• 제목/요약/키워드: 재정돈 계획

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제한된 유휴시간을 고려한 자동화 컨테이너 터미널의 재정돈 컨테이너 선택 방안

  • 김지은;박기역;박태진;류광렬
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2009년도 공동학술대회
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    • pp.177-178
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    • 2009
  • 자동화 컨테이너 터미널의 장치장 재정돈이란 장치장의 컨테이너를 장치장 크레인의 유휴 시간을 이용해 적하 작업 효율을 높일 수 있는 위치로 재배치하는 작업을 의미한다. 이때 재정돈에 사용한 수 있는 크레인의 유휴시간이 제한적이므로, 본 논문에서는 전체 컨테이너 중 일부를 재정돈 대상 컨테이너로 선택하여 재정돈 계획을 수립하는 방안을 제안한다. 재정돈 컨테이너 선택 시 사용된 선택 기준과 한 번에 선택하는 컨테이너의 범위에 따라 네 가지 재정돈 대상 컨테이너 선택 방안을 제시하였으며, 선택된 재정돈 컨테이너를 대상으로 휴리스틱 알고리즘을 이용해 크레인의 작업 계획을 수립하였다. 시뮬레이션 시스템을 이용한 실험 결과 유휴 시간이 제한되어 있는 경우 재정돈 대상 컨테이너를 선택 후 재정돈 계획을 수립하는 방안이 전체 컨테이너를 대상으로 재정돈 계획을 수립 후 주어진 유휴시간 동안 해당 계획에 따라 재정돈을 수행하는 방안보다 더 좋은 적하 작업 효율을 보임을 확인하였다.

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제한된 유휴시간을 고려한 자동화 컨테이너 터미널의 재정돈 컨테이너 선택 방안 (Container Selecting Methods for Remarshaling Considering Restricted Idle Time of Crane in an Automated Container Terminal)

  • 김지은;박기역;박태진;류광렬
    • 한국항해항만학회지
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    • 제33권10호
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    • pp.715-722
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    • 2009
  • 자동화 컨테이너 터미널의 장치장 재정돈이란 장치장의 컨테이너를 장치장 크레인의 유휴시간을 이용해 적하 작업 효율을 높일 수 있는 위치로 재배치하는 작업을 의미한다. 이때 재정돈에 사용할 수 있는 크레인의 유휴시간이 제한적이므로, 본 논문에서는 전체 컨테이너 중 일부를 재정돈 대상 컨테이너로 선택하여 재정돈 계획을 수립하는 방안을 제안한다. 재정돈 컨테이너 선택 시 사용된 선택 기준과 한 번에 선택하는 컨테이너의 범위에 따라 네 가지 재정돈 대상 컨테이너 선택 방안을 제시하였으며, 선택된 재정돈 컨테이너를 대상으로 휴리스틱 알고리즘을 이용해 크레인의 작업 계획을 수립하였다. 시뮬레이션 시스템을 이용한 실험 결과 유휴시간이 제한되어 있는 경우 재정돈 대상 컨테이너를 선택 후 재정돈 계획을 수립하는 방안이 전체 컨테이너를 대상으로 재정돈 계획을 수립 후 주어진 유휴시간 동안 해당 계획에 따라 재정 돈을 수행하는 방안보다 더 좋은 적하 작업 효율을 보임을 확인하였다.

자동화 컨테이너 터미널의 적하작업 효율 향상을 위한 블록 내 재정돈 계획 수립 방안

  • 김민정;박기역;박태진;류광렬
    • 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능정보시스템학회 2007년도 한국지능정보시스템학회
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    • pp.357-364
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    • 2007
  • 장치장 재정돈이란 장치장 크레인의 유휴시간을 활용하여 최대의 효율로 적하작업을 할 수 있도록 장치장의 컨테이너들을 미리 재배치하는 작업을 말한다. 본 논문에서는 수직 배치 자동화 컨테이너 터미널의 장치장을 대상으로 블록 내 재정돈 작업 계획을 수립하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 장치장 재정돈 작업 계획을 목표 장치형태 결정 및 크레인 작업 계획의 2단계로 나누어 수립한다. 시뮬레이션 시스템을 이용하여 재정돈을 수행하기 전과 후의 장치장에 대해 적하 작업 효율을 비교한 결과 재정돈 후 안벽 크레인의 대기 시간이 감소하고, 장치장의 재취급 작업 수가 줄어드는 등 적하 작업 효율이 향상되는 것을 확인하였다.

