The purpose of this paper is to show the clustering trend and the comparison of empirical results and is to choose the clustering ports for 3 Korean ports(Busan, Incheon and Gwangyang Ports) by using the bootstrapped DEA(Data Envelopment Analysis) and game Cross-efficiency models for 38 Asian ports during the period 2003-2013 with 4 input variables(birth length, depth, total area, and number of cranes) and 1 output variable(container TEU). The main empirical results of this paper are as follows. First, bootstrapped DEA efficiency of SW and LT is 0.7660, 0.7341 respectively. Clustering results of the bootstrapped DEA analysis show that 3 Korean ports [ Busan (6.46%), Incheon (3.92%), and Gwangyang (2.78%)] can increase the efficiency in the SW model, but the LT model shows clustering values of -1.86%, -0.124%, and 2.11% for Busan, Gwangyang, and Incheon respectively. Second, the game cross-efficiency model suggests that Korean ports should be clustered with Hong Kong, Shanghi, Guangzhou, Ningbo, Port Klang, Singapore, Kaosiung, Keelong, and Bangkok ports. This clustering enhances the efficiency of Gwangyang by 0.131%, and decreases that of Busan by-1.08%, and that of Incheon by -0.009%. Third, the efficiency ranking comparison between the two models using the Wilcoxon Signed-rank Test was matched with the average level of SW (72.83 %) and LT (68.91%). The policy implication of this paper is that Korean port policy planners should introduce the bootstrapped DEA, and game cross-efficiency models when clustering is needed among Asian ports for enhancing the efficiency of inputs and outputs. Also, the results of SWOT(Strength, Weakness, Opportunity, and Threat) analysis among the clustering ports should be considered.
As competition in domestic and overseas ports intensify, new and small domestic ports are realizing certain limitations to independently secure competitiveness. This study collected data over 60 months with five modifications for container and general cargo volume around Gyeongin Port. Short-period (12 months) cargo volume was forecasted, which revealed the need for a middle-to-long-term development plan. First, the hinterland logistics complex of Gyeongin Port is expected to contribute to the coastal maritime facility through the quasi-public system for fishery product transportation and passenger services. It proposes to achieve this by opening channels to and from China for precision machinery, home network systems, LEDs, and machine industry items. second, specializing the ultra-light cargo transport route, and connecting the coastal island areas of the 5 West Sea Islands to Ara Waterway (Integrated Fishery Product Center of the 5 West Sea Islands). Third, on the basis of organic cooperation of government? local government ? port, the incentive and pre-circular support system would be required, and lastly, it shall carry out the adjustment of functions in nearby ports and specialization strategy simultaneously through the integrated operation of the ports in the capital areas.
This study estimates greenhouse and noxious gas emissions caused by cargo-handling equipment at the Port of Incheon in 2013 by applying the NONROAD Model (U.S. EPA). The port emitted 838.4 tons of NOx and 82,747 tons of CO2. The estimates are 2.4 times higher for NOx and 1.3 times higher for CO2 than those of the Port of Los Angeles. Emissions from general cargo-handling equipment are five times more than those from container cargo-handling equipment. Among the three ports comprising the Port of Incheon, the emissions at the North Port, which handles raw materials for industry are relatively higher than those at the other ports. Compared to the study conducted by Chang et al. (2013, 2014), this study finds that CO2 and NOx emissions per cargo-handling equipment are 10 times higher than the corresponding amounts per ship.
In the beam-like ship vibration analysis. three-dimensional correction factor(J-factor) can be calculated by considering the three-dimensional effect of the two-dimensional added mass. However, existing method is time-consuming with low accuracy in respect of global vibration analyses for vessels with large breadth. In this paper, to improve the demerit of the previous method, a new method of the beam-like ship vibration analysis is introduced In this method. the three-dimensional fluid added mass of surrounding water is calculated directly by solving the velocity potential problem using the Boundary Element Method (BEM). Then the three-dimensional added mass is evaluated as the lumped mass for each strip. Also, the beam-like ship vibration analysis for the structural beam model if performed with the lumped mass considered. It was verified that this new method is useful for the beam-like ship vibration analysis by comparing results obtained from both the existing method and the new method with experimental measurements for the open top container model.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.39
no.9
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pp.918-922
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2015
As international environmental regulations for pollutant and greenhouse gas emissions discharged from ships are being reinforced, it is drawing attention to use LNG as ship fuel. This paper compares the explosion risk potential in the LNG fuel gas supply systems of two types used in marine LNG fuelled vessels. By selecting 8500 TEU class container ships as target, LNG storage tank was designed and pressure conditions were assumed for the use of each fuel supply type. The leak hole sizes were divided into three categories, and the leak frequencies for each category were estimated. The sizes of the representative leak holes and release rates were estimated. The release rate and the leak frequency showed an inverse relationship. The pump type fuel gas supply system showed high leak frequency, and the pressure type fuel gas supply system showed high release rate. Computational fluid dynamics simulation was applied to perform a comparative analysis of the explosion risk potential of each fuel supply system.
