컨테이너 터미널 야드 트랙터 작업시간 예측 모형 개발

• 영문명: Development of Prediction Model for Yard Tractor Working Time in Container Terminal
• 발행기관: 한국항해항만학회
• 저자명: 신재영(Jae-Young Shin) 이도은(Do-Eun Lee) 김영일(Yeong-Il Kim)
• 간행물 정보: 『한국항해항만학회 학술대회논문집』2023 춘계학술대회논문집, 57~58쪽, 전체 2쪽
• 주제분류: 공학 > 해양공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2023.05.04

국문 초록

컨테이너 터미널에서 컨테이너를 하역하고 이송하는 작업 소요시간은 항만 생산성과 직결되는 요소 중 하나로 작업 소요시간의 최소화는 항만 생산성의 극대화를 야기할 수 있다. 컨테이너의 작업 소요시간 중 선석과 야드 간 컨테이너의 이송을 담당하는 야드 트랙터(Yard Tractor; Y/T)의 작업시간이 큰 부분을 차지한다고 할 수 있다. 그러나 현재 야드 트랙터의 작업시간은 터미널 운영 실무자 경험에 기반한 추정은 가능하나, 이를 정량적으로 추정하기는 어려운 실정이다. 최근, 4차 산업혁명 핵심기술 중 하나인 IoT(Internet Of Things)를 기반으로 항만 내 물류자원을 실시간으로 모니터링 및 추적하여 작업시간을 산정하는 기술이 연구되고 있지만 이를 실제 항만 현장에서 상용화하기에는어려운 단계이다. 따라서, 본 연구에서는 컨테이너 터미널 운영 효율화를 위해 야드 트랙터 작업시간 예측 모형을 개발한다. 예측 모형의 개발을 위해 실제 항만 운영 데이터를 분석하여 야드 트랙터의 작업에 영향을 끼치는 요인을 분석하고, 이에 따른 야드 트랙터의 작업시간을 예측한다.

영문 초록

The working time for loading and transporting containers in the container terminal is one of the factors directly related to port productivity, and minimizing working time for these operations can maximize port productivity. Among working time for container operations, the working time of yard tractors(Y/T) responsible for the transportation of containers between berth and yard is a significant portion. However, it is difficult to estimate the working time of yard tractors quantitatively, although it is possible to estimate it based on the practical experience of terminal operators. Recently, a technology based on IoT(Internet of Things), one of the core technologies of the 4th industrial revolution, is being studied to monitoring and tracking logistics resources within the port in real-time and calculate working time, but it is challenging to commercialize this technology at the actual port site. Therefore, this study aims to develop yard tractor working time prediction model to enhance the operational efficiency of the container terminal. To develop the prediction model, we analyze actual port operation data to identify factors that affect the yard tractor's works and predict its working time accordingly.

키워드

컨테이너 터미널 야드 트랙터 작업시간 예측 데이터 분석 딥러닝 Container Terminal Yard Tractor Working Time Prediction Data Analysis Deep Learning