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가설 설정
- 장치장은 수입, 수출 및 환적 컨테이너를 저장하는 곳이다. 레이아웃은 선석당 7곳의 장 치장으로 구성되어 있는 것으로 가정하였으며 장치장마다 하나의 ATC가 있는 것으로 가정을 하였다. 시뮬레이션 수행 시에는 ATC의 작업 시간은 69초, 138초 등으로 가정하였다.
- 레이아웃은 선석당 7곳의 장 치장으로 구성되어 있는 것으로 가정하였으며 장치장마다 하나의 ATC가 있는 것으로 가정을 하였다. 시뮬레이션 수행 시에는 ATC의 작업 시간은 69초, 138초 등으로 가정하였다.
- 선박이 접안하여 양. 적하 작업을 수행하는 지역으로 선석당 6대의 QC가 작업하는 것으로 가정하였다.
제안 방법
- ATC 작업 시간 69초/TEU와 138초eTEU 에 대하여 AGV의 대수를 변화하면서 시간당 QC의 컨테이너 처리량을 비교하였다. 각 경우에 대한 비교 결과는 아래 표와 같다.
- 기존 컨테이너 터미널에 대해서는 많은 연구가 진행되고 있는데 최근에 수행된 연구로 윤원영[3]은 컨테이너 터미널 전체의 운영을 분석하거나 평가하는데 시뮬레이터를 개발하여 사용하였으며, 김갑환[1]은 효율적인 적하 작업 계획을 자동으로 생성하는 알고리즘을 연구하였다. 또한 최형 림 ⑸은 수출입 컨테 이 너 화물의 흐름에 관한 모든 정보를 저장할 수 있는 통합데이터베이스를 구축하였다. 이외에도 기존 컨테이너 터미널에 대한 연구가 많이 진행되고 있지만, 기존 연구에서는 장치장과 선석 간의 컨테이너 운반을 담당하는 야드 트랙터(Yard Tractor)를 사람이 조작함으로 야드에서의 충돌이나 회전구간에서의 감속 등 트랙터의 운영에 대해서는 크게 고려하지 않았다.
- 본 연구에서 개발한 시뮬레이터는 AGV의 가감속을 고려하였고, 구간 선점 알고리즘을 개발하여 AGV의 충돌을 방지 할 수 있었다[2]. 또한, 실제 AGV의 곡선 구간 가감속과 시작점, 목표지점에서의 가감속을 시뮬레이션에서 구현함으로써 보다 현실적인 실험을 수행하였다. 향후에 는 장치장과 게이트에서의 컨테이너 이송과 환적, 수출, 수입 컨테이너에 대한 데이터를 확보하여 항만 전체의 운영 효율을 평가 할 수 있는 시뮬레이터로 확대 개발해야 할 것이다.
- 위와 같이 ATC 작업 시간이 전체 컨테이너 터미널의 물량 처리에 많은 영향을 미치는 것으로 판단되어 ATC의 이상적인 작업 시간을 추정하기 위해 작업 시간이 69초인 경우에 대해서 실험을 하였다. 먼저, AGV의 대수 변화에 따른 AGV의 운영 효율과 QC의 AGV 대기 비율 변화에 대한 실험을 수행하였다. 실험 결과는 그림 10과 같다.
- 실험은 ATC의 작업 시간이 138초인 경우와 69초인 경우에 대하여 AGV의 대수를 변화하면서 실험을 하였다. 먼저, ATC의 작업 시간이 138초인 경우에 대하여 AGV 대수에 따른 AGV 운영 효율 및 QC의 대기 시간 비율에 대하여 실험하였다. QC의 대기 시간 비율은 시뮬레이션 수행 시간에 대하여 QC가 컨테이너를 상차할 AGV를 기다리는 시간의 비율이다.
- ATC의 작업 수행 시간은 장치장에서의 컨테이너 처리 능력을 결정하는 가장 중요한 요소이다. 본 연구에서는 ATC 작업 시간을 138초/TEU, 69초/TEU로 설정하였고 하나의 장치장에는 한 대의 ATC가 있는 것으로 설정하였다. ATC 작업 시간은 AGV로부터 컨테이너를 받아 장치장의 지정 위치에 컨테이너를 적재하고 다음 AGV로부터 컨테이너를 받기 위한 준비과정을 마치는 시간이다.
