1. 서 론

물류창고는 적재 및 하역, 보관, 스케줄링, 라우팅(routing) 등 다양한 프로세스들이 결합된 복잡한 환경으로, 안전과 효율적인 운영이 성공적인 관리를 위하여 매우 중 요하다[11, 18]. 대형 석유화학 물류창고에는 다량의 석유 화학 제품들이 보관되어 있기 때문에 사고가 발생하면 대 형 사고로 확대될 가능성이 매우 크다. 실제로 1984년, 멕 시코시티(Mexico City)에 한 LPG 저장 시설의 폭발이 약 500명의 사상자와 약 7000명의 부상자를 발생시키며, 주변 시설이 완전히 파괴되는 사건으로 확대되었다[15]. Darbra et al.[7]은 화학물질과 관련된 사고들 중 도미노 효과를 일으킨 가장 빈번한 요소로 제품 저장 장소(35%)와 관련 된 문제를 선정하였다.

이에 제품 저장 장소에서의 사고와 사고의 피해를 줄 이고자 하는 많은 연구가 진행되었다. Jung et al.[13]은 정량적 위험분석과 MINLP(Mixed integer nonlinear programing) 을 이용하여 시설의 안전한 장소를 선택할 수 있는 방법론을 제시하였다. Xu[19]는 혼합 정수 계획법을 이용하여 석유화학 제품을 안전하게 배치할 수 있는 최적 의 방안을 결정하기 위한 알고리즘을 제시하였다. Bernechea and Arnaldos[6]는 제품 저장 장소의 설계를 최적화하고 위험물질의 질량을 고려하여 최적의 저장 탱크 수를 계산 하여 위험을 최소화하고자 하였다. Lira-Flores et al.[9]은 혼합 정수 선형 계획법을 이용하여 실제 저장 시설에 적 합한 수학적 접근법을 제시하였으며, 이 접근법이 선박, 건물, 공정 시설 등 실제 30여개의 저장시설과 25개의 시나리오에서 적합하게 작동되는지 확인하였다. 이와 같 이 제품 저장 장소에서의 사고를 줄이고자 하는 연구는 대체적으로 제품이나 시설의 배치를 중점으로 이루어지 고 있다. Koster et al.[8]은 네덜란드를 거점으로 둔 78개 의 물류 창고에서 발생하는 사고에 대한 연구를 진행하 였으며, 차량의 흐름이 안전 문제에 가장 큰 기여를 하는 요소로 평가하였다. 대형 석유화학 물류창고에서 석유화 학 제품을 적재하기 위하여 창고로 들어온 트럭들이 창 고 내부의 이동경로를 따라서 이동하며 차량과 관련된 사고가 발생하면 매우 큰 사고로 연결될 가능성이 매우 크기 때문에 안전하게 차량의 흐름을 관리하는 것이 매 우 중요하다.

최근에는 물류창고가 어떠한 제품의 이동을 위한 임시 저장소의 역할을 수행하는 것이 대부분이다[3]. 따라서 물 류창고 내에서의 물품 하역 및 적재 작업이 빈번해져, 물 류창고를 효율적 및 안전적으로 운영하기 위하여 물류를 관리하는 것이 매우 중요하다. 대형 석유화학 물류창고에 서는 창고 내부로 트럭들이 물품을 적재하기 위해서 들어 오므로, 차량의 흐름을 관리하는 것이 매우 중요하며, 차 량의 흐름을 관리함으로써 물류의 흐름을 관리할 수 있다. 물류창고 내의 트럭들이 이동하는 경로가 물류창고 내에 물류 흐름을 관리하는 매우 중요한 요소이다[3].

대형 석유화학 물류창고 내 이미 설치된 트럭들의 이 동경로를 변경하는 것은 많은 시간과 비용이 필요할 뿐 만 아니라 물류창고의 운영이 일시적으로 중단되는 등 많은 문제점이 발생할 수 있다. 또한 일정 기간이 지나면 시장 동향과 기업 전략의 변화 등 여러 요인에 따라 기 존 설계가 맞지 않는 상황이 발생할 수 있다[20]. 따라서 물류창고 설계 당시에 트럭들의 이동경로 및 시장동향을 고려해야 하나 각 시장동향에서 어떠한 이동경로가 좋은 방안인지 예측하는 것은 매우 어려운 일이다.

