소요장치량은 컨테이너터미널의 장치능력을 결정짓는 매우 중요한 의사결정 변수이다. 일반적으로 소요장치량은 모선의 배선간격, 장치허용기간, 본선작업시간 등 여러 요인들에 좌우된다. 그러나 지금까지는 이들 요인이 확정적이라는 가정 하에 다양한 방법들을 소요장치량 산정에 적용해왔다. 본 연구는 본선작업 물량이 확률적인 것으로 가정하고 서비스수준을 만족시키는 소요장치량의 산정 방법을 제시했다. 시뮬레이션을 이용한 수치실험은 제시된 방법이 다른 방법들에 비해 확률적 상황에서 더욱 정확한 소요장치량을 산정할 수 있음을 보여주었다.
In this paper, we determine the required storage capacity of a unit-load automated storage/retrieval system(AS/RS) under random storage assignment(RAN) and n-class turnover-based storage assignment(CN) policies. For each of the storage policies, an analytic model to determine the optimal storage capacity of the AS/RS is formulated so that the total cost related to storage space and space shortage is minimized while satisfying a desired service level. A closed form of optimal solutions for the RAN policy is derived from the model. For the CN policy, an optimal storage capacity is shown to be determined by applying the existing iterative search algorithm developed for the full turnover-based storage(FULL) policy. Finally, an application of the approach to the standard economic-order-quantity inventory model is provided.
In this paper, an approach is presented for determining the required storage capacity of a warehouse with leased public space. Storage assignment policies considered are randomized and class-based storage assignment policies. An analytic model for each of the storage policies is formulated with the objective of minimizing the cost of owned storage space and leased space while satisfying a desired service level of protection against space shortages. Cost functions used in the models are piecewise liear with fixed costs. For the models, algorithms are developed to generate optimal solutions. The approach is applied to the systems where the standard economic-order-quantity inventory model is used for all items being stored in the warehouse.
Full turnover-based storage policy (FULL) is often used to minimize the travel time needed to perform storage/retrieval operations in automated storage/retrieval systems (AS/RSs). This paper presents an approach for determining the required storage capacity for a unit load AS/RS under the FULL. An analytic model is formulated such that the total cost related to storage space and space shortage is minimized while satisfying a desired service level. To solve the model, some analytic properties are derived and based on them, an iterative search algorithm which always generates optimal solutions is developed. To illustrate the validity of the approach, an application is provided when the standard economic-order-quantity inventory model is used.
The warehousing of inventories is an enormous expense to industries worldwide, and yet there are few available that can be used to design rack storage systems while considering overall system costs. The primary objective of this paper is the development of an overall ware hous storage system costs model to aid a warehous planner in the design of automated warehouse systems. A simulation model and statistical estimation procedures are used to determine the maximum inventory levels accumulated in the receiving, storage, and shipping areas. The overall cost model is developed to determine the required total land, the initial investment fund, the number of pieces of handling equipment, and the storage rack configuration for the main storage area. A numerical example is then presented to demonstrate the application of the overall system cost model developed in this paper.
많은 자재의 재고를 위해서는 넓은 야적공간이 요구되며, 보관기간이 길어짐에 따라 유지비용이 증가하고, 자재를 건설 현장에 적치할 경우 이동 불편과 작업공간 부족으로 안전사고가 우려된다. 반면 자재를 확보하지 못한 건설 현장은 재고가 부족하여 설계변동 등의 예상치 못한 수요 발생 시 대응이 어렵고 공기 지연 발생과 잦은 주문으로 인해 주문 비용이 증가할 수 있다. 이렇듯 적정재고량의 확보는 중요한 요소임에도 불구하고 건설 현장의 자재관리는 많은 경우에 현장관리자의 경험에 의존해 운영되는 사례가 많으므로 현장의 공정 조건이 반영된 합리적인 자재 재고관리 방안이 필요하다. 본 연구는 선후행 공정 현황, 야적장 크기, 자재 운반비, 주문 시기, 주문량 등과 같은 현장 조건을 반영하여 경제성 있는 자재관리 방법론을 제안한다. 이를 위해 공정별 여유시간, 야적장의 크기, 주문량을 주요 변수로 하여 공정표에서 부속공정을 조정하면서 적정재고량을 설정하고, 이 과정에 유전알고리즘을 적용하여 최적화된 주문 시점 및 주문량을 제시한다. 결과를 통해 도출된 운반비는 적합도 지표로 설정하고 사례적용을 통한 재고관리의 효율성을 검증한다.
