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.
컨테이너 물동량의 증가에 의한 생산성 향상이 필요아 인건비 등의 비용 절감의 이점으로 인해 국내외적으로 컨테이너 터미널의 자동화가 추진되고 있다. 이에 따라 기존의 수동 야드 크레인과는 다른 자동화 야드 크레인인 RMG의 특성을 고려한 새로운 장치 전략이 필요하다. 본 논문에서는 교차 불가능한 2대의 RMG를 사용하는 수평배치블록을 대상으로 작업 생산성을 평가할 수 있는 시뮬레이션 모델을 개발하고 두 가지 컨테이너 장치 전략을 실험하였다. 첫 번째 장치 전략은 기존 장치장 공간 계획과 유사하게 하나의 선박에 대한 본선 작업 컨테이너들을 가능한 모으고, 본선 작업과 반입출 작업을 각각의 크레인에 전담시키는 집중화 전략이다. 두 번째 장치 전략은 두 크레인이 한 선박에 대한 본선 작업을 번갈아 수행함으로써 본선 작업의 효율을 높일 수 있도록 블록 공간을 둘로 나누고 각 구역별로 담당할 크레인을 할당하는 분산화 전략이다. 시뮬레이션 실험 결과 집중화 전략은 양하와 반출이 동시에 발생하는 수입용 블록에 유리하였으며, 분산화 전략은 적하와 반입이 동시에 발생하는 수출용 블록에 효과적인 것으로 확인되었다.
본 논문은 컨테이너 터미널에서 장치장의 작업부하가 고르게 분산되도록 안벽크레인의 작업을 계획함으로써 장치장의 컨테이너 처리능력을 최대로 활용할 수 있는 두 가지 알고리즘을 제안한다. 두 제안방안 모두 선적 작업을 진행하는 동안 안벽크레인의 컨테이너 반출 요청이 특정 블록에 집중 되지 않고 전체 블록에 고르게 분산될 수 있도록 안벽크레인이 작업할 선박 베이(ship bay)의 순서를 결정한다. 첫 번째 제안 방안은 장치장 블록의 작업부하의 엔트로피(entropy)를 계산하여 이를 최대화하도록 다음에 작업할 베이를 결정하는 휴리스틱(heuristic)알고리즘이다. 두 번째 방안은 유전 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 이용하여 최적의 선박 베이 작업순서를 탐색한다. 유전 알고리즘의 각 염색체(chromosome)의 적합도(fitness)를 계산하기 위해 장치장의 작업부하 분포를 고려하여 안벽크레인의 작업시간을 계산하는 알고리즘을 고안하였다. 제안한 두 가지 방안으로 선박 베이 작업순서를 조정한 안벽크레인 작업계획과 기존 작업계획을 비교 실험한 결과 선박의 총 적하 시간이 단축되는 것을 확인하였다.
본 논문은 교행이 불가능한 두 대의 크레인이 설치된 수직 배치 장치장을 위한 크레인 작업 영역 구분 운영 방안을 제안한다. 일반적으로 수직 배치 장치장의 경우 블록의 양 끝단에서 차량에 컨테이너를 싣거나 내리며, 각 크레인은 교행이 불가능하기 때문에 각각 해측, 육측의 작업을 전담하여 처리한다. 이러한 상황에서 크레인이 차량으로부터 멀리 떨어진 컨테이너를 빈번하게 처리하게 되면, 크레인의 긴 이동 거리와 상대 크레인과의 간섭으로 인해 작업 효율이 떨어지게 된다. 이에 본 논문에서는 블록을 각 크레인의 전용 영역과 공유 영역으로 구분하고 상대방의 전용 작업 영역에 있는 컨테이너의 경우 상대 크레인이 공유 영역으로 옮긴 후 처리하게 함으로써, 크레인의 이동거리와 간섭을 최소화할 수 있도록 하였다. 시뮬레이션 시스템을 이용한 실험을 통해, 제안 방안이 작업 영역을 구분하지 않는 기존 방안에 비해 터미널의 생산성을 크게 향상 시킬 수 있음을 확인하였다.
자동화 컨테이너 터미널의 생산성을 향상시키기 위해서는 장치장과 선석 사이를 오가며 컨테이너를 운반하는 무인 유도 차량(Automated Guided Vehicle; AGV)을 효율적으로 운영하여야 한다. 터미널에서 사용되는 AGV는 고정된 경로를 따르지 않고 자유롭게 주행할 수 있다. 이러한 특성을 가진 AGV들을 효율적으로 운영하기 위해서는 복잡하고 정교한 AGV교통 통제 시스템이 요구된다. AGV 주행 경로를 유연하게 설정하면 AGV가 주행하는 거리는 짧아지지만, AGV간의 충돌과 교착을 야기하는 경로간의 겹침과 교차 횟수는 늘어나게 된다. 따라서 모든 AGV의 경로를 사전에 세밀하게 분석하여 완벽하게 교착을 회피하는 방안은 계산 비용 측면에서 실시간에 적용하기가 어렵다. 본 논문에서는 빈번히 발생하는 두 AGV간의 충돌과 교착은 사전에 예측하여 회피하고, 셋 이상의 AGV간의 교착은 발생 후에 이를 감지하여 해결하는 방안을 제안한다. 본 제안 방안은 계산 비용이 적어 실시간 적용이 용이하다. 시뮬레이션을 통해 본 제안 방안의 효율성과 효용성을 검증하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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