컨테이너 터미널의 적하 작업은 사전에 계획된 순서대로 컨테이너를 장치장(yard)에서 하나씩 반출하여 선박에 선적하는 작업이다. 만일 현재 반출하고자 하는 컨테이너의 상단에 다른 컨테이너들이 장치되어 있다면, 부득이하게 위에 놓여 있는 컨테이너들을 다른 곳으로 옮겨야 하는 재취급(rehandling)이 발생하고 이로 인하여 반출 작업은 지연된다. 본 논문에서는 적하 계획이 수립되어 장치장의 한 베이(bay)내 컨테이너들의 반출 순서가 결정되었을 때, 반출 시작 시점까지 남는 유휴 시간을 활용하여 재취급이 발생하지 않도록 컨테이너들을 재정돈(이적, 리마샬링)하는 방안을 제안한다. 본 제안 방안은 분지 한계법(branch and bound)을 적용하여 컨테이너 이동 계획을 탐색하며, 생성된 해는 최소의 컨테이너 이동 횟수가 보장된다. 4 단 6 열과 5 단 9 열의 장치장 구조를 대상으로 실험한 결과 99% 이상의 상황에서 허용할 수 있는 시간 내에 계획을 수립할 수 있음을 확인하였다.
Purpose - Loading can decrease the productivity due to the possibility of carrying out with the opposite order of storage in container terminal. When the container is to be taken out, it is needed to move the container stacked upon the container to be carried out to other place temporarily. It is called as rehandling. Remarshalling, with the loading plan, is the arranging the containers before the ship arrives in order to avoid the rehandling during the carrying out. The present study tried to find out the factors affecting the efficiency when building the remarshalling plan with the utilization of neighboring storage space as a outer slot, and analyzed the efficiency of several remarshalling algorithms with the combination of those factors. Research design, data and methodology - The present study used, when the remarshalling plan is prepared for utilizing the outer slot, the simulation methods in order to compare the efficiency of the remarshalling algorithms which made with the factors affecting the efficiency. The factors affecting the efficiency are the method of making the child node, method of arrangement, and possibility of application of FIX. In order to analyze the affecting factors on the efficiency, several algorithms are prepared with the combination of production of the child node and the arrangement method with the availability of FIX application. With this algorithm, the effect of the factors on the efficiency after building up of remarshalling plan with the target on the bay with 10 rows, 8 columns, and 10 indices. Results - The method of rearrangement and making of a child node as the factor affecting the efficiency of remarshalling utilization of the outer bay were studied. It is efficient to combine the method of making a child node with MCS in order to reduce the number of moving the containers. For reducing the time in carrying out, it was found that all arrangement methods should be combined with RCS for the efficiency. The result of experiment shows the application of FIX with good result in case of succession ratio. In addition, when FIX was not applied, all of the most combinations resulted in short time in remarshalling. As a result, it can be concluded that the algorithm with proper combination of making the child node and the arrangement can increase the job efficiency based on the importance. Conclusion - The present study suggested and analyzed the algorithms with the combination of the arrangement method, the making of child node, and FIX. It is needed to develop the algorithm to judge the possibility whether the best remarshalling plan can be built or not within the bay in order to find a better method between the two cases such as within the bay and outer the bay. As a method for extending the study on the factors affecting the efficiency, it is possible to find out the way to build the remarshalling plan within the permitted time under any storage situation.
컨테이너 터미널에서는 장치장(yard)으로 반입되는 수출 컨테이너의 무게를 몇 단계 그룹으로 나누고 각 무게그룹 별로 모아서 장치한다. 이는 수출 컨테이너를 선박에 싣는 적하작업 시 선박의 안정성을 위하여 무거운 무게그룹의 컨테이너들을 장치장에서 먼저 반출하여 선박의 바닥 쪽에 놓기 위함이다. 하지만 반입되는 컨테이너의 무게 그룹을 결정할 때 사용하는 운송사로부터 받은 무게정보는 부정확한 경우가 많아 하나의 스택(stack)에 서로 다른 무게그룹에 속하는 컨테이너들이 섞여서 쌓이게 된다. 이로 인하여 무거운 무게그룹의 컨테이너를 반출할 때 해당 컨테이너의 상단에 놓여진 보다 가벼운 무게그룹의 컨테이너들을 임시로 옮겨야 하는 재취급(rehandling, reshuffling)이 발생하게 된다. 적하작업 시 장치장에서 재취급이 빈번히 발생하면 작업이 지연되므로 터미널 생산성 향상을 위해서는 재취급 발생을 가급적 줄여야 한다. 본 논문에서는 기계학습 기법을 적용하여 반입 컨테이너의 무게그룹을 보다 정확히 추정하는 방안을 제안한다. 또한 탐색을 통하여 분류기 생성에 관여하는 비용행렬(cost matrix)을 조정함으로써 재취급 발생을 줄일 수 있는 분류기(classifier)를 생성하는 방안을 함께 소개한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 방안 적용 시 재취급 발생을 5$\sim$7% 정도 줄일 수 있음을 예상할 수 있었다.
