인공지능의 학습 작업은 연산량이 많아 고성능 연산 장치인 GPU(Graphics Processing Unit)를 필요로 하며, GPU 장치의 성능은 학습 작업의 실행 성능에 직접적으로 영향을 미치는 요소 중 하나로 작용한다. 인공지능 작업을 처리하기 위해 많이 사용되는 텐서플로의 경우 GPU를 사용해 연산을 수행할 때 기본적으로 거의 모든 GPU 메모리 영역을 단일 학습 작업이 점유하도록 GPU 메모리를 관리한다. 이 방법은 컴퓨팅 자원 중 확장성이 가장 낮은 GPU 메모리의 단편화를 방지하기 위해 사용되는 방법이지만, 하나의 학습 작업이 GPU를 점유하게 되면, 실제 GPU 메모리 사용량과 상관없이 다른 프로세스는 GPU를 사용할 수 없는 문제를 유발한다. 특히, 전이학습, 소규모 학습과 같이 상대적으로 작업 규모가 작은 경우에는 전체 GPU 메모리 용량 중 대부분의 영역이 낭비된다. 본 논문에서는 컨테이너 환경에서 텐서플로의 기본 GPU 메모리 사용 방식으로 인해 다수의 학습 작업을 동시 실행하는 것이 불가능한 문제를 확인하고 GPU 메모리 사용량을 제한한 경우와 하지 않은 경우에 실제 GPU 메모리 사용량과 학습 작업의 실행 시간에 대한 성능 비교를 통해 GPU 메모리의 단편화 방지가 성능에 유의미한 요소인지 검증한다.
본 연구는 컨테이너 물동량이 컨테이너 터미널을 운영할 때 얼마만큼 영향을 주는지를 알아보기 위하여 SD기법을 이용하여 모델을 구축하고, 이를 이용하여 정량적인 결과치를 분석하며, 의사결정자들에게 시사점을 제공하는 것을 연구의 목적으로 하였다. 연구의 대상은 인천남항에 위치한 'A'컨테이너 터미널을 선정하였으며, 시뮬레이션 기간은 2004년부터 2020년까지 설정하였다. 터미널 운영에 관한 평가지표로는 터미널의 '총 매출액', 'C/Y가동률', 'G/C가동률'을 선정하였으며, 물동량 변동요인은 '세계교역량 증감률', '동북 3국 교역량 증감률', '대미환율 증감률' 등 대외적 변동요인을 이용하였다. 연구결과 2020년을 기준으로 'A' 컨테이너 터미널의 수출입 물동량은 약 88만TEU로 예상되며, 매출액은 약 80억원으로 예상된다. 그리고 G/C의 가동률은 약 65% 기록하였다. 하지만 컨테이너 적재량 및 C/Y의 가동률은 변화가 없는 것으로 나타났는데 이는 C/Y의 처리능력을 초과하였기 때문이라 판단할 수 있으며 'A'컨테이너 터미널 의사결정자들은 C/Y 공간확보의 시급함을 인식하여야 할 것으로 분석되었다.
항만의 서비스 수준은 항만의 운영 및 관리 주체인 터미널운영사(TOC), 항만공사 및 정부의 입장에서 항만간 경쟁력의 기준이 되며, 항만의 이용 주체인 선사 및 화주의 입장에서는 어느 항만을 선택할 지를 결정하는 중요 지표로도 활용된다. 이러한 지표의 중요성을 고려하여 컨테이너 부두 및 벌크부두를 대상으로 중요 서비스 지표인 선석 점유율, 선박 대기율, 선석 처리량, 접안 척수, 평균 대기 척수, 평균 대기 시간과 같은 6개 지표를 객관적으로 정의하고 관리할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다. 컨테이너 부두는 1개 선석부터 6개 선석까지와 벌크 부두는 1개 선석부터 4개 선석까지를 선택적으로 활용할 수 있도록 6개의 서비스 지표를 산정하여 예측이 가능토록 하였다. 이를 활용하면 선석점유율 대비 선박 대기율, 선석 처리량, 접안 척수, 평균 대기 척수, 평균 대기 시간을 예측할 수 있다. 추가하여 선박의 도착 패턴에 따라 선박 대기율과 항만의 생산성 지표인 연간 처리량도 어떻게 변화되는지를 예측할 수 있도록 하였다. 결과적으로, TOC 입장에서는 서비스 지표인 선박 대기율과 생산성 지표인 연간 처리량의 관계에서 최적의 운영 수준을 전략적으로 선택(Trade-off)할 수 있으므로 경쟁 항만에 대비하여 더 많은 선사 및 화주를 유치할 수 있으므로 터미널 수입도 극대화할 수 있다.
