무인 자가 운반 하역차량(Automated Lifting Vehicle, ALV)은 자동화 컨테이너 터미널에서 컨테이너를 수송하는 무인 차량의 하나로 자가 하역 및 수송 능력을 가지고 있다. 여러 대의 ALV를 이용해 컨테이너를 효율적으로 수송하기 위해서는 ALV가 컨테이너의 이송작업을 시작할 때마다 최소 시간에 주행이 가능한 경로를 실시간으로 찾을 수 있어야 한다. 또한 차량 간의 충돌 및 교착 상태 발생 시 스스로 해결이 불가능한 무인 차량의 특성 상 이러한 충돌 및 교착을 막을 수 있도록 차량이 목적지까지 가기 위해 점유해야 하는 점유 영역과 그 점유 시간을 결정하여 이를 겹치지 않도록 주행 계획을 수립하여야 한다. 하지만 주행 계획 수립을 위한 ALV의 점유 영역에서의 점유 시간 계산은 교통 상황에 따른 주행 시간의 변화나 주행 경로 상에 작업을 수행하는 크레인의 작업 상황의 불확실성 때문에 정확한 추정이 어렵다. 본 논문에서는 개미 집단 최적화 기법을 기반으로 이러한 ALV 도착 시간의 불확실성을 고려한 ALV 주행 계획 수립방안을 제안한다. 시뮬레이션 실험을 통해 제안 방안이 불확실한 환경에서 효율적으로 좋은 경로를 찾아냄을 확인하였다.
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.
디지털 트윈 기술은 다양한 산업에서 적용되고 있으며, 물류 산업에도 큰 영향을 미칠 것으로 예상되지만 컨테이너 터미널에서의 기술 도입은 제한적으로 발전하고 있다. 기존 선행연구를 검토한 결과 컨테이너 터미널을 대상으로 디지털 트윈 기술의 적용에 관한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 컨테이너 터미널에 디지털 트윈 기술 우선 적용 분야를 도출하기 위하여 AHP 분석과 IPA 분석을 실시하였다. IPA 분석을 통해 컨테이너 터미널의 디지털 트윈 기술 적용 분야 세부 요소의 도입 시급성을 분석한 결과 ATC, 지능형 CCTV, 컨테이너 야드가 최우선으로 컨테이너 터미널에 도입이 되어야 할 것으로 판단된다. 다음으로 VR/AR 장비, AYT, 스마트 컨테이너, 컨테이너 자동 순환 시설, 냉동·냉장 컨테이너 야드, 항만용 Wearable 디바이스, 스마트 부표의 순이며, AQC, Berth, AGV, ASC, Apron, 자동 계류기기는 점진적으로 도입이 필요할 것으로 판단된다. 마지막으로 OSS 장비, 인터모달 연계시설, 지능형 드론, 위험물 장치장은 상대적으로 도입 순위에서 후순위에 위치한 것으로 나타났다.
초대형선박의 등장으로 컨테이너 터미널 생산성의 한계에 직면하고 있으며 이를 해결하기 위한 새로운 개념의 터미널시스템들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 개념설계 중인 레일기반 컨테이너 이송시스템을 대상으로 연구한다. 이는 레일 위를 움직이는 무인반송차인 플랫카와 천장형 레일을 따라 움직이는 셔틀크레인으로 구성된 시스템이다. 자동화된 컨테이너 터미널에서 컨테이너 수송 기능을 담당하는 무인반송차의 운영 시 교착과 같은 병목현상은 오랫동안 중요한 문제로 잘 알려져 있다. 따라서 초대형 선박과 같이 대량의 컨테이너 취급하는 신개념의 레일기반 컨테이너 이송시스템에서 발생 가능한 교착 현상을 정의하고 해결방안에 대해 논한다. 교착 현상은 이종장비 간 교착과 플랫카 간 교착문제로 구분하여 소개한다. 본 연구는 시뮬레이션 접근법을 사용하여 레일기반 컨테이너 시스템 모델을 개발한다. 개발된 시뮬레이션 모델의 실행을 통하여 수송구간에서 발생 가능한 교착 상태를 확인하고 이를 해소하기 위한 교착 회피 규칙을 개발한다. 시뮬레이션 실험을 통하여 교착발생 빈도를 기준으로 교착 회피 규칙들의 성능을 비교한다.
본 연구의 목적은 부산항 컨테이너 터미널의 사이버 보안의 현황을 파악하고 탐색적 연구를 통한 강화 요인을 도출하고자 하였다. 최근 항만산업은 4차 산업혁명 기술을 적극적으로 도입하고 있으며 그 결과 자동화 항만, 스마트 항만 등 항만의 형태가 변화하고 있다. 이러한 변화는 항만의 효율성 증대와 같은 긍정적인 변화도 있으나 반면 하역 장비를 통한 정보 유출 랜섬웨어 공격에 의한 터미널 운영 중단 등 사이버 보안 사고 및 위협 가능성 또한 증가되고 있다. 특히 항만의 경우 단순한 항만 내 사이버 보안으로 발생되는 문제 뿐 아니라 물리적 손상 및 국가 전체 안보까지 악영향을 미칠 수 있다. 그러나 이러한 항만 내 사이버 보안 위협이 증가함에도 불구하고 여전히 국내 항만 내 사이버 보안과 관련된 연구는 미비하다. 이에 항만의 사이버 보안 강화를 위한 요인을 도출하고 향후 강화 방안을 도출하고자 하였다. 본 연구는 국내 대표 항만인 부산항 중 가장 4차 산업 기술을 적극적으로 도입하는 컨테이너 항만을 중심으로 분석을 진행하였으며 부산항 컨테이너 터미널 이해관계자를 대상으로 설문조사를 진행하였다. 이후 탐색적 요인분석을 통해 강화 요인을 도출하였다. 본 연구는 향후 국내 컨테이너 항만의 사이버 강화를 위한 방향성을 제시했다는 점에서 의의를 지닌다.
