수송문제는 산업공학 및 전자계산학 분야에서 중요한 문제 중의 하나로 인식된다. 수송문제가 시설을 수립하거나 고객들의 요구를 이행하기 위한 추가적인 고정 비용과 연관될 때, 이를 고정비용을 고려한 비선형 수송문제(Fixed Charge Non-linear Transportation Problem)라 한다. 고정비용을 고려한 비선형 수송문제는 한 종류의 상품을 다수의 공급처에서 다수의 수급처로 수송할 때, 수송비용과 고정비용이 최소가 되도록 수송량을 결정하는 문제이다. 본 논문에서는 이 비선형 수송문제에 가장 많이 쓰이는 메타 휴리스틱 방법들 중 유전 알고리즘을 이용한 해법을 제시한다. 유전 알고리즘을 적용함에 있어서 가장 중요한 것 중에 하나는 해의 유전자표현을 어떻게 나타낼 것인가 인데, 본 논문에서는 수송문제의 해를 걸침나무로 표현할 수 있다는 점에 착안하여 유전자 표현법들을 수송문제에 적용해 보고 수치 실험을 통해 그 성능에 대한 비교를 한다.
본 연구에서는 정적시간하에서 다품종을 생산하는 다수의 공장과 수요지가 있을 때, 각 공장의 생산량과 각 수요지로의 수송단위의 수를 결정하는 문제에서 납기지연비용 및 수송비용을 최소화하는 수송량을 결정하는 새로운 수리 최적화모형을 제안한다. 이 모형에서는 기존과는 달리 제품수송단위별 비용을 적용하고, 또한 납기지연에 따른 벌칙비용을 고려함으로써 보다 실제적인 응용이 가능토록 하였다.
사회전반에 걸친 물류단지의 필요성에 대한 인식은 날로 높아지고 있으나, 물류단지의 입지를 정작 어느 곳으로 할 것인가에 대한 연구는 거의 없는 실정이다. 본 논문에서는 물류단지의 입지를 결정하는 여러 요인들 중 일반적으로 계량화 작업이 많이 이루어진 수송비와 ,대규모 개발 사업시 가장 먼저 고려해야 하는 토지보상비를 결정하는 지가를 물류단지의 입지를 결정하는 입지비용이라 가정하고, 현재 화물수송이 가장 많이 이루어지고 있는 경부고속도로축을 중심으로 입지비용을 결정하는 지가와 소송비의 산출을 위한 근거를 제시하며, 이를 설명할 수 있는 지가와 수송비의 모형을 지가와 수송비의 산출을 위한 근거를 제시하며, 이를 설명할 수 있는 지가와 수송비의 모형을 개발하여, 이 모형을 토대로 물류단지의 규모와 서울도심에서의 거리의 변화에 따라 물류단지의 입지가 어떻게 변화하는 가를 밝혀, 물류단지의 최적입지를 제시하는데 그 목적이 있다. 본 논문의 결론을 요약하면 다음과 같다. 1) 물동량의 증가에 따라 수송비가 증가하고, 물동량을 처리하기 위한 소요부지면적이 증가하면, 지가와 수송비의 교차구간은 도심에서약 15~20km 떨어진 구간에서 형성되고, 이 때의 최적입지는 물동량과 소요부지면적에 상관없이, 도심에서 약 60km 떨어진 안성군 및 평택시지역(경부고속도로 주변지역에 한함)이 최적입지로 분석되었다. 2) 수송비와 지가, 건설비와의 장래 20년을 기준으로 한 누적비용분석결과 0~40km 구간의 경우 수송비의 누적비용이 지가와 건설비의 누적비용을 초과하지 않으며, 수송비의 누적비용이 지가와 건설비의 누적비용을 초과하는 기간이 가장 빠른 것은 물류단지가 50~55km 구간과 60~65km 구간에 입지 하였을 경우로, 이 구간에서의 수송비 누적비용이 지가와 건설비의 누적비용을 초과하는 기간은 9년 후인 2004년으로 분석되었다. 이는 도심과 인접한 지역의 경우 물류단지가 입지하지 못하는 것은 물류단지의 건설에 따른 수송비의 절감이 물류단지 건설에 따른 지가 및 건설비에 대한 비용부담에 못 미치기 때문인 것으로 분석되었으며, 화물의 특성상 불가피하게 도심지역과 가까운 곳에 물류단지의 입지를 고려해야 할 경우, 물류단지 조성시 정부에서의 세금완화, 물류단지 조성가능지역 설정, 지가에 대한 보조 등 정책적인 지원대책이 필요할 것으로 판단된다. 3) 입지 비용중 수송비를 누적시킨 수송누적비용과 지가와의 비교분석결과 수송비를 5년, 10년 누적시켰을 때 이 물류단지의 최적입지는 도심에서 약 60km떨어진 곳으로 분석되었으며, 수송비를 20년 누적시켰을 경우 물류단지의 최적입지는 도심에서 약 50km떨어진 지점의 물류단지의 최적입지로 분석되었다.
