말단배송최적화는 도심내 공급사슬의 운영의 핵심적인 역할을 수행하고 있으며, 전체 배송 프로세스에서 가장 복잡하고 많은 비용을 지불해야만 한다. 도심복합물류센터 (Urban Consolidation Center: UCC)는 최근 말단배송 서비스를 운영하고 고객의 수요를 만족시키기 위한 핵심적인 자산으로 인식되고 있다. UCC를 활용할 경우 도심 내 다양한 요인을 고려하여 최적의 배송 과정을 설계함으로써 배송에 소요되는 시간과 이동거리를 최소화할 수 있다는 장점이 존재한다. 본 연구에서는 지리정보시스템 (GIS)를 활용하여 다양한 수리모형이 통합된 시나리오 분석을 활용하기 위한 기법을 제안한다. 특히, 본 연구는 몽골의 수도 울란바타르를 사례로 실제 도심 내 최적 배송네트워크를 설계하는 것을 목표로하고 있다. 이를 위해 위치배분문제와 차량경로문제를 결합하는 기법을 제안하였다. UCC의 위치와 개수를 기반으로 다양한 시나리오를 설계하였으며, 기본적인 총배송거리, 배송시간, UCC의 수 및 필요 차량의 수를 기준으로 시나리오를 평가하였다. 또한, UCC의 건설과 운영에 필요한 전체 비용 관점에서 최적의 시나리오를 비교 선정하였다. 본 연구의 결과는 도심 내 말단 배송을 위한 유통 네트워크를 설계해야 하는 관리자 혹은 정부 기관의 담당자들이 합리적인 의사결정을 내리기 위한 객관적인 근거 자료로 활용될 수 있을 것이다.
세계경제의 국제화 흐름에 따라 중국 경제 중심축의 하나인 상하이 양산항이 2005년 12월 1일에 개장하여 동북아 항만물류의 중심지를 목표로 출발하였으며, 이로 인해 동북아 항만들의 경쟁이 심화되기 시작하였다. 따라서 동북아의 중심항만으로서 위치를 확보하기 위한 노력으로 우리나라 역시 신항을 건설하고 있으며, 2005년 11월 3개 선석을 개장하였다. 이러한 항만환경의 변화 속에 신항을 동북아 물류 중심지로 선점하기 위해서는 주요 경쟁항만에 비해 신항의 경쟁력을 확보하는 것이 무엇보다 중요하다. 따라서 신항의 발전전략으로는 첫째, 개발 및 관리 운영 주체의 분리로 항만개발과 마케팅을 분리하여야 하며, 둘째 피더선 전용부두를 항만개발과 함께 개발하여 선사들의 시간과 경비를 감소시켜야 하며 셋째, 항만개발 시 초대형 선사를 유치하기 위해서는 각 선사별 대응전략이 필요한데, 이러한 전략은 초대형 선사들이 향후 선박 운항전략을 결정하기 전에 실시하여야 한다. 넷째, 초대형 선사유치를 위한 인센티브 부여면에서 신항은 물론 기존의 부산항과 연계적으로 인센티브를 부여하여야 하며, 다섯째 항만개발 시 행정프로세스의 One-stop 자동화시스템구축을 위한 경쟁항만의 벤치마킹도 중요하다. 여섯째, 항만배후단지를 효율적으로 이용하기 위한 항만과 연계된 배후단지 이용계획을 수립하여야 한다.
