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  부산항신항 물류흐름 개선 IT물류공학기법으로 가능
기사등록 일시 : 2010-07-22 13:14:45   프린터

부제목 : 융합학문시대 걸맞는 동명대학교 하창승 교수 추가 박사논문

부산항신항 일대 물류흐름 개선, IT물류공학의 활용으로 해낼 수 있다.

IT공학에 기반한 차량 풀링 등의 기법’을 적용하면 오는 2015년 교통량 및 물동량의 급증이 예상되는 부산항신항 일대 트레일러의 운영 대수 절반 감소 등 운행효율을 크게 향상시킬 수 있다고 전국 유일의 동명대학교 항만물류학부 하창승 교수가 ‘학문융합시대’에 걸맞게 최근 추가 획득한 박사학위 논문에서 발표해 융합학문시대에 화제를 모으고 있다.

차량 위치추적 및 통신 등의 IT시스템과 모바일장비 등을 활용하여 회차 차량 공차율을 최소화(듀얼사이클링)하고, 다수의 안벽 크레인과 다수의 YT(야드 트랙터)를 하나의 그룹으로 운영하는 동적 라우팅(실시간 작업통제)을 실시할 경우, 기존의 운송 방식보다 트레일러의 운영대수는 50% 정도 줄고, 운행 효율성은 20% 가량 향상된다..

관련 시뮬레이션 결과, 2015년 예상물동량 기준으로 부산항신항 배후단지 입출고 컨테이너 대기시간을 최소화하는 최적 트레일러 대수는 32대이고, 이때의 입고 컨테이너 평균대기시간 0.53분, 출고 컨테이너 평균대기시간 5.66분, 적재운행률 72.2%, 공차운행률 22.9%, 정차율 4.8% 등으로 확인됐다. 그러나 여기에 풀링과 듀얼사이클링이 가능한 라우팅 작업규칙을 적용할 경우, 최적 트레일러 대수 16대, 적재운행률 87.4%, 공차운행률 10.6%, 정차율 2.0% 등으로 나타났다고 논문 주인공은 밝혔다.

지난 2004년 공학박사’(연관규칙 탐사와 사례기반 추론 기법에 의한 유무선 통합 지능형 검색 에이전트 시스템의 구현에 관한 연구)를 획득한 바 있는 부산 동명대학교 하창승 교수(항만물류학부장)는 최근 추가로 획득한 ‘물류학박사’ 논문(부산항신항 배후단지 물류업체의 물류서비스 활성화를 위한 실시간 라우팅시스템)에서 이같이 밝혔다.

하 교수의 이번 논문은 해당 학문측면에서, 수학적 기법인 마코브 분석법을 부산항신항 배후단지의 물류운영에 처음 적용했다는 의미를 갖는 것은 물론, 학문융합시대 흐름 측면에서, 교원이 지금까지와는 달리, 한 분야 박사에 안주하지 않고 인접학문 영역에서 추가로 박사를 획득한 사례여서 높이 평가받고 있다.

동남광역권 산학협력 거점인 부산 동명대학교의 항만물류학부장을 맡고 있는 하 교수는 “이번의 논문 자체에 큰 의미를 부여하기 보다는, 학생들을 위하여 끊임없이 연구하는 교수의 참모습을 조금이나마 보였다는 점에서 자부심을 갖고자 한다”고 말했다.

최근 보건복지교육대학, 디지털엔터테인먼트대학 신설 등을 골자로 하는 2011학년도 ‘학제융합형’학제 개편을 단행한 동명대학교는 부산 울산 경남 유일의 ‘1단계’ 및 ‘2단계 산학협력중심대학’선정(지경부,교과부)으로 동남광역경제권 산학협력 거점 지위를 더욱 굳혀가고 있다.

<마코브 분석(Markov Analysis)>
시간 경과에 따라 상태가 확률적으로 변화하는 과정과 그 결과에 대하여 파악하는 기법. 예를들어 특정회사의 시장점유율 재고관리 노무관리 외상매출금관리 등은 시간에 따라 그 상태가 확률적으로 변화하는데 이러한 과정을 확률과정(stochastic process)이라고 한다. 이러한 확률과정의 가장 대표적인 CASE 중 하나가 마코브 프로세스(Markov Process)다. 마코브 프로세스는 시스템의 미래상태가 현재의 상태만 주어지면 과거의 상태와 무관하게 결정되는 확률과정을 말한다.

 

예를들어 고객들은 A사 식용유와 B사 식용유를 상황에 따라 구매한다고 가정한다. 즉 이번 달에 A사 식용유를 구매한 고객중 70%는 다음 달에도 A사 식용유를 구매하고, 나머지 30%는 B사 식용유를 구매한다. 그리고 이번 달에 B사 식용유를 구매한 고객 중 60%는 다음 달에도 B사 식용유를 구매하고, 나머지 40%는 A사 식용유를 구매한다고 가정한다. 이때 A사는 본 자료를 활용하여 장기적인 시장점유율을 구하려고 한다.

 

이 경우 특정고객이 다음달에 특정 식용유를 구입할 확률은 그 고객의 이번달 확률상태에 따라 결정된다. 즉 미래는 현재의 상태에 의해서만 결정되며 전달이나 그 이전의 상황과는 무관하다. 이러한 특징을 마코브 특징이라고 하고, 이러한 확률과정이 마코브 프로세스이다. 마코브 프로세스는 시간의 흐름에 따라 한 상태에서 다른 상태로 확률적 흐름이 나타나는 과정 또는 시스템의 분석에 이용된다.

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