[논문]컨테이너 터미널의 효율적인 장치장 활용 방안에 관한 연구

유주영; 송용석; 남기찬; 곽규석

컨테이너 터미널의 효율적인 장치장 활용 방안에 관한 연구
A study on application method for container yard of container terminal. 원문보기

유주영 (한국해양대학교 대학원) , 송용석 (한국해양대학교 대학) , 남기찬 (한국해양대학교 물류시스템공학) , 곽규석 (한국해양대학교 물류시스템공학과)

컨테이너 운송에 있어서 해상운송은 가장 큰 부분을 담당하고 있다. 컨테이너 터미널의 관점에서 볼 때는 선박의 안정성을 확보하고, 선박의 정시성을 확보하기 위해서는 컨테이너 터미널의 장치장에서의 Planning 기술이 매우 중요하다. 본 연구의 목적은 컨테이너를 Reference로 관리하는 방식과 컨테이너를 Time으로 관리하는 방안으로 Gate로 반입되는 컨테이너를 예측하여 일일 필요한 장치장을 할당하는 방식간의 장치장 점유율 관계를 평가하여 보다 효율적인 장치장 관리에 대한 방안을 개념적으로 제시하는데 있다.

Marine ttransport is a big part of container transportation. In view of container terminal. the planning technology is very important to secure the stability and regularity at container yard. The purpose of this paper is to suggest more efficient container yard management by evaluating the container yard occupations from the methods of divide that predict the carried containers in gates.

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문제 정의

본 연구는 기존의 터미널 야드 운영 방식을 비교 분석하고, Gate 반입 물량 예측을 통한 장치장 할당 방식을 통하여 장치장 활용도를 높이는 방안 제시를 목적으로 한다.

가설 설정

본 연구에서는 예측 오차와 재조작을 위한 여유 공간을 위하여 에서 할당된 정치장 공간보다 1.3배 정도의 공간이 필요하다고 가정한다.
본 연구에서는 신선대의 실제 과거 입항 선박의 컨테이너 처리량을 기본 데이터로 사용하여 각 방식별 장치장 점유율을 산정하였다. 선박당 컨테이너 물량 비율은 양하 50%, 적하 50%로 가정하였으며, 신선대 TGS수는 실제 4개 선석이 보유한 규모이지만 비교 분석을 위하여 1개 선석 보유한 TGS 수를 산정하였다. 또한 장치장할당은 양하, 적하 각각 50%로 가 정하였다.

제안 방법

이때 신선대 1개 선석당 보유 TGS 수는 4, 150(16, 597(신선대 4개 선석 보유 수 片 4)이다. TGS 당 장치 가능한 개수는 실제 터미널에서도 3.5단 적재를 100% 적재한 것으로 가정하고 있기 때문에 본 연구에서도 평균 3.5개를 적용하여 장치장 점유율 산정하였다.
본 연구에서는 Grouping 방식과 Random Grounding 방식을 혼용하며, 장치장 할당은 Gate를 통하여 반입되는 컨테이 너의 일일 반입 물량 예측을 통해 필요한 장치장을 할당한다. 이때 필요한 장치장의 규모는 예측 오차를 반영하고, 피크 시간의 물량을 반영하여야 하기 때문에 예측된 물량보다 커질 것이다.
본 연구에서는 신선대의 실제 과거 입항 선박의 컨테이너 처리량을 기본 데이터로 사용하여 각 방식별 장치장 점유율을 산정하였다. 선박당 컨테이너 물량 비율은 양하 50%, 적하 50%로 가정하였으며, 신선대 TGS수는 실제 4개 선석이 보유한 규모이지만 비교 분석을 위하여 1개 선석 보유한 TGS 수를 산정하였다.
본 연구에서는 일일 반입 컨테이너 양을 예측하여 일일당 필요한 장치장 규모를 할당하였을 때와 Grouping 방식으로 장 치장을 할당하였을 때를 비교하였다. 그 결과 일일 반입 물동량을 예측하여 장치장을 할당한 경우가 장치장 이용도 측면에서 매우 효율적인 것으로 나타났다.

대상 데이터

Randon Grounding 방식의 경우 반입되는 컨테이너 개수는 일일반입 통계 데이터를 이용하였다. 선박에 선적되는 컨테이 너는 Gate를 통하여 평균적으로 선박 선적 1일 전에 약 40%, 2일 전 20%, 3일 전 10%, 4일 전 10%, 5일 전 10%가 반입되며 선적 당일에 10%가 반입되었었다.

