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물류센터 경유를 고려한 화물운송 경로 모형 개발
Development of Freight Transport Route Model by Considering Logistics Center 원문보기

한국항해항만학회지 = Journal of navigation and port research, v.39 no.1, 2015년, pp.61 - 67  

조민지 (한국해양대학교 대학원) ,  김환성 (한국해양대학교 물류시스템공학과)

초록
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국내의 화물 운송량은 꾸준히 증가하고 있으며 이에 따라 내륙지역의 화물운송량 예측에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 종래의 기종점 자료(O/D Data)는 화물 운송수단의 출발지와 목적지를 조사하여 구축하였으며 이는 화물의 운송 특성을 제대로 반영시키지 못하는 문제점을 지니고 있다. 화물의 운송은 단순히 출발지에서 목적지로 화물을 운반하는 것이 아니라 화물운송 도중에 운송수단을 변경하거나 화물의 임시 보관이 필요한 경우가 발생하므로 화물운송모형에서는 중간 경유지(물류센터 또는 내륙컨테이너기지)를 포함시켜야 된다. 본 논문에서는 이러한 중간 경유지를 고려한 기종점 자료의 필요성을 인식하였고 물류센터를 고려한 화물운송 경로에 대한 모형을 제시하고자 한다. 본 연구가 제시하는 화물운송 경로모형은 각 구간별 운송계수를 설정하고 이에 따라 화물량을 예측하는 모형으로서 유전 알고리즘을 이용하여 모형을 검증하였고 오차의 범위가 ${\pm}1.0%$이내로써 모형은 타당한 것으로 판단된다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Inland transport becomes more and more important in connecting ports with inland. Therefore, studying on cargo flow from ports to regions has been active in progress by many researchers. However current statistical data of freight flow from origin locations to destination locations does not reflect ...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 화물수요분석에 관한 기존 문헌을 통해 기종점 자료에 대한 문제점을 파악하고 물류센터를 고려한 화물 운송 경로의 필요성을 인식하였다. 그래서 항만과 국내 지역간의 운송되는 수입 컨테이너 화물을 대상으로 물류센터를 경유하는 화물운송경로 모형을 제시하고 GA기법을 이용하여 모형을 검증하고자 한다.
  • 즉 화물을 운반하는 수송수단(트럭, 기차)의 출발지와 목적지만 조사하여 통계자료를 구축하였기 때문에 전체 화물의 흐름(네트워크)을 알 수 없는 문제점을 갖고 있다. 따라서 본 연구에서는 이와 같은 O/D 자료의 문제점을 보완하고자 화물운송경로 모형을 제시하고자 한다.
  • 따라서 본 연구에서는 출발지를 항만, 목적지를 지역으로 설정하는 수입화물을 대상으로 모델을 제시하고자 하며, 수입화물 운송형태는 항만에서 각 지역까지 직접 운송되는 경우와 항만에서 물류센터, 물류센터에서 각 지역으로 운송되는 경우로 구분하여 모형을 검토하고자 한다.
  • 본 논문에서는 국내의 O/D데이터에서 중간 경유지를 고려하지 않은 점을 착안하여 중간 경유지(물류센터, ICD)를 고려한 화물운송경로 분석모형을 제시하였다. 해당 모형은 향후 항만과 각 지역 간의 화물 이동량을 예측할 때 유용하게 이용될 것으로 예상된다.
  • 본 논문에서는 화물수요분석에 관한 기존 문헌을 통해 기종점 자료에 대한 문제점을 파악하고 물류센터를 고려한 화물 운송 경로의 필요성을 인식하였다. 그래서 항만과 국내 지역간의 운송되는 수입 컨테이너 화물을 대상으로 물류센터를 경유하는 화물운송경로 모형을 제시하고 GA기법을 이용하여 모형을 검증하고자 한다.
  • 본 연구 모형에서는 기존의 화물 운송 데이터에 문제점을 파악하여 그 문제점을 개선하고자 하는데 있다. 기존의 O/D데이터는 구축 목적에 따라 크게 구축 방법이 2가지로 구분되고 구축방법에 따라 O/D데이터의 결과 값이 차이가 나고있다.
  • 앞 절에서는 수입물동량의 운송형태를 물류센터를 경유하는 경우와 직접 운송되는 경우로 구분하여 모델을 제시하였고 본 절에서는 이 두 경우를 통합하는 모형을 제시하고자 한다. 모델을 제시하기 위하여 다음과 같은 기호를 정의한다.

