• 한국항해항만학회지
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• 제38권2호
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• pp.155-162
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• 2014

자동화 컨테이너 터미널의 장치장은 수출입 되기 전의 컨테이너를 임시로 보관하는 장소이다. 모든 컨테이너는 반드시 장치장을 거치기 때문에 효율적인 장치장 운영은 터미널 생산성 향상에 큰 영향을 미친다. 효율적인 장치장 운영을 위해서 컨테이너의 위치 선정은 매우 중요하며 보통 컨테이너의 적재 위치는 컨테이너가 장치장으로 들어올 때 정해진다. 하지만 컨테이너가 처음에 최적의 장치 위치로 적재 되었더라도 시간이 흐름에 따라 최적의 위치가 달라질 수 있다. 이에 대부분 터미널에서는 컨테이너를 좋은 위치로 재배치하는 재정돈을 수행하고 있다. 기존 연구에서 재정돈에 관한 여러 가지 방안이 제시되었지만 모두 본 작업이 없는 크레인 유휴 시간을 이용하는 것을 전제로 하여 현실적으로 적용에 제약이 있었다. 본 논문에서는 본 작업 중에 언제라도 기회가 있을 때마다 재정돈을 수행할 수 있는 크레인 작업 할당 방안을 제안한다. 시뮬레이션을 통한 실험 결과 제안 방안이 터미널 생산성 향상에 효과적으로 기여함을 확인하였다.

• 대한산업공학회지
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• 제33권1호
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• pp.110-125
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• 2007

Various different types of yard cranes are used in container terminals. Examples are rubber tired gantry cranes,rail mounted gantry cranes, overhead bridge cranes, dual rail-mounted gantry cranes, and automated stacking cranes. The kinematics and handling characteristics of these yard cranes are different from each other. Ttiis study analyses charactehstics of generic types of yard cranes which represent various yard cranes m practice Demg used in several types of block layouts, Considering specifications of yard cranes and block layouts, expected cycle times and variances of the cycle time are estimated for different handling activities.

• 지능정보연구
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• 제14권4호
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• pp.103-116
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• 2008

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.

• 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.