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자동화 장치장의 재정돈 계획 최적화를 위한 협력적 공진화 알고리즘 (A Cooperative Coevolutionary Algorithm for Optimizing Remarshaling Plan in an Automated Stacking Yard)

  • 박기역;박태진;류광렬
    • 한국항해항만학회지
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    • 제33권6호
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    • pp.443-450
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    • 2009
  • 본 논문은 재정돈 계획의 최적화를 위해 협력적 공진화 알고리즘을 이용하는 방법을 제안한다. 재정돈이란 컨테이너 터미널에서 적하 작업시 발생하는 지연을 줄이기 위해 선박에 적하될 컨테이너의 위치를 변경하는 작업이다. 재정돈 계획 수립을 위해서는 적하 시 작업 효율이 최대가 되고 재정돈 시간이 최소가 되도록 컨테이너가 재정돈 후 배치될 장치형태와 재정돈 시 컨테이너를 옮길 순서를 결정해야한다. 협력적 공진화 알고리즘은 주어진 문제가 세부 문제들로 분할 가능할 때 분할된 세부 문제들을 동시에 탐색하여 문제를 효율적으로 해결하는 방법이다. 이에 본 논문에서는 재정돈 계획 문제를 장치형태 결정 문제와 이동 우선순위 결정 문제로 분할하고 협력적 공진화 알고리즘을 적용하여 재정돈 계획을 최적화하였다. 실험결과 문제를 분할한 협력적 공진화 알고리즘이 문제를 분할하지 않는 접근 방법에 비해 더욱 효과적으로 재정돈하는 계획을 수립함을 확인할 수 있었다.

복수 트랜스퍼 크레인을 활용하는 블록 내 재정돈 계획 탐색 (Searching for an Intra-block Remarshalling Plan for Multiple Transfer Cranes)

  • 오명섭;강재호;류광렬;김갑환
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제33권7호
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    • pp.624-635
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    • 2006
  • 본 논문에서는 담금질 알고리즘을 이용하여 블록 내 재정돈 계획을 수립하는 방안을 제안한다. 블록 내 재정돈이란 컨테이너를 선박에 싣는 적하 작업을 효율적으로 수행하기 위하여 하나의 장치장 블록 여기저기에 흩어져 있는 대상 컨테이너들을 적하 순서에 맞춰 몇 개의 베이로 모으는 작업이다. 유효하면서 좋은 재정돈 계획을 수립하기 위해서는 적하 순서를 충분히 고려하는 동시에 재정돈에 소요되는 시간을 가능한 줄여야 한다. 본 제안 방안은 대상 컨테이너들의 목표 위치를 탐색할 대상으로 두어 해로 표현하고, 대상 컨테이너들의 초기 위치 , 목표 위치 및 적하 순서를 함께 고려하여 컨테이너 이동을 위한 부분 순서를 생성한다 생성한 부분 순서의 제약하에 트랜스퍼 크레인간의 간섭을 고려하여 구체적인 재정돈 계획을 수립하고 그 예상 작업 시간으로 해를 평가한다. 시뮬레이션 실험 결과 본 제안 방안이 다양한 환경에서 유효하면서 효율적인 재정돈 계획을 수립할 수 있음을 확인하였다.

컨테이너 터미널에서 이웃 베이를 활용한 컨테이너 재정돈 계획 (Remarshalling Plan Using Neighboring Bay in Container Terminal)

  • 박영규
    • 한국항해항만학회지
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    • 제40권3호
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    • pp.113-120
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    • 2016
  • 선박에 싣기 위하여 컨테이너 장치장에서 반출하는 컨테이너 상단에 다른 컨테이너들이 장치되어 있다면 위의 컨테이너들을 임시로 옮기는 작업이 필요한데 이런 작업을 재취급이라 하며, 이로 인하여 장치장의 생산성은 떨어지게 된다. 장치장에서 반출 작업을 수행할 때 재취급 작업을 하지 않도록 하기 위하여, 적하 계획이 수립된 후 선박이 도착하기 전까지의 유휴 시간을 이용하여 컨테이너들을 미리 정리하는 작업을 재정돈 작업이라고 한다. 보통의 경우 베이내의 이동만으로 재정돈 작업 계획을 수립하는데, 컨테이너가 장치된 상태에 따라 너무 많은 시간을 사용한 후 결국 해를 구하지 못하는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 이웃한 베이의 상단을 임시 저장 공간으로 활용하여 재정돈 작업 계획을 수립할 수 있는 방안을 제안한다. 이 방안이 복잡한 장치상태에서도 허용된 시간 내에 작업 계획을 수립할 수 있다는 것을 보이기 위하여, 수치실험을 통해 제안한 방안의 성능을 평가하였다. 다양한 베이를 대상으로 실험한 결과 복잡한 베이에 대하여 허용된 시간 내에 유효하고 효율적인 계획을 수립할 수 있음을 확인하였다.