The Bass Diffusion Model is one of the most successful models in marketing research, and management science in general. Since its publication in 1969, it has guided marketing research on diffusion. This paper illustrates the usage of the Bass diffusion model, using mobile cellular subscription diffusion as a context. We fit the bass diffusion model to three large developed markets, South Korea, Japan, and China, and the emerging markets of Vietnam, Thailand, Kazakhstan, and Mongolia. We estimate the parameters of the bass diffusion model using the nonlinear least square method. The diffusion of mobile cellular subscriptions does follow an S-curve in every case. After acquiring m, p, and q parameters we use k-Means Cluster Analysis for grouping countries into three groups. By clustering countries, we suggest that diffusion rates and patterns are similar, where countries with emerging markets can follow in the footsteps of countries with developed markets. The purpose was to predict the timing and the magnitude of the market maturity and to determine whether the data follow the typical diffusion curve of innovations from the Bass model.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.19
no.6
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pp.649-657
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2013
In this study, for a proposal of job-based IMDG code expert training model, the training cases of other countries were analyzed comparatively and a questionnaire-survey was conducted to find the needs of workers. As results of comparative analysis, various curriculums were operated by jobs of workers in USA and by kinds of dangerous goods or vehicles in UK, but a common curriculum was provided for various jobs of workers in Korea. It was analyzed that current domestic curriculum is not efficient, and the respondents demand expansion of training including provision of information via web-site as results of questionnaire survey. Therefore, in conclusion, after the shore workers were classified into three groups(on-site worker, office worker, & carrying worker), the customized training program of each group was suggested. Furthermore, this study proposed the regional operation of training course to meet regional demand on education including establishment of on-line curriculums.
The growth and development of Gwangyang city was a result of the POSCO Gwangyang Works, and Gwangyang city is one of typical firm citys in Korea. The objective of this study is to identify and examine the change of migration and population structure in Gwangyang city from 2001 to 2010. Since 1981, total number of population of Gwangyang city increased from 78,478 in 1981 to 145,512 in 2010. The population structure by age was changed with population increase since 2001, and 30-40 aging group was 35% of total in 2010. During 2001-2010, the netmigraion showed -2,925 people, however, the number of inmigrants were overtaking the number of out-migrants since 2008. The most common reason of in-migrants was occupation(49.5%). Factors influencing Gwangyang City's population growth and oversupply are the location of POSCO Gwangyang Works and steel-related enterprises, opening and construction of Gwangyang container berth, the related development projects and establishment of Gwangyang Bay Area Free Economic Zone, and the local policies of Gwangyang City connected with these large-scale national projects. As a result, the number of manufacturing-related businesses increased due to various regional development projects conducted in Gwangyang City, and the growth of the business continued to increase due to the increase of younger people and births.
This study analyzes the dynamic characteristics of cargo volume (demand), ship fleet (supply), and freight rate (price) of container, dry bulk, and tanker shipping markets by using the VAR and VECM models. This analysis is expected to enhance the statistical understanding of market dynamics, which is perceived by the actual experiences of market participants. The common statistical patterns, which are all shown in the three shipping markets, are as follows: 1) The Granger-causality test reveals that the past increase of fleet variable induces the present decrease of freight rate variable. 2) The impulse-response analysis shows that cargo shock increases the freight rate but fleet shock decreases the freight rate. 3) Among the three cargo, fleet, and freight rate shocks, the freight rate shock is overwhelmingly largest. 4) The comparison of adjR2 reveals that the fleet variable is most explained by the endogenous variables, i.e., cargo, fleet, and freight rate in each of shipping markets. 5) The estimation of co-integrating vectors shows that the increase of cargo increases the freight rate but the increase of fleet decreases the freight rate. 6) The estimation of adjustment speed demonstrates that the past-period positive deviation from the long-run equilibrium freight rate induces the decrease of present freight rate.
In the shipping industry, it is essential to engage in the preemptive prediction of freight rate volatility through market monitoring. Considering that freight rates have already started to fall, the loss of shipping companies will soon be uncontrollable. Therefore, in this study, factors affecting the freight rates of bulk carriers, which have relatively large freight rate volatility as compared to container freight rates, were quantified and analyzed. In doing so, we intended to contribute to future shipping market monitoring. We performed an analysis using a vector error correction model and estimated the influence of six independent variables on the charter rates of bulk carriers by Handy Size, Supramax, Panamax, and Cape Size. The six independent variables included the bulk carrier fleet volume, iron ore traffic volume, ribo interest rate, bunker oil price, and Euro-Dollar exchange rate. The dependent variables were handy size (32,000 DWT) spot charter rates, Supramax 6 T/C average charter rates, Pana Max (75,000 DWT) spot charter, and Cape Size (170,000 DWT) spot charter. The study examined charter rates by size of bulk carriers, which was different from studies on existing specific types of ships or fares in oil tankers and chemical carriers other than bulk carriers. Findings revealed that influencing factors differed for each ship size. The Libo interest rate had a significant effect on all four ship types, and the iron ore traffic volume had a significant effect on three ship types. The Ribo rate showed a negative (-) relationship with Handy Size, Supramax, Panamax, and Cape Size. Iron ore traffic influenced three types of linearity, except for Panamax. The size of shipping companies differed depending on their characteristics. These findings are expected to contribute to the establishment of a management strategy for shipping companies by analyzing the factors influencing changes in the freight rates of charterers, which have a profound effect on the management performance of shipping companies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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