시뮬레이션은 아직 존재하지 않는 시스템을 미리 구 축하여 실험을 진행할 수 있기 때문에 실제 시스템의 작 동을 관찰할 수 있는 차선책으로 여겨진다[3, 16]. 새로 운 시스템을 구축하기 전에 여러 대안들의 성능 평가 및 비교, 요인들 간의 관계 분석을 수행하여 가장 우수한 시 스템을 선정하는 도구로 시뮬레이션이 사용된다[1].

이미 시뮬레이션은 다양한 물류흐름 및 차량 흐름의 개선 연구에 사용되고 있다. Gu et al.[10]은 시뮬레이션을 이용하여 소셜 커머스(Social commerce)의 물류 시스템의 개선방안을 제시하였으며, Suraraksa et al.[17]은 시뮬레 이션을 활용하여 국방수송물류에서 민과 군의 통합 운영 방안 체계를 수립하였다. Laruea et al.[14]은 철도 건널목에 서의 교통 혼잡을 감소하는 방안을 제시하였으며, Astarita et al.[2]은 교차로에서 각 시나리오별 안전성을 평가하기 위하여 시뮬레이션을 사용하였다.

Baek and Shin[4]은 사우디에 건설된 대형 석유화학 물류창고에 대한 기본모형을 제시하였으며, 트럭이 창고 내부로 들어오고 나가는 것을 통제하는 게이트웨이의 수 를 결정하는 연구를 진행하였다. Baek[5]은 대형 석유화 학 물류창고의 성능을 높이기 위하여 창고 내부에서 포 크리프트나 트롤리 등의 운반 차량의 최적의 수를 결정 하는 연구를 진행하였다. Baek and Ko[3]는 차량의 이동 경로에 따른 물류흐름에 대한 연구를 진행하였으며, 기 본모형과 3가지 대안을 제시하여 각 모형 간의 성능을 비교하였으나 기본모형이 전반적으로 우수한 모형으로 선정되었다.

본 연구에서는 석유화학 물류창고에서 차량의 이동경 로에 대한 4가지 대안들을 제시하며, 시뮬레이션을 이용 하여 제시한 4가지 대안들과 Baek and Ko[3]가 제시한 모형들 중 대체로 우수한 성능을 가진 기본모형에 대해 각 시설의 자원 수에 따라 대형 석유화학 물류창고가 안 전하고 효율적으로 운영되고 있는지에 대하여 성능을 비 교 분석한다.

본 연구에서는 ‘Arena 16.0’을 이용하여 시뮬레이션을 수행하였으며, ‘AutoCad’를 이용하여 대형 석유화학 물 류창고 내 시설간의 간격, 차량의 이동 경로 길이 등을 설계하고 본 연구에서 중요하다고 여기는 창고 내 적재 면적과 같은 척도들을 수치적으로 확인하였다.

2. 본 론

2.1 시뮬레이션 설계 및 가정

2.1.1 기본 모형 내 물류창고에서의 차량 흐름

먼저, 기본 모형은 서론에서 밝힌 바와 같이 Baek and Ko[3]의 논문에서 발췌하였다. <Figure 1>은 기본모형이 며, 창고 내에 트럭의 경로와 주요 시설들을 나타냈다. <Figure 1>에서 ①은 트럭의 도착지점을 나타내고 ②는 트럭이 창고 안으로 들어오기 전에 대기하는 장소를 나 타낸다. ③은 트럭이 창고로 들어오기 전에 검문을 받거 나 트럭이 창고를 빠져나가기 위해서 거치는 게이트웨이 를 나타내고 ④는 시벌크(sea bulk) 트럭이 벌크 제품을 적재하기 전에 라이너(liner)를 준비하는 곳이다. ⑤는 시 벌크 트럭과 탱크벌크(tank bulk) 트럭의 무게를 측정하 는 곳이며, 이후에 ⑥에서 벌크 제품을 트럭에 적재하고 벌크 제품이 얼마나 적재되었는지 측정하기 위해 ⑦에서 다시 무게를 측정한다. ⑧은 제품을 컨테이너 도크(container dock) 트럭에 적재하는 곳이다.

