency and convergence of disaster. And we finally tested the effects of the scenarios' combination on the objective function defined as maximum number of survival patients. Our experimental results are expected to highlight the significance of the proposed model as well as the applicability of scenarios under disaster response.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권4호
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pp.1122-1140
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2024
The importance of indoor positioning has grown in numerous application areas such as emergency response, logistics, and industrial automation. In ships, indoor positioning is also needed to provide services to passengers on board. Due to the complex structure and dynamic nature of ship environments, conventional positioning techniques have limitations in providing accurate positions. Compared to other indoor positioning technologies, Bluetooth 5.1-based indoor positioning technology is highly suitable for ship environments. Bluetooth 5.1 attains centimeter-level positioning accuracy by collecting In-phase and Quadrature (IQ) samples from wireless signals. However, distorted IQ samples can lead to significant errors in the final estimated position. Therefore, we propose an indoor positioning method for ships that utilizes a Deep Neural Network (DNN) combined with IQ fingerprint maps to overcome the challenges associated with accurate location detection within the ship. The results indicate that the accuracy of our proposed method can reach up to 97.76%.
자율운항선박 관련 기술개발은 2010년도 중반부터 충돌회피, 항로 지정, 디지털 트윈 및 통신 기술개발 등의 주제로 활발하게 진행되고 있다. 그러나, 이와 비교하여 자율운항선박과 연계된 물류시스템, 항만시설 및 선박교통관제 등의 육상 인프라에 관한 연구는 상대적으로 관심을 받지 못하고 있다. 이 연구에서는 자율운항선박의 등장에 따라 기존 선박교통관제 업무에 미치게 되는 영향을 분석함과 동시에 이를 대비하기 위한 관제 업무 변화 방안을 제시하였다. 이를 위하여 현행 선박교통관제 업무를 분석하고, 동시에 자율운항선박 기술 중 선박교통관제에 영향을 미칠 수 있는 요소를 파악하였다. 또한, 선박교통관제사들을 대상으로 자율운항선박 관제 관련 항목 도출을 위한 설문조사를 수행하였으며, 이를 AHP 기법으로 분석한 결과 비상 상황 대응 및 자율운항선박과의 통신 방법에 대한 준비가 가장 중요한 것으로 도출되었다. 이를 기반으로 해상교통관제구역 내에서 데이터 통신을 기반으로 한 기본적인 자율운항선박 관제 절차 및 비상 대응 절차 등 세부 방안을 도출할 수 있었다. 이 연구에서 제안하는 자율운항선박 관제 절차는 향후 자율운항선박의 연안 해상교통안전에 관한 문제점들을 해소하는 방안으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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