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시간전개형 네트워크 접근법을 이용한 기존 열차시각표를 고려한 추가적 철도화물 최대수송량 결정에 관한 연구
A Study on Time-Expanded Network Approach for Finding Maximal Capacity of Extra Freight on Railway Network 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.12 no.8, 2011년, pp.3706 - 3714  

안재근 (한경대학교 컴퓨터공학과)

초록
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본 연구는 주어진 시간 내에 현재의 열차운행계획을 바꾸지 않고 추가적으로 수송할 수 있는 화물의 최대량과 수송 일정을 찾고자 하는 알고리즘에 관한 것이다. 이를 위해 시간전개형 네트워크로 주어진 문제를 표현한 후, 전처리 절차를 통해 불필요한 호들을 제거하는 방법으로 정적네트워크에 반복적인 최대유통문제를 적용하여 기존 열차운행계획을 고려한 화물의 최대량과 수송일정을 제시하는 절차를 예시와 함께 제시하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study deals with the algorithm to finding the maximum capacity and their schedule of extra freight while honoring planned timetable of trains on railway network. Time-expanded network, a kind of space-time graph, can be shown both planned train timetable and dynamic features of given problem. P...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • (1) 본 연구는 배송요구량이 많은 화주의 일시적(ad-hoc)인 대량수송요구에 관할사령이 대처하는 단계에서 필요한 일련의 활동인 공화차의 조회 활동, 공화차 회송계획의 수립, 그리고 화물운송계획의 수립을 통합하여 지원할 수 있는 절차를 제공하였다.
  • 3장에서는 열차운행계획을 고려하기 위한 공간 네트워크의 시공간 변환인 시간전개형 네트워크 변환과 열차시각표의 시간전개형으로의 변환에 대해 제시한다. 또한 기존의 운행계획 중인 열차편과 단선구간을 고려한 전처리 과정과 최대유통문제 해법을 적용하는 해법절차를 예제와 함께 제시하고자 한다. 마지막으로 4절에서는 계산의 복잡도를 검토하여 해법의 실용성에 대해 언급하고자 한다.
  • 관련된 일련의 의사결정이 포함된 활동들은 공화차 조회활동, 공화차 회송계획 수립활동, 화물운송계획 수립활동이다. 또한 본 연구는 주어진 시간 내에 현재의 열차운행계획을 바꾸지 않고 추가적으로 수송할 수 있는 화물의 최대량과 운행계획을 구하고자 하는 문제에 관한 연구이다. 이와 같은 활동들은 배송요구량이 많은 화주의 일시적(ad-hoc)인 대량 수송요구에 관할사령이 대처하기 위해 필요한 의사결정들을 지원할 수 있을 것으로 판단된다.
  • 본 연구는 화주의 운송요구에 대해 운송가능 여부를 판단하기 위해 필요한 의사결정들을 지원하고자 한다. 관련된 일련의 의사결정이 포함된 활동들은 공화차 조회활동, 공화차 회송계획 수립활동, 화물운송계획 수립활동이다.
  • 이 연구는 주어진 시간 내에 현재의 열차운행계획을 바꾸지 않고 추가적으로 수송할 수 있는 화물의 최대량과 수송 일정을 구할 수 있는 해법을 구하고자 하였으며 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다.

