항만터미널 내 시뮬레이션 기반 야드템플릿 수립 위한 대체모델 비교연구 = A Comparative Study of Surrogate Models for Simulation-based Yard Template Planning in a Container Terminal

국문 초록 (Abstract)

야드템플릿은 컨테이너 그룹을 특정 야드 영역에 할당함으로써 컨테이너의 재취급 횟수 줄이고, 야드 생산성을 개선하기 위한 운영방안이다. 터미널 운영사는 대규모 야드 저장소의 운영 복잡성과 불확실성을 고려하기 위하여 시뮬레이션 기반으로 야드템플릿 계획들을 평가하고 최적화하는 등 의사결정을 수행하고 있다. 그러나, 고해상도 항만터미널 시뮬레이션의 시간적 비용으로 인하여 효과적인 야드템플릿을 제한된 의사결정 시간 내 수립하는 것에 어려움이 발생하고 있다. 본 연구는 이러한 어려움을 완화하기 위하여 대체모델 기반 야드템플릿 수립 절차를 소개하고, 대표적인 대체모델 후보들에 대한 성능 비교연구를 수행하였다. 실험 결과 대체모델들은 터미널 내 차량 부하 시나리오에 따라 서로 다른 예측 정확도를 보였다. 이를 통해 항만터미널 운영 시나리오에 따른 적절한 대체모델을 선정하는 것이 요구됨을 확인하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Yard template planning is the decision-making process of allocating sub-blocks to specific groups of containers based on consignment strategies. Simulation-based decision-making has been used to evaluate and optimize yard template plans for upcoming maritime demand. However, the increased complexity and scale of port operations require a high-fidelity simulation model which takes substantial time for a computational evaluation of a yard template candidate. To address the difficulty, this study proposes a surrogate-based decision-making procedure to replace an expensive-to-evaluate simulation with a prediction model. We also introduce four commonly used surrogate models, Artificial Neural Networks, Random Forest, Gaussian Process, and Support Vector Regression, and compare their performances across various terminal operating scenarios. Our results empirically indicate that: (1) the surrogate models can show different behaviors in prediction performance and (2) the varying metrics with terminal operating scenarios highlight the importance of choosing a suitable surrogate model.