▣ 論 文 ▣
도로화물수송의 단일할당 제약 허브네트워크 설계
A Strict Hub Network Design with Single Allocation for Road Freight Transportation
김 남 주
(경기도시공사 책임연구원)
김 용 진
(인하대학교 아태물류학부 부교수)
목 차
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존연구 검토
Ⅲ. 모형개발 1. 모형설계 2. 알고리즘
Ⅳ. 사례분석 1. 분석자료
2. 분석결과
Ⅴ. 결론 및 향후과제 참고문헌
Key Words : 도로화물수송, 허브네트워크 설계, 규모의 경제, 단일할당, 제약 허브정책
Road Freight Transportation, Hub Network Design, Economies of Scale, Single Allocation, Strict Hubbing Policy
요 약
허브네트워크 설계는 수송량의 증가에 따라 단위 수송비가 감소하는 규모의 경제효과를 이용하여 네트워크의 총 물류비용을 최소화시키는 허브입지, 기종점별 수송경로를 결정하는 최적화과정이다. 본 연구에서는 비허브가 한 개의 허브에만 연결되고, 기종점간의 직결수송이 허용되지 않고 허브간 수송만을 허용하는 단일할당 제약 허브네트워크 설계를 통해 네트워크의 최적 허브입지를 제시하지 못했던 김남주 외 (2008)의 한계를 극복하여 최적 허브입지를 결정적으로 제시하였다. 허브집합 결정과정에서는 greedy-interchange algorithm을 사용하였고, 수송경로탐색에서는 EMME/2를 사용하였다.
우리나라 전국 도로수송 네트워크에 적용한 결과, 최적 허브입지는 수도권, 경남권, 충남권, 전남권, 경북권, 충북권 등의 순서로 선정되었으며, 수송의 간선축인 경부축에 집중되었다. 단일할당 제약 허브정책으로 각 기종점간 직접운송 대신에 허브를 경유하는 운송 방식을 취함으로써 운송거리는 증가했으나, 수송비용은 오히려 감소하였다. 또한 기종점-허브간 우회거리 단축으로 인한 수송비용 절감보다 허브간 수송량 분산으로 인한 규모의 경제효과 감소가 더 커 허브수가 늘어남에 따른 수송비용 감소폭은 점차 감소하였다.
본 연구는 GIS프로그램을 이용한 공학적 접근방법을 통해 국내 화물수송의 대부분을 차지하는 도로수송의 최적 허브입지와 수송경로를 결정적으로 제시한 것으로 국가물류비용을 절감하려는 정책적 측면에서 의미가 있을 것으로 판단된다.
Hub network design for freight transportation is a decision process that determines hub locations together with freight transportation routes among shippers so as to ultimately minimize total logistics cost. This study presents the optimal location of hubs by strict hub network design policy with single allocation, which overcomes the limitation of Kim et al. (2008) that does not allow direct transportation among shippers. The greedy-interchange algorithm is employed for hub location decision process, and EMME/2 is adopted for the route searching process.
Application of the processes to the nationwide highway network shows that the best hub locations in order are Seoul metropolitan, GyeongNam, Chung-nam, Jeon-Nam, Gyeong-Buk, Chung-Buk, and the locations are concentrated on the Seoul–Busan corridor. The strict hubnetwork design policy with single allocation increases the transportation distance but decreases the transportation cost by passing through the hubs instead of direct transportation. The reduction in total transportation cost can be achieved as the number of hubs increases, but the amount of the reduction gradually decreases because the cost reduction from the decrease in detour transportation distance between non-hubs and hubs becomes less than the discount reduction from dispersion of inter-hubs transportation volumes.
본 논문는 한국학술진흥재단 지정 인하대학교 정석물류통상연구원(KRF-2008-005-J01601)의 지원을 받아 연구되었음.
Ⅰ. 서론
허브네트워크 설계는 네트워크 내에 전환점 역할을 수 행하는 허브를 건설하여 허브에서의 분류, 환적, 집화 등 의 과정을 거쳐 허브간 대규모 집적수송으로 인한 규모의 경제효과로 물류비용을 줄이고자 하는 물류정책이다. 이 는 네트워크의 물류비용을 최소화시키는 허브수와 입지, 기종점별 수송경로를 결정하는 최적화과정으로 합리적인 시간 내에 최적해를 도출하기 어려운 NP-Nard문제이다.