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.
본 논문에서는 항만요율의 실거래 데이터를 수집, 분석하여 항만간 요율비교 및 요율변화의 추이를 분석하고, 회귀분석을 이용하여 항만요율과 항만별 처리 물동량, GDP 및 무역량과의 관계를 분석하여 거시적인 항만요율의 동향을 제시함을 연구의 목적으로 한다. 구체적인 연구방법으로는, 최근 5년(2001-2205)간 글로벌 서비스선사가 컨테이너선 선형별로 실제 지불한 세계 주요항만의 항만요율 자료를 수집하였으며, 2005년 기준 세계 20대 항만에 속하는 14개 주요항만과 일본의 도쿄항과 고베항의 항만요율 자료를 TEU당 요금으로 환산하여 항만간 요율수준을 비교 분석하였다. 또한, 이 TEU당 항만요율과 항만서비스 수요대리변수인 처리물동량, GDP 및 무역량과의 관계를 회귀분석을 통하여 분석 및 고찰하였다. 연구결과, "입항료 및 항만시설 사용료"와 "하역관련요금"을 합한 세계 주요 컨테이너항만의 최근 5년간의 항만요율의 추이는 홍콩을 제외하고 요율이 대체로 완만한 증가세를 보이며, 싱가포르와 대만의 카오슝은 요율이 감소하고 있다. 또한, 2005년 항만요율을 보면, 롱비치와 홍콩이 선두를 달리고 있으며, 한국은 동북아 경쟁항만에 비해 낮은 요율을 보이고 있음을 확인하였다. 또한, 항만요율을 종속변수로, 물동량 및 GDP, 무역량을 설명변수로 하여 회귀분석 실시한 결과, 물동량이 1% 더 많은 항구에서 항만요율이 0.088-0.204% 높아지며, GDP 1% 높은 국가에서는 항만요율이 0.276% 높아지고, 무역량이 1% 많은 국가에서 항만요율이 0.503% 높아짐을 확인하였다. 더불어, 물동량, GDP, 무역량의 변수의 계수가 양(+)으로 나타나 항만수요가 많을수록 항만요율이 높아짐을 확인하였다.
본 연구의 목적은 부산항의 12개 ODCY를 대상으로 DEA분석을 실시하여 운영효율화 방안을 제시하는 것이다. 부산항 ODCY의 중요성에 비해 이에 대한 연구는 거의 전무하여 본 연구를 통해 ODCY의 필요성을 제시하고 운영효율화 방안도 제시하였다. 분석에 사용된 투입요소는 CY면적, 종사자수, 하역장비 대수를 선정하였고, 산출요소는 컨테이너처리량을 사용하였다. DEA-CCR모형의 분석결과는 천일정기(용당CY)가 효율적인 업체로 나타나 상대적으로 비효율적인 업체는 천일정기(용당CY)를 참조하여 효율성 개선 노력이 필요한 것으로 나타났다. 효율성 개선을 위해 KCTC(용당CY), 국보(우암CY), 코레일(부산진CY), 한진(재송CY)은 다른 업체에 비해 상대적으로 많은 컨테이너처리량 증가가 요구되고, 세방(우암CY), KCTC(우암CY), KCTC(용당CY), 협성(용당CY), 국보(우암CY)는 종사자에 대한 인적 구조조정이 필요한 것으로 나타났다. DEA-BCC모형의 분석결과 천일정기(용당CY), 동부(신영감만CY), 인터지스(감만CY), 세방(우암CY)가 효율적인 업체로 나타났고, 운영효율성 개선을 위해 KCTC(용당CY), 국보(우암CY), 코레일(부산진CY), 한진(재송CY)이 다른 업체에 비해 상대적으로 많은 컨테이너처리량 증가가 요구되고, KCTC(우암CY)와 국보(우암CY)는 상대적으로 인적 쇄신 노력이 필요한 것으로 나타났다.
