• 사물인터넷융복합논문지
• /
• 제10권1호
• /
• pp.39-45
• /
• 2024

항만 성능에 대한 정확한 평가는 컨테이너 물동량은 매우 중요한 요소이며, 효과적인 항만 개발 및 운영 전략에 대한 정확한 예측이 필수적이다. 하지만 해양 산업의 급격한 변화로 인해 컨테이너 물동량 예측의 정확성이 향상되기는 어렵다. 이를 해결하기 위해 사물인터넷(IoT)을 이용한 항만 성능에 미치는 영향을 분석하여 부산항의 경쟁력과 효율성을 향상시키기 위해 적용이 필요하다. 이에 본 연구에서는 부산항의 미래 컨테이너 물동량을 예측하기 위한 예측 모델을 개발하는 것을 목표로 이를 통해 항만 관리 기관의 개선된 의사 결정과 항만 생산성을 향상시키는 데 초점을 맞추고 있다. 항만 컨테이너 물동량을 예측하기 위해 본 연구에서는 기계 학습 모델의 Extreme Gradient Boosting (XGBoost) 기법을 도입하였다. XGBoost는 다른 알고리즘에 비해 높은 정확도, 빠른 학습 및 예측 속도,과적합을 방지하고 Feature Importance 제공하는 장점이 돋보인다. 특히 XGBoost는 회귀 예측 모델링에 직접 사용할 수 있어 기존 연구에서 제시된 물동량 예측 모델의 정확도 향상에 도움이 된다. 이를 통해 본 연구는 4.3% MAPE (Mean absolute percenture error) 값으로 제안된 방법이 컨테이너 물동량을 정확하고 신뢰성 있게 예측할 수 있다. 본 연구에서 제시한 방법론을 통해서 부산 컨테이너물동량의 정확성을 높일 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국항만경제학회지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.159-175
• /
• 2007

본 연구에서는 국내 주요 항만의 화물물동량과 산업성장간의 인과관계를 규명함으로써 각 항만의 지역 산업에의 기여도와 함께 이를 통하여 간접적으로 효율성을 분석하고 항만의 국제경쟁력을 제고하기 위한 정책방안 도출에 시사점을 제공하고자 하였다. 분석결과 단기 인과관계는 부산항, 인천항, 울산항에서 항만물동량이 지역산업성장을 인과하지 않았으며 광양항의 경우도 인과관계는 성립하지 않았다. 하지만 장기인과성은 항만물동량의 지역산업성장으로의 관계가 부산항과 인천항에서는 존재하는 것으로 나타났으며 특히 인천항은 항만물동량의 지역산업성장으로의 인과관계가 가장 강한 것으로 분석되었다. 예측 오차분산분해를 통한 항만물동량의 지역산업성장에 대한 구체적 기여도에 있어서는 인천항이 제일 크고 다음으로 광양항, 부산항, 울산항의 순서였다. 따라서 주어진 재원을 현재와 같이 분산 투자함으로써 모든 항만의 경쟁력을 저하시키기 보다는 선택과 집중에 의해 항만간 투자를 조정하여 투자재원의 효율화와 항만경쟁력을 제고시킬 수 있게 정책의 초점을 맞추어야 할 것으로 판단된다. 그리고 현재의 비효율적인 항만관련 투자도 항만물동량이 지역산업성장에 효율적으로 기여할 수 있게 재검토되어야 할 것으로 보인다.

• 한국항해항만학회지
• /
• 제31권5호
• /
• pp.353-359
• /
• 2007

컨테이너항만의 물동량이 증가하는 추세에서 장래에 발생될 컨테이너선박의 교통량을 예측한다면 항만의 효율적인 계획과 운영관리를 사전에 수립할 수 있다. 해상교통 관점에서도 컨테이너선박의 입 출항 척수를 장기적으로 추정하고, 이를 근거로 해상교통수요를 원활하게 처리할 수 있는 합리적인 방안을 계획할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 전국항만 기본계획에서 제시된 부산항, 광양항, 인천항의 컨테이너 물동량 예측자료를 토대로 각 항만에 대한 컨테이너선의 장래 입 출항 교통량을 추정하였다. 이를 위해서 컨테이너선박의 척당 물동량 추세를 ARIMA 모형을 통해 예측하고, 계절지수를 산출하였다. 이와 같이 예측된 척당 물동량을 2011년, 2015년, 그리고 2020년의 컨테이너 물동량에 대비시켜 발생예상의 해상교통량을 추정하였다.