노드중심의 소규모 항공네트워크에서의 최적 허브입 지 결정문제로 시작된 허브네트워크 설계는 그동안 수많 은 연구를 통해 이론적, 방법론적으로 많은 발전을 이루 었다. 우선 허브정책은 비허브(기종점)간 직결수송을 고 려하지 않고 허브를 통해서만 수송하는 제약 허브정책과 비허브간 직결수송이 가능하고 비용효율적인 경우에만 허브를 통해 수송하는 비제약 허브정책으로 구분되었다.
허브할당방법은 비허브가 한 개의 허브에만 연결될 수 있는 단일할당과 비허브가 하나 이상의 허브에 연결 될 수 있는 다중할당으로 구분되었다. 또한 규모의 경제 에 의한 비용절감 효과를 나타내는 할인율은 수송량과 관계없이 일정한 값이 적용되는 상수할인율과 수송량이 증가함에 따라 비용이 줄어드는 가변할인율로 구분되었 으며, 허브간, 비허브-허브간, 비허브-비허브간 수송에 따라 각각 다른 할인율을 적용하기도 하였다.
분석네트워크 또한 노드중심의 소규모 네트워크에서 대규모 네트워크로 발전했으며, 효과적인 분석을 위해 GIS프로그램이 도입되기도 하였다. 이중 김남주 외 (2008)는 Hornor and O'kelly (2001)의 연구를 우 리나라 도로화물수송 네트워크에 적용하여 허브가능입지 와 기종점간 최적 수송경로를 제시하였다. 그 결과 규모 의 경제효과에 따른 수송비용 할인율이 클수록 비용 최 소화를 위한 허브간 집적수송의 우회수송이 증가하며, 간선축인 경부축에 수송량이 집중되는 것을 보였다.
그러나 김남주 외 (2008)는 허브가능입지를 제시했 을 뿐 네트워크의 최적 허브입지를 결정적으로 제시하지 못하는 한계가 있으므로, 본 연구에서는 비허브가 한 개 의 허브에만 연결되는 단일할당과 비허브간 직결수송 없 이 허브간 수송만을 허용하는 제약 허브워크 정책을 적 용해 최적 허브입지를 결정적으로 제시하였다. 또한 수 송량 증가에 의한 수송비용 할인이 허브간 수송에서만 발생하는 경우와 네트워크 내 모든 수송에서 발생하는 경우로 구분하여 제시하였다.
Ⅱ. 기존연구 검토
허브네트워크 설계는 노드중심의 소규모 항공네트워 크에서 허브입지와 수송경로를 결정하는 O'kelly(1986, 1987)에 의해 체계화되었다. O'kelly (1987)는 다수 의 최적 허브입지를 결정할 수 있도록 이차정수모형과 HEUR1, HEUR2의 휴리스틱 해법을 제시하였다. 이 후 이를 개선하기 위해 Klincewicz (1991)는 single or double exchange heuristic method, clustering heuristic method, multi-criteria assignment procedure를 제시하였고, Skorin-Kopov et al.
(1994, 1996)은 TABUHUB 등을 제시하였다.
Campbell (1994)은 비허브가 하나 이상의 허브에 연결될 수 있는 다중할당 허브네트워크 설계를 모형화하 였으며, Aykin (1994, 1995)은 기종점간 직결수송이 가능하고 비용효율적인 경우에만 허브를 통해 수송하는 비제약 허브정책을 제시하였다.
Campbell (1996)은 greedy-interchange algorithm 을 통해 다중할당 허브네트워크 설계의 최적해를 산출하였 으며, O'kelly and Bryan (1998)은 허브간 할인율이 수 송량 규모와 관계없이 상수로 가정되는 기존의 HUBLOC 모형과 달리 허브간 수송량이 증가함에 따라 수송비용이 감소하는 가변할인율의 FLOWLOC모형을 제시하였다.
Klincewicz (2002)는 tabu search 등을 사용해 FLOWLOC모형의 최적해를 보다 효과적으로 산출하였다.
김동규 외 (2009)는 수송비용, 재고비용, 서비스지체비용 등을 고려한 단일할당 제약 허브네트워크를 설계하였다.
그러나 이상의 연구들은 노드중심의 소규모 네트워크 를 대상으로 한 것으로 도로, 철도와 같은 네트워크 구조 는 고려하지 못했다. 이를 위해 Hornor and O'kelly (2001), 김남주 외 (2008) 등은 GIS프로그램을 이용 하여 허브네트워크 설계를 공학적 접근이 가능한 교통계 획 분야에 접목시켰다.
