컨테이너터미널 선박 배정 야드트랙터 대수 결정에 관한 연구

Abstract

현재 해운·항만 산업은 급변하는 트랜드와 치열한 경쟁 속에서 살아남기 위해 항만물류자원의 확충 및 효율적인 운용을 통해 항만 처리능력을 향상시키기 위한 전략을 펼치고 있다. 항만의 처리능력 산정은 부두에 설치되는 하역장비에 의하여 결정되는 것으로 항만의 처리능력은 물류자원을 추가적으로 배치하거나 활용 중인 자원을 효율적으로 운용하는 등 다양한 방법을 통해 향상 시킬 수 있다. 하지만 물류자원의 추가 배치는 시간과 비용의 한계가 명확하기 때문에 단기간에 향상 효과를 기대하기 어렵다. 따라서 처리능력 향상을 위해서는 활용중인 자원에 대한 효율적인 운용 방법을 찾는 것이 실현성이 높다. 국내 항만들 역시 4차 산업혁명 기술의 발달에 따라 정보화, 디지털화를 적극적으로 추진하고 있다. 그러나 현재 하역 프로세스에서 Y/T 배정 대수 산정은 전문가의 경험에 따른 감각에 의존하고 있는 실정이며, 관련된 선행연구 또한 Y/T의 배차 또는 항만 전체의 필요 대수 산정에 초점을 두고 있다. 이에 본 연구는 입항 선박의 하역정보를 활용하여 Y/T 배정 대수에 영향을 미치는 요인을 분석하고 이를 바탕으로 회귀분석, 군집분석, DNN(Deep Neural Network : 심층신경망)모형을 활용하여 분석하였다. 연구결과, Y/T 배정 대수 산정에 영향을 미치는 요인은 하역량 관련 요인과 입항시기 관련 요인으로 분석되었으며, 해당 요인을 바탕으로 군집분석을 실시한 결과 5개의 군집으로 구분되었다. 구분된 군집에 따라 심층신경망 모형을 통해 단일 선박의 Y/T 배정 대수를 예측하였다. 단일 선박의 Y/T 배정 대수 산정의 경우 다른 선박과 서로 아무런 영향을 미치지 않는 것을 가정하고 있다. 그러나 컨테이너터미널에는 다수의 선박이 동시에 하역작업을 수행하는 경우가 빈번히 발생하기 때문에 다수 선박의 Y/T 배정 대수를 산정할 때에는 터미널이 가진 한정된 자원을 나누어 활용하여야 한다. 이에 따라 수리모형을 수립하여 다수 선박의 Y/T 배정 대수를 산정하였다.