내부트럭 운영 정보를 이용한 컨테이너 터미널 내 교통 속도 예측

• 영문명: Prediction of Traffic Speed in a Container Terminal Using Yard Tractor Operation Data
• 발행기관: 한국항해항만학회
• 저자명: 김태광(Taekwang Kim) 허경영(Gyoungyoung Heo) 이훈(Hoon Lee) 류광렬(Kwang Ryel Ryu)
• 간행물 정보: 『한국항해항만학회지』제46권 제1호, 33~41쪽, 전체 9쪽
• 주제분류: 공학 > 해양공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2022.02.28

국문 초록

컨테이너 터미널의 중요한 운영 목표는 선박에 컨테이너를 싣고 내리는 안벽 크레인(QC: quay crane) 작업의 효율을 극대화하는 것이다. QC 작업 효율의 극대화를 위해서는 장치장과 QC 사이를 오가며 컨테이너를 운반하는 내부트럭(YT: yard tractor)의 운행 지연이 최소화되어야 하는데, 터미널 내부의 교통 정체가 이를 어렵게 하는 경우가 많다. 본 논문에서는 YT와 외부트럭이 혼재하여 다니는 터미널에서 YT의 운영 데이터만을 기반으로 터미널 내부 교통 속도를 예측하는 모델을 학습하는 방안을 제안한다. 외부트럭에 대한 교통 데이터는 구할 수 없지만, 대신 YT 운영 데이터에는 가까운 미래의 YT 운행 경로에 관한 정보가 포함되어 있어서 교통 예측에 상당한 도움이 된다. 시뮬레이션 실험 결과 제안 방안으로 학습한 모델이 상당히 정확한 수준으로 교통 속도를 예측할 수 있음을 확인하였다.

영문 초록

An important operational goal of a container terminal is to maximize the efficiency of the operation of quay cranes (QCs) that load and/or unload containers onto and from vessels. While the maximization of the efficiency of the QC operation requires minimizing the delay of yard tractors (YT) that transport containers between the storage yard and QCs, the delay is often inevitable because of traffic congestion. In this paper, we propose a method for learning a model that predicts traffic speed in a terminal using only YT operation data, even though the YT traffic is mixed with that of external trucks. Without any information on external truck traffic, we could still make a reasonable traffic forecast because the YT operation data contains information on the YT routes in the near future. The results of simulation experiments showed that the model learned by the proposed method could predict traffic speed with significant accuracy.

목차

1. 서론

2. 관련 연구

3. 컨테이너 터미널의 YT 운영

4. 컨테이너 터미널 내 교통 속도 예측

5. 실험 결과

6. 결론

후기

키워드

컨테이너 터미널 YT 운영 교통 예측 기계학습 차량 경로계획 container terminal YT operation traffic prediction machine learning vehicle routing