이 연구에서는 통상적인 통행배정과정에서 사용되는 BPR식 통행저항의 부호를 식(1)과 같이 양(+)에서 음 (-)로 바꿔, 수송량이 증가함에 따라 비용이 감소되도록 하였다. 또한 수송비용의 1차 미분값은 양수, 2차 미분 값은 음수가 되도록 비선형으로 단조증가하는 오목함수 (concave function)로 설계하였으며, θ가 크고 β가 작 을수록 수송량 증가에 따라 수송비용이 크게 감소하도록 하였다. 한편, 규모의 경제 효과에 의한 수송비용 할인은 네트워크의 모든 수송에 적용하였다.
기존연구 허브 정책
할당
방법 할인율 할인
링크 O'kelly (1986) strict single const 허브간 O'kelly (1987) strict single const 허브간 Klincewicz (1991) strict single const 허브간 Skorin-Kopov 외 (1994) strict single const 허브간 Campbell (1994) strict multi const 허브간 Aykin (1994, 1995) non single const 전구간 Skorin-Kopov 외 (1996) strict multi const 허브간 Campbell (1996) strict multi const 허브간 O'kelly and Bryan
(1998) strict multi var 허브간 Hornor and O'kelly
(2001) non multi var 전구간
Klincewicz (2002) strict multi var 허브간 김남주 외 (2008) non multi var 전구간 김동규 외 (2009) strict single var 허브간 주: strict는 제약 허브정책, non은 비제약 허브정책
single은 단일할당, multi는 다중할당, const는 상수할인율 var는 가변할인율을 의미
<표 1> 허브네트워크 설계에 관한 연구
·· (1)
여기서, : 네트워크의 링크
: 링크 의 수송량
: 링크 의 길이
, : 할인율의 파라메터
: 단위수송량 단위거리 당 수송비용
이를 통해 국내 도로화물수송 허브네트워크를 설계한 김남주 외 (2008)는 집적수송으로 인한 비용할인 효과 가 클수록 허브를 경유하는 수송량이 증가하여 톤km가 길어지는 반면, 수송비용은 감소함을 보였다. 또한 비용 할인 효과가 클수록 간선축인 경부축에 수송량이 집중됨 을 보였으며, 수송수요경로에서 수송이 밀집되는 지점을 허브가능입지로 제시하였다. 이 연구는 기존 노드중심이 아닌 링크중심으로 허브네트워크를 설계하여 비교적 간 단한 공학적 분석을 통해 대규모 네트워크에서의 허브입 지와 최적 수송경로를 제시할 수 있는 기반을 구축했다 는 점에 의의가 있다.
그러나 수송 네트워크 내 최적 허브입지를 결정적으 로 제시하지 못하는 한계를 갖는바, 본 연구에서는 GIS프로그램을 이용해 교통계획의 공학적 접근이 가 능한 링크중심의 허브네트워크를 설계하되, 비허브가
한 개의 허브에만 연결될 수 있는 단일할당, 기종점간 직결수송 없이 허브를 통해서만 수송이 가능한 제약 허 브네트워크를 설계하여 허브입지를 결정적으로 제시하 고자 한다.
Ⅲ. 모형개발 1. 모형설계
본 연구에서는 대규모 네트워크의 최적 허브입지를 결정적으로 제시할 수 있도록 단일할당 제약 허브네트워 크를 설계하였다. 모형에서는 수송비용과 수송량 증가에 따른 규모의 경제효과를 고려하되, 네트워크 모든 수송 에서 비용할인이 발생하는 경우와 허브간 대용량수송 및 공차율 저감으로 허브간 수송에서만 비용할인이 발생하 는 경우로 구분하였다. 전구간 비용할인은 식(1)을, 허 브간 비용할인은 식(2)를 적용하였다.
(2)여기서, : 허브간 링크
: 비허브-허브, 비허브간 링크
: 허브간 링크 의 수송량
: 비허브-허브, 비허브간 링크 의 수송량 : 단위수송량 단위거리 당 수송비용 , : 할인율의 파라메터
: 허브간 링크 의 길이
: 비허브-허브, 비허브간 링크 의 길이 2. 알고리즘
허브입지와 수송경로를 동시에 결정하는 허브네트워 크 설계는 NP-Hard문제로서, 합리적인 시간 내에 최적 해를 산출할 수 있는 휴리스틱 접근이 필요하다.