- 본 연구에서는 자동화 컨테이너 터미널에서 사용할 수 있는 다양한 배치안 중 수직 배 치안을 사용하였다. 일반적으로 자동화 컨테이너 터미널의 수직 배치안은 육 측의 출입구와 장치장간의 컨테이너 차량 흐름과 선석에서 장치장간의 AGV 흐름이 상호 분리되어 있어 자동으로 AGV의 흐름을 제어하는 방안을 좀 더 안정적으로 수행할 수 있다는 장점이 있다.
- 본 절 2.1에서 설명한 시뮬레이터를 이용하여 장치장과 선석 간의 컨테이너의 이송을 담당하는 AGV에 대하여 ATC의 작업 시간과 AGV 대수 변화에 따른 AGV의 운영효율 및 컨테이너 처리량 변화를 실험하였다. 실험에 적용한 레이아웃은 그림 6과 같다.
- QC의 대기가 발생하지 않는다는 것은 선석에서의 운영효율이 최적임을 의미한다. 선석별 AGV의 주행속도와 선석당 컨테이너 처리량의 변화에 대하여 실험을 하였다.
- 실험은 ATC의 작업 시간이 138초인 경우와 69초인 경우에 대하여 AGV의 대수를 변화하면서 실험을 하였다. 먼저, ATC의 작업 시간이 138초인 경우에 대하여 AGV 대수에 따른 AGV 운영 효율 및 QC의 대기 시간 비율에 대하여 실험하였다.
- 위와 같이 ATC 작업 시간이 전체 컨테이너 터미널의 물량 처리에 많은 영향을 미치는 것으로 판단되어 ATC의 이상적인 작업 시간을 추정하기 위해 작업 시간이 69초인 경우에 대해서 실험을 하였다. 먼저, AGV의 대수 변화에 따른 AGV의 운영 효율과 QC의 AGV 대기 비율 변화에 대한 실험을 수행하였다.
- 실험에서의 레이아웃은 3개 선석의 경로가 서로 겹쳐 있어서 AGV가 진행 시 다른 선 석의 AGV와 간섭이 발생할 수 있다. 이러한 간섭으로 인하여 각 선석별 AGV 주행속도와 컨테이너 처리량의 차이가 발생할 수 있으므 로, 선석별 AGV의 평균 주행속도와 선석당 컨테이너 처리량의 변화에 대하여 실험을 하였다. AGV의 주행속도는 AGV가 QC로부터 호출을 받아서 장치장에 도착하는 시간까지의 평 균주 행 속도이다.
- 만약, 주행 중 다른 AGV와의 충돌이 예측되면 우선순위에 의해서 계속 주행 또는 감속하게 된다. 이러한 현실적인 문제를 감안하여 시뮬레이터는 현 지점에서의 AGV 주행속도에서 곡선 구간 시작 지점까지의 감속 시작 지점을 탐색하여 충돌이 예상되지 않는 경우에 가감속을 하여 곡선 구간 진입 시 회전 구간 속도를 유지할 수 있도록 하였다. 만약 충돌이 예측되어 감속을 한다면 곡선 구간에서 도 곡선 구간 주행 가능 속도 이하로 주행 또는 정지한다.
성능/효과
- 반 면에, QC의 AGV 대기 비율과 QC의 컨테이너 처리량은 AGV의 대수 증가에 영향을 받지 않는 것으로 나타났다. 그 결고}, ATC의 작 업 시간이 138초인 경우 AGV의 대수가 증가하더라도 항만의 운영 효율에는 영향이 없고, 전체적으로 AGV의 대기 시간(Idle Time)이 증가하여 AGV의 운영 효율만 낮아짐을 알 수 있었다.
- 위 실험 결과, AGV의 대수가 증가할수록 AGV의 운영 효율이 낮아짐을 알 수 있다. 반 면에, QC의 AGV 대기 비율과 QC의 컨테이너 처리량은 AGV의 대수 증가에 영향을 받지 않는 것으로 나타났다. 그 결고}, ATC의 작 업 시간이 138초인 경우 AGV의 대수가 증가하더라도 항만의 운영 효율에는 영향이 없고, 전체적으로 AGV의 대기 시간(Idle Time)이 증가하여 AGV의 운영 효율만 낮아짐을 알 수 있었다.
