• 제목/요약/키워드: 부산항 컨테이너물동량

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부산항 컨테이너 유통체제 개선 방안에 관한 사례 연구 (A Case Study on the Improvement of Container Transportation Systems in Busan Port)

  • 허윤수;문성혁;남기찬;류동근
    • 대한교통학회지
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    • 제19권2호
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    • pp.29-40
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    • 2001
  • 부산항은 우라나라의 전체 수출입 및 환적 컨테이너 물동량의 약 90%를 처리하고 있기 때문에 지금까지 꾸준한 물동량 증가 추세를 보이고 있다. 컨테이너 물동량의 증가에 따라 정부에서는 항만시설을 지속적으로 확충하여 컨테이너 처리능력을 확대하고 있으나, 컨테이너 물동량의 증가율이 컨테이너 처리시설 확보율을 초과하여 부산항 컨테이너 전용부두의 컨테이너 수용능력은 부족한 실정이다. 이와 같은 컨테이너 장치장 부족문제를 해결하기 위해서 그 동안 부산항의 ODCY에서 처리하였으나, 최근 부두밖 장치장의 단계적 이전 및 폐쇄방침이 결정됨에 따라 부산항의 장치장 부족문제가 대두되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 장치장 부족문제를 해결하고 부산항 컨테이너 유통체제를 개선시킬 수 있는 방안을 제시하는데 목적을 두고 있다. 이를 위하여 첫째, 부산항의 컨테이너화물 유통 현황 및 문제점을 분석하고 둘째, 부산항 컨테이너화물 유통체제의 개선대안을 설정하여 분석결과를 제시한다.

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우리나라 부산항 항만하역시장 안정화 방안에 관한 연구

  • 류동근;김태균
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2011년도 추계학술대회
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    • pp.166-169
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    • 2011
  • 항만간 허브항 경쟁이 극심해 지고 있는 오늘날, 컨테이너 선사는 M&A 및 전략적 제휴로 컨테이너터미널 운영사와의 가격 협상력의 우월적 지위를 갖게 되어 컨테이너터미널 운영사간 선사 및 화물유치를 경쟁을 더욱 부추기고 있다. 그러나 수요측면에서 컨테이너물동량 증가율 둔화로 컨테이너터미널에서 처리해야 할 물동량은 한정되어 있는 반면, 공급 측면에서 항만터미널의 지속적인 건설은 항만간 또는 터미널간 물량 유치경쟁을 과열시키고 있다. 특히 부산항은 신항 개장이후 북항과 신항간 물동량 유치경쟁으로 인하여 항만하역시장의 교란을 가져오고 있다. 본 연구에서는 부산항 컨테이너 항만하역시장의 구조적 특성분석과 설문조사 방법론을 통하여 향후 부산항 항만하역시장의 안정화 방안을 제시하고자 한다. 시장구조 분석결과 부산항은 한정된 처리물량과 신항의 개장으로 인한 공급과잉, 그리고 정부의 지역항만개발정책에 따른 컨테이너화물의 분산처리로 지속적인 부산항의 비중 감소로 선석당 처리물량이 감소하고 있다. 이에 따라 선사의 우월적 지위를 이용한 하역료 인하요구로 터미널운영사간에 서비스경쟁이 아닌 비협력적인 가격경쟁으로 재정수지가 악화되고 있고, 또한 '10년 외국적선사의 처리물량이 60%를 차지하고 있어 국부유출이 심각한 실정이다. 따라서 하역시장 안정화 방안으로 항만시설 수요 및 공급의 불균형을 조정하기 위하여 항만풀링공동기금관리를 통한 재정수지를 확보할 수 있는 항만풀링제도를 제안하며, 이 제도의 운영을 위하여 한시적으로 컨테이너터미널 운영사별 처리물량 상한제를 도입하는 것이 바람직하다고 판단된다.

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승법계절 ARIMA 모형에 의한 부산항 컨테이너 물동량 추정과 예측 (Forecasting the Container Throughput of the Busan Port using a Seasonal Multiplicative ARIMA Model)

  • 이재득
    • 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.