본 연구에서는 허브개수에 맞게 허브입지를 선택하는 허브집합 결정과정과 선택된 허브조합의 수송비용을 최 소화시키는 기종점별 수송경로 탐색과정의 두 단계로 구 분하여 이를 반복하였다. 허브집합 결정에는 greedy- interchange algorithm을, 수송경로 탐색에는 EMME/2 를 사용하였다.
1) Greedy-Interchange Algorithm
greedy-interchange algorithm은 허브개수가 p개 가 될 때까지 허브개수를 하나씩 증가시키는 추가단계 (greedy-state)와 수송비용 최적화를 위하여 선택된 허 브를 비허브와 바꾸는 교환단계(interchange-state)로 구분되며, 그 과정은 다음과 같다.
【단계 0】정의
: 모형에서 결정해야할 허브의 수 : 현재 결정된 허브의 수
: 허브 가능노드의 집합 : 현재 허브노드의 집합
: 허브로 선정되지 않은 남아있는 노드의 집합
: 허브집합 에 대한 네트워크 최소비용
: 현재 네트워크 최소 비용
【단계 1】최적 허브쌍의 입지 결정
비용을 최소화하는 2개의 최적 허브입지인 ,
(∈)를 찾고, , ,
로 설정한다. 만약 이면 멈추고,
로 설정한다.
【단계 2】Greedy States 1
모든 노드(∈)에 대하여 ∪을 결정한다.
【단계 3】Greedy States 2
비용을 최소화하는 (∪′ ≤∪
∀∈) 허브노드 ′을 선택하고, ∪′,
′, , 로 설정한다.
이면 단계 2로 가고, 그렇지 않으면 단계 4로 간다.
【단계 4】Interchange States 1
허브 가능노드(∈)와 현재 허브노드(∈)를 선 택하고, ∅이라면 멈춘다.
【단계 5】Interchange States 2
∪ 이면, 으로 설정 하고, 그렇지 않으면 ∪, ,
으로 설정한다. 단계 4로 돌아간다.
【단계 6】최적해 결정
단계 4에서 ∅인 가 최적해로 결정된다.
2) 경로선택 알고리즘
본 연구에서는 EMME/2를 사용하여 기종점별 수송 경로를 결정하였다. 이는 교통계획적 측면에서 화물수송 에 있어서의 규모의 경제효과를 고려하여 대규모 도로네 트워크에서의 수송패턴을 분석하고자 한 것이다.
EMME/2는 사용자평형(UE) 프로그램으로서 네트워크 전체의 수송비용을 최소화하는 시스템최적화(SO) 결과 를 제시하지는 않는다.
한편, 허브간 수송에서 비용 할인이 발생하는 경우 선 택된 허브간을 연결하는 가상의 링크를 추가하였으며, 분석의 효율성을 위해 허브입지를 기종점 센트로이드에 근접해 있는 노드로 미리 선정하였다.
3) 할인율 파라메터
허브네트워크 설계 결과는 수송량 증가에 따른 규모 의 경제효과 크기를 결정하는 할인율 파라메터에 따라 달라진다. 그러나 합리적인 파라메터 산정은 그 자체가 하나의 연구과제로서, 본 연구에서는 허브입지 변화를 쉽게 파악하기 위해 수송량증가에 따른 비용절감이 크게 발생하도록 θ는 0.9, β는 0.1로 설정하였다.
또한, 허브입지는 현실적 토지이용특성을 고려해 전 국 242개 죤 중 특별시와 광역시를 제외한 168개 죤으 로 제한하였다.
Ⅳ. 사례분석 1. 분석자료
허브네트워크 설계는 네트워크와 수송수요가 주어진 상 태에서 총 수송비용을 최소화시키는 최적화과정으로 분석 자료를 어떻게 구축하는가에 따라 다른 결과가 도출된다.
따라서 연구목적에 따라 참여주체, 수송품목, 수송수단별 로 세분화된 자료를 구축하여 분석하는 것이 바람직하다.
그러나 본 연구는 허브간 수송비용 절감효과를 고려 한 대규모 현실 네트워크에서의 최적 허브입지와 수송경 로를 결정하는 것으로, 별도의 세분화 자료 구축 없이 전 체 화물품목을 대상으로 하는 한국교통연구원(KOTI)의 전국총화물OD자료(톤/일)와 도로네트워크를 이용하였 다. 수송비용 단가는『2004 국가물류비 산정 및 추이 분석(2006.12)』을 적용하였으며, 네트워크 및 수송자 료는 <그림 1>과 같다.
