2000년대에 환황해권 지역이 핵심 경제축으로 부상함에 따라 향후 세계 경제에서 중국의 역할은 더욱 증가하고 한국은 중국과의 교류가 증가하면서 환황해권 지역은 동북아 지역의 핵심 물류시장으로 부상할 것으로 전망된다. 이에 본 연구는 환황해권 주요 항만과 평택 당진항, 인천항, 광양항 간 컨테이너 물동량 분석을 통해 전략적 제휴항만을 도출하고 환황해권 주요 항만 간 연계를 통한 물동량 유치 기반을 마련하는 데 목적이 있다. 본 연구에서는 이들 항만 간의 컨테이너 물동량을 분석하기 위한 기초자료로는 관세청의 수출입통계자료와 해양수산부의 해운항만물류정보시스템의 통계자료를 활용하였다. 서해안 항만들과 가장 많은 컨테이너 교역이 이뤄지는 환황해권 주요 항만을 대상으로 물동량 특성에 따른 2012년 기준 컨테이너 교역 물동량, 성장 가능성, 변동률, 교역추세, 기여도 등 5가지 평가기준에 의해서 분석해 보고 향후 주요 전략적 제휴 대상항만을 선정하였다. 환황해권 전략적 제휴 항만 선정결과 평택 당진항은 롄윈강항, 톈진항, 옌타이항, 칭다오항, 다롄항, 인천항은 스다오항, 웨이하이항, 칭다오항, 톈진항, 다롄항, 광양항은 칭다오항, 옌타이항, 다롄항, 롄윈강항으로 도출하고, 서해안 항만의 전략적 제휴항만을 대상으로 전략적 제휴체제 구축 방안에 대한 시사점을 제시하였다.
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.
사회가 고도화되면서 복잡성은 증가하고 예측하기 어려운 리스크도 계속적으로 발생하고 있다. 특히 최근 코로나19 및 러시아-우크라이나 전쟁으로 인한 글로벌 공급망에 대한 리스크도 한 예라 할 수 있다. 공급망에 대한 리스크는 항만 물동량에 영향을 주어 항만운영과 항만산업 발전에 지장을 주게 된다. 본 연구는 글로벌 공급망 리스크가 항만 물동량, 특히 컨테이너 물동량에 주는 영향을 알아보기 위해 부산항 사례를 중심으로 글로벌 공급망 압력지수(GSCPI), 상하이 컨테이너 운임지수(SCFI), 산업생산지수, 소매 판매지수 등의 변수들이 물동량에 주는 영향에 대해 벡터자기회귀(VAR) 모형을 활용하여 실증분석을 시행하였다. 분석 결과, GSCPI의 상승은 단기적으로 부산항 물동량의 감소를 유발하지만, 일정 시점 후에는 물동량 증가요인으로 작용하는 파동의 형태로 영향을 주는 것으로 분석되었는데, 이는 비교군인 상하이항에서도 동일하게 나타났다. 다만 LA/LB항에서는 GSCPI가 물동량에 거의 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 또한 산업 생산지수와 소매판매지수는 부산항 물동량에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으며, SCFI의 경우 GSCPI가 물동량에 미치는 영향과 거의 유사한 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 공급망 리스크가 점차 증가하고 있는 상황에서 리스크가 항만 물동량에 어떠한 형태로 영향을 미치는지를 밝혀 향후 공급망 리스크에 대비한 항만운영 정책 수립에 많은 시사점을 제공하고 있다.
자유무역협정은 국가 또는 지역간에 교역의 장벽이 되는 관세를 폐지하는 것으로서 궁극적으로 해상운송 및 항만물동량에 영향을 미친다. 한국은 2004년 처음으로 칠레와 자유무역협정을 체결하였고 그 이후 양국간 교역이 크게 증가한 것으로 나타났다. 그러나 동 협정이 해상운송과 항만물동량에 미치는 여향을 분석한 연구는 극히 미흡하다. 이에 본 연구는 한-칠레 자유무역협정이 부산항에서 처리하는 대칠레 수입 컨테이너 물동량에 미치는 영향을 분석하는 것을 주목적으로 한다. 이를 위하여 2000년부터 2011년까지 물동량, GDP, 관세율, 해상운임 등을 포함하는 횡단면 자료와 시계열 자료가 결합된 패널자료를 수집하여 중력모형을 적용하였다. 분석 결과 GDP와 관세율은 통계적으로 유의하게 나타났으나 해상운임 변수는 통계적 유의성과 모수 부호에 일관성을 보이지 못하였다.
