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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.
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Dijkstra, E. W. / 1959 / A note on two problems in connexion with graphs / Numerische Mathematik 1:269~271
Gawrilow, E. / 2008 / Dynamic Routing of Automated Guided Vehicles in Real-time / Mathematics – Key Technology for the Future :165~177
Shengnan Guo / 2019 / Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Traffic Flow Forecasting / Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33:922~929
Jugović A. / 2011 / Traffic demand forecasting for port services / Promet –Traffic & Transportation 23(1):59~69
Kim, T. / 2020 / Optimization of YTdispatching policy for maximizing quay side productivity in container terminals / Korean Institute of Navigation and Port Research Conference 44(3):227~234
Gawrilow, E. / 2008 / Dynamic Routing of Automated Guided Vehicles in Real-time / Mathematics – Key Technology for the Future :165~177
Shengnan Guo / 2019 / Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Traffic Flow Forecasting / Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33:922~929
Jugović A. / 2011 / Traffic demand forecasting for port services / Promet –Traffic & Transportation 23(1):59~69
Kim, T. / 2020 / Optimization of YTdispatching policy for maximizing quay side productivity in container terminals / Korean Institute of Navigation and Port Research Conference 44(3):227~234
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