죤수 242
노드수 12,700
링크수 36,454
총OD쌍의 수 57,853
총수송량 (톤/일) 3,728,334 도로수송비용
(원/톤·km) 545.1 자료: 한국교통연구원 전국 총화물OD자료
주: 그림의 막대는 죤별 화물 발생량(좌)과 도착량(우)을 의미.
<그림 1> 분석 네트워크 및 수송자료 패턴
허브
개수 허브 노드 위치 톤km 수송비용
백만km 증감율(%) 억원 증감율(%)
0 - 264.56 - 1442.14 -
2 의왕(101), 밀양(231) 663.97 150.97 1207.39 -16.28
3 광명(88), 공주(148), 밀양(231) 545.84 106.32 1091.31 -24.33
4 안양(83), 공주(148), 순천(180), 밀양(231) 488.29 84.57 1002.77 -30.47
5 과천(95), 공주(148), 순천(180), 경산(210), 밀양(231) 454.85 71.93 956.68 -33.66 6 안양(83), 충주(136), 공주(148), 순천(180), 경산(210), 밀양(231) 431.88 63.24 916.53 -36.45 7 안양(83), 충주(136), 공주(148), 순천(180), 경산(210), 김해(230), 양산(233) 413.01 56.11 884.21 -38.69 8 과천(95), 충주(136), 천안(147), 공주(148), 순천(180), 경산(210), 김해(230), 양산(233) 405.84 53.40 867.23 -39.87 주 : 허브 노드 위치에서 괄호 안의 숫자은 KTDB(2004) 죤 번호임.
주 : 최대반복회수 500, 수렴조건 0.0001.
<표 2> 전구간 비용할인 적용시 허브네트워크 설계 결과
2. 분석결과
1) 전구간 비용할인 적용시
수송량 증가에 따라 네트워크 내 모든 수송비용이 절 감되는 전구간 비용할인 제약 허브네트워크 설계결과는
<표 2> 및 <그림 2>와 같다. 우선, 톤km는 기종점 수송 의 허브경유로 인한 우회수송으로 허브가 없는 경우보다 증가하나, 허브수가 늘어남에 따라 기종점-허브간 우회 수송 거리가 줄어 점차 감소하는 것으로 나타났다. 수송 비용은 규모의 경제효과로 허브수가 늘어남에 따라 지속 적으로 감소하였다.
한편, 허브수 증가에 따른 수송비용 감소폭은 허브수가 늘어남에 따라 점차 감소하는 것으로 나타났는데, 이는 허 브수가 증가함에 따라 허브간 수송량이 분산되어 규모의 경제효과가 줄어들며, 이 값이 기종점-허브간 우회거리 단축으로 인한 수송비용 절감효과를 상쇄시키기 때문이 다. 허브수 증가에 따라 줄어드는 수송비용 감소폭과 함께 허브 건설비용, 운영 및 처리비용 등 허브 설치로 인한 부
(-)의 효과가 고려된다면, 최적 허브수 및 그에 따른 최적 허브네트워크를 설계할 수 있을 것으로 기대된다.
최적 허브입지는 2-허브시스템에서는 의왕과 밀양, 3-허브시스템에서는 광명, 공주, 밀양, 4-허브시스템에 서는 안양, 공주, 순천, 밀양 등 수도권, 경남권, 충남권, 전남권, 경북권, 충북권의 순서로 선정되며, 수송의 간선 축인 경부축에 집중되는 것으로 나타났다.
한편, 허브입지는 허브수 증가에 따른 허브간 수송거 리 변화 및 그에 따른 수송패턴 변화에 따라 변화했다.
특히 화물수송이 집중되고 수송 네트워크가 조밀하게 구 축되어 있는 수도권의 허브입지는 타 지역보다 민감하게 변화해 남부지역에서는 허브수의 변화에 따라 의왕, 안 양, 과천, 광명 등 다양하게 허브위치가 변화하였다. 즉, 3-허브시스템에서 공주의 신규 허브선정으로 2-허브시 스템의 의왕이 북서측 광명으로 바뀌었으며, 4-허브 순 천에 의해 남동측 안양, 5-허브 경산에 의해 북동측 과 천, 6-허브 충주에 의해 북서측 안양으로 바뀌는 등 허 브입지는 상대적 수송규모를 고려한 허브간 수송거리가 가능한 정삼각형 형태로 전체 수송네트워크가 균형을 이 루도록 조금씩 변화하였다.