가설 설정

  • 동적최대유통문제의 네트워크 G=(N,A,u,τ,{s,t})는 마디의 수가 |N| = n이고, 호의 수가 |A| = m인 유방향 네트워크라고 가정한다.
  • 최대유통문제나 가능유통문제의 해는 경로의 시작마디부터 끝까지 흐름량이 일정하게 유지되지 않으므로, 흐름량이 분지될 때의 필요한 추가 기관차는 항상 이용할 수 있다고 가정하고, 흐름량이 병합될 때도 별도의 시간 및 노력이 들지 않는다고 가정한다. 기관차의 댓수나 흐름량의 병합이 간과할 수 없는 경우는 본 연구에서 사용하는 최대유통문제 해법보다 간단한 0-1 최대유통문제의 해법을 통해 시점에서 종점까지 흐름의 개수로 열차와 화차를 묶어서 투입하는 방안이 고려될 수 있다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
네트워크에 관련되는 문제는 무엇이 있는가? 네트워크에 관련되는 문제는 도로망, 송전네트워크, 송수신 네트워크의 설계 등의 일상생활의 여러 분야에서 찾아볼 수 있다. 최대유통문제는 대표적인 네트워크문제 중의 하나로써 시점에서 종점까지 네트워크를 통해 보낼 수 있는 최대의 유통량과 경로를 구하는 문제이다[6].
철도화물의 수송분담률이 지속해서 낮아지는 데 대한 원인은 무엇이 있는가? 이와 같은 철도화물의 수송분담률이 지속적으로 낮아지는데 대한 원인으로는 다음과 같은 것들을 꼽고 있다. 첫째, 적시 수송/수급관련 문제점과 애로사항이다. 즉, 화차부족으로 정확한 시간 내에 수송이 안되는 점, 성수기에도 화차가 부족한 점, 필요시점에 필요한 화차 수급이 안되는 점, 그리고 마지막으로 원하는 시간에 배차가 되지 않는 점을 꼽고 있다. 둘째, 연계 수송 관련 문제점 및 애로사항이다. 즉, 철도연계가 안되어 연계운송에 따른 추가비용의 부담이 있는 점, 철도의 운행횟수가 적어 철도-도로간 연계 수송의 시간차가 있는 점을 꼽고 있다.이 외에도 공차의 청소상태가 불량한 점과 화차점검에 따른 유지보수비 또는 물류비용이 부담되는 점 등을 꼽고 있다[2]. 이와 같은 문제점 및 애로사항을 해결하고자 하는 운영적 측면에서는 조직, 물류인력 및 운송사업자(freight forwarder)의 육성, 물류 마케팅 전략 수립과 활성화를 통하여 철도화물 운송의 활성화 및 수익성 증대가 필요하다고 밝히고 있다[3].
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참고문헌 (13)

  1. Jae-hak Lee, "A Study on the Improvement Strategy of Rail Freight Transport in Korean", Korea Logistics Reivew Vol 16. No 4. pp 89 - 114, December 2006. 

  2. Hag-Lae Rho, Yong-Sang Lee, Na-Na Choi, "Customer Needs Survey and Implementation Framework for Rail Freight Transport", 2000 Fall Conference of the Korean Society for Railway, 2000. 

  3. Geukro Yoon, Jipyo Gim, Daeseop Moon, "A Study on the Vitalization of Rail Freight Transportation", 2004 Fall Conference of the Korean Society for Railway, 2004. 

  4. Bum Hwan Park, "An Optimization Based Approach to routing and Estimation of Necessary Freight Cars", Korea National Railroad College University Theses Collection Vol. 22, pp 77-89, 2007. 

  5. Cacchiani V., A. Caprara, P. Toth, "Scheduling extra freight trains on railway network", Transportation Research Part B, 44, pp. 215-231, 2010. 

  6. Soondal Park, Operations Research 3rd edition, Minyongsa, 1992. 

  7. Ford, L. R., and D. R. Fulkerson, Flows in Networks, Princeton University Press, Princeton, NL. 1962. 

  8. Dinic, E. A., "Algorithm for Solution of a Problem of Maximum Flow in Networks with Power Estimation", Soviet Mathematics Doklady, 11, pp.1277-1280, 1970. 

  9. Ahuja, R. K., T. L. Magnanti, and J. B. Orlin, Network Flows - Theory, Algorithms and Applications, Prentice-Hall. 1993. 

  10. Maengkyu Kang, Networks and Algorithms, Bakyongsa, 1991. 

  11. Fleischer L., E. Tardos, "Effficient continuous-time dynamic network flow algorithms", Operations Research Letters, Vol.23, pp.71-80, 1998. 

  12. Kihyon Kim, "Planning of Train Operation with Different Objectives Utilizing Mixed-Integer Nonlinear Programming Models", Master Thesis of Hanyong University, 2002. 

  13. Fukasawa, R., M. V. P. de Aragao, O. Porto and E. Uchoa, "Solving the Freight Car Flow Problem to Optimality", Electronic Notes in Theoretical Computer Science Vol. 66 No. 6, pp. 42-52, 2002. 

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