• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.111-123
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• 2022

코로나19 판데믹 상황에서 컨테이너선 운임은 유례없는 큰 폭의 상승세를 보이고 있다. 컨테이너선 운임 상승 요인에 대해서 다양한 분석이 이루어지고 있으나, 비정형 데이터인 텍스트 자료를 활용한 분석은 전무한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 관련 기사들을 대상으로 최근의 컨테이너선 운임 상승의 요인들을 텍스트 마이닝 기법중 하나인 네트워크 텍스트 분석과 LDA 토픽 모델링을 통해 파악하였다. 2020년 1월부터 2021년 7월까지 로이즈리스트에 게재된 기사들을 대상으로 텍스트 분석을 하였다. 분석 결과, 중국과 미국의 무역마찰, 글로벌 생산감소를 예측한 글로벌 선사들의 급격한 기항 횟수의 감소와 임시결항의 증가, 터미널 혼잡, 수에즈 운하 봉쇄와 같은 예기치 못한 사고들이 주요 원인으로 분석되었다.

• 무역학회지
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• 제43권5호
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• pp.159-177
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• 2018

국가 물류 인프라인 컨테이너 해운에 대한 합리적 투자 및 정책 결정을 하기 위해서는 컨테이너 해상운임의 결정요인에 대한 이해가 요구된다. 본 연구는 벡터오차수정모형(Vector Error Correction Model; VECM)을 사용하여 컨테이너 운임에 영향을 미치는 요인별 영향력을 추정하였다. 이를 위해 영국 클락슨이 공표하는 데이터를 사용하였으며, 분석결과 물동량 1.0% 증가 시 운임 4.2% 증가, 선복량 1.0% 증가 시 운임 4.0% 감소, 벙커유 가격 1.0% 증가 시 운임 0.07% 증가, Libor 1.0% 증가 시 운임은 0.04% 증가하는 것으로 추정되었다. 또한 현 운임이 장기균형 시점의 운임보다 1.0% 높을 경우 운임은 3.2% 차기에 감소하며, 장기균형 운임보다 1.0% 적을 경우 0.12% 차기에 감소하는 것으로 나타났다. 그러나 불황기 영향력은 통계적 유의성이 낮았으며, 이는 호황기에는 운임감소 압력이 뚜렷하나 불황기에는 운임상승 압력이 없는 것으로 이해된다. 이 같은 분석 결과는 향후 컨테이너 해운시장의 전망에 과학적인 접근법의 활용에 기여할 것으로 기대된다.

• Spatial Information Research
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• 제20권3호
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• pp.1-14
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• 2012

국내 컨테이너 육상운송은 행정구역을 기준으로 요금이 산정되고 있으나 실제 차량이 이동하는 거리에 의거하여 요금이 결정되지 않아 화주와 운송인 모두에게 합리적이지 못한 방법이다. 본 연구는 GIS의 네트워크 분석 기법의 하나인 서비스 권역 분석을 이용하여 보완된 육상운송운임 산정 방안을 제시하고 현행 행정구역 기준 육상운송운임체계와 비교하여 현행 체계의 문제점을 보완할 수 있는 대안을 도출하고자 출발하였다. 본 연구에서 제시된 컨테이너 육상운송운임 권역은 현행 행정구역 기준 컨테이너 육상운송운임 방식과 비교하여 운송거리를 반영하는 요금의 형평성이나 행정적 편의성 측면에서 더욱 개선되었다고 판단된다. 본 연구가 GIS를 활용하지 않고 컨테이너 육상운송 운임을 산정하는 관행을 개선될 수 있는 계기가 되어 객관적인 데이터에 의거하여 합리적으로 운임을 결정하기 위한 중요한 참고 자료가 될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국항만경제학회지
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• 제35권3호
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• pp.61-72
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• 2019

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.