광양항의 수입컨테이너 물동량은 최근 들어 빠르게 증가율이 둔화되고 있다. 이에 본 고는 광양항의 물동량이 환율과 경기와 같은 경제변수에 대해 어떠한 특성을 갖는가를 전국항과의 비교를 통해 밝힌다. 광양항의 수입물동량은 환율과 경기의 변동에 전국항보다 큰 영향을 받으며, 최근의 환율과 경기의 움직임에 특히 민감하게 반응을 하여 안정적인 물동량을 유지하지 못하고 있음을 보인다. 이와 같이 민감한 반응을 보임에도 불구하고 장기추세로부터 괴리가 있을 경우 회복하는 속도는 전국항보다 늦어 상황에 대처하는 능력이 떨어지고 있다. 예측오류의 역사적 분해를 통해 광양항의 수입물동량은 환율변동에 상당부분을 의존하고 있어서 환율 상승과 같은 악재에 특히 취약할 수 있다. 그리고 환율충격과 경기충격은 상당기간 물동량의 흐름에 영향을 미치나 환율충격은음의 반응을, 경기충격은 양의 반응을 유발한다. 환율 40원 상승과 경기 5 포인트 하락이라는 단기적 충격에 대해 광양항의 수입컨테이너 물동량은 33천 TEU가 감소하며, 이러한 충격이 1년간 유지되면 광양항의 수입물동량은 197천 TEU 감소한다는 것을 보인다.
최근에는 딥러닝과 빅데이터를 기반으로 한 수요예측 기술이 전자상거래, 물류, 유통 분야의 스마트화를 가속화하고 있다. 특히, 글로벌 운송 네트워크와 현대적인 지능형 물류의 중심인 항만은 4차 산업혁명으로 인한 세계 경제 및 항만 환경의 변화에 발 빠르게 대응하고 있습니다. 항만물동량 예측은 신항만 건설, 항만확장, 터미널 운영 등 다양한 분야에서 중요한 영향을 담당하고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 항만 물동량 예측에 자주 쓰이는 시계열 분석과 타 산업에서 좋은 결과를 도출해내고 있는 딥러닝 분석을 비교하여 부산항의 미래 컨테이너 예측에 적합한 예측모델을 제시하는 것이다. 부산항 컨테이너 물동량을 이용하여 학습시키고 그 이후 물동량 예측을 진행하였다. 또한, 상관관계 분석을 통해 물동량 변화와 관련된 외부변수를 선정하여 다변량 딥러닝 예측모델에 적용하였다. 그 결과 부산항 컨테이너 물동량만 이용한 단일변수 예측모델에서 LSTM의 오차가 가장 낮았고, 외부변수를 이용한 다변수 예측모델에서도 LSTM의 성능이 가장 우수하였다.
본 연구는 시스템 다이내믹스법을 이용하여 인천항 배후단지가 인천항 컨테이너 물동량에 미치는 영향을 분석하는 것을 연구의 목적으로 하였다. 시뮬레이션을 위해 사용된 변수는 환율(달러), 경상수지, 자본수지, 일본 교역량, 중국 교역량, 수출 단가지수, 수입 단가지수, 인천항 교역액 등의 거시 경제지표이며, 추가로 인천 항만배후 단지가 인천항 물동량에 어떠한 영향을 주는지를 검증하기 위하여 현인천항만 배후단지 입주기업의 매출액, 컨테이너물동량, 임대료, 종업원 수를 이용하여 민감도 분석을 시행하였다. 예측된 결과값의 정확도를 측정하기 위해 절대평균오차비율(MAPE) 검증을 실시하였으며, 10% 이내의 결과값을 얻어 매우 정확한 예측으로 판정되었다. 민감도 분석결과, 항만 배후단지 입주기업의 물동량이 인천항 컨테이너 물동량 증가에 가장 많이 기여하는 것으로 나타났으며, 임대료가 높을수록 물동량이 줄어드는 것으로 분석되었다.
본 연구는 컨테이너 물동량이 컨테이너 터미널을 운영할 때 얼마만큼 영향을 주는지를 알아보기 위하여 SD기법을 이용하여 모델을 구축하고, 이를 이용하여 정량적인 결과치를 분석하며, 의사결정자들에게 시사점을 제공하는 것을 연구의 목적으로 하였다. 연구의 대상은 인천남항에 위치한 'A'컨테이너 터미널을 선정하였으며, 시뮬레이션 기간은 2004년부터 2020년까지 설정하였다. 터미널 운영에 관한 평가지표로는 터미널의 '총 매출액', 'C/Y가동률', 'G/C가동률'을 선정하였으며, 물동량 변동요인은 '세계교역량 증감률', '동북 3국 교역량 증감률', '대미환율 증감률' 등 대외적 변동요인을 이용하였다. 연구결과 2020년을 기준으로 'A' 컨테이너 터미널의 수출입 물동량은 약 88만TEU로 예상되며, 매출액은 약 80억원으로 예상된다. 그리고 G/C의 가동률은 약 65% 기록하였다. 하지만 컨테이너 적재량 및 C/Y의 가동률은 변화가 없는 것으로 나타났는데 이는 C/Y의 처리능력을 초과하였기 때문이라 판단할 수 있으며 'A'컨테이너 터미널 의사결정자들은 C/Y 공간확보의 시급함을 인식하여야 할 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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