The Port of Pusan, the largest port in Korea, handled 23% of total sea borne cargo movement, 14% of imported cargo, 58% of exported cargo and 95% of container cargo in 1989. Also the port of Pusan has been played a key role in handing container cargo throughout the last 10 years. The paper is aimed to survey the effect of sea borne cargo movement to urban transportation, that is, to find traffic volume arising by general/bulk cargoes through the port and to estimate vehicle rated of container tractor tailer on the roads between terminal including conventional piers and ODCY, and finally the following results are obtained. (1) AADV of truck to transport general/bulk cargoes are 6,322 units in 1989,and routes penetrate into the center of city and pass through the most of urban arterials. (2) In the container transport, if HVEF is adopted to 3 of tractor trailer, AVR in each transport freeway 13.7%. (3) IF HVEF is adopted to 6 of tractor trailer. AVR are as follows: BooDoo-Ro 44.1%, WooAm-Ro 39.3%, SooYoung-Ro 17.8%, Urban freeway 20.3%. Based upon these results, the following suggestions were drawn : o ODCY scattered around the city should be unified in a few groups to raise port productivity. o Rail service for inland container transportation should be escalated to relieve urban traffic congestion. o Coastal feeder service between terminal and hinterland should be studied to restrict the penetration of container tractor trailer into the central parts in the urban areas. o Exclusive freeway system for effective container transportation should be implemented to reduce urban traffic delay.
컨테이너 터미널의 자동화는 항만 경쟁력을 좌우하는 중요한 요소로 글로벌 선진항만은 컨테이너 터미널 자동화를 통해 경쟁력을 강화하는 추세이다. 자동화 터미널의 필수 이송 장비인 AGV의 운영 효율화는 자동화 터미널의 생산성을 제고할 수 있다. 자동화 컨테이너 터미널에서의 AGV 운영은 기존 컨테이너 터미널의 이송 장비 운영과는 다르게, 지정된 경로에 따라 주행하는 등 자동화 시스템을 기반으로 운영되어 작업부하 및 교착, 충돌 등과 같은 문제들을 고려하여야 한다. 이러한 요소들을 방지하고 AGV 운영 효율화를 지향하기 위해서는 보다 정교한 모델이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 터미널 내 AGV 주행경로 및 작업 배정 상황을 고려한 AGV 스케줄링 모형을 제안한다. 해당 모형은 교착 상황에 대한 문제를 예방하고 AGV 대수 및 작업 개수 변경으로 다양한 Case를 생성해 AGV 주행상황을 만들어 알고리즘과 최적해 분석을 통해 제안한 알고리즘을 평가한다.
코로나 팬데믹 이후 컨테이너 터미널 내 혼잡도 증가에 따라 반출입 차량 작업 대기 및 체류시간이 급증하여 반출입 작업 비효율이 극심한 실정이다. 이에 항만 당국은 반출입예약시스템(Vehicle Booking System; VBS)을 구축하여 시범운영 중에 있으나 이해관계자 간 정보공유 문제 및 컨테이너 운송 주체의 미온적 참여 등으로 인해 개선효과가 뚜렷하지 않다. 따라서 본 연구에서는 반출입 차량의 작업 대기 및 체류시간 문제의 해결을 위한 기초자료로써, 딥러닝 기반의 반출입 차량 체류시간 예측 모형을 제시하였다. 실제 컨테이너 터미널의 반출입 운영 데이터를 통해 제시한 예측 모형을 실험하고 실제 데이터와 비교하여 예측 정확도를 검증한 결과 제시한 예측 모형이 높은 예측 정확도를 보이는 것을 확인하였다.
선박의 대형화와 더불어 증가하는 컨테이너 물동량을 처리하기 위해 부산항은 글로벌 인프라를 조성, 신설 부두 추진, 항만의 개발 등 다양한 시각으로 노력하고 있다. 부산항이 향후 대형 선박 접안에 대비하여 인프라를 갖출 수 있다면 20,000TEU 이상 선박의 작업도 가능할 것이며, Megamax 시대의 중심 항만으로 성장할 수 있을 것이다. 하지만, 대형 선박 접안시 많은 선석과 장비, 작업시간이 필요하기 때문에 선박의 체선문제가 발생할 수 밖에 없다. 이에 따라, 본 연구에서는 시뮬레이션을 통해 대형선박 접안이 컨테이너 터미널 체선에 미치는 영향을 분석하고자 한다.
