현재 해운시장은 유럽 재정위기 장기화 신흥국 실물경기 둔화 확대 등으로 인해 회복이 지연되고 있으며, 주요 해운시황 예측기관들은 시장 회복시기를 2014년~2015년 이후로 예상되고 있다. 2013년 해운시황은 전년에 비해 소폭 개선될 전망이나 공급과잉 부담으로 2015년 이후 L자형의 완만한 회복세를 보일 전망이다. 또한, 시황 회복 시 선종별 상위선사들을 중심으로 수익이 집중화될 가능성이 언급되고 있으며, 상위 선사들을 중심으로 승자독식 체제가 형성이 우려되고 있다. 다음은 KDB산업은행 경제연구소에서 발표한 "컨테이너선 시장의 변화요인 점검 및 향후 전망"의 주요 내용을 요약 정리한 것이다.
본 연구는 컨테이너 해운산업의 경쟁력 제고와 발전을 위해 다변량 시계열 모형을 이용한 컨테이너선 시장의 실증적 분석에 기초하여 컨테이너 해운시장의 동태적 움직임에 대한 전략을 제시하고자 했다. 분석 방법론으로는 벡터자기회귀모형(VAR), 벡터오차수정모형(VECM) 등의 다변량 시계열 모형을 사용했다. 실증분석을 위해 컨테이너선 시장의 연간 운송량, 선박량, 운임 자료를 활용했다. 분석 결과에 따르면, 가장 외생적 변수인 운송량 변수가 전체 컨테이너선 시장의 동태적 움직임에 가장 큰 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 실증분석 결과에 기초하여 본 논문은 선박 투자, 운임 예측, 선사의 전략 수립 등에 대한 시사점을 제시했다. 선박 투자와 관련해서는 해운시장의 외생 변수인 운송량이 운임 불확실성에 가장 큰 비중을 차지하고 있기 때문에 미래 운임수입 흐름에 기반한 프로젝트 금융 보다는 운항 선주의 재무적 안정성을 강조하는 기업 금융 방식이 컨테이너선 투자의 위험관리에 적합하다는 것을 알 수 있다. 운임예측과 관련해서는 미래 예측대상 시점의 변수 값을 사용하는 단순 회귀 예측에 비해 과거의 값만으로 예측값을 도출할 수 있는 VAR 모형 또는 VECM 모형이 보다 현실성이 있다는 점을 살피고 있다. 마지막으로 선사의 전략 수립과 관련하여 시황과 연계한 원리금 상환 계약과 화주와의 운송 계약 도입을 권고하고 있다.
최근 국제 운송에 큰 부분을 차지하는 해상운송에서의 오염물질 배출이 큰 논란이 되고 있다. 이 연구에서는 고속·대형의 컨테이너선, 크루즈, 여객선, 기타선 등이 기항하는 부산북항을 대상으로 선박의 배출물질을 계산하였다. 선박 대기오염물질 산정을 위해서는 선박의 활동 정보와 배출물질 계산에 활용할 선박 마력 정보가 필요하다. 먼저 AIS를 이용하여 선박 활동정보를 수집하고, 선박 마력은 선박 특성이 뚜렷한 컨테이너선과 탱커선의 제원을 DB화하여 추정하였다. 선박의 배출물질을 산정할 수 있는 추정 알고리즘을 개발하고 이를 이용하여 황산화물, 질소산화물, 입자상물질, 휘발성유기화합물의 배출물질을 계산한 결과 각각 48.3%, 42.5%, 5.4%, 3.8%의 비율로 산출되었다.
이 연구는 경인아라뱃길 중의 경인항 인천 컨테이너터미널의 부두축조에 있어서 터미널 활용의 경제성을 감안한 대상 선박의 조종성능 및 운동성능을 검토하고, 대상선박의 통항 및 접 이안 안전성 확보에 필요한 적정 수역 및 부두길이를 확정하여 준설토 투기장의 부족문제 해결을 위한 부두전면의 최선의 준설범위를 결정하는 데 그 목적이 있다. 이를 위하여 550 TEU급 컨테이너선을 인천갑문 쪽으로 접안 배치하고, 1,000 TEU급의 컨테이너선을 갑문에서 멀리 떨어진 수역에서 접이안 조종함으로써 최대한의 안전성을 확보할 수 있도록 한다. 이러한 상황을 감안하여 인천항 도선사협회 전문가들과의 협의를 거쳐서, 안전한 선박조종 수역을 포함한 최적의 부두길이 결정을 위한 부두배치안 2개(제1안, 제2안)를 설정하여 선박조종 시뮬레이션을 통하여 2개의 안에 대한 대상 선박의 접이안 안전성을 평가하였다.
운송 컨테이너의 식별자를 추출하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보에서 영상획득 시 외부 광원에 의해 수직으로 길게 발생하는 잡음들을 퍼지추론 방법을 적용하여 제거한 후에 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출한다. 추출된 컨테이너의 식별자 영역에서 히스토그램 방법과 윤곽선 추적 알고리즘을 각각 이용하여 개별 식별자를 추출한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험 결과, 제안된 컨테이너 식별자 추출 방법이 다양한 컨테이너 영상에 대해 효율적인 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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