모바일 하버용 크레인은 항만 부두에 설치되어 있는 일반 지상식 크레인과는 달리 소형 경량 구조를 요구한다. RORI 크레인은 이러한 요구조건을 만족시키기 위해 고안된 신개념의 모바일 하버용 크레인 시스템으로서 해상에서 컨테이너 상하역 작업을 고속으로 처리할 수 있을 뿐만 아니라 운항 시에는 완전히 접을 수 있도록 되어 있다. 본 연구는 컨테이너 상하역 작업에 따른 RORI 크레인의 수평붐 끝단 처짐량 분석에 관한 내용으로, 카스틸리아노 정리를 이용한 이론적인 방법과 유한요소법에 의한 수치해석적인 방법을 적용하였다. 두 기법으로 구한 끝단 처짐량을 비교분석함으로써 유한요소해석의 타당성을 입증하고, 케이블의 초기장력에 따른 끝단 처짐량 변화특성을 파라메트릭하게 분석하였다.
본 연구의 목적은 선석 계획 수립 시에 선박 도착시간의 불확실성에 따른 피해를 대비할 수 있는 방법론을 개발하는 데에 있다. 세계적으로 수입량과 수출량이 급증하면서 컨테이너 터미널 선석 계획의 효율화가 더욱 중요해졌다. 선석 계획은 컨테이너 터미널의 처리용량을 결정하기 때문에 선박 사이의 시간과 공간적 간격을 최소화하여 선석 활용도를 극대화하는 것이 중요하다. 실제 선석을 운영할 때에는 여러 불확실한 요소로 인해서 선박이 예정보다 늦게 도착하는 경우 기존의 선석 계획이 틀어지게 되면서 터미널이 큰 피해를 입게 된다. 이러한 피해를 방지하기 위해 본 논문에서는 기존의 문헌들을 조사하여 완충 시간을 도입하는 방법을 제안한다.
최근 다양한 분야에서 대량의 데이터를 수집하여 처리하고 분석하는 빅데이터 기술이 활용되고 있다. 빅데이터 분석을 위해서는 데이터 시각화 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 REST API를 사용하여 시계열 데이터베이스에 데이터를 질의하고, 응답받은 시계열 데이터를 다양한 형태의 차트로 시각화하는 마이크로서비스(Graphgen)를 설계하고 구현한다. 이 서비스는 데이터의 변동에 따라 실시간으로 시각화 객체를 갱신하며, 대용량 데이터 처리의 성능저하를 최소화하도록 개발된다. Graphgen은 InfluxDB와 OpenTSDB 시계열 데이터베이스와 Bokeh 시각화 라이브러리를 지원하며, 추후 서비스 확장이 용이하도록 개발된다. 또한 부하 분산과 통합 배포 관리를 위하여 컨테이너를 기반으로 개발된다.
최근 초대형 선박이 운항을 개시하면서 6,000TEU급을 최대 수용선박으로 하여 건설된 기존 항만의 인프라 및 하역시스템 전반에 큰 변화가 올 수 밖에 없다. 그러나, 대부분 국내 컨테이너 터미널은 컨테이너 처리량에 비해 장치장 규모가 협소한 편이다. 이에 안벽장비를 추가 투입함으로써 안벽의 생산성 및 선석점유율, 선박의 대기율을 크게 향상 시킬 수 있고, 동시에 장치장 규모를 늘림으로써 비용을 낮출 수 있다. 본 연구에서는 장비를 추가 투입함으로써 향상되는 하역능력과 터미널 규모의 변화에 대해 장비비, 인건비, 건설비, 운영비 측면에서의 경제성을 기존 건설 방식과 비교${\cdot}$분석을 통해 보다 합리적인 터미널 건설 방향을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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