• 한국항해항만학회지
• /
• 제32권6호
• /
• pp.425-431
• /
• 2008

본 연구에서는 광양항의 장래 컨테이너 물동량 및 교통량을 일변량 시계열모형을 통해 예측하고, 컨테이너 선박교통량을 산출하였다. 광양항의 물돌량과 입항 척당 물동량의 시계열 모형은 모두 추세와 계절적 변동이 있는 Winters 가법 모형으로 최적합 되었다. 광양항의 컨테이너 물동량은 2007년과 비교하여 2011년과 2015년에 각각 7.4%, 16.2% 가량 증가하여 약 2,756천TEU, 4,470천TEU가 될 것으로 예측되었다. 또한 2011년과 2015년의 컨테이너 입항 척당 평균 물동량은 2007년 대비 약 30.3%, 54.6% 증가하여 각각 675TEU, 801TEU가 될 것으로 예측되었다. 광양항에 대한 컨테이너 선박의 교통량은 2011년과 2015년에 각각 4,078척, 5,921척이 될 것으로 추정되었다.

• 한국항해항만학회지
• /
• 제36권6호
• /
• pp.521-526
• /
• 2012

최근 FTA 체결로 인해 우리나라는 보다 효율적이고 효과적인 수출입 화물의 물동량 관리가 필요한 시점이다. 그 중 양곡화물은 우리나라 국민들의 식생활에 필요한 주요 화물이며 FTA 협정시 주요 수출입 화물로 지정된 바 있다. 일반적으로 양곡화물은 대부분 인천항을 통해 수출입되고 있어 본 연구에서는 인천항에 취급되는 양곡화물 물동량의 향후 수요에 대한 예측 연구를 진행하였다. 연구방법론은 시스템다이내믹스를 사용하였고 양곡화물 물동량에 영향을 주는 요인으로는 인구, 1인당 연간 양곡소비량, GDP, GRDP, 환율, BDI를 이용하였다. 본 연구모델의 시뮬레이션 기간은 2000년부터 2020년이며 2007년까지의 실제 데이터를 사용하였다. 시뮬레이션 결과 2020년에 인천항에서 취급되는 양곡화물의 물동량은 약 2백만 톤으로 예측 되었으며 결과적으로 인천항에서 취급되는 양곡화물 물동량이 지속적으로 감소하는 추세를 보이고 있다. 그리고 예측된 결과값의 정확도를 측정하기 위해 MAPE 검증을 실시하였으며 6.3%의 결과값을 얻어 매우 정확한 예측으로 판정되었다. 또한 양곡화물 물동량에 영향을 주는 각 요인들의 변동에 따라 양곡물동량에 미치는 요인을 살펴보았으며 인구가 양곡물동량에 가장 큰 영향을 미치고 환율은 거의 영향이 없는 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제28권5호
• /
• pp.155-161
• /
• 2023

우리나라 수출의 97.5%, 수입의 87.2%가 해상운송으로 이뤄지며 항만이 한국 경제의 중요한 구성요소이다. 이러한 항만의 효율적인 운영을 위해서는 항만 물동량의 단기 예측을 통해 개선시킬 수가 있으며 과학적인 연구방법이 필요하다. 이전 연구는 주로 장기예측을 기반으로 대규모 인프라투자를 위한 연구에 중점을 두었으며 컨테이너 항만물동량에만 집중한 측면이 크다. 본 연구는 국내 대표적인 석유항만인 울산항의 석유 및 가스화물 물동량에 대한 단기 예측을 수행하였으며 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short Term Memory) 모델을 사용하여 RMSE기준으로 예측성능을 확인하였다. 본 연구의 결과는 석유 및 가스화물 물동량 수요 예측의 정확도를 높여 항만 운영의 효율성을 개선하는 근거가 될 수 있을 것으로 기대된다. 또한 기존 연구의 한계로 컨테이너 항만 물동량뿐만 아니라 석유 및 가스화물 물동량 예측에도 LSTM의 활용할 수 있다는 가능성을 확인할 수 있으며 향후 추가 연구를 통해 일반화가 가능할 것으로 기대된다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2015년도 추계학술대회
• /
• pp.243-245
• /
• 2015