- 본 연구에서 개발한 시뮬레이터를 이용하여 3선석 규모의 항만에 대한 시뮬레이션을 수행하였으며 그 결과로 자동화 터미널의 컨테이너 처리 요구 조건에 맞는 ATC 작업 시간 과 AGV 대수를 얻을 수 있었다. 본 연구에서 개발한 시뮬레이터는 AGV의 가감속을 고려하였고, 구간 선점 알고리즘을 개발하여 AGV의 충돌을 방지 할 수 있었다[2]. 또한, 실제 AGV의 곡선 구간 가감속과 시작점, 목표지점에서의 가감속을 시뮬레이션에서 구현함으로써 보다 현실적인 실험을 수행하였다.
- 본 연구에서 개발한 시뮬레이터를 이용하여 3선석 규모의 항만에 대한 시뮬레이션을 수행하였으며 그 결과로 자동화 터미널의 컨테이너 처리 요구 조건에 맞는 ATC 작업 시간 과 AGV 대수를 얻을 수 있었다. 본 연구에서 개발한 시뮬레이터는 AGV의 가감속을 고려하였고, 구간 선점 알고리즘을 개발하여 AGV의 충돌을 방지 할 수 있었다[2].
- 위 실험 결과, AGV의 대수가 증가할수록 AGV의 운영 효율이 낮아짐을 알 수 있다. 반 면에, QC의 AGV 대기 비율과 QC의 컨테이너 처리량은 AGV의 대수 증가에 영향을 받지 않는 것으로 나타났다.
- 위 실험 결과, AGV의 대수가 증가할수록 QC의 AGV 대기 비율이 낮아짐을 알 수 있었다. AGV 대수가 35대인 경우에는 QC의 AGV 대기 비율이 1.
- 위 실험 결과를 보면 각 선석 간 AGV의 평균 주행 속도 및 QC의 컨테이너 처리량이 유사함을 알 수 있다. 이는 각 선석의 이동경 로 간섭이 선석 간 운영 효율의 차이에 크게 영향을 미치지 않음을 알 수 있다.
- 위 실험결고h AGV 대수가 증가함에 따라서 컨테이너 처리량이 증가함을 알 수 있었다. 선석 간 AGV 주행속도 차이는 선석 간에 중첩된 부분으로 인해 AGV의 진행에 간섭이 발 생하여 같은 규칙을 적용하여도 선석 간 AGV 、주행 흐름이 다르기 때문이다.
- 자동화 터미널의 선석에서 각 QC에 대한 이상적인 컨테이너 처리량이 60TEU/시간일 때 ATC의 작업 시간이 138초인 경우에는 레이아웃 수정 또는 AGV 운영 방법 변경 없이는 목표를 달성할 수 없는 것으로 나타났다.
후속연구
- 이러한 이유로 자동화 컨테이너 터미널의 경우 기존 수동 터미널의 야드 운영 데이터를 이용한 시뮬레이션보다는 기존 컨테이너 터미널과 자동화 컨테이너 터미널의 비교 대상인 AGV, QC, ATC 등의 작업 특성과 작업 시간을 이용하여 시뮬레이션을 수행할 필요가 있다. 이러한 시뮬레이션은 기존 터미널을 모델로 비교, 검증하기가 어렵기 때문에 위 3가지 장비들의 실질적인 움직임을 시뮬레이션하여 운영 효율을 분석, 평가해야 할 것이다.
- 또한, 실제 AGV의 곡선 구간 가감속과 시작점, 목표지점에서의 가감속을 시뮬레이션에서 구현함으로써 보다 현실적인 실험을 수행하였다. 향후에 는 장치장과 게이트에서의 컨테이너 이송과 환적, 수출, 수입 컨테이너에 대한 데이터를 확보하여 항만 전체의 운영 효율을 평가 할 수 있는 시뮬레이터로 확대 개발해야 할 것이다.
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