차량의 자율주행기술과 차량간 무선통신을 통한 정보공유 군집주행 서비스가 실현되고 있다. 군집주행이란 여러대의 차량이 최소한의 안전거리만 유지한 채 일정한 간격을 두고 주행하는 기술이다. 이러한 군집주행은 도로의 용량을 증대시키고, 안전성을 향상시키며, 연료소비를 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있어 교통류 운영효율성, 안전성, 환경성 문제를 해결할 수 대안으로 주목받고 있다. 그러나 군집주행차량과 주변의 일반차량간의 적절한 상호작용이 가능할 때 교통류의 성능은 최적화 될 수 있다. 특히 교통운영 관리자는 화물차가 군집주행을 할 경우 유입연결로에서 비자율차가 안전하게 진입할 수 있도록 군집간간격과 군집크기와 같은 군집주행 파라미터를 조정하여 안전성과 운영효율성을 극대화시킬 수 있어야 한다. 본 연구에서는 고속도로 유입연결로 구간에서 교통류 퍼포먼스를 극대화 시킬 수 있는 화물차 군집 운영전략을 수립할 수 있는 방안을 제시하였다. 운영효율성을 평가하기 위한 지표는 주행속도로 설정하였으며, 안전성 평가를 위해서 비자율차의 차량추종 관계 대비 상충상황에 노출되는 빈도를 나타내는 비자율차 상충률의 개념을 정의하여 적용하였다. 또한 분석결과를 이용하여 최적 군집운영 조건을 판단하는 방법론을 제시하였으며, 군집간간격이 50m이고 군집크기가 6대인 운영시나리오가 최적의 성능을 유도할 수 있음을 확인하였다. 본 연구에서 제시한 운영전략 수립 방안에 따라 운영효율성과 안전성을 고려한 교통상황별 적정 군집주행 파라미터를 도출할 수 있으며, 이는 군집운영 전략을 지원할 수 있는 자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 기존의 서비스품질모형에 관한 연구들을 고찰하여 $Gr{\ddot{o}}nroos$의 2차원 모형에 기반을 두고 항만서비스의 과정품질을 환경품질과 전달품질의 2요인 구조로 분화시키고 거기에 결과품질요소를 추가한 서비스품질 모형의 기본적인 프레임을 구성하였다. 또한 서비스 품질 각 요소들의 하위 변수들은 항만서비스의 특성 및 변화하는 항만패러다임을 반영한 최신의 실증연구를 바탕으로 서비스 품질 측정에 적합할 뿐 만 아니라 변화하는 항만산업의 특성을 고려한 서비스 품질 측정 요인들을 종합하여 최종적인 서비스품질 모형을 도출하였다. 이에 따라 도출된 서비스 품질모형의 각 특성이 고객만족과 항만의 이미지에 미치는 영향과, 고객만족이 항만이미지에 미치는 영향 및 고객만족과 항만이미지가 관계지속의도에 미치는 영향을 규명하기 위하여 부산항의 서비스를 이용하는 선사 및 물류업체, 포워더, 화주 등을 대상으로 설문조사를 실시하였으며 가설검증을 위해서 Smart-PLS 3.0 프로그램이 활용되었다. 분석결과 서비스 품질차원의 각 요소들은 고객만족에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며 항만이미지에는 상품품질과 환경품질이 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 고객만족도는 항만의 긍정적인 이미지를 구축하는데 영향을 미치며 고객만족도와 항만의 긍정적인 이미지는 관계지속의도에도 유의미한 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다.
오늘날 스마트폰의 보편화와 젊은 소비자들의 합리적인 소비 트렌드로 인하여 모바일 커머스의 한 형태인 O2O 서비스가 증가하고 있다. 또한 소셜커머스의 O2O 서비스 도입은 고객경험을 혁신으로 바꾸어 놓고 있다. 이에 본 연구는 소셜커머스의 O2O 서비스 특성과 제공자 특성이 사용시점에서 소비자가 갖게 되는 사회 심리적 이미지로서 현명한 소비자 느낌(smart shopper feeling)과 인색한 소비자 느낌(cheapness shopper feeling), 그리고 소비자의 만족과 구매의도에 미치는 관계를 살펴보고자 하였다. 이를 공변량 구조분석을 통해 밝혀내어 O2O 서비스 관리에 대한 시사점을 제시하였다. 검증결과는 다음과 같다. 첫째, 소셜커머스의 O2O 서비스 특성인 가격할인과 희소성은 현명한 소비자 느낌을 증가시킨다는 것을 확인하였다. 또한 O2O 서비스 제공자 특성인 소셜커머스의 브랜드 인지도와 구매용이성은 인색한 소비자 느낌을 증가하는 것을 확인하였다. 둘째, 현명한 소비자 느낌과 인색한 소비자 느낌이 만족이 증가하는 것을 확인하였다. 이러한 만족은 이용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 O2O 서비스 상품을 구매하는 소비자의 만족을 이끌어내기 위해서는 인색한 소비자 느낌을 줄이고 현명한 소비자 느낌이 일어나도록 가격할인과 희소성을 부각시키는 것이 필요하며 인색한 소비자 느낌을 줄이기 위해서는 사용시점에 대한 관리가 필요하다.