This paper discusses the dynamics and control problem of an overhead shuttle system (OSS), which is a critical part of the automated container terminal at a port. The main purpose of the OSS is efficient automated transport function of containers, which also requires high precision and safety. A major difference between the OSS and the conventional container crane is the configuration of the cables for hoisting the spreader. A mathematical model of the OSS is developed here for the first time, which results in an eight-pole system. Also, open loop control methods (trapezoidal and notch-type velocity profiles) are investigated so that the command input to the overhead shuttle produces the minimum possible sway of the payload. Simulation results show that the vibration suppression capability of the OSS is superior to the conventional overhead container crane, which is partially due to the cable configuration.
본 논문은 AGV 주행 영역을 그리드 단위로 나누어 관리하는 자동화 컨테이너 터미널에서 AGV들 간의 교착을 방지할 수 있는 방안과 목적지까지의 예상 소요 시간이 짧은 경로를 효율적으로 선정할 수 있는 방안을 함께 제안한다. AGV들 간의 교착을 방지하기 위하여 그리드를 노드로 하여 AGV 주행 중 점유 순서의 선후를 연결한 그래프에서 교착 발생 가능성이 있는 강결합 요소를 파악한다. 운행 시에는 강결합 요소에 해당되는 그리드들에 AGV들이 진입하는 것을 통제함으로써 교착 발생을 방지한다. 이와 함께 AGV들 간의 간섭에 의한 지연까지 고려하여 목적지에 보다 일찍 도착할 수 있는 경로를 실시간에 추정할 수 있도록 주행 소요 시간을 추정할 수 있는 회귀 분석 함수를 생성하고 활용하는 방안을 함께 소개한다. 제안한 방안을 시뮬레이션 한 실험 결과 48시간동안 교착 발생 없이 AGV들을 운행할 수 있었으며, 회귀분석 함수를 이용하여 선정한 경로 이용 시 QC별 AGV 방문 횟수를 $2\~10$회 향상시킬 수 있었다.
최근 컨테이너선의 대형화 추세와 항만간의 경쟁 가속화로 인해 컨테이너터미널의 효율적 운영과 생산성 향상에 대한 관심과 노력이 증대되고 있다. 특히 YT를 이용한 이송방식을 채택하고 있는 터미널의 경우 AGV(Automated Guided Vehicle)를 이용하고 있는 자동화터미널에 비해 상대적으로 경제성 및 운용효율성 측면에서 불리한 것이 사실이다. 최근 10여 년간 이와 같은 YT운용의 비효율성을 보완하기 위해 YT Pooling Operation 도입과 같은 노력이 계속되어 왔으나 개별 YT의 위치인식기능부재로 인한 제약으로 실질적인 효과는 미미한 수준이었다. 본 연구에서는 최근 주목받고 있는 RTLS(Real Time Location System) 기술을 활용하여 기존 YT Pooling Operation의 제약사항을 해결하는 새로운 개념의 YT Dynamic Operation 모델을 세안한다.
본 연구에서는 이송장비의 조별운행방식과 Pooling 운행방식에 따른 컨테이너 터미널의 하역시스템 생산성을 비교분석하였다. 기존 컨테이너 터미널에서는 다수의 이송장비가 1개조로 구성되어 하나의 컨테이너 크레인(C/C)에 대해서만 양 ${\cdot}$ 적하작업을 지원하는 고정할당방식을 채택하고 있다. 이러한 할당방식은 하역작업시 혼선이 적고 차량이 일괄적 운행경로를 가지므로 지금까지 매우 광범위하게 적용되어 왔다. 그러나, 각기 다른 조에 편성된 이송장비간에는 상호지원을 하지 않기 때문에 이송장비의 작업융통성이 떨어진다고 볼 수 있다. 이에 비해 본 연구에서는 이송장비의 작업조를 편성하지 않고 투입된 모든 이송장비가 자유롭게 다수의 C/C에 대한 이송작업을 지원할 수 있는 4가지의 동적할당기법을 제시한다. 제시된 4가지의 동적할당은 차량할당시에 C/C의 순번(Se), 대기시간(Qt), 생산성(Pr), 차량할당수(Nv), 버퍼수(Nb)를 고려하는 것으로 연구결과에서 C/C의 현재대기시간, 할당수, 버퍼수를 동시에 고려한 동적할당방식이 가장 효율적이였고, 그 다음으로 할당순서에 기준한 방식이 우수한 결과를 보였다. 그러나, C/C의 현재생산성이나 대기시간만을 고려한 할당방식은 상대적으로 고정할당방식보다 낮은 효율성을 보이는 것으로 나타났다.
To improve the ship operation in automated container terminals, it is important to schedule different types of handling equipment to operate synchronously. For example, a vehicle with container receiving and lifting capabilities is used to transport containers from a storage yard to a vessel and vice versa, while a triple quay crane (QC) can handle up to three 40-ft containers simultaneously. This paper discusses the manner in which vehicles should be assigned to containers to support such multi-lifts of QCs by using information about the locations and times of deliveries. A mixed-integer programming model is introduced to optimally assign delivery tasks to vehicles. This model considers the constraint imposed by the limited buffer space under each QC. A procedure for converting buffer-space constraints into time window constraints and a heuristic algorithmfor overcoming the excessive computational time required for solving the mathematical model are suggested. A numerical experiment is conducted to compare the objective values and computational times of the heuristic algorithm with those of the optimizing method to evaluate the performance of the heuristic algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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