• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2007년도 춘계학술대회
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• pp.187-199
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• 2007

항만의 개발은 투자시점에서 10여년이 소요되는 대규모 자본과 시간이 소요되는 사업이므로 항만 물동량을 사전에 정확히 예측하지 못하면, 과잉투자, 중복투자 또는 기관시설이 부족하는 등 큰 문제에 봉착하여 진다. 항만 물동량 예측은 항만 개발에 앞서 매우 중요한 과제이다. 따라서 본 논문에서는 파워심 프로그램을 활용한 항만 물동량 예측 시뮬레이터 개발에 앞서 기초 연구단계로 항만 물동량 발생 요소들의 관계를 정립하고 인과관계를 시스템 다이내믹스 기법을 이용하여 밝혔다. 이 시뮬레이터는 항만 물동량 예측 등 관련 산업기술 발전에 기여하리라 전망된다.

• 한국항만경제학회지
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• 제24권2호
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• pp.1-17
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• 2008

본 연구에서는 부산 북항의 장래 물동량을 시계열 모형을 이용하여 정량적으로 예측하였다. 항만물동량을 화물의 특성에 따라 크게 컨테이너, 유류, 일반화물 3가지로 구분하였다. 북항의 물동량 예측에서는 먼저 기존 물동량의 계절지수를 산정하고, 지수평활모형과 ARIMA모형 중에서 최적모형을 선정하였다. 이를 통해 추정된 각 화물별 해당연도의 물동량에 계절지수를 적용하여 물동량을 월별로 산출하였다. 2011년과 2015년의 컨테이너 예측 물동량은 각각 21,390만톤, 23,144만톤이며, 이는 2007년 대비 2011년과 2015년에 각각 약 7.4%, 16.2%로 증가한 것이다. 유류화물의 물동량은 동일하게 약 705만톤으로 2007년 대비 약 4.7% 증가하는 것으로 나타났으나 2002년의 물동량보다는 낮을 것으로 예측되었다. 그리고 일반화물의 물동량은 약 805만톤으로 2007년 대비 2011년과 2015년에 각각 약 0.74%, 0.75% 감소할 것으로 나타나 2007년과 거의 비슷한 수준을 유지할 것으로 예측되었다. 향후 북항에서 처리될 것으로 예측된 전체 항만물동량은 2011년과 2015년에 각각 22,900만톤과 24,654만톤으로 예상되었다. 이는 2007년 대비 각각 약 7.0%, 15.2% 증가한 물동량이다. 이러한 물동량의 증가는 컨테이너화물의 견인차 역할로 인한 결과로 예측되었다. 또한 북항 전체의 장래 월별 물동량을 보면 4월에 가장 많고, 2월에는 가장 적을 것으로 나타났다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권3호
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• pp.157-163
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• 2017

항만 물동량 예측은 항만관리 기관의 투자계획에 매우 중요한 요소이다. 더불어 최근 항만은 물동량 유치를 위한 치열한 경쟁을 이어가고 있기 때문에 항만 정책수립에 있어 국내외 주요국의 물동량 예측은 중요한 의미를 갖는다. 항만 물동량 예측이 항만의 개발정책에 매우 중요하지만 최적의 물동량 예측 모델 개발에는 아직 어려움을 겪고 있다. 이러한 측면에서 본 연구는 중국 컨테이너 물동량 예측모델 제시를 연구의 목적으로 하였다. 중국 컨테이너 물동량 예측은 Clarkson's Shipping Intelligence Network를 통해 수집한 2004년 1월부터 2015년 12월까지 12년간의 월간 데이터를 System Dynamics를 사용하여 2004년부터 2020년까지 변화를 시뮬레이션 하였다. 실제 중국 컨테이너 물동량 데이터와 Stock-flow 다이어그램을 통해 도출된 예측값을 비교하여 모델의 정확도를 검증했다. 검증결과 수 출입 컨테이너 예측모델은 MAPE값이 각각 6.21 %, 7.68 %로 나타나 정확한 예측모델로 확인되었다.

• 대한교통학회지
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• 제32권6호
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• pp.600-614
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• 2014

본 연구는 SARIMA 모형을 활용하여 기존에 다루어지지 않았던 분기별 항만 컨테이너 물동량을 예측하였다. 구체적으로 모델 추정에 활용된 자료는 1994년 1사분기부터 2010년 4사분기까지 총 84분기동안의 국내 전체 항만 컨테이너 물동량 자료이다. 본 연구에서 추정된 예측 모형의 예측 정확도를 검증하기 위하여 2011년 1사분기부터 2013년 4사분기까지 물동량을 예측하여 실제 물동량과 비교하였다. 또한 기존에 널리 활용되고 있는 ARIMA 모형을 활용하여 추정한 예측 모형과의 비교를 통해 분기별 항만 물동량 예측에 있어서 SARIMA 모형의 상대적 우수성을 검증하였다. 기존에 항만 물동량을 예측하는 대부분의 연구는 주로 장기 예측에 초점이 맞추어져 있다. 또한 월별, 연도별 물동량 자료가 활용된 경우가 대부분이다. 분기별 항만 컨테이너 물동량 자료를 활용하여 단기 수요를 예측함과 동시에 SARIMA 모형의 우수성을 입증한 본 연구는 충분한 가치가 있다고 판단된다.