최근 항만이 글로벌 공급체인에서 가지는 역할이 날로 중요해지고 있다. 항만의 역할은 이미 단순한 하역작업이 아닌 화물에 부가가치를 부여하는 중요한 경제활동중심으로 진화하였다. 이러한 항만의 중요성으로 인해 많은 국가에서 허브항 육성전략을 꾀하고 있으며, 특히 동북아시아는 대형 항만이 가장 밀집된 지역으로 항만 간 경쟁이 매우 치열하다. 부산항은 항만배후단지 활성화를 통해 안정적인 물동량 유치와 함께 다양한 부가가치 서비스를 통해 부산항의 경쟁력을 확보하고자 노력하고 있다. 본 연구는 부산항 신항 배후단지에서 처리하는 주요 화물들의 물류프로세스에 따라 비용 원단위를 추정하여 실제 부산항 신항 배후단지에서 창출하는 물류비용을 정량적으로 분석하고자 하였다. 물류프로세스별 원단위 분석결과, 케미칼 제품, LME 벌크, 자동차 부품, LME 컨테이너, 일반화물, LME 내륙운송의 순으로 원단위 비용이 큰 것으로 분석되었다. 향후 연구에는 부산항 신항 배후단지에서 취급되는 전체 화물에 대한 세부적인 연구가 이루어질 필요가 있다. 이를 통해 항만배후단지에서 창출하는 가치를 보다 정밀하게 파악하고 효과적인 물동량 유치 전략을 실행할 수 있을 것이다.
최근 위조 외국 선박이 국내항을 여러번 입출항한 경우가 있었다. 선박에는 국제해사기구(IMO)가 선박을 식별하기 위해 부여한 선박 고유 일련번호가 있으며 2004년 이후 건조된 모든 선박에 IMO 표시를 의무적으로 해야 한다. 대표적인 물류 플랫폼인 공항과 항만의 경우 보안체계가 필수적이지만 항만에서의 보안체계를 세우는 것은 어렵고 사각지대가 많아 보안체계의 미흡으로 인한 보안문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 딥러닝 객체인식 및 OpenCV를 이용하여 항만 보안시스템을 설계한다. 보안시스템 프로세스는 선박 입항시 객체 인식 후, 선박의 IMO번호를 추출하여 입항 기록이 있는 선박의 경우 특징점 매칭을 통해 동일한 선박인지 판단하고, 최초 입항 선박의 경우 입출항 DB에 선박 이미지 및 IMO번호를 저장한다. 본 논문의 시스템을 통해 항만보안시스템을 활용하여 입항 관리 인력 단축으로 인한 효율성 증가와 미허가 입항으로 발생하는 부대 비용 절감을 통한 항만 물류 업무 효율성 및 체계 개선과 보안시스템 도입을 통해 항만 보안을 강화할 수 있다.
4차산업혁명 시대는 맞춤형 수요처리 경제가 중심이며 시공을 초월하여 고객이 원하는 것을 실시간으로 제공할 수 있는 변혁과 유연성 처리가 핵심이다. 본 논문은 실시간 주문을 기반으로 필요한 포장용 제품을 즉시 조달할수 있는 패키징 플랫폼 구축과 운영을 구현하고 성과를 평가한다. 고객 만족의 구성 요소들은 상황에 따라 유연하게 조합되기 때문에 e-SCM 플랫폼에 기반하는 기업 운영 프로세스의 효율적 관리가 요구된다. 이러한 조건에 최적화된 OMS는 기업 운영의 효율성을 극대화, 차별화하여 비용 우위적인 경쟁력을 향상하는 데 중요한 역할을 담당한다. OMS는 효율적인 MOT(Moment of Truth) 적 물류 서비스를 제공하는 매스커스토마이제이션(Masscustomization)의 시스템으로 다수의 개별고객에게 친환경 이슈를 충족시키고 최적화된 물류 운영 목표를 달성하여 재구매 의도 및 지속 가능한 비즈니스를 고도화할 수 있다. OMS는 수집한 데이터를 분석하여 효율성, 생산성, 비용과 관련된 정보와 의사 결정을 지원하며 정밀한 보고서를 제공한다. 데이터 시각화 도구를 활용하여 자료를 시각적으로 표현하고, 통계와 예측 분석을 통해 운영 프로세스의 개선 방향을 제시한다.