자동화 컨테이너 터미널의 적하 작업 효율 향상을 위한 블록 내 재정돈 계획 수립 방안 (Planning for Intra-Block Remarshaling to Enhance the Efficiency of Loading Operations in an Automated Container Terminal)

  • 박기역;박태진;김민정;류광렬
    • 지능정보연구
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    • 제14권4호
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    • pp.31-46
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    • 2008
  • 컨테이너 터미널의 장치장은 외부로부터 반입되거나 수입된 컨테이너가 수출을 위해 선박에 실리거나 외부로 반출 되기 전까지 임시로 머무는 공간이다. 선박에 컨테이너를 싣는 적하작업의 경우 싣는 순서가 사전에 결정되어 있기 때문에 장치장에 컨테이너가 잘못 쌓여있을 경우 다수의 재취급 작업이 발생하는 등 작업 효율에 좋지 못한 영향을 끼칠 수 있다. 장치장 재정돈이란 장치장 크레인의 유휴 시간을 활용하여 최대의 효율로 적하 작업을 할 수 있도록 장치장의 컨테이너들을 미리 재배치하는 작업을 말한다. 본 논문에서는 수직 배치 자동화 컨테이너 터미널 장치장을 대상으로 장치장 블록 내 재정돈 작업 계획을 수립하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 장치장 재정돈 작업계획을 목표 장치형태 결정 및 크레인 작업 계획의 2단계로 나누어 수립한다. 목표 장치형태 결정 단계에서는 적하시 작업 처리량이 최대가 될 수 있도록 탐색을 이용하여 재정돈 되어야 할 바람직한 장치형태를 결정하며, 크레인 작업 계획 단계에서는 원래의 장치형태에서 시작하여 목표 장치형태로 가능한 빠른 시간 내에 재정돈 작업을 수행할 수 있도록 크레인의 작업 스케쥴을 탐색을 이용하여 결정한다. 시뮬레이션 시스템을 이용하여 재정돈을 수행하기 전과후의 장치장에 대해 적하 작업 효율을 비교한 결과 재정돈 후 안벽 크레인의 대기 시간이 감소하고, 장치장의 재취급작업 수가 줄어드는 등 적하 작업 효율이 향상되는 것을 확인하였다.

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장치장에서 베이 내 컨테이너의 효율적인 재정돈 방안

  • 강재호;류광렬;김갑환
    • 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능정보시스템학회 2004년도 추계학술대회
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    • pp.287-295
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    • 2004
  • 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.

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컨테이너 터미널의 재정돈 대상 컨테이너 주기적 재선택 방안 (Iterative Container Reselection Methods for Remarshaling in a Container Terminal)

  • 박기역;박태진;류광렬
    • 한국항해항만학회지
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    • 제34권6호
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    • pp.503-509
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    • 2010
  • 장치장 재정돈은 선적작업의 효율을 향상시키기 위해 사전에 컨테이너들을 재배치해 두는 작업을 일컫는다. 일반적으로 재정돈 작업에는 상당한 시간이 소요되지만 선적작업 시작 이전에 이를 위한 충분한 유휴 시간이 확보되기 어렵기 때문에 선택적인 재정돈이 필요하게 된다. 본 연구에서는 재정돈 대상 컨테이너의 선택 방안으로 제안된 바 있는 휴리스틱 방안과 유전알고리즘 기반의 방안에 대해 객관적인 비교 실험을 수행하고 각각의 성능 특징을 분석한다. 특히 작업현장의 불확실성 때문에 발생하는 계획과 실행 간의 괴리를 극복하기 위해 제안된 주기적 재선택 방안에 대해서도 면밀한 실험을 통한 검증을 시도한다. 현실성있는 불확실성 모델을 도입한 시뮬레이션 실험 결과, 휴리스틱 방안의 경우에는 계산 부담이 거의 없기 때문에 재선택 주기가 짧을수록 불확실성에 대한 대처가 빨라서 성능이 좋은 반면, 유전알고리즘 기반의 방안은 탐색에 소요되는 시간 부담 때문에 적절한 세대 변천 수가 보장되는 정도의 주기로 재선택을 하는 것이 유리한 것으로 확인되었다.