2) 허브간 비용할인 적용시
수송량 증가에 따라 허브간 수송비용만이 절감될 때 의 허브네트워크 설계결과는 <표 3>, <그림 3>와 같다.
톤km는 ‘전구간 비용할인 적용시’와 같이 기종점-허브간 우회수송으로 허브가 없는 경우보다 증가하지만, 허브수 가 늘어날수록 감소하였다.
수송비용 또한 허브수가 늘어날수록 감소하나, ‘전구 간 비용할인 적용시’와는 달리 허브가 없는 경우보다 수 송비용이 큰 것으로 나타났다. 이는 집적수송으로 인한
<허브가 없는 경우> <2-허브시스템> <3-허브시스템> <4-허브시스템>
<5-허브시스템> <6-허브시스템> <7-허브시스템> <8-허브시스템>
<그림 2> 전구간 비용할인 적용시 허브네트워크 설계 결과
허브
개수 허브 노드 위치 톤km 수송비용
백만km 증감율(%) 억원 증감율(%)
0 - 264.56 - 1442.14 -
2 안양(83), 밀양(231) 634.45 139.81 3061.73 112.30
3 광명(88), 공주(148), 밀양(231) 545.83 106.32 2465.26 70.94
4 광명(88), 천안(147), 곡성(184), 밀양(231) 487.70 84.34 2133.84 47.96
5 광명(88), 공주(148), 순천(180), 경산(210), 김해(230) 456.93 72.71 1948.03 35.08 6 광명(88), 공주(148), 순천(180), 경주(202), 칠곡(219), 김해(230) 435.44 64.59 1753.32 21.58 7 광명(88), 영월(125), 공주(148), 순천(180), 경주(202), 칠곡(219), 김해(230) 412.44 55.90 1637.04 13.51 8 과천(95), 영월(125), 천안(147), 공주(148), 순천(180), 경주(202), 칠곡(219), 김해(230) 398.51 50.63 1579.19 9.50 주 : 허브 노드 위치에서 괄호 안의 숫자은 KTDB(2004) 죤 번호임.
주 : 최대반복회수 500, 수렴조건 0.0001.
<표 3> 허브간 비용할인 적용시 허브네트워크 설계 결과
규모의 경제효과가 허브간 간선수송에만 적용될 경우, 네트워크 모든 기종점 수송이 허브를 경유하는 제약 허 브정책은 비효율적임을 의미한다. 즉, 기종점간 직결수 송이 가능한 비제약 허브정책이 고려될 필요가 있는 것 이다. 최적허브입지는 ‘전구간 비용할인 적용시’와 유사 한 패턴을 보이나, 집적수송을 통한 비용절감을 위해 7- 허브시스템부터는 강원권에 허브가 형성되는 것이 효과
적으로 나타났다. 지역별 허브 입지 또한 허브수에 따라 매우 근접한 지역에서 조금씩 달라졌다.
3) 김남주 외 (2008)과의 비교
국내 도로화물수송의 전구간 비용할인 비제약 허브네 트워크를 설계한 김남주 외 (2008)는 <표 4>과 같이 할 인율 파라메터에 따른 민감도, 즉 θ가 크고 β가 작을수
<허브가 없는 경우> <2-허브시스템> <3-허브시스템> <4-허브시스템>
<5-허브시스템> <6-허브시스템> <7-허브시스템> <8-허브시스템>
<그림 3> 허브간 비용할인 적용시 허브네트워크 설계 결과
<할인 없음 (θ=0)> <할인 적용 (θ=0.5, β=0.3)>
<할인 적용 (θ=0.75, β=0.2)> <할인 적용 (θ=0.9, β=0.1)>
<그림 4> 김남주 외 (2008)의 비제약 허브네트워크 결과 록 허브간 집적수송이 증가하여 네트워크 수송비용이 크
게 감소함을 보였으나, 허브수는 고려하지 못했다. 또한 허브가능입지로서 수도권은 인천, 양주, 의왕/성남/광 주, 오산/평택/안성 일대, 비수도권은 부산권, 천안권, 대전권, 대구권, 광양권, 전주권 및 광주권 등을 제시했 으나, 이는 <그림 4>의 수송수요 경로도에서 수송이 밀 집되는 지점을 허브가능입지로 추정한 것으로, 그 구체 적 입지를 결정적으로 제시하지는 못했다.
