초대형선박의 등장으로 컨테이너 터미널 생산성의 한계에 직면하고 있으며 이를 해결하기 위한 새로운 개념의 터미널시스템들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 개념설계 중인 레일기반 컨테이너 이송시스템을 대상으로 연구한다. 이는 레일 위를 움직이는 무인반송차인 플 랫카와 천장형 레일을 따라 움직이는 셔틀크레인으로 구성된 시스템이다. 자동화된 컨테이너 터미널에서 컨테이너 수송 기능을 담당하는 무 인반송차의 운영 시 교착과 같은 병목현상은 오랫동안 중요한 문제로 잘 알려져 있다. 따라서 초대형 선박과 같이 대량의 컨테이너 취급하는 신개념의 레일기반 컨테이너 이송시스템에서 발생 가능한 교착 현상을 정의하고 해결방안에 대해 논한다. 교착 현상은 이종장비 간 교착과 플랫카 간 교착문제로 구분하여 소개한다. 본 연구는 시뮬레이션 접근법을 사용하여 레일기반 컨테이너 시스템 모델을 개발한다. 개발된 시뮬 레이션 모델의 실행을 통하여 수송구간에서 발생 가능한 교착 상태를 확인하고 이를 해소하기 위한 교착 회피 규칙을 개발한다. 시뮬레이션 실험을 통하여 교착발생 빈도를 기준으로 교착 회피 규칙들의 성능을 비교한다.

컨테이너터미널의 증가로 터미널 물량이 분산되어 기존 물동량 보존과 새로운 물동량 유치 경쟁이 치열해지고 있으며 이에 터미 널 물동량 처리 능력과 유치에 다양한 방법을 모색하고 있다. 컨테이너터미널은 물동량처리 능력을 향상시키기 위해서 최신 장비 확충과 최 신 터미널 시스템 개발을 통해 터미널의 생산성 향상과 효율성 극대화에 노력을 기울이고 있다. 컨테이너터미널의 생산성 향상에 영향을 줄 수 있는 요인은 다양하게 존재 한다. 그중 야드 이송장비의 경우, 특정 선석크레인(GC, Gantry Crane)에 야드 트랙터(YT, Yard Tractor)가 고정 할당되는 방식에서 다수 선석크레인(GC, Gantry Crane)에 야드 트랙터(YT, Yard Tractor)가 적절하게 분산 할당 방식으로 처리하는 Pooling System으로 전환하게 되면 터미널 생산성과 YT의 가용성을 높일 수 있다. 컨테이너터미널에서 생산성 지표가 되는 KPI는 GC 생산 성이고 GC 생산성은 물리적인 GC 작업 속도를 넘어설 수 없기에 Pooling System 적용하여 생산성을 높이는데 의미와 효과는 크다. 본 논문 에서는 컨테이너터미널에서 생산성 향상을 위해 이송장비 운영을 더 효율적으로 할 수 있도록 Pooling System 알고리즘을 제시하고 실제로 컨테이너터미널에 적용하여 Non Pooling System과 Pooling System 생산성을 비교하였다. 이송장비 풀링시스템을 도입하여 타 터미널에 비 해 생산성을 향상함으로써 터미널 비즈니스에 있어 지속적인 서비스 질과 수익성 향상을 위한 필수불가결한 요소가 될 수가 있다.

일반적으로 서보 제어 시스템에서 비선형 동적 특성을 갖는 마찰력은 제어기 성능에 악영향을 미친다. 특히, 선형으로 고려된 시스템에 제어기 이득을 잘 설계한다 하더라도 마찰 현상에 포함된 동적으로 변화하는 dead zone에 의한 정상상태 오차 및 리미트 사이클(limit Cycle) 등을 야기한다. 따라서, 본 논문에서는 비선형 동적 마찰 성분을 효과적으로 보상하고 적응적으로 제어함으로써 차세대 항만 자동화 이송시스템으로 주목받고 있는 LMTT(linear motor-based transfer technology) 시스템의 위치 정밀도를 향상시키는 것을 목적으로 하고 있다. 본 제어대상은 셔틀카(shuttle car)와 컨테이너들의 다양한 중량과, 이로 인해 발생하는 동적 마찰 특성 파라미터들의 변화가 발생하므로 마찰력 내부 파라미터들의 추정이 요구된다. 제안하는 방법은 적응 backstepping 제어 기법으로 시스템이 안정하게 제어될 수 있는 조건으로 내부 파라미터 추정기를 설계하여 비선형 동적 마찰력을 보상하도록 하였다.

본 논문에서는 항만 자동화를 위해 새로이 제안된 리니어 모터 기반 컨테이너 이송시스템에 지능제어기법을 이용하여 그 정밀도를 향상시키고자 한다. LMCTS(Linear Motor-based Container Transfer System)는 스케일의 거대함 때문에 일반 리니어 모터에서 중요시 되지 않는 정지마찰력과 디텐트럭(detent force)이 정밀제어에 큰 문제가 된다. 특히, 컨테이너 적제유무에 따라 시스템 자체가 급격히 변하므로 기존의 PID형 제어기로는 좋은 성능을 얻기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 같은 구조를 갖는 두 개의 DR-FNN(Dynamically- constructed Recurrent Fuzzy Neural Network)를 제어기와 에뮬레이터로 구성하여 이러한 문제를 해결하고자 하였다.