가설 설정

  • 화물은 크게 수입화물과 수출화물로 구분하며 수입 화물은 항만에서 수입되는 화물을 각 지역으로 분배하는 운송형태이며 수출화물은 각 지역에서 항만으로 집결되는 형태를 갖는다. 본 논문에서는 수입화물과 수출화물의 운송형태를 목적지와 출발지 형태만 다를 뿐 유사한 화물운송 형태를 보이고 있다고 가정하였다. 즉 수입화물의 출발지는 항만이 되며 목적지는 도착지역이 되고 반대로 수출화물의 출발지는 각 지역이며 목적지는 항만이 되고 나머지 조건은 모두 동일하다고 가정하였다.
  • 본 논문에서는 수입화물과 수출화물의 운송형태를 목적지와 출발지 형태만 다를 뿐 유사한 화물운송 형태를 보이고 있다고 가정하였다. 즉 수입화물의 출발지는 항만이 되며 목적지는 도착지역이 되고 반대로 수출화물의 출발지는 각 지역이며 목적지는 항만이 되고 나머지 조건은 모두 동일하다고 가정하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
여객 운송과는 다르게 화물 수송은 어떻게 구분할 수 있는가? 여객 운송과는 다르게 화물 수송은 출발지에서 목적지로 직접 운송되는 경우와 물류센터 또는 내륙컨테이너기지(ICD)1)를 경유하는 경우로 구분할 수 있다.
화물유통경로선택모형은 무엇을 반영한 것인가? Go(2010)의 연구에서는 현재 화물 수요 분석 자료는 환적시설이나 물류시설에서 발생하는 물동량을 각 존의 물동량에 포함시킴으로써 화물의 이동 및 전환관계, 혹은 산업 간의 연관관계반영을 어려운 점을 지적하였다. 이러한 특성을 고려하여 운송시간, 운송수단, 운송비용, 운송량, 운송횟수, 운송거리등을 반영한 화물유통경로선택모형을 제시하였다.
국내에서 이용되는 O/D자료 구축 방법은 무엇이 있는가? 또한 화물 운송량을 예측하기 위해서는 각 지역 간의 화물기종점 자료(O/D 자료)가 필요하며, 국내에서는 O/D자료 구축에 크게 두 가지 방법이 이용된다. 첫 번째는 항만에서 처리되는 수출입화물의 목적지와 출발지를 조사하여 O/D데이터로 구축하는 방법이다. 두 번째는 일정한 지점에 화물 트럭의 출발지와 목적지를 조사하여 O/D데이터를 구축하는 방법이다. 그러나 두 가지 방법 모두 문제점을 갖고 있다.
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참고문헌 (8)

  1. Cho, Y. G.(2006), " An Empirical Study on Factors Affecting Determination of Origin/Destination of Kwangyang Port", KMOU. 

  2. Go, Y. S.(2010), "Development of Freight Distribution Channel Choice Model using Distribution Channel Analysis", SNU 

  3. Kim, H. S., Park, D. J., Kim, C. S. et al.(2013), "An Empirical Study on Comparative Analysis of Freight Demand Estimation Methods - Unimodal O/D Based Method and P/C Based Method :Focus on Korean Import/Export Container Freight", Journal of Korean Society of Transportation, Vol. 31, No. 2, pp. 45-59. 

  4. Lee, B. R.(2012), Control of Fuzzy Neural Network, pp. 157-160. 

  5. Shin, S. J., Park, D. J., Oh, J. T., and Kim, S. J.(2012), "Research Trend for Improvement of Freight Demand Estimation Methods", Journal of Korean Society of Transportation, Vol. 30, No. 1, pp. 45-58. 

  6. Tran, T. D., Jin, G. G.(2010), "Real-coded genetic algorithm benchmarked on noiseless black-box optimization testbed", Proceedings of the 12th annual conference companion on Genetic and evolutionary computation, pp. 1731-1738. 

  7. Yun, D. S.(2001), Traffic Demand Analysis, pp. 3-29. 

  8. Minister of Land, Infrastructure and Transport(2011), Annual Freight Transport by Mode, https://stat.molit.go.kr/ 

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