사물을 인터넷에 연결시키는 기술인 Internet of Things(IoT)는 새로운 연구분야가 되어 기술적으로 많은 발전이 이루어져왔다. 이러한 IoT 기술은 사물을 관찰하거나 다루는데 있어 쉽게 접근하도록 하여 네트워크 상에서 인터넷으로 데이터의 전달을 가능하게 한다. 이는 두가지의 인프라를 필요로 하는데 하나는 데이터를 수집하는 Sensing Entity이고 다른 하나는 데이터를 점유하는 Sensor Cloud이다. 여기서 무선 센서 네트워크는 사물로부터 측정되는 데이터를 인터넷에 연결시키는데 매우 중요한 역할을 하는데 간단한 컴퓨팅 디바이스나 Arduino, Raspberry Pi와 같은 임베디드시스템으로 구성될 수 있다. Sensor Cloud는 사물로부터 측정되어 나오는 데이터의 공유나 처리를 하도록 하는 클라우드 컴퓨팅으로 모니터링 혹은 컨트롤 시스템에 대한 플랫폼을 제공한다. 본 논문에서는 의약품의 저장 조건들을 모니터링 하는 Cold Chain을 제안한다. 제안된 Cold Chain은 생산에서 소비단계까지 이르는 이동이나 저장상태에 대한 여러 환경적 조건인 습도, 온도, 저장 장소 등을 모니터링 하는 시스템이다. 시스템은 두개의 부시스템으로 구성되는데 하나는 이동에 관련된 것을 다루고 다른 하나는 저장에 관련된 것을 다룬다. 이 두 개의 시스템은 보다 향상된 모니터링 방법을 제공하기 위해 Sensor Cloud 시스템으로 통합된다.
최근 4차산업 혁명 기술의 성장과 코로나바이러스 확산으로 인해 모바일 중심의 온라인 쇼핑 시장이 급격하게 성장하게 되었으며, 다양한 차별화 전략을 앞세운 많은 기업들이 치열하게 경쟁하고 있다. 보다 높은 수준의 배송서비스를 요구하는 고객들을 만족시키기 위해 풀필먼트센터라는 개념이 등장하였고, 이를 통해 기존 주문 이후 집하에서 배송까지 수행되던 프로세스의 전체 처리 시간과 효율성을 개선할 수 있게 되었다. 그러나, 여전히 풀필먼트센터 내에서의 작업 효율성이 전체 배송 서비스의 수준을 결정하는 제약요인으로 작용하고 있다. 이를 해결하기 위해 빅데이터, 사물인터넷 및 인공지능을 활용한 수요 예측과 공급의 조정 등과 같은 다양한 방법이 제시되고 있으나, 그 한계가 분명히 존재한다. 풀필먼트센터 내 가장 많은 작업시간과 비효율성을 초래하는 과정이 주문된 상품의 집하 작업 이후 배송을 위한 포장까지이므로, 이 과정을 자동화하기 위한 노력이 필요하다. 본 연구에서는 상품이 보관되어 있는 위치에서 포장을 위한 장소로의 집하와 상품 이동을 자동화하기 위한 AGV와 AMR의 효율적 운영을 위한 계획을 수립하기 위한 방안을 제시한다. 풀필먼트센터 내 보관된 상품의 수, 상품별 수요에 따라 투입되는 자동화 장비의 운영 효율성이 달라질 수 있기 때문에 다양한 시나리오를 기반으로 시뮬레이션을 수행하였다. 본 연구를 통해 얻은 결과를 바탕으로 풀필먼트센터 내 자동화 장비 도입 시 검토해야 할 다양한 요인을 확인할 수 있으며, 급변하는 시장 수요에 유연하게 대응하기 위해 효율성을 기준으로 최적 의사결정을 위한 참고자료로 활용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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