• 한국항만경제학회지
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• 제37권3호
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• pp.1-17
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• 2021

본 연구에서는 항만의 단기 물동량을 예측하기 위해 ARIMA 모형과 CART 모형을 활용한 단기 수요예측 모형을 제시하였다. 제시한 모형은 2단계로 구성된다. 1단계에서는 시계열 예측치와 주요 교역국의 주당 근로일수를 변수로 사용하여 CART 모형을 추정하고 주별 물동량 예측을 진행한다. 2단계에서는 1단계에서 도출한 예측치와 요일 정보, 주요국 공휴일 정보, 주요국 행사 기간 정보를 설명변수로 활용하여 최종적인 일별 물동량 예측 모형을 추정한다. 제시한 수요예측 모형을 활용하여 2020년 10월 1일부터 12월 31일까지 92일의 부산항 물동량을 예측한 결과 제시한 모형의 평균 정확도가 기존 시계열 모형보다 '22.5%' 높은 것으로 나타났다. 제시 모형은 일별 물동량의 추세뿐만 아니라 물동량이 급등락하는 지점에서도 높은 정확도를 보였으며 시계열 예측 모형을 사용했을 때 비해 총 166,504(TEU)의 오차를 줄일 수 있는 것으로 나타났다. 항만의 효율적인 운영을 위해 필수적인 단기 물동량 예측에 적합한 예측 모형을 제시한 본 연구는 충분한 활용 가치가 있을 것으로 판단된다.

• 한국항만경제학회지
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• 제25권4호
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• pp.131-146
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• 2009

본 논문은 부산항의 항만환경 변화에 따른 북항과 신항의 철도물동량을 분석하고자 연구를 수행하였으며 특히 신항만 건설과 신항만 배후철도 건설계획에 따라 예상되어지는 철송물동량을 예측하고자 하였다. 이를 위해 우선 부산항의 물동량 예측에 대한 국토해양부 및 KMI, KDI의 물동량 예측을 근거로 신항과 북항의 시설능력 및 예측 물동량 배분의 비중을 구하고 이를 현재 북항의 수출입 물동량의 철송물동량 비중을 근거로 신항과 북항의 철송 물동량을 예측하였다. 현재 부산항의 수출입 물동량 대비 철도운송율은 발송(수입) 10.68%, 도착(수출) 12.10%로 분석되었으며 신항과 비교적 유사한 신선대터미널의 경우에는, 수출입 물동량에 대한 철도운송 비율이 발송(수입) 12.11%, 도착(수출) 13.98%로 부산항 전체 물동량 대비 철도물동량에 비해 상대적으로 높게 나타나고 있다. 또한 KDI의 전국무역항 항만기본계획(2008)에 따르면 국내화물 운송수단별 운송분담율 중, 철도운송의 경우 2009년 기준으로 전체운송화물의 15.5%를 점유하는 것으로 예측하고 있는 바, 이를 적용한다면 부산항에서의 철도운송량은 더욱 증가할 것으로 예상된다. 아울러 신항만의 철도운송시설 건설계획과 철도운송 효율성을 제고시키면 철도운송 분담율을 더욱 제고시킬 수 있을 것으로 예측되었다. 아울러 현재까지는 구체화되지 않은 친환경을 위한 모달시프트 정책의 추진이 가시화되면 실질적인 철도물동량은 더욱 증가할 것이다. 신항만은 철송장의 건설로 해상과 철도운송 연계의 편리성이 확보되나 북측컨테이너 철송장의 경우에는 철도운영자와 철송장 운영자의 이원화로 원활한 철도운송의 장애요인으로 작용할 것으로 예측되는 바, 남측컨테이너철송장은 철도운영자와 철송장운영자를 통합하여 운영할 필요가 있다. 북항의 경우에는 신선대역의 역할이 중시되며 철도공사의 열차장대화에 맞는 시설의 확보와 부산진역 기능의 보완 기능 확보도 동시에 추진되어야 할 것이다. 아울러 철도로의 모달시프트에 대한 환경친화적인 정책적 지원방안의 강구도 필요하다.

