요금을 지불하게 되는 유료도로에 대해서는 별도의 가중치를 산정하여 교통계획 모형 내에서 모델링 할 수 있도록 해야 하나 현존하는 유료도로의 가중치 산정방법에서 발생하는 문제점은 현실과 유사한 통행패턴을 설명하기에 부적당하다. 본 연구는 국가교통DB센터에서 이미 정산된 가중치, 차종별 시간가치를 적용한 가중치 그리고 차로수별 교통량 비율로 수정된 가중치로서 총 세 개의 대안을 선정하여 비교 분석하였다. 그 결과 국가교통DB센터에서 정산되어 차로수의 구분없이 동일한 가중치를 적용하였을 경우에는 허용오차범위 내에 포함된 샘플수가 다른 시나리오에 비해 비교적 다수 포함되었으나 현재 유료도로의 차로수별 할인율과 할증률을 반영하지 않고 정산되었다는 점에서 현실에 맞지 않는 방법론으로 분석되었다. 또한 차종별 시간가치를 이용한 가중치는 현재 적용되는 가중치 중에서 가장 이론적으로 정립되었다고 할 수 있으나 가중치의 비율이 낮게 적용됨으로서 배정교통량이 과다예측 되는 결과로 나타났다. 그러나 차종별 시간가치와 차로수별 교통량 비율을 합산하여 재 산정한 가중치를 적용한 결과는 세 개의 대안 중 가장 현실에 근접한 통행배정 결과로 분석되었다. 또한 통행배정 방법에 있어 총량OD평형배정방법이 PCU통행배정방법보다 현실에 가까운 배정결과가 나타나는 것으로 나타났다.

Recently, a multi-facility, multi-product and multi-period industrial production-distribution planning problem has been widely investigated in Supply Chain Management (SCM). One of the key issues in the current SCM research area involves reducing both production and distribution costs. We have developed an optimization model to tackle the above problems under the restricted conditions such as transportation time and a zero inventory. Computational experiments using commercial tool Ms-Excel Solver show that the real size problems we encountered can be solved in reasonable time. The model can be used to decide an appropriate production-distribution planning problem in SCM research area.

This paper addresses the transportation planning that is based on genetic algorithm for determining transportation time and transportation amount of minimizing cost of distribution system. The vehicle routing of minimizing the transportation distance of v

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 used an integer programming model to make an optimal transportation planning at the minimum cost. Also in response to the frequent changes both in the car production schedule and ship's arrival schedule after the completion of transportation planning, this research has developed a decision support system of maritime transportation, so that users can easily modify their existing plans.