이에 본 연구에서는 김남주 외 (2008)와 같이 교통계 획의 공학적 방법으로 접근하되, 단일할당 제약 허브네 트워크로 설계하여 대규모 도로화물수송망의 허브입지를 결정적으로 제시하였다. 구체적으로 허브입지는 수도권 은 의왕, 안양, 과천, 광명 등 남부지역, 영남권은 경산 과 칠곡 등 대구 인근과 김해, 양산 등 부산 인근, 호남 권은 순천 등 광양 인근 남동부지역, 충청권은 충주, 천 안, 공주, 강원권은 영월 등 남서부지역에 위치하는 것이 효과적으로 나타났다. 또한 네트워크 내 허브수가 늘어 남에 따라 기종점-허브간 우회수송거리 단축 및 허브간 집적수송으로 수송비용이 감소하며, 이러한 허브수 증가 에 따른 수송비용 감소폭은 허브수가 증가함에 따라 점
θ β 톤km (백만㎞)
수송비용 (억원)
비용증감율
(%) θ β
톤km (백만㎞)
수송비용 (억원)
비용증감율 (%)
0 - 264.56 1442.14 -
0.25
1.0 264.56 1440.30 -0.13
0.75
1.0 264.57 1436.60 -0.38
0.9 264.56 1439.11 -0.21 0.9 264.57 1432.94 -0.64
0.8 264.57 1437.11 -0.35 0.8 264.58 1426.81 -1.06
0.7 264.57 1433.74 -0.58 0.7 264.61 1416.47 -1.78
0.6 264.57 1428.04 -0.98 0.6 264.68 1398.66 -3.01
0.5 264.59 1418.31 -1.65 0.5 264.84 1368.16 -5.13
0.4 264.61 1401.66 -2.81 0.4 265.06 1316.28 -8.73
0.3 264.66 1372.81 -4.81 0.3 265.55 1226.56 -14.95
0.2 264.67 1323.12 -8.25 0.2 266.30 1072.96 -25.60
0.1 264.67 1236.11 -14.29 0.1 266.86 812.28 -43.68
0.50
1 264.57 1438.45 -0.26
0.90
1 264.57 1435.46 -0.46
0.9 264.57 1436.05 -0.42 0.9 264.58 1431.06 -0.77
0.8 264.57 1432.00 -0.70 0.8 264.59 1423.68 -1.28
0.7 264.59 1425.14 -1.18 0.7 264.62 1411.18 -2.15
0.6 264.62 1413.54 -1.98 0.6 264.75 1389.47 -3.65
0.5 264.64 1393.89 -3.35 0.5 264.92 1352.69 -6.20
0.4 264.79 1359.64 -5.72 0.4 265.02 1291.20 -10.47
0.3 264.94 1301.26 -9.77 0.3 266.14 1179.47 -18.21
0.2 265.19 1200.57 -16.75 0.2 267.35 993.62 -31.10
0.1 264.99 1027.81 -28.73 0.1 268.74 679.18 -52.90
주 : 최대반복회수 500, 수렴조건 0.0001.
<표 4> 김남주 외 (2008)의 비제약 허브네트워크 결과
차 감소하였다.
그러나 이 또한 제약 허브정책을 가정한 학술측면에 서의 사례연구 결과로, 현실의 화물운송시장에서의 다양 한 문제를 충분히 반영하지 않고 있다. 본 허브네트워크 설계 모형의 현실적 적용을 위해서는 집적수송에 따른 수송비용 할인율, 허브건설 및 운영처리 등 비용요소, 화 물품목별 특성 등 다양한 현실상황을 반영할 수 있도록 지속적인 연구가 필요하다.
Ⅴ. 결론 및 향후과제
본 연구는 대규모 도로네트워크에서의 최적 허브입지 와 수송경로를 합리적인 시간 내에 결정적으로 제시할 수 있는 단일할당 제약 허브네트워크 모형을 설계하였 다. 분석은 수송량이 증가함에 따라 네트워크의 모든 수 송비용이 절감되는 경우와 허브간 수송비용만이 절감되 는 경우로 구분하되, 네트워크 전체의 수송비용을 최소 화시키는 시스템최적화(SO)가 아닌 사용자평형(UE) 결과를 제시하였다. 이는 분석범위가 우리나라 전체와 같은 거시적 수준의 대규모 도로네트워크에서의 시스템 최적화는 현실적으로 불가능하며, 실제적으로도 화물이
개별 화주에 의해 독자적으로 운송되고 있음을 고려한 것이다.