LSTM을 활용한 부산항 컨테이너 물동량 예측 (Forecasting the Container Volumes of Busan Port using LSTM)

  • 김두환;이강배
    • 한국항만경제학회지
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    • 제36권2호
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    • pp.53-62
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    • 2020
  • 해운항만물류산업은 세계 경제활동과 밀접한 관계를 가지고 있으며, 특히 무역의존도가 높은 우리나라의 항만 시설은 중요한 사회간접자본시설이다. 부산항은 우리나라 최대의 항만으로 우리나라 컨테이너 운송의 75%가 부산항을 통해 운송되고 있으며, 국가 경쟁력 측면에서 그 중요성은 매우 크다. 항만 물동량 예측은 항만 개발 및 운영 전략에 영향을 미치며, 정확도 높은 컨테이너 물동량 예측은 필수적이다. 하지만 오늘날 해운항만물류산업 환경의 급격한 변화로 인해 기존 시계열 예측 방법으로는 예측 정확도 향상에 어려움이 있다. 본 연구에서는 부산항 컨테이너 물동량 예측 정확도 향상을 위해 딥러닝 모형 중 LSTM 모형을 활용하여 컨테이너 물동량을 예측한다. 모형의 성능 평가를 위해서 SARIMA 모형과 LSTM 모형의 예측 정확도를 비교한다. 그 결과 LSTM 모형이 SARIMA 모형보다 예측 정확도가 높게 나타났으며, 예측치가 실측치의 특성을 반영하여 잘 나타나고 있음을 확인하였다.

우리나라 환적 컨테이너화물 유통실태 분석 (중국향/발 화물을 중심으로) (An Analysis on the Distribution of Transshipment Container Cargoes in Korea (with particular reference to China))

  • 문성혁;곽규석;남기찬;송용석
    • 대한교통학회지
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    • 제20권7호
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    • pp.51-58
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    • 2002
  • 최근 동북아시아 지역의 컨테이너 물 동량이 급속히 증가하고 있다. 2000년 기준으로 약 54,664천 TEU를 극동아시아에서 처리하였는데 이는 전 세계 컨테이너 물 동량의 약 27%를 차지하고 있다. 한편 2000년 부산항의 컨테이너 처리 물동량은 754만TEU이었으며, 이중 환적컨테이너화물은 239만TEU로서 전년 대비 46.4%의 급격한 증가를 보였다. 이는 중국향/발 컨테이너물동량의 부산항 환적에 기인한 것이라고 할 수 있다. 이러한 환적화물은 고부가가치성 화물이기 때문에 부산항을 비롯한 카오슝항, 고베항, 요코 하마항 등 동북아 주요 항만은 보다 많은 대 중국 환적화물 유치를 위해 모선이 기항하는 중심항(거점항)의 자리를 놓고 치열하게 경쟁하고 있다. 이 논문의 목적은 우리나라의 주요항만에서 처리되고 있는 대 중국 컨테이너화물의 유통패턴을 기종점분석 (O-D Analysis)을 통해 '대중국 수출, 수입, 환적컨테이너화물의 규모'와 '중국 항만별 수출 입 컨테이너화물의 처리 실태'를 파악하고자 한다. 특히 이러한 화물 중 이른바 황금알이라 비유되는 환적컨테이너화물의 지속적인 유치를 위해 '중국 항만별 환적컨테이너화물 처리 실태'를 살펴본 후, 이러한 환적컨테이너화물 유치 전략과 관련하여 우리나라 항만의 관리운영 및 개발과 관련된 시사점을 찾아보는 데에 있다.

기계 학습 모델을 통해 XGBoost 기법을 활용한 부산 컨테이너 물동량 예측 (Forecasting the Busan Container Volume Using XGBoost Approach based on Machine Learning Model)

  • 웬티프엉타인;조규성
    • 사물인터넷융복합논문지
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    • 제10권1호
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    • pp.39-45
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    • 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.

