• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.314-315
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• 2018

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 처리 물동량 