자연재난 하에서의 구호 물류 거점 계획 연구

• 영문명: A Study on the Facility Planning under Natural Disaster
• 발행기관: 한국방재학회
• 저자명: 한수민(Han, Sumin) 정한일(Jeong, Hanil) 박진우(Park, Jinwoo)
• 간행물 정보: 『2. 한국방재학회 논문집』 20권4호, 51~62쪽, 전체 12쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2020.08.31

국문 초록

기후 변화 및 지속적인 도시화로 인해 자연재난의 발생빈도 및 그로 인한 피해의 규모는 점차 증가하고 있다. 이로 인한대규모 피해의 경감을 위하여, 다양한 대응 수단에 관한 연구가 수행되고 있다. 재난 피해자를 위한 구호 물자 공급을 위한구호 물류 체계는 가장 중요한 대응 수단 중 하나로서, 본 연구에서는 이를 지원하기 위한 구호 물류 거점 계획 문제를다루었다. 구호 물류 거점 계획은 구호 물자를 비축하고, 필요 시 피해자들에게 제공하며 이재민을 수용할 수 있는 물류거점의 위치 및 규모를 선정하는 의사결정에 해당하며, 일반적인 물류시스템에서의 거점 계획과 유사한 점이 존재하지만, 일반적인 비용 최소화보다는 필요한 시점에 필요한 구호 서비스를 안정적으로 제공할 수 있도록 안정성 및 효율성을 함께고려해야 하는 차이점이 있다. 따라서 본 연구에서는 피해 현장의 취약시설을 고려하여 거점 후보 및 거점 간 경로의 위험도를평가하고, 이를 바탕으로 거점 위치 및 규모를 결정함으로써 안정성과 효율성을 함께 제고시킬 수 있는 유전 알고리즘을제시하였다. 그리고 재난 시나리오에 기반을 둔 시뮬레이션 실험을 통하여 제시된 알고리즘의 성능을 검증하였다.

영문 초록

The frequency of and damage caused by natural disasters are continuously increasing due to climate change and urbanization. There is growing interest in countermeasures aimed to relieve the damage caused by such disasters. Emergency logistics for relief supplies is one of the most important countermeasures. This study examines the logistics of the facility planning algorithm. Facility planning focuses on storing and providing relief supplies, as well as accommodating the victims of natural disasters. Although a similar point is noted in general logistics problems, a significant difference is also pointed out that stability must be considered for supporting stable emergency logistics. Therefore, this study evaluates the risk of the route and candidate point by considering the vulnerable site at the disaster scene and suggests the facility planning algorithm based on the genetic algorithm. Finally, the performance of the suggested algorithm is verified by conducting a simulation experiment.

목차

1. 서 론

2. 기존 연구

3. 문제의 정의

4. 신뢰도의 계산

5. 거점 계획 수립 알고리즘

6. 시뮬레이션 실험

7. 결 론

감사의 글

References

키워드

재난 대응 구호 물류 유전 알고리즘 거점 계획 문제 Disaster Response Emergency Logistics Genetic Algorithm Facility Planning