사회연결망 분석을 이용한 컨테이너 정기선 항로 패턴 분석에 관한 연구 : 부산항을 중심으로 (A Study on Analysis of Container Liner Service Routes Pattern Using Social Network Analysis : Focused on Busan Port)

  • 류기진;남형식;조상호;류동근
    • 한국항해항만학회지
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    • 제42권6호
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    • pp.529-538
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    • 2018
  • 항만산업은 수출입 중심인 우리나라의 경제구조에서 중요한 국가기간산업이라 할 수 있다. 특히 국내 컨테이너 물동량의 75%를 처리하는 부산항은 지속적으로 글로벌 선사 물동량 유치를 위해 정기선 항로 서비스를 확대하는 노력 등 컨테이너 정기선 항로에 대한 중요도가 높아질 것으로 예상된다. 본 연구는 사회연결망 분석을 활용하여 2012년부터 2016년까지 부산항을 기항하는 컨테이너 정기선 항로 패턴 분석을 통해 세계 주요항만과의 중심성을 파악하여 부산항과 연결되어 있는 항만 네트워크의 구조적인 특성을 파악하였다. 부산항 컨테이너 정기선 항로 네트워크상에 연결정도 중심성, 근접중심성, 매개중심성이 높은 항만은 싱가포르항으로 분석되었으며, 실제 연도별 부산항 주요 국가 항만별 처리물동량 순위와 부산항 컨테이너 정기선 항로 네트워크 중심성 분석 결과 간 순위 비교는 서로 상이한 것으로 나타났다. 이를 통해 부산항 처리 물동량의 높은 비율을 차지하고 있는 중국 동부항만이 부산항 컨테이너 정기선 네트워크상에서 보았을 때 부산항의 허브항으로 보기 어렵다는 점을 확인하였다. 또한 부산항 컨테이너 정기선 서비스 항로 수는 증가하더라도 해당 항로에 투입되는 선박이 중소형으로 한정되어 있거나 네트워크상 부산항이 싱가포르항 기항을 위한 피더항(Feeder Port)의 성격을 띄고 있는 것으로 추정된다.

컨테이너전용부두의 사용료 추정에 관한 연구

  • 이면수;곽규석;남기찬
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2009년도 공동학술대회
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    • pp.133-134
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    • 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.

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금융위기로 인한 부산항 컨테이너물동량 변화에 관한 연구 (A Study on the Impact of the Financial Crises on Container Throughput of Busan Port)

  • 정수현;신창훈
    • 한국항만경제학회지
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    • 제32권2호
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    • pp.25-37
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    • 2016
  • 1990년대 이후 한국 경제는 두 번의 금융위기(1997년 아시아 금융위기와 2008년 글로벌 금융위기)를 겪었다. 이들 금융위기는 한국 실물경제의 여러 지표에 영향을 끼쳤고 이로 인해 한국의 최대 수출입 관문인 부산항에서 처리되는 물동량 변화에도 영향을 주었다. 그러나 아시아 금융위기 당시 부산항의 총 컨테이너처리실적을 살펴보면 금융위기와 관련된 영향이 명백히 나타나고 있지 않다. 이 연구는 이들 금융위기가 부산항 물동량 변화에 끼친 영향을 분석하기 위해 ARIMA모형의 특수한 형태 중 하나인 개입모형을 이용하였다. 개입모형은 시계열 예측뿐만 아니라 특정 사건발생과 관련된 그 효과를 분석하기 위하여 사용되는 정량적 모형으로 이 연구에서는 개입효과의 추정에 중점을 두었다. 그 결과 부산항 물동량 변화에 두 번의 금융위기가 유의미한 영향을 미쳤다는 것을 보였다.

시계열 분석 기반 신뢰구간 추정을 활용한 항만 물동량 이상감지 방안 (Port Volume Anomaly Detection Using Confidence Interval Estimation Based on Time Series Analysis)

  • 하준수;나준호;조광휘;하헌구
    • 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.