<Figure 1>에서 트럭의 흐름은 다음과 같다.

2.1.2 시뮬레이션을 위한 가정

본 연구에서 설정한 가정들은 Baek and Ko[3]가 기본 모형을 시뮬레이션을 실시하는데 사용한 가정들을 사용 하였으며, 몇몇 가정들을 추가하여 설정하거나 기존 가 정들을 일부 수정하여 사용하였다. 시뮬레이션에서 사용 된 가정은 다음과 같다.

2.1.3 성능평가 척도

(1) 간섭 횟수

간섭은 임의의 트럭의 이동이 다른 트럭의 이동에 의 해서 감속하거나 정지하는 경우이다. 임의의 트럭이 특 정 서비스를 받기 위해서 그 시설에 정지하거나 대기 줄 에서 정지하는 경우는 간섭으로 보지 않는다. 대형 석유 화학 물류창고에서는 차량으로 인한 사고가 발생할 경우 큰 사고로 이어질 가능성이 매우 크므로 다른 트럭에 의 해서 발생하는 간섭 횟수를 최소화하는 것이 매우 중요 하다. 따라서 본 연구에서는 간섭 횟수를 가장 중요한 척 도로 판단하였으며, 간섭 횟수는 30일 동안 발생하는 총 간섭 횟수로 나타냈다.

(2) 업무 시간

작업장의 작업은 저녁 6시 이전에 게이트웨이로 들어 온 트럭까지 진행한다. 각 시설의 작업자의 수가 매우 적 다면 일일 업무 시간은 클 것이다. 게이트웨이 작업자의 수가 적다면 가정1)에서 설정한 물류창고의 들어올 트럭 의 수만큼 작업을 진행할 수 없는 경우도 발생할 수 있 다. 따라서 본 연구에서는 가정1)에서 설정한 트럭의 수 를 보장할 수 있도록 게이트웨이의 작업자 수를 설정하 였으며, 30일 동안 발생한 평균 일일 업무 시간을 나타 냈다.

(3) 창고 내부 적재 공간

동일한 크기의 창고를 건설하여도 창고 내부를 어떻 게 활용하는 가에 따라서 내부 적재 가능한 공간은 상이 하게 나타난다. 창고의 본 목적은 물건을 임시 보관하는 데 있기 때문에, 창고를 운영하는 입장에서는 창고 내부 적재 공간이 큰 것을 선호할 것이다. 본 연구에서는 ‘AutoCad’를 사용하여 창고 내부 적재 공간을 m² 단위 로 표현하였다. 안전거리를 고려하여 시설 및 도로에서 2m, 5m의 간격을 두어 창고 내부 적재 공간으로 설정하 였으며, <Figure 1>에서 중앙의 직사각형과 같이 표현하 였다.

2.2 제시한 대안 모형

2.2.1 대안 1 모형

대안 1 모형은 <Figure 2>와 같으며, 차량의 흐름은 다음과 같다.

2.2.2 대안 2 모형

대안 2 모형은 <Figure 3>과 같으며, 차량의 흐름은 다음과 같다.

- 컨테이너 도크 트럭은 게이트웨이(③) 진입 후 창고 좌측 외곽 도로로 진입하여 도크 제품을 적재 후, 게 이트웨이(⑨)를 통하여 나간다.

- 시벌크 트럭은 게이트웨이(③) 진입 후 창고 우측 외 곽 도로로 진입하여 라이너 준비 작업(④)을 거치고 무게검사장(⑤-①)에 진입하여 트럭의 무게를 잰다.

- 시벌크 트럭은 무게검사장(⑤-①)에서 나온 뒤, 우측 두 개의 벌크 적재 장소(⑥)에서 제품을 적재한 후, 무게검사장(⑦-①)에서 트럭의 무게를 잰 후, 게이트 웨이(⑨)를 통하여 나간다.