• 철도저널
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• 제18권5호
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• pp.82-86
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• 2015

• 해양환경안전학회지
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• 제27권5호
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• pp.574-583
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• 2021

해운 시황을 예측하는 것은 중요한 문제이다. 투자 방식의 결정, 선대 편성 방법, 운임 등을 결정하기 위한 판단 근거가 되며 이는 기업의 이익과 생존에 큰 영향을 미치기 때문이다. 이를 위해 본 연구에서는 기계학습 모델인 장단기 메모리 및 간소화된 장단기 메모리 구조의 Gated Recurrent Units를 활용하여 컨테이너선의 해상운임 예측 모델을 제안한다. 운임 예측 대상은 중국 컨테이너 운임지수(CCFI)이며, 2003년 3월부터 2020년 5월까지의 CCFI 데이터를 학습에 사용하였다. 각 모델에 따라 2020년 6월 이후의 CCFI를 예측한 후 실제 CCFI와 비교, 분석하였다. 실험 모델은 하이퍼 파라메터의 설정에 따라 총 6개의 모델을 설계하였다. 또한 전통적인 분석 방법과의 성능을 비교하기 위해 ARIMA 모델도 실험에 추가하였다. 최적 모델은 두 가지 방법에 따라 선정하였다. 첫 번째 방법으로 각 모델을 10회 반복 실험하여 얻은 RMSE의 평균값이 가장 작은 모델을 선정하는 것이다. 두 번째 방법으로는 모든 실험에서 가장 낮은 RMSE를 기록한 모델을 선정하는 것이다. 실험 결과 전통적 시계열 예측모델인 ARIMA 모델과 비교하여 딥러닝 모델의 정확도를 입증하였으며, 정확한 예측모델을 통해 운임 변동의 위험관리 능력을 제고시키는데 기여했다. 반면 코로나19와 같은 외부 효과에 따른 운임의 급격한 변화상황이 발생한 경우, 예측모델의 정확도가 감소하는 한계점을 나타냈다. 제안된 모델 중 GRU1 모델이 두 가지 평가 방법 모두에서 가장 낮은 RMSE(69.55, 49.35)를 기록하며 최적 모델로 선정되었다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.193-194
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• 2019

화물자동차의 과당경쟁 및 다단계 운송거래와 같은 화물운송시장의 구조적 문제로 인하여 화물자동차운임은 경유가격 인상 및 운송원가상승 요인으로 운임이 인상되더라도 최종 화물차주에게 까지 적절하게 반영되지 못하는 운임 왜곡현상이 발생하고 있다. 2017년 신정부에서는 "표준운임제"를 토대로 사업용 화물자동차가 과적, 과속 및 과로를 하지 않도록 최소한의 운임을 보장하기 위하여, 운송품목에 대한 원가를 도출한 후 적정이윤을 추가하여 운임을 공표하고 이를 위반하면 행정처분을 하는 "화물자동차 안전운송 운임제"를 도입하게 되었다. 그러나, 본 제도의 도입에 대한 이슈 및 컨테이너운임에 대한 영향에 대한 사전 분석이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 "화물자동차 안전운송 운임제"가 도입될 경우 형성되는 운임제도에 관한 이슈와 이에 대한 대책을 분석하고 "화물자동차 안전운송 운임제"의 적용대상인 컨테이너운임에 미치는 지출비용의 영향요인을 분석하여 관련 정보와 시사점을 제시하고자 한다.

• 해운
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• 제1호통권47호
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• pp.14-22
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• 2008

최근들어 1만TEU급 초대형 컨테이너선이 잇따라 시장에 투입되면서 선복과잉이 우려되고 있다. 과연 메가급 컨테이너선이 규모경제의 잇점을 살릴 수 있을지, 아니면 메가급 위기로 다가올지 기대와 우려가 교차되고 있다. 다음은 로이즈 쉬핑 에코노미스트(Lloyd's Shipping Economist)지 2007년 10월호에 실린 스테판 메튜(Stephen Matthews)의 "Mega-risk"를 번역한 것이다.

• 해운
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• 11호통권33호
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• pp.43-43
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• 2006

• 해운
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• 5호통권4호
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• pp.54-56
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• 2004