본 연구는 우리나라 화주의 수송수단 선택특성을 파악하는 목적으로 수행하였다. 모형의 형태는 개별행태모형이며 SP 자료를 이용하였다. SP 조사는 실험설계를 통해 준비하였다. 고려한 요인은 수송시간, 수송비용, 서비스 수준이다. 연구에서 도출된 시사점은 철도수송의 수요를 증대시키기 위해서는 수송비용을 감소시키는 전략이 가장 효과적이라는 것이다. 화물 품목별로 설명하면, 컨테이너는 수송비용의 감소와 더불어 수송시간을 단축시키고 서비스 수준을 개선할 때 공로수송에 비하여 경쟁력을 확보할 수 있는 것으로 평가되었다. 반면에 양회와 철강 등 벌크화물은 다른 요소보다 수송비용을 인하하는 정책이 효과적이다.
수송비와 재고관리비는 총 물류비용의 50% 이상을 차지할 정도로 그 중요성이 크 며, 이들 두 요소는 상호 정밀하게 관련되어 있어서 비용 트레이드 오프 관계가 존재한다. 이러한 관점에서 제품을 수송하는데 소요되는 총비용을 도출하고 비용이 최소가 되는 수송 수단을 선택할 수 있다. 이같은 분석은 수요와 리드타임이 불확실한 경우 수송시간, 고객 서비스 수준, 안전재고 수준, 주문량, 물류비용 등의 관계가 복잡해지기 때문에 해를 구하는 과정이 복잡하게 된다. 따라서 리드타임 동안의 수요를 나타내는 방법과 수송 시간의 신뢰 도와 관련된 안전재고 측정 및 기준에 대한 다양한 방법이 재고이론에 근거한 화물수송수단 선택모형 연구의 주 관심사가 된다. 본 연구는 국외에서 발표된 관련 연구들을 중심으로 재 고와 수송의 상관관계에 대하여 이론적으로 고찰하여 연구 현황을 밝히고 앞으로의 연구 방 향을 제시함으로써 이 분야의 이론적인 발전에 기여하는 것을 목적으로 한다. 연구의 주안 점은 확률적 리드타임과 수요에 대한 연구에서 쟁점이 되는 리드 타임 동안의 수요를 나타 내는 방법과 안전재고를 결정하는 기준에 모아진다.
본 논문은 생산 물류 시스템최적화의 실현에 가장 대표적인 생산수송계획문제인 수송문제(TP: Transportation Problem)에 고정비용을 고려한 고정비용 수송문제(fcTP: Fixed charge Transportation Problem)를 다룬다. 특히 NP-hard문제로 널리 알려진 TP에서 수송량에 비례하는 가변비용과 함께 추가적으로 모든 경로에서 발생하는 고정비용을 함께 고려한 fcTP를 다룬다. 따라서 이러한 fcTP를 해결하기 위해 메타 휴리스틱기법 중에 가장 널리 이용되고 있는 유전 알고리즘(CA: Genetic Algorithm)을 이용한 해법을 제시하고자 한다. 본 논문에서는 CA를 이용해 고정비용 수송문제의 해를 우선순위기반 유전자 표현법을 이용해 fcTP에 적용해 보고 수치 실험을 통해 그 성능에 대한 연구를 한다.
본 논문에서는 고정비용수송문제와 같은 다양한 네트워크 최적화 문제들에 적용될 수 있는 새로운 진화 알고리즘을 소개한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 진화 알고리즘과 비교에서 두가지 다른 특징을 지닌다. 첫째, 해 표현법이 다르다. 초기에, 모든 유전인자 값이 '0'으로 설정된다. 둘째, 각 해들은 일치하는 적합도 값에 따라 일종의 라마크식(Lamarckian) 적응 과정을 수행한다. 제안하는 적응적 진화 알고리즘의 성능을 측정하기 위해 고정비용수송문제에 적용하였으며 또한 동시에 제안하는 알고리즘을 최적화하기 위해 다양한 실험을 수행하였다. 결론적으로, 제안하는 알고리즘은 기존에 고정비용수송문제를 위해 제안된 가장 우수한 알고리즘보다 더 우수한 성능을 보여주었다.