- 탱크벌크 트럭은 게이트웨이(③) 진입 후 창고 우측 외곽 도로로 진입하여 무게검사장(⑤-②)에서 트럭의 무게를 잰다.

- 탱크벌크 트럭은 무게검사장(⑤-②)에서 나온 뒤, 좌측 두 개의 벌크 적재 장소(⑥)에서 제품을 적재한 후, 무게검사장(⑦-②)에서 트럭의 무게를 잰 후, 게이트 웨이(⑨)를 통하여 나간다.

대안 2 모형은 대안 1 모형과 같이 벌크 트럭과 도크 트럭의 동선을 분리하였으며, 추가적으로 시벌크 트럭과 탱크벌크 트럭의 무게검사장을 분리한 모형이다. 따라서 시벌크 트럭과 탱크벌크 트럭의 이동경로가 분리되어 시 벌크 트럭과 탱크벌크 트럭 사이에서 발생할 수 있는 간 섭의 가능성이 제거된다. 그러나 이동경로의 분리로 인 하여 추가적인 도로가 필요하기 때문에 창고 내부 적재 공간은 대안 1 모형에 비해 감소하며, 추가적인 무게검 사장을 운영한다는 점에서 추가적인 설치 및 운영비용이 발생한다.

시벌크 트럭과 탱크벌크 트럭에 할당되는 벌크 적재 장소의 자원 수는 4:6(좌측 두 개의 벌크 적재장의 자원 수 : 우측 두 개의 벌크 적재장의 자원 수)이나 물류창고 내부로 들어오는 탱크벌크(좌측 두 개의 벌크 적재장으 로 진입)와 시벌크 트럭(우측 두 개의 벌크 적재장으로 진입)의 비율은 3:7이다.

2.2.3 대안 3 모형

대안 3 모형은 <Figure 4>와 같으며, 차량의 흐름은 다음과 같다.

대안 3 모형은 대안 2 모형과 거의 유사하다. 다만, 대 안 2 모형에서는 벌크 트럭이 제품을 적재 받은 후, 할당 되는 무게검사장이 시벌크와 탱크벌크 전용으로 2개였 지만 대안 3 모형에서는 무게검사장이 각 벌크 적재 장 소에서 서비스를 받은 트럭 전용으로 운영되어, 총 4개 이다. 기존 앞의 모형들에서는 벌크 트럭이 제품을 적재 한 후, 무게검사장으로 이동하는 과정에서 서로 간섭이 발생할 가능성이 존재한다. 대안 3 모형은 각 벌크 적재 장소 별 무게검사장을 운영하여 제품을 적재한 벌크 트 럭 사이에서 발생하는 간섭의 가능성을 최소화하고자 한 다. 따라서 많은 추가적인 도로가 발생하여 내부 적재 가 능 공간이 상대적으로 매우 작으며, 추가적인 무게검사 장을 운영하는데 추가적인 설치 및 운영, 관리 비용이 발 생한다.

시벌크 트럭과 탱크벌크 트럭에 할당되는 벌크 적재 장소의 자원 수는 4:6(좌측 두 개의 벌크 적재장의 자원 수 : 우측 두 개의 벌크 적재장의 자원 수)이나 물류창고 내부로 들어오는 시벌크 트럭(좌측 두 개의 벌크 적재장 으로 진입)과 탱크벌크(우측 두 개의 벌크 적재장으로 진입)의 비율은 7:3이다. 따라서 상대적으로 우측 두 개 의 벌크 적재 작업장에 비해서 좌측 두 개의 벌크 적재 작업장으로 작업이 몰리게 되며, 좌측 두 개의 벌크 적재 작업장의 작업자들이 업무 분배에 대한 불만을 제기할 가능성이 매우 큰 모형이다.

2.2.4 대안 4 모형

대안 4 모형은 <Figure 5>와 같으며, 차량의 흐름은 다음과 같다.