컨테이너 터미널에서 적하 작업을 수행할 때에는 선박의 안정성을 위하여 무거운 컨테이너들을 선박의 바닥쪽에 우선하여 배치한다. 그러므로 장치장(yard)에서 동일한 선박 베이(bay)에 선적할 컨테이너들을 무게가 무거운 순서로 효율적으로 반출할 수 있다면, 적하 계획의 수립과 수행일 수월해진다. 만일 장치장에서 적하를 위하여 지금 반출하여야 하는 컨테이너의 상단에 다른 컨테이너들이 장치되어 있다면, 부득이하게 위에 놓여 있는 컨테이너들을 임시로 옮겨야 하는데, 이러한 부가 작업을 재취급(rehandling)이라 한다. 채취급이 빈번히 발생하게 되면 적하 작업의 흐름은 차질을 빚게 되므로 재취급의 최소화는 작업 효율 측면에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 컨테이너가 장치장에 반입되는 시점에 해당 컨테이너의 무게를 알 수 있다는 가정하에, 적하 작업을 위한 반출시 재취급이 적게 발생하도록 신규 반입된 컨테이너의 장치 위치를 결정하는 휴리스틱을 제안한다. 제안하는 휴리스틱은 각 스택(stack)별로 장치되어 있는 컨테이너들 중에서 자장 먼저 반출될 가장 무거운 컨테이너의 무게를 해당 스택의 대표 무게로 설정하고, 이를 신규 반입 컨테이너의 무게와 비교하여 장치 위치를 결정한다. 장치장 베이 하나로 시뮬레이션한 실험 결과 4단 6열 및 6단 9열의 장치장 베이 구조에서 임의의 위치에 신규 반입 컨테이너를 장치하는 방식에 비해 재취급 횟수를 1/5이하로 줄일 수 있음을 확인하였다
컨테이너 터미널에서는 장치장으로 반입되는 수출 컨테이너의 무게를 몇 단계 그룹으로 나누고 각 무게그룹 별로 모아서 장치한다. 이는 수출 컨테이너를 선박에 싣는 적하 작업 시 선박의 안정성을 위하여 무거운 무게그룹의 컨테이너들을 장치장에서 먼저 반출하여 선박의 바닥 쪽에 놓기 위함이다. 하지만 반입되는 컨테이너의 무게그룹을 결정할 때 사용하는 운송사로부터 받은 무게정보는 부정확한 경우가 많아 하나의 스택(stack)에 서로 다른 무게그룹에 속하는 컨테이너들이 섞이게 된다. 이로 인하여 무거운 무게그룹의 컨테이너를 반출할 때 해당 컨테이너의 상단에 놓여진 보다 가벼운 무게그룹의 컨테이너들을 임시로 옮겨야 하는 재취급(rehandling, reshuffling)이 발생하게 된다. 적하작업 시 장치장에서 재취급이 빈번히 발생하면 작업이 지연되므로 터미널 생산성 향상을 위해서는 재취급 발생을 가급적 줄여야 한다. 본 논문에서는 기계학습 기법을 적용하여 반입 컨테이너의 무게그룹을 보다 정확히 추정하는 방안을 제안한다. 또한 탐색을 통하여 분류기 생성에 관여하는 비용행렬(cost matrix)을 조정함으로써 재취급 발생을 줄일 수 있는 분류기(classifier)를 생성하는 방안을 함께 소개한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 방안 적용 시 재취급 발생을 $5{\sim}7%$ 정도 줄일 수 있음을 예상할 수 있었다.
Purpose: Re-handling is an important factor that reduces the productivity of container terminals. The purpose of this paper is to propose an algorithm to find the order of container movement in order to minimize the number of re-handling in the process of carrying-out. Research design, data and methodology: This paper proposes an algorithm to set the optimal carry-out order and conducted tests to evaluate the performance of the algorithm proposed in this paper. 1. tests comparing the performance of an algorithm proposed in an existing study with that proposed in this paper. 2. Performance tests for bays with complex structures. Results: Test 1 shows that the algorithm proposed in this paper performs better than the existing algorithm. Test 2 shows that the proposed algorithm can also be used in bays with considerably high complexity and that there is no major problem with using it in the field. Conclusion: While we can conclude that the proposed algorithm as a carry-out algorithm is more effective than conventional methods, research is needed on how to handle more complex bays more effectively. This is because the larger the bay, the more container combinations increase, making it difficult to find the best carry-out order.
