1. 서론

 

화물운송 산업은 고용의 원천이며 국가 경제 발전을 지원

그러나 화물 교통부문은 혼잡 및 삶의 질에 영향을 주는 환경적 폐해 등을 포함해 여러 가지 부정적 영향이 존재(Brewer et al, 2001)

최근 몇 년간 운송 회사들은 두 개 이상의 연결된 교통 체계가 연계되는 방식인 다층적(multi-echelon) 운송 체계의 발전에 따른 수요 변화에 맞춰 물류 전략 채택(Gonzalez-Feliu, 2011)

다양하고 폭넓은 분야에서 크로스도킹이 결합된 다층적 통신 기법이 발전되어 왔음.

예를 들면, 출판(신문이나 잡지), 우편 및 도시 화물 분배 시스템, 예비 장비 또는 부품 공급, 그리고 복합적 수송(intermodal transportation) 분야가 있음.

크로스도킹 운영은 특정 도로 및 철도 화물 운송이 결합-협력된 형태임.

따라서 다층적 운송에서의 크로스도킹 운영은 화물의 유입과 반출에 있어서 저장 창고 또는 저장 물류 없이 한 단위 이상의 환승으로 구성

크로스도킹과 창고업은 다층적 시스템에서 사용(Brewer et al, 2001)

그러나 크로스도킹을 포함한 다층적 운송은 합동 및 환적 운영이 허락되어 증간적 플랫폼 상에 적재가 없는 창고업과는 차이가 있음.

두 가지 개념은 각기 다른 방식으로 분리되어 연구되기 때문에 둘 간의 관계를 이해하기에는 어려움 존재

본 연구는 이러한 난점에 대한 이해력 제고에 기여

 

2. 최적화 분석

 

다층적 배분 시스템의 잠재력 평가를 위해 두 가지 방법론 사용

-단일 운반체 관점의 분석

다양한 운영자들 간 협력 가능성에 대한 분석

두 가지 모두 운송 비용 최적화 및 운송 거리와 관련된 분석 방법임.

  

단일 운반체 운송 시스템

단이 운송 운영자 관점은 화물 트럭 운송 경로 이하의 크로스도킹이 없는 직접적 화물 운반 가능성 또는 두 단계 운송 시스템 개발을 위한 중간적 플랫폼 활용 경우 모두를 고려

따라서 단일 분배는 출발지에서 고객으로의 직접적 경로로 나타남

또한 두 계층적 운송은 크로스도킹을 이용한 중간적 운송 경로 활용(그림 1 참조)

  

그림 1. 단일 및 이차적 차량 운송경로 시스템

 

자료출처: G. Jesus. 2012. Freight distribution system with cross docking: a multidisplinary analysis, Vol. 51, No.1, p. 96.

  

본 분석에서는 지리적 네트워크 관련사항을 고려하고 주 변수로서 비용 및 접근성 기회 모두가 활용가능하므로 지역 기반의 지수들 활용이 보다 합리적

2단계 운송 시스템은 각 단계별로 책임이 있는 두 개의 연결된 운송 시스템으로 정의

1단계 운송에서는 화물은 각 중간적 시설에 사전 할당되지 않음.

비록 그 용량과 기타 운영 자료들은 활용가능하나 수요는 각각의 최종 기착지에 의존하며 따라서 2단계에 의존

따라서 여기서 2개의 지표방식으로 측정 가능(중력 모형 방식의 접근성 측정, 사회경제적 시나리오 분석방법론)

먼저 중력 모델 기반의 접근성 측정 결과에서는 운송 비용이 직접적으로 운송거리와 관련 있는 경우만을 고려

이는 단일 운송 및 이단계 운송 체계간의 동질적 비교를 위해 고려

다만 이단계 운송 체계에 필요한 인프라와 차량 재원 관련 사항 등 투자비용에 대한 고려는 없음.

투자와 재원마련에 대한 문제는 사회경제적 분석에서 고려

 

단일 운송과 다층적 운송 전략 비교에 시나리오 분석 활용

본 연구의 시범 사례에서는 4가지 시나리오를 정의

1) 각 회사는 단일 계층 운송 시스템을 보유

2) 각 운송자는 자신만의 2단계 배분 전략을 개발

3) 크로스도킹 플랫폼을 공유하는 회사를 포함하여 협력 형태 가정

4) 차량과 시설물 모두의 공유를 포함한 파트너 간 완벽한 협력 가정

 

현실적 여건 반영 및 빠르게 최적화 문제를 풀기 위해 각 운송 경로는 2단계 알고리듬을 이용해 모의(Jacobsen and Madsen 1980, Nguyen et al, 2011)

1) 군집화(clustering)

-군집화 분석 알고리듬 초기화를 위해 자료 집합으로부터 임이로 m2 관측치 선정(고객 수와 이단계 운송차량 수가 일치)

-각 고객은 군집의 중심

-각 고객은 k평균 알고리듬(k-means algorithm)을 이용해 클러스터에 할당

(동 알고리듬은 클로스터에 있는 고객들 간의 평균 거리 최소화를 통해 클러스터 내 각 고객을 할당하는 반복적 절차 사용)

이와 같은 클러스터 단계 사례는 아래의 그림 2를 참조

 

그림 2. 클러스터링 단계 사례

 

자료출처: G. Jesus. 2012. Freight distribution system with cross docking: a multidisplinary analysis, Vol. 51, No.1, p. 96.