대안 4 모형은 지하 도로를 사용한다는 특징을 갖는 다. 기존 앞에서의 모형들에서는 도크 트럭은 도크 적재 장(⑧)에서 제품을 적재한 후, 하나의 차선을 이용하여 물류창고로 나가기 때문에 도크 트럭들 사이에서 간섭이 발생할 가능성이 매우 크다. 대안 4 모형에서는 도크 트 럭이 제품을 적재한 후, 각 지점에 할당되어 있는 지하 도로를 통하여 이동하도록 설계되어 도크 트럭들 사이에 서 발생하는 간섭의 가능성이 최소화된다.

대안 4 모형은 지하 도로를 이용하여 탱크벌크 트럭이 적재 작업장으로 이동하기 때문에 시벌크 트럭과 탱크벌 크 트럭에 할당되는 벌크 적재 장소의 자원 수가 6:4로, 대안 3 모형에서 발생할 수 있었던 작업자들의 업무 분 배에 대한 불만이 감소된다. 지상에 있었던 많은 도로들 이 지하 도로로 전환됨에 따라 상당한 적재 가능 공간을 확보할 수 있으나 지하 도로 건설에 따른 추가적인 설치 비용이 발생한다.

2.3 시뮬레이션 분석

2.3.1 최적의 자원 수 결정

동일한 자원 수에 따라서 각 대안 모형들에서의 성능 이 어떻게 변화하는지를 확인하고자 기본 모형을 이용하 여 최적의 자원 수를 탐색하였다.

<Figure 6>과 같이, 기본 모형에서 각 도크 작업장의 자원 수를 증가시키면 업무 시간은 감소하나 간섭 횟수 가 증가한다. 시설의 자원 수가 증가하여 업무 처리가 빨 라지기 때문에 업무 시간은 감소하며, 각 시점 때, 도로 에서 주행하고 있는 트럭의 수는 증가하기 때문에 간섭 횟수는 증가한다.

자원 수가 증가할 경우, 두 평가 척도의 변화 양상이 다르므로 본 연구에서는 업무 시간을 기준으로 다음과 같이 3가지 그룹으로 분류하였다.

위에서 분류한 3가지 그룹에서 가장 작은 평균 간섭 횟수를 갖는 자원 수들을 각 그룹의 대표로 선정하였으 며, 각 자원의 수는 <Table 1>과 같다.

2.3.2 대안 모형들 간의 성능 비교 분석

<Figure 7>은 각 그룹 및 유형별 대안 모형들 간의 간 섭횟수를 나타내며, <Table 2>는 각 대안 모형에서 발생 한 간섭횟수를 기본모형에서 발생한 간섭횟수로 나눈 값 이다. 즉, <Table 2>는 각 대안 모형이 기본모형 대비 간 섭횟수가 얼마나 나타나는지를 확인할 수 있다.

<Figure 7>과 같이 기본모형에서 간섭이 가장 많이 발생한다. 대안 4 모형의 간섭 횟수는 기본모형과 다 른 대안 모형들에 비해 매우 작게 나타났으며, 기본모 형에서 나타난 간섭 횟수의 17.0%~36.4% 수준으로 나 타났다.

<Figure 8>과 같이 물류창고 내부 적재 가능 공간 면 에서는 대안 1 모형이 가장 우수하며, 창고 내부 적 재 가능 공간은 기본 모형의 내부 적재 가능 공간의 114.9% 수준이다. 대안 2, 3 모형은 간섭을 줄이기 위 해 추가적으로 도로를 설치하였기 때문에 기본 모형보 다 내부 적재 가능 공간이 감소하였다. 대안 2, 3 모형 의 창고 내부 적재 가능 공간은 기본 모형의 각 96.6%, 84.8% 수준이다.

간섭 횟수에서 가장 우수한 성능을 보였던 대안 4 모 형은 기본 모형에 비해 적은 지상도로를 사용하기 때문 에 보다 큰 내부 적재 가능 공간을 보유하고 있으며, 기 본 모형의 113.3% 수준이다. 대안 4 모형의 내부 적재 가능 공간은 대안 1 모형의 98.6% 수준으로 대안 4 모형 은 상대적으로 우수한 적재 공간을 보유한다.

