자동차 운송선사들은 보다 많은 차량을 수송하고, 수송비용을 줄이기 위해서 보다 효율적인 운송계획을 통하여 자동차 운송선을 운용하고자 하지만 차량 해상운송 계획업무는 주로 실무자의 경험에 의존하여 수작업으로 이루어지고 있다. 해상운송은 국제 물류에서 차지하는 비중만큼이나 연구자의 높은 관심으로 다양하고 많은 연구들이 이루어져 왔지만, 자동차 운반선과 같이 해상운송 시장에서 작은 비중을 차지하는 경우에는 관심 부족으로 연구가 거의 이루어지지 못하였다. 이에 본 연구에서는 자동차 운반선사의 수작업 기반의 계획방식을 체계화된 알고리즘을 통해 최적의 해상운송 계획안을 제공할 수 있는 유전 알고리즘(genetic algorithm)을 제안하고, 제안된 알고리즘은 정수계획 모형으로 얻어진 최적해와 비교하여 평가한다.

In order to achieve a sustainable competitive advantage in the expanding maritime transportation market, most shipping companies are making every effort to reduce transportation costs. Likewise, the car shipping companies, which carry more than 80% of total car import and export logistics volume, also do their utmost for transportation cost saving. Until now many researches have been made for efficient maritime transportation, but studies for car shipping companies have rarely been made. For this reason, this study has tried to develop a maritime transportation planning support system which can help to save logistics costs and increase a competitive power of car shipping companies. To this end, instead of manual effort to solve the routing problem of car carrier vessels, this study has proposed a genetic algorithm. The performance of the genetic algorithm will be evaluated by comparing with the optimal solution of integer programming model.

• 박병주 | Park, Byung-Joo
• 최형림 | Choi, Hyung-Rim
• 강무홍 | Kang, Moo-Hong