  

두 번째 분석 단계는 경로 건설단계임

첫 번째에서 주어진 위성지역 클러스터(satellite cluster)가 정의되면 semi-greedy 알고리듬(Toth and Vigo, 2002)을 이용해 고객을 할당(그림 3 참조)

두 번째 단계에서 초기화를 통해 고객 할당이 정의되면 반복 추정 기법에 의해 고객과 출발지점 간의 운송 경로 다각화

세 번째로는 위성지역에 대한 경로 집합 설정

단일 단계 시스템 알고리듬 채택을 위해 출발지점에서의 거리가 ‘0’이 되는 하나의 위성지역을 가진 이단계 시스템으로 나타냄.

각기 다른 시나리오가 Python에서 모의분석 프로그램에 의해 테스트

동 분석은 핵심 비용 출처(cost source), 운송 거리, 크로스도킹 플랫폼 개수, 사용된 차량 대수 등을 정의

 

그림 3. 이단계 경로에 대한 Semi-Greedy Algorithm 체계

 

자료출처: G. Jesus. 2012. Freight distribution system with cross docking: a multidisplinary analysis, Vol. 51, No.1, p. 101.

  

분석결과 모든 시나리오에서 거리 감소 및 차량 변동폭 상승이 관찰

표 1의 시나리오 1에서는 약 5%의 총 운행 거리 감소와 많은 차량 사용이 나타남.

이러한 결과는 각 위성지역에 할당차량 가정과 한 경로 이상에 대해 동일한 차량을 활용하지 않은 알고리듬으로부터 기인

두 번째 시나리오에서도 동일한 결과가 관측

모든 운반체 간에 협력을 포함하는 세 번째 시나리오의 경우는 총 운항거리가 22% 감소하고 차량이용대수도 감소

 

표 1. 시나리오 모의분석 결과

 

 

자료출처: G. Jesus. 2012. Freight distribution system with cross docking: a multidisplinary analysis, Vol. 51, No.1, p. 101.

  

세 번째 시나리오에서는 1단계에서 5대의 차량, 2단계에서 14대 등 총 19대 차량이 사용된 것으로 나타남.

그러나 위 모의분석에서는 한 개의 경로는 단지 차량 한 대에 의해 운행된다는 가정을 고려하고 있음.

따라서 차량 운행거리에 따른 비용 감소는 여전히 소규모이며, 여타 비용은 고려하지 못함(운행비용 및 협력 비용 등)

이러한 분석 완료를 위해서는 운송 공유 및 협력의 핵심 제한조건에 관한 인터뷰 기반 분석이 필요

 

인터뷰 분석을 통해 나타난 두 가지 중요한 제약요인은 책임 이전과 신뢰성 문제임.

비록 화물 운송 부문의 주요 거래가 몇몇 상업적 계약으로 규제되고 있지만 하부 계약의 책임은 항상 잘 정의되는 것은 아님(Simonot and Roure 2007)

또한 책임성 문제가 잘 정의되지 않는 경우 모든 교통 운영자가 하부계약을 활용하지는 않음.

두 개의 경쟁회사가 운송비 절감을 위해 협력하기로 결정했을 때 신뢰성 문제가 다층적 시스템의 장애요인이 될 수 있음.

즉 정보흐름은 좋은 협력의 기초인데 만일 한 회사 또는 여러 파트너가 경쟁적 이유로 정보 공유를 원하지 않을 때 다층적 방식의 효율성이 상당히 감소

이와 같은 제약 요인으로 인한 비용 부담은 공공기관에 의해 지원되지 않는 경쟁적 기업 간 착수 사업에서 흔히 발생

 

3. 결론

 

결과적으로 다층적 운송은 잠재성을 가지고 있으며 공공기관과 전문그룹에서 잘 받아들여지고 있음.

그러나 경제적 관점에서 지속성을 보증하기 위해 시스템 개발의 잠재적 장애요인 분석과 인지 이후 중기적 관점에서 구조적 변화 이행이 요구됨.

추가적으로 동 분야에 대한 미래 연구는 두 가지 보완 방향에서 이루어질 필요성이 제기됨.

1) 비용 함수 사용에 있어서 운항 거리뿐 아니라 차량 이용과 관련된 여타 비용, 승무원 스케줄, 플랫폼 관리, 유지관리 이슈 등을 고려함으로서 보다 현실적 모의분석 도구 제공

2) 두 번째는 계획자 및 전문가가 크로스도킹을 포함한 다층적 운송 관련 통합적 의사결정 개발을 위한 모의 분석 과정에서 질적 변수를 포함할 필요성이 제기됨.