항만간의 물동량 확보 경쟁은 국외 항만간 뿐만 아니라 국내 항만간에도 치열하게 이루어지고 있다. 이와 같은 상황에서 항만 물동량 확보를 위한 경쟁력 강화의 방안 중 하나로 O-D 분석(Origin-Destination, 기종점분석)을 통한 교역구조와 교역품목 분석을 고려 할 수 있다. 본 연구는 최근 10년간 국내 주요 4대 항만에 대한 전체 국내외 교역구조와 지역과 항만별 교역품목 분석하여 항만 경쟁력 강화를 위한 방안을 제시하고자 하였다. 연구의 결과는 국내 주요 항만은 국내 지역과 국외 지역, 항만별 특색을 가진 교역 구조를 나타냈으며, 교역품목에서도 지역별, 항만별 특색을 보이는 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 항만 물동량 확보를 위한 마케팅 대상 지역과 품목에 대해 활용이 가능할 것이다.

• 한국항만경제학회지
• /
• 제36권1호
• /
• pp.91-104
• /
• 2020

서산 대산항은 국내 무역항 중 물동량 6위의 항만이며, 항만의 지속적인 성장을 위해 항만 인프라 확장, 정기항로 개발, 해외 마케팅, 항만인센티브제 등을 추진하고 있다. 또한, 중국 위해항으로 운항하는 카페리 정기노선개설을 계획 중인 상황으로 이에 대한 수요분석이 필요한 시점이다. 본 연구는 서산 대산항의 대 중국(위해시)카페리 항로 개설 타당성에 대해 분석하여 효율적인 의사결정을 위한 기초자료로 활용할 수 있는 연구제공을 목표로 한다. 현재 국내에서 중국으로 운항하는 카페리 항로는 인천항, 평택·당진항, 군산항에 개설되어 있으며, 연도별로 약간의 등락은 있으나 증가하는 추세에 있다. 서산 대산항에서 위해시로 가는 카페리 항로가 개설될 시 창출 가능한 물동량을 분석하기 위해서 서산 대산항이 위치한 충청남도 지역으로부터 국내 각 항이 위치한 지역으로의 국내 화물물동량을 분석한 후, 국내 각 항에서 위해시로 카페리를 통해 운송되는 물동량을 파악하여 서산 대산항에서 중국 위해항으로 운송될 수 있는 카페리 물동량을 예측하였다. 그 결과, 2020년 기준 여객 약 76,000명, 화물 약 5만톤 정도의 물동량 창출이 가능할 것으로 분석되었다. 또한, 정책제언으로 카페리 여객 활성화를 위한 전략, 카페리 화물물동량 확보를 위한 전략 및 항만인센티브제도의 도입 방향을 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1094-1095
• /
• 2023

우리나라는 지리적 여건 상 대외무역에 대한 의존도가 높기 때문에, 해상운송에서의 물동량을 예측하여 항만시설을 개발하는 것이 매우 중요하다. 한편 우리나라 컨테이너 운송의 75%는 부산항을 통해 운송되고 있기 때문에 경기 회복을 위해서는 부산항의 경쟁력 강화가 급선무이다. [1] 물동량은 경제적 수입 뿐만 아니라, 지속가능성을 예측하는 측면에서도 가치가 있다. 본 연구에서는 물동량, 경제지수, 기후정보 등 다양한 입력변수와 LSTM 모델을 이용하여 보다 정확한 부산항 컨테이너 물동량 딥러닝 예측모델을 구현하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2009년도 공동학술대회
• /
• pp.133-134
• /
• 2009

선박의 대형화와 함께 해운 항만 시장이 급속히 변화하는 가운데 각 항만들은 항만 경쟁력을 가지기 위해 물동량 예측과 더불어 하역료를 바탕으로 한 부두사용료 수준에 대해 검토를 시행하고 있는 실정이다. 또한 부산북항 재개발과 관련하여 일반부두 폐쇄 및 터미널의 이전이 계획되어지는 가운데, 터미널 임대료 및 물동량 배분에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 따라서 본 논문은 컨테이너 터미널의 주변여건 변화에 따른 컨테이너화물 물동량을 추정 및 예측하고, 기존 사용료 및 부산북항의 특정 터미널을 대상으로 향후 2020년까지의 사용료를 검토하고자 한다.