Purpose: The container terminal is an area that plays an important role in the country's import and export. As the volume of containers increased worldwide, competition between terminals became fiercer, and increasing the productivity of terminals became more important. Re-handling is a serious obstacle that lowers the productivity of terminal. There are two ways to reduce re-handling in the terminal yard. The first method is to load containers in terminal yards using effective carry-in algorithms that reduce re-handling. The second method is to carry out effective remarshalling. In this paper, the performance of various carry-in algorithms and various remarshalling algorithms are reviewed. Next, we try to find the most effective combination of carry-in algorithm and remarshalling algorithm. Research design, data and methodology: In this paper, we analyze the performance of the four carry-in algorithms, AP, MDF, LVF, RP and the four remarshalling algorithms, ASI, ASI+, ASO, ASO+. And after making all the combinations of carry-in algorithms and remarshalling algorithms, we compare their performance to find the best combination. To that end, many experiments are conducted with eight types of 100 bays through simulation. Results: The results of experiments showed that AP was effective among the carry-in algorithms and ASO+ was effective among remarshalling algorithms. In the case of the LVF algorithm, the effect of carrying in was bad, but it was found to be effective in finding remarshalling solution. And we could see that ASI+ and ASO+, algorithms that carry out remarshalling even if they fail to find remarshalling solution, are also more effective than ASI and ASO. And among the combinations of carry-in algorithms and remarshalling algorithms, we could see that the combination of AP algorithm and ASO+ algorithm was the most effective combination. Conclusion: We compared the performance of the carry-in algorithms and the remarshalling algorithms and the performance of their combination. Since the performance of the container yard has a significant effect on the performance of the entire container terminal, it is believed that the results of this experiment will be effective in improving the performance of the container terminal when carrying-in or when remarshalling.
이적작업은 적하작업과 반출작업을 신속하게 처리하기 위해 자동화 컨테이너 터미널에서 중요하게 고려하는 운영 전략들 중의 하나이다. 이는 ATC(Automated Transfer Crane)의 운반시간과 재취급 작업시간을 줄이기 위해 장치장 블록에 산적되어 있는 컨테이너들을 재배치하는 작업이다. 본 논문은 가능한 컨테이너 이동을 최소화하면서 한 수직형 블록 내에 장치된 컨테이너들의 배치 형태를 바람직한 배치 형태로 전환시키기 위한 이적계획 문제를 다룬다. 이 문제는 선후관계를 가지는 2개의 하위 문제 즉, 장치위치 할당문제와 장비 작업순서 문제로 분할된다. 장치위치 할당문제는 운반시간의 관점에서 현재 장치되어 있는 컨테이너들 중에서 어떤 컨테이너를 어느 베이에 옮길 것인가를 결정한다. 이의 결과를 가지고 장비 작업순서 문제는 장치 공간의 제약을 고려하여 ATC의 이동시간을 최소화하는 작업순서를 정한다. 본 연구에서는 정수계획법과 동적계획법을 이용하여 각 하위문제를 모형화 하였다. 제안된 모형을 이용하여 이적계획 과정을 설명하기 위한 예제를 제시하였다.
항만에서 운용되는 선박, 트럭, 기차, 하역장비들이 배출하는 온실가스는 현장 근로자들뿐만 아니라 인근 지역민들의 건강 및 생활환경을 악화시키고 있다. 세계 주요항만 대기오염 문제 해결을 위해 다양한 노력을 하고 있다. 본 연구는 항만 중 온실가스 배출량 비중이 가장 높은 컨테이너터미널을 대상으로 온실가스 저감방안에 대한 연구를 하였다. 연구를 위해 먼저 저감대안들을 추출하였고 이에 대한 중요 우선순위를 결정하는 계층적 의사결정 모델 제시와 실증분석을 실시하였다. 컨테이너터미널 온실가스 저감대안을 선정 하는데 있어 5가지 요소 기준을 적용하였고, 실무자와 전문가의 의견을 수렴하여 대안들을 추출하였다. 또한 선정된 온실가스 저감방안에 대한 평가영역과 요소들을 평가하는데 있어 언어척도의 애매모호하고 불확실한 상황을 고려하여 퍼지모형과 계층적분석방법(Analytic Hierarchy Process)을 결합한 Fuzzy-AHP을 적용하였다. 연구결과 컨테이너터미널 온실가스 저감방안의 측정영역에 대한 중요도 평가는 장비영역이 가장 높았고, 다음으로 운영영역과 에너지영역 순으로 나타났다. 온실가스 저감대안들의 전체 우선순위를 보면 전기T/C 도입이 우선순위가 가장 높은 것으로 분석되었다. 다음으로 Y/T하이브리드 개조, AMP도입, MLS 도입 순으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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