2.4 간섭 횟수에 대한 개체 간 효과 검정

간섭 횟수의 발생 정도는 트럭의 도착 비율, 대안의 종류, 위에서 분류한 3가지 그룹의 유형에 따라서 유의 한 차이가 있는지에 대하여 확인하고자 SPSS를 사용하여, 개체 간 효과 검정을 실시하였으며, 그 결과는 <Figure 9>와 같다.

<Figure 9>와 같이 간섭 횟수에 대하여 트럭의 도착 비율, 대안의 종류, 위에서 분류한 3가지 그룹의 유형 에 대한 유의확률이 0.000이므로 간섭 횟수의 발생 정 도는 앞에서 언급한 각 요인에 따라서 유의한 차이가 있으며, 각 요인의 상호작용 효과에 대한 유의 확률도 0.000이므로 통계적으로 유의한 차이가 있다.

<Figure 9>와 같이 간섭 횟수에 대하여 트럭의 도착 비율, 대안의 종류, 위에서 분류한 3가지 그룹의 유형 에 대한 에타값이 0.722, 0.952, 0.838로 나타난다. 따라 서 각 요인은 대체로 간섭 횟수에 정도에 많은 영향을 끼치며, 그 중 대안의 종류가 간섭 횟수의 발생 정도에 가장 큰 영향력을 행사한다고 해석할 수 있다.

3. 결 론

대형 석유화학 물류창고에는 다량의 석유화학 제품들 이 보관되어 있으며, 석유화학 제품을 적재하기 위하여 물류창고로 들어온 트럭들이 창고 내부의 이동경로를 따 라서 이동하기 때문에 차량과 관련된 사고가 발생하면 매우 큰 사고로 연결될 가능성이 매우 크므로 안전적으 로 차량의 흐름을 관리하는 것이 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 트럭 간의 간섭을 최소화할 수 있는 각 시설의 자원 수를 설정하고 대형 석유화학 물류창고에서 트럭들의 이동경로를 설계하여 4가지 대안 모형을 제시 하였다. 본 연구에서는 본 연구에서 제안한 4가지 대안 모형의 성능을 평가하기 위하여 Baek and Ko[3]가 제안 한 모형들 중 전반적으로 우수한 성능을 보유한 기본 모 형을 사용하였다. 작업 종료시간을 기준으로 ‘안전성’, ‘상호보완’, ‘효율성’으로 3그룹을 분류하고 물류창고 내 부로 진입하는 도크 트럭과 벌크 트럭의 비율을 60.7 : 39.3, 80 : 20인 상황에서 가장 작은 평균 간섭 횟수를 갖 는 자원 수들을 각 그룹의 대표로 선정하여 비교 분석하 였다.

대안 4 모형이 가장 적은 간섭이 발생하였으며, 기본 모형의 17.0%~36.4% 수준의 간섭이 발생하였다. 지하 도 로를 사용하여 지상에 설치되어 있는 도로들을 많이 축소 하여 대안 4 모형은 기본 모형의 113.3% 수준의 창고 내 부 적재 공간을 보유한다. 이는 본 연구의 선행 연구인 Beak and Ko[3]가 제시한 모형 중 전반적으로 우수한 성 능을 선보인 기본 모형에 대비하여 3가지 평가 척도 부분 에서 모두 우수한 성능을 나타낸다.

대안 4 모형은 가장 적은 간섭이 발생하며, 우수한 내 부 적재 가능 공간을 보유할 수 있다는 점에서 매우 우 수한 모형이나 지하 도로를 사용하기 때문에 많은 초기 설치비용이 발생하며, 다수의 무게검사장을 운영하기 때 문에 기본 모형에서 발생하지 않았던 추가적인 운영 및 관리 비용이 발생할 것이다. 따라서 본 연구는 각 대안 모형들에서 추가적으로 발생하는 비용들을 평가하지 못 하였다는 다소 아쉬운 부분이 있다. 이러한 부분들은 향 후 추가적으로 다루어지길 기대한다.