또한 허브네트워크는 할인율의 파라메터 θ와 β에 따 라 다르게 설계되나, 수송의 규모의 경제효과인 할인율 모형의 정산은 그 자체가 하나의 연구과제로서 대규모 네트워크에서의 허브입지와 수송경로를 결정하려는 본 연구와는 구별된다. 이에 허브입지 변화를 쉽게 파악하 기 위해 수송량 증가에 따른 비용절감이 크게 발생하도 록 파라메터를 가정하였다.
분석 결과 톤km는 단일할당 비제약 허브네트워크 설 계로 인한 기종점-허브간 우회수송으로 허브가 없는 경 우보다 증가하나, 허브수가 늘어남에 따라 기종점-허브 간 우회수송거리가 줄어 점차 감소하는 것으로 나타났 다. 수송비용 또한 허브수가 늘어남에 따라 점차 감소하 나, 허브간 비용할인 적용시에는 허브가 없는 경우보다 수송비용이 커지는 것으로 나타났다. 이는 집적수송으로 인한 규모의 경제효과가 허브간 간선수송에만 적용될 경 우, 허브를 경유해야만 하는 제약 허브정책은 비효율이 며, 기종점간 직결수송이 가능한 비제약 허브정책이 고 려되어야 하는 것을 의미한다. 또한, 허브간 간선운송에 만 비용할인을 적용하는 경우보다 각 기종점과 허브간
운송에도 비용할인을 적용했을 때 보다 효과적인 결과가 도출되었다.
한편 허브수 증가에 따른 수송비용 감소폭은 허브수 가 늘어날수록 점차 감소하였는데, 이는 허브수가 증가 함에 따라 허브간 수송량이 분산되어 규모의 경제효과가 줄어들며, 이 값이 기종점-허브간 우회거리 단축으로 인 한 수송비용 절감효과를 상쇄시키기 때문이다. 이러한 허브수 증가에 따라 줄어드는 수송비용 감소폭과 함께 허브 건설비용, 운영 및 처리비용 등 허브 설치로 인한 부(-)의 효과가 고려된다면, 최적 허브수 및 그에 따른 최적 허브네트워크를 설계할 수 있을 것으로 기대된다.
허브입지는 수도권, 경남권, 충남권, 전남권, 경북권, 충북권 등의 순서로 형성되며, 수송의 간선축인 경부축에 집중되는 것으로 나타났다. 한편, 허브입지는 허브수 증 가에 따른 허브간 수송거리 변화 및 그에 따른 수송패턴 변화에 따라 변화하였다. 즉, 허브입지는 상대적 수송규 모를 고려한 허브간 수송거리가 가능한 정삼각형 형태로 전체 수송네트워크가 균형을 이루도록 조금씩 바뀌었다.
본 연구는 GIS프로그램을 이용한 공학적 접근방법으 로 허브네트워크 설계분석의 전이성을 확보했다는 점에 서 물류설계 측면에서 의미가 있을 것으로 판단된다. 특 히 화물수송의 대부분을 차지하고 있는 우리나라 도로화 물수송부문에서의 최적 허브네트워크 설계는 국가물류비 용을 절감시키려는 물류정책 측면에서 상당한 의미가 있 을 것으로 판단된다.
그러나 본 연구는 단일할당 제약 허브정책을 가정한 학술적 측면에서의 사례연구로서 특정 화물의 크기, 운 송거리 등 현실의 다양한 문제를 충분히 반영하지 않고 있다. 본 연구 결과를 실질적인 허브입지 결정에 활용하 기 위해서는 화물운송비용, 할인율, 이용 화물의 품목별 특성, 추가 비용항목 등 다양한 현실상황을 반영할 수 있 는 모형을 개발하는 등의 지속적인 연구가 뒤따라야 할 것이다.
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♧ 주 작 성 자 : 김남주
♧ 교 신 저 자 : 김남주
♧ 논문투고일 : 2010. 10. 7
♧ 논문심사일 : 2011. 1. 19 (1차) 2011. 3. 3 (2차) 2011. 3. 27 (3차) 2011. 3. 31 (4차)
♧ 심사판정일 : 2011. 3. 31
♧ 반론접수기한 : 2011. 8. 31
♧ 3인 익명 심사필
♧ 1인 abstract 교정필