최근 코로나 팬데믹 확산, 소비재 수요의 일시적 급증 등으로 항만물동량이 증가하고 이로 인한 항만적체가 인력부족과 맞물리면서 글로벌 공급망 혼란이 가중되었다. 공급망 혼란은 물류비 상승을 야기하고 궁극적으로는 글로벌 인플레이션 압력이 커질 수 밖에 없다. 이러한 상황에서 육상물류와 해상물류의 결절점인 항만의 역할은 점차 중요성이 점차 중요해 지고 있으며, 특히 무인으로 운영되는 완전자동화항만은 코로나19와 같은 상황에서 운영리스크를 줄여 안정적이고 탄력적으로 대응이 가능하다고 평가되고 있다. 따라서 본연구에서는 동일 항만 내의 완전자동화터미널과 비완전자동화터미널의 코로나 발생 전후의 운영성과를 비교하여 완전자동화터미널이 실제 운영에 있어 안정적인 운영이 이루어졌는지를 분석하였다. 이를 위해 완전자동화터미널을 선도적으로 도입하여 운영 중에 있는 LA/LB항, 로테르담항, 상하이항, 칭다오항 등 4개 항만을 선정하여 터미널별 처리물동량, 선박의 접안시간 및 기항횟수 등을 비교·분석하였다. 분석 결과 완전자동화터미널은 코로나19로 인한 심각한 항만적체 상황에서도 비완전자동화터미널 대비 모든 운영성과 측면에서 안정적인 운영효율을 보인 것으로 나타났다.
컨테이너 터미널의 장치장은 선박의 입출항과 관련된 작업과 외부트럭의 반출입과 관련된 작업이 만나는 접점으로 높은 불확실성을 가진다. 장치장의 레이아웃과 장비의 운영방식, 작업 순서에 따라 작업의 지연과 원활함이 결정되므로 높은 작업의 효율을 위해 많은 연구가 이루어져 왔다. 터미널 운영사인 H사는 높은 작업 부하가 한 곳에 집중되는 것을 방지하기 위해 작업을 여러 군데 분산시키고자 WDI라는 지표를 개발하여 활용하고 있다. WDI는 각 RTGC에 동등하게 작업을 배분하여 한 곳에 정체가 발생하지 않도록 하고자 H사에서 사용되는 지표로서 본 논문은 WDI도입의 효과를 분석하고 WDI도입 효과의 원인과 결과를 정량적 측면과 정성적 측면으로 파악한다.
컨테이너 터미널의 중요한 운영 목표는 선박에 컨테이너를 싣고 내리는 안벽 크레인(QC: quay crane) 작업의 효율을 극대화하는 것이다. QC 작업 효율의 극대화를 위해서는 장치장과 QC 사이를 오가며 컨테이너를 운반하는 내부트럭(YT: yard tractor)의 운행 지연이 최소화되어야 하는데, 터미널 내부의 교통 정체가 이를 어렵게 하는 경우가 많다. 본 논문에서는 YT와 외부트럭이 혼재하여 다니는 터미널에서YT의 운영 데이터만을 기반으로 터미널 내부 교통 속도를 예측하는 모델을 학습하는 방안을 제안한다. 외부트럭에 대한 교통 데이터는 구할 수 없지만, 대신 YT 운영 데이터에는 가까운 미래의 YT 운행 경로에 관한 정보가 포함되어 있어서 교통 예측에 상당한 도움이 된다. 시뮬레이션 실험 결과 제안 방안으로 학습한 모델이 상당히 정확한 수준으로 교통 속도를 예측할 수 있음을 확인하였다.
현재 전세계 해운물류 선진국들은 앞다퉈 자동화 터미널, 공유플랫폼 등 다양한 디지털 기술을 도입하며 스마트항만을 구축하고 있다. 이처럼 자원 활용 효율 향상 및 작업 유휴시간 최소화를 통한 항만 전반에 걸친 효율화의 중요성이 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 자원 활용 효율 향상을 위한 방법의 하나로 개선된 Y/T(Yard Truck) 배차 방식을 제안하고자 한다. 이를 위해, 기존 배차 방식의 문제점을 분석하고 이와 관련한 제약사항을 종합적으로 고려한 Y/T 배차 알고리즘을 개발한다. 또한, 부산 신항 컨테이너터미널 운영 데이터를 기반으로 터미널 혼잡 상황에 따른 다양한 시나리오를 가정하고 시나리오에 대해 기존 배차 방식과 Y/T 배차 알고리즘을 적용한 시뮬레이션 실험을 실시한 후 분석결과를 바탕으로 Y/T 배차 알고리즘 활용에 따른 운영적 효과를 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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