In this paper, an automation algorithm for optimizing the stowage location of vehicle carriers is studied. Optimizing the stowage location of a vehicle carrier is to establish a stowage plan for the considering entire voyage that minimizes rehandling by placing cargo in optimal locations so that the vessel’s cargo space is used efficiently.Since the stowage plan of a vehicle carrier loads cargoes with different loading and unloading ports, it is required to establish an optimized stowage plan that has cargo locations that do not interfere with the movement of cargo during loading and unloading. Frequent cargo shifting during loading and unloading can cause work delays and inefficient utilization of loading space, leading to decreased transportation profitability.As such, it is essential to consider the optimal stowage location of cargo when planning the stowage plan of a vehicle carrier. To establish a stowage plan with an optimized stowage location, this study studied a stowage automation algorithm that utilizes a breadth-first search algorithm in a node-based environment and a genetic algorithm in a 2D-based environment.The research on algorithms for establishing optimized cargo stowage plans is one of the important factors in increasing the productivity of ships, as it can improve transportation revenue and reduce working hours. However, research on establishing a stowage plan with optimized cargo location of vehicle carriers is relatively scarce compared to container ships. Container ships have great economic importance as they account for a large portion of maritime logistics as a key means of international trade because they have significant advantages in transporting large amounts of goods and large varieties. Therefore, research on the optimal arrangement of containers to reduce cost and stability for container ships has been progressively conducted. Container ships are also relatively easy to apply to optimization problems because they have a standardized cargo size and uniform cargo space. However, the cargo hold space of vehicle carriers is not uniform, and the cargo is atypical, so there are many factors to consider when stowage.Therefore, in this paper, we studied a stowage automation algorithm that defines the loadable space for cargo from the structure of the vehicle carrier and establishes a stowage plan that considers the optimal location of cargo by reflecting the prioritized considerations during loading.Through the research in this paper, it is expected to provide a basic foundation for the study of algorithms to establish a stowage plan with an optimized location of cargo that minimizes the rehandling of the vehicle carrier can be presented.
본 논문에서는 차량 운반선의 배치 최적화를 위한 적재 자동화 알고리즘에 대하여 연구를 수행하였다. 차량 운반선의 배치 최적화란 전체 항차를 대상으로 하여 선박의 적재 공간이 효율적으로 운영되도록 화물을 최적의 위치에 배치하여 재취급을 최소화하는 적재 계획을 수립하는 것이다.차량 운반선의 적재 계획은 선적지와 양하지가 다른 화물을 적재하므로 선적·양하 작업 시에 화물의 이동을 방해하지 않는 화물의 적재 배치를 갖는 최적화된 적재 계획 수립이 요구된다. 선적·양하 작업 중 화물의 이동 경로를 확보하기 위한 화물의 위치 이동이 자주 발생하면 작업 지연으로 이어지게 된다. 아울러 화물의 잦은 위치 이동은 적재 공간을 효율적으로 사용하지 못하고 있음을 나타냄으로 적재 공간에 최대한 많은 화물을 적재하지 못해 운송 수익의 저하를 야기할 수 있다.이처럼 차량 운반선의 적재 계획은 화물의 최적 배치에 대한 고려가 필수적이다. 최적화된 배치를 갖는 적재 계획 수립을 위해 본 연구에서는 너비 우선 탐색 알고리즘과 유전 알고리즘을 적용한 적재 자동화 알고리즘을 연구하였고, 각각 노드 기반의 시뮬레이션 환경에 너비 우선 탐색 알고리즘과 2D 기반의 시뮬레이션 환경에 유전 알고리즘을 적용하였다.최적화된 화물 배치를 갖는 적재 계획을 수립하는 알고리즘에 관한 연구는 다양한 화물들을 선적·양하에 이롭게 화물의 배치 위치를 계획하는 연구로 운송 수익을 개선하고 작업 시간을 단축할 수 있어 선박의 생산성을 높이는데 중요한 요소 중 하나이다. 하지만 차량 운반선의 최적화된 배치를 갖는 적재 계획을 수립하는 알고리즘에 관한 연구는 컨테이너선에 비해 상대적으로 부족한 실정이다. 컨테이너선은 대량의 물품과 다량의 품종을 운반하는데 큰 이점을 가져 국제 무역의 핵심 수단으로 해상 물류의 많은 부분을 차지하고 있어 경제적으로 큰 중요성을 갖는다. 따라서, 컨테이너선에 대하여 비용 절감, 안정성 등을 고려한 컨테이너의 최적화 배치 연구가 점진적으로 진행되어왔다. 그리고 컨테이너는 규격화된 화물 사이즈와 획일화된 화물 적재 공간을 가지고 있어 상대적으로 최적화 문제에 적용하기 쉬운 점도 있다. 그러나, 차량 운반선은 화물 적재 공간이 획일화되어있지 않고 화물 또한 비정형화되어있어 적재 시 고려해야 할 사항이 많다. 따라서, 본 논문에서는 차량 운반선의 구조로부터 화물 적재 가능 공간을 정의하고, 적재 시에 우선적으로 고려되는 사항을 반영하여 화물의 최적 배치를 고려한 적재 계획을 수립하는 적재 자동화 알고리즘을 연구하였다. 본 논문의 연구를 통해 차량 운반선의 재취급을 최소화는 최적화된 배치를 갖는 적재 계획을 수립하는 알고리즘 연구의 기초 토대를 제시할 수 있을 것으로 기대된다.