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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.8
- 수록면
- 344 - 350 (7page)
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물동량의 증가로 인해 컨테이너 터미널의 혼잡도가 높아지고 있고 이에 따른 장치장 및 게이트에서의 반출입 차량의 대기시간이 큰 폭으로 길어지고 있어 차량 운용 및 항만 운영 비효율이 극심한 상태이다. 이러한 문제 해결을 위해 부산항의 경우, 항만 공사 및 터미널 측에서 반출입 차량 예약시스템(VBS), 터미널 차량 혼잡도 정보, 예상 작업 처리 시간 정보 등을 서비스하고 있지만 실제 대기시간과 상이한 경우가 있어 가시적인 효과는 여전히 미흡한 실정이다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위한 기초자료로써 본 연구에서는 부산 신항의 컨테이너 반출입 정보를 활용하여 딥러닝 기반의 반출입 차량 평균 대기시간 예측 모형을 제시하였다. 실제 평균 대기시간과의 비교를 통해 예측률을 검증한 결과 제시한 예측 모형이 높은 예측률을 보이는 것을 확인하였다.
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참고문헌 (23)
참고문헌 신청
Abdelmagid, A. / 2021 / AComprehensive Review of the Truck Appointment Scheduling Models and Directions for Future Research / Transport Reviews 42(1):102~126
Azab, A. / 2019 / ASimulation-Based Optimization Approach for External Trucks Appointment Scheduling in Container Terminals / nternational Journal of Modelling and Simulation 40(5):321~338
Bengio, Y. / 1994 / Learning Long-Term Dependencies with Gradient Descent is Difficult / IEEE Transactions on Neural Networks 5:157~166
Busan Development Institute(BDI) / 2015 / Current Status and Implications of Gate In/Out Truck Operation and Management System in Container Terminal / Busan Development Institute
차상현 / 2019 / 엠티 컨테이너 트럭 Turn-time 비교에 관한 연구 / 무역연구 15(3):683~712
Azab, A. / 2019 / ASimulation-Based Optimization Approach for External Trucks Appointment Scheduling in Container Terminals / nternational Journal of Modelling and Simulation 40(5):321~338
Bengio, Y. / 1994 / Learning Long-Term Dependencies with Gradient Descent is Difficult / IEEE Transactions on Neural Networks 5:157~166
Busan Development Institute(BDI) / 2015 / Current Status and Implications of Gate In/Out Truck Operation and Management System in Container Terminal / Busan Development Institute
차상현 / 2019 / 엠티 컨테이너 트럭 Turn-time 비교에 관한 연구 / 무역연구 15(3):683~712
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