The steel bars account for a high percentage of material costs for the current construction projects. At the present time, most of the construction projects for the factories of thin-film transistor liquid crystal display (TFT-LCD) complete the transactions of steel bars when the suppliers ship the steel bars to the temporary storage/processing sites. This paper applies the buy-in concept in the Theory of Constraint (TOC) on the supply chain of steel bars. In this study, suppliers are required to establish warehouses at the construction sites and complete the transactions when the formed and processed steel bars are shipped into the factory sites. The aim is to find a win-win solution to meet with the expectations from constructors as they hope that there is no need to build up inventories but supply is ready at any time. Also, this paper compares and analyzes the traditional supply/inventory model of steel bars and the Demand-Pull (D-P) model under the TOC framework. It is proved that Vendor Management Inventory (VMI) in the D-P model is able to more effectively manage steel bars as a material.
Since plutonium accounts for 40-50% of the power produced by uranium fuels, spent fuel contains only residual plutonium. Management of this plutonium is one of the aspects influencing the choice of a fuel cycle back-end option: reprocessing, direct disposal or wait-and-see. Different grades and qualities of plutonium exist depending from their specific generation conditions; all are valuable fissile material. Safeguard authorities watch the inventories of civil plutonium, but access to those data is restricted. Independent evaluations have led to an estimated current inventory of 220t plutonium in total (spent fuel, separated civil plutonium and military plutonium). If used as MOX fuel, it would be sufficient to feed all the PWRs and BWRs worldwide during 7 years or to deploy a FBR park corresponding to 150% of today' s installed nuclear capacity worldwide, which could then be exploited for centuries with the current stockpile of depleted and spent uranium. The energy potential of plutonium deteriorates with storage time of spent fuel and of separated plutonium, due to the decay of $^{241}Pu$, the best fissile isotope, into americium, a neutron absorber. The loss of fissile value of plutonium is more pronounced for usage in LWRs than in FBR. However, keeping the current plutonium inventory for an expected future deployment of FBRs is counterproductive. Recycling plutonium reduce the required volume for final disposal in an underground repository and the cost of final disposal. However, the benefits of utilizing an energy resource and of reducing final disposal liabilities are not the only aspects that determine the choice of a back-end policy.
반잠수식(B1) 모바일 하버의 임시 저장 공간을 효율적으로 활용하기 위하여 자동 창고 시스템 개념을 모바일 하버에 활용하는 개념을 소개하고, 이 때 발생할 수 있는 문제점들을 도출 하였다. 또한, 새로운 개념인 반잠수식(B1) 모바일 하버의 운영 시에 발생할 수 있는 여러 가지 상황을 고려하여, 반잠수식(B1) 모바일 하버에 적합한 운영 시나리오를 제안하였다. 대상 항만을 선택하여 컨테이너선 별 처리 물량을 조사함으로써 운영 시나리오에 따라 컨테이너의 환적, 수입, 수출 처리 물량을 각각 18.8%, 5%, 16.5%로 예상하였다. 모바일 하버에 도입될 자동 창고의 크기를 예측하기 위하여, 반잠수식(B1) 모바일 하버와 컨테이너선 그리고 피더선을 정적인 상황으로 가정하고, 입고량과 출고량을 선형적으로 고려하여 시뮬레이션을 수행하였다. 결과적으로 반잠수식(B1) 모바일 하버의 재고 예측량은 6800 TEU로 계산되었다.
대기 중 온실가스 증가로 인한 지구온난화의 영향으로 각종 자연 재해가 증가하면서, 온실가스에서 가장 큰 비율을 차지하는 이산화탄소의 자연 포집지인 산림이 저장하고 있는 탄소량을 추정하기 위한 많은 연구가 진행 중에 있다. 하지만 국내 지역의 환경에 적합한 탄소저장량 추정 기법 및 자료 선정에 대한 연구는 아직 부족한 상황으로, 이에 대한 연구가 요구되고 있다. 본 논문에서는 전 세계적으로 탄소저장량 추정에 보편적으로 이용되고 있는 회귀 모델과 $k$NN($k$-Nearest Neighbor) 알고리즘을 이용하여 충청북도 단양군을 대상으로 산림이 저장하고 있는 탄소 저장량을 추정하고 결과를 비교 분석하였다. 연구 자료로써 Landsat TM 영상과 제5차 NFI(National Forest Inventory) 자료를 이용하였으며, 지형효과 보정 및 식생 구분에 특화된 다양한 비율영상을 사용하였다. 분석 결과, 단양군의 탄소저장량 추정에는 회귀 모델보다 $k$NN 알고리즘을 이용하는 것이 더 유리하며, 비율영상의 경우 정확도 향상에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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