본 논문에서는 고정 비용을 고려한 비선형 수송문제(Fixed Charge Non-linear Transportation Problem)에 대해 다룬다. 이는 한 종류의 상품을 다수의 공급처에서 다수의 수급처로 수송할 때, 총 수송비용과 고정 비용이 최소가 되도록 각 공급처와 수급처 간의 수송량을 결정하는 문제이다. 현재 비선형 수송문제에 대한 다양한 해법들이 제안되고 있으며 그 중에서도 메타 휴리스틱을 이용한 해법들이 가장 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 메타 휴리스틱 방법들중에 가장 널리 이용되고 있는 유전 알고리즘을 이용한 해법을 제시하고자 한다. 유전 알고리즘을 적용함에 있어서 제일 첫 관문은 해의 유전자표현을 어떻게 나타낼 것인가이다. 본 논문에서는 수송문제의 해를 걸침나무로 표현할 수 있다는 점 에 착안하여 다양한 트리 표현법을 수송문제에 적용해 보고 수치 실험을 통해 그 성능에 대한 비교 연구를 한다.
본 논문에서 다루는 고정 비용을 고려 한 비 선형 수송문제 (Non-linear Transportation Problem)는 한 종류의 상품을 다수의 공급처 에 서 다수의 수요처로 수송 할 때, 총 수송비용 및 고정비용이 최소가 되도록 각 공급처와 수요처간의 수송량을 결정하는 문제로 현재 비선형 수송문제에 대한 다양한 해법들이 제안되고 있으며 그중에도 메타 휴리스틱이 가장 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 이 메타휴리스틱 방법들 중에 가장 주목받고 있는 유전 알고리즘을 이용하여 비선형 수송문제에 대한 해법을 제시하고자 한다. 유전 알고리즘을 적용함에 있어서 가장 중요한 것 중에 하나가 어떻게 해를 유전자 표현으로 나타낼 것인가 인데 본 논문에서는 수송문제의 해를 걸침나무로 표현할 수 있다는 점에 착안하여 다양한 트리 표현법을 수송 문제에 적용해 보고 수치 실험을 통해 그 성능에 대한 비교 연구를 한다.
허브네트워크 설계는 수송량의 증가에 따라 단위 수송비가 감소하는 규모의 경제효과를 이용하여 네트워크의 총 물류비용을 최소화시키는 허브입지, 기종점별 수송경로를 결정하는 최적화과정이다. 본 연구에서는 비허브가 한 개의 허브에만 연결되고, 기종점간의 직결수송이 허용되지 않고 허브간 수송만을 허용하는 단일할당 제약 허브네트워크 설계를 통해 네트워크의 최적 허브입지를 제시하지 못했던 김남주 외 (2008)의 한계를 극복하여 최적 허브입지를 결정적으로 제시하였다. 허브집합 결정과정에서는 greedy-interchange algorithm을 사용하였고, 수송경로탐색에서는 EMME/2를 사용하였다. 우리나라 전국 도로수송 네트워크에 적용한 결과, 최적 허브입지는 수도권, 경남권, 충남권, 전남권, 경북권, 충북권 등의 순서로 선정되었으며, 수송의 간선축인 경부축에 집중되었다. 단일할당 제약 허브정책으로 각 기종점간 직접운송 대신에 허브를 경유하는 운송 방식을 취함으로써 운송거리는 증가했으나, 수송비용은 오히려 감소하였다. 또한 기종점-허브간 우회거리 단축으로 인한 수송비용 절감보다 허브간 수송량 분산으로 인한 규모의 경제효과 감소가 더 커 허브수가 늘어남에 따른 수송비용 감소폭은 점차 감소하였다. 본 연구는 GIS프로그램을 이용한 공학적 접근방법을 통해 국내 화물수송의 대부분을 차지하는 도로수송의 최적 허브입지와 수송경로를 결정적으로 제시한 것으로 국가물류비용을 절감하려는 정책적 측면에서 의미가 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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