성능/효과

Grouping 방식의 장치장 할당 방식은 일일 예측 물동량을 반영한 Random Grounding 방식에 비해 1일 소요 장치 공간 규모와 1일 소요되는 TGS 수량 면에서 큰 차이가 있는 것으로 나타났다. 첫 선박 입항 6일 전에는 Grouping 방식의 2, 383 TEU인데 비해 예측모형을 적용할 경우 23幻'EU로 나타나 약 장치장이 901% 정도가 더 필요한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 일일 반입 컨테이너 양을 예측하여 일일당 필요한 장치장 규모를 할당하였을 때와 Grouping 방식으로 장 치장을 할당하였을 때를 비교하였다. 그 결과 일일 반입 물동량을 예측하여 장치장을 할당한 경우가 장치장 이용도 측면에서 매우 효율적인 것으로 나타났다. 또한 시사점 측면에서 기존에 Reference로 관리하던 장치장 관리를 Time Base로 관리 함으로써 재조작과 구내 이적을 줄일 수 있다는 점을 개념적으로 설명하였다.
2일째의 경우 445%, 3일째 318%, 4일째 162%, 5일째 85% 등 필요 규모 차이가 점차 감소하는 추세를 보인다. 그러나 여전히 차이는 53% ~ 901%로 Grouping 방식의 경우 예측모형 적용하는 경우보다 더 많은 장치장이 필요한 것으로 나타났다.
동일한 물량을 처리한다고 했을 때 Grouping 방식과 Random Grounding 방식 간을 적용했을 때의 점유율의 차이는 29.5% ~ 47.5% 수준으로 나타났다. 장치장 점유율의 차이는 Grouping 방식과 같이 장치장을 할당할 경우 29.
두 가지 방식을 상호 비교하여 장치장 점유율의 차이를 살펴 본 결과 본 연구에서 제시한 방식의 경우 11.5%~35.8%의 차이가 있는 것으로 나타났다.
그 결과 일일 반입 물동량을 예측하여 장치장을 할당한 경우가 장치장 이용도 측면에서 매우 효율적인 것으로 나타났다. 또한 시사점 측면에서 기존에 Reference로 관리하던 장치장 관리를 Time Base로 관리 함으로써 재조작과 구내 이적을 줄일 수 있다는 점을 개념적으로 설명하였다.
분석 결과 선박 선적 물량에 따라 장치장 점유율은 다르게 평가되고 있으며, 첫 번째 선박이 입항하는 6일째의 장치장 점유율은 96.9%로 나타났다. 평상시 장치장 점유율도 72.
분석 결과 선박 선적 물량에 따라 장치장 점유율은 다르게 평가되며, 첫 번째 선박이 입항하는 6일째의 장치장 점유율은 51.8%로 나타났다. 평상시의 장치장 점유율은 30.
Grouping 방식의 장치장 할당 방식은 일일 예측 물동량을 반영한 Random Grounding 방식에 비해 1일 소요 장치 공간 규모와 1일 소요되는 TGS 수량 면에서 큰 차이가 있는 것으로 나타났다. 첫 선박 입항 6일 전에는 Grouping 방식의 2, 383 TEU인데 비해 예측모형을 적용할 경우 23幻'EU로 나타나 약 장치장이 901% 정도가 더 필요한 것으로 나타났다. 2일째의 경우 445%, 3일째 318%, 4일째 162%, 5일째 85% 등 필요 규모 차이가 점차 감소하는 추세를 보인다.

후속연구

본 연구의 한계는 터미널이 컨테이너를 Reference로 관리하는 관계로 블록 간, bay 간 재조작, 구내 이적에 대한 실제 데이터를 구하는데 한계가 있었다. 연구를 보다 체계적으로 진행하기 위해서는 컨테이너 이동에 대한 실시간 데이터가 필요하며, 이 데이터를 통계화하여 시뮬레이션함으로써 보다 정확한 결과를 도출할 수 있을 것이다.
앞서 논의되어진 일일 반입 컨테이너의 양을 예측하여 예측 오차와 피크치를 반영한 일일당 필요한 장치장을 할당하고, 이를 Time Base로 관리하게 될 때 재조작과 구내 이적, Broken Space를 줄여 효율적으로 장치장을 관리하는 방안이 될 것이다.
본 연구의 한계는 터미널이 컨테이너를 Reference로 관리하는 관계로 블록 간, bay 간 재조작, 구내 이적에 대한 실제 데이터를 구하는데 한계가 있었다. 연구를 보다 체계적으로 진행하기 위해서는 컨테이너 이동에 대한 실시간 데이터가 필요하며, 이 데이터를 통계화하여 시뮬레이션함으로써 보다 정확한 결과를 도출할 수 있을 것이다.

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