• 한국항만경제학회지
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• 제30권4호
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• pp.255-273
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• 2014

본 연구는 인천내항, 인천북항, 평택항 간 물동량의 영향관계 분석을 위해 그랜저 인과관계 검정, 벡터자기회귀모형을 사용하였다. 그랜저 인과관계 검정결과 인천내항 물동량은 평택항 물동량의 원인변수임을, 평택항 물동량은 인천북항 물동량의 원인변수임을 확인하였다. 한편, 벡터자기회귀모형을 적용함으로써 얻은 충격반응함수를 통해 인천내항 물동량은 인천북항 물동량, 평택항 물동량과는 음의 관계가 존재함을 알 수 있었고, 인천북항 물동량과 평택항 물동량 간에는 양의 관계가 존재함을 알게 되었다. 또한, 벡터자기회귀모형을 적용함으로써 얻게 된 예측오차 분산분해를 통해 인천내항 물동량의 예측오차는 시간의 경과에 따라 인천북항 물동량의 변동에 의해 설명되는 비중이 커짐을, 평택항 물동량의 예측오차는 시간의 경과에 따라 인천내항 물동량의 변동에 의해 설명되는 비중이 커짐을 알게 되었다. 연구결과 평택항 물동량의 변동이 인천항 전체에 부정적인 영향을 미치는 것은 아니며, 부속 항만에 따라 영향을 달리 받을 수 있음을 알게 되었다. 이는 인천항, 평택항을 운영하는 항만운영 당국간 경쟁과 협력이 모두 가능하다는 것을 보여주며, 상호 협력할 부분과 경쟁할 부분을 명확히 한다면 양항이 함께 발전할 수 있을 것임을 의미한다.

• 한국항만경제학회지
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• 제29권3호
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• pp.1-23
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• 2013

본 연구는 1992년부터 2011년까지 월별자료를 사용하여 여러 가지 시계열 추정모델과 승법 계절 ARIMA 모형을 설정하여 부산항의 컨테이너 물동량을 추정하고 예측하였다. 여러 가지 모델로 추정한 결과 부산항의 컨테이너 물동량과 물동량 변동 모두 계절을 승법한 ARIMA 모델 $(1,0,1){\times}(1,0,1)_{12}$로 추정하였을 때, 추정결과와 Akaike information, Schwarz, Hannan-Quin 기준 등으로 보아, 가장 좋은 ARIMA 추정과 예측 모형으로 나타났다. 그리하여 부산항 물동량 추정의 최적모형인 ARIMA $(1,0,1){\times}(1,0,1)_{12}$ 모형에 의해 향후 8년간 96개월에 대한 부산항 물동량 미래 예측치(2013-2020년)를 월별로 추정하여 예측한 결과 2013년부터 부산의 물동량은 연도별로 조금씩 지속적으로 증가하는 추세를 보일 것으로 나타났다. ARIMA $(1,0,1){\times}(1,0,1)_{12}$ 모형에 의한 부산항의 컨테이너 물동량의 연도별 예측량은 2013년 1천 891만 TEU, 2014년 2천 34만 TEU, 2015년 2천 188만 TEU, 2016년 2천 353만 TEU, 2017년 2천 531만 TEU, 2018년 2천 722만 TEU 그리고 2020년 3천 148만 TEU 등으로 나타났다.

• 한국항해항만학회지
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• 제26권2호
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• pp.183-188
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• 2002

컨테이너 물동량 예측은 항만과 항만의 개발에 있어서 매우 중요하다. 일반적으로 이동평균법, 지수평활법, 회귀분석과 같은 통계적인 방법들은 물동량 예측에서 많이 사용되어졌다. 하지만, 컨테이너 물동량 예측에 영향을 주는 여러 가지 요소들을 고려해 보면 다중병렬처리시스템인 신경망을 이용하는 것이 효과적이다. 본 연구는 신경망의 역전파학습알고리즘을 이용하여 컨테이너 활동량을 예측하였다. 신경망을 이용하여 영향력 있는 요소들을 선별하였으며, 선별된 요소들을 이용하여 물동량 예측을 하였다. 또한 제안된 신경망 알고리즘과 통계적인 방법의 예측들을 비교하였다.

• 한국항만경제학회지
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• 제37권1호
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• pp.179-196
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• 2021

부산항의 부두 장치율은 지난 3년동안 지속적으로 상승하였다. 부두 장치율 상승은 컨테이너 재조작을 야기하여 부두 노동자의 업무 강도를 증가시킨다. 또한, 장치율 상승이 장기화될 경우 선주의 대기시간을 증가시켜 항만의 서비스 수준이 하락할 수 있다. 이에 본 연구는 부두 장치율 상승 문제를 해결하기 위한 방안으로 수요예측치의 신뢰구간 추정을 활용한 항만 물동량 이상감지 방안을 제안하였다. 수요예측 방법론은 ARIMA 모형을 사용하였으며 실증 분석을 위해 사용된 자료는 2013년 1월 1일부터 2020년 10월 12일까지 총 2841일 동안의 부산항 전체 일별 물동량 자료 및 9개 부두의 일별 물동량 자료이다. 기존에 항만 물동량을 예측하는 대부분의 연구는 주로 장기 예측에 초점을 맞추었다. 일별, 부두별 부산항 물동량 자료를 활용하여 단기 물동량을 예측하고 예측치를 기반으로 부두 장치율 관리 방안을 제시한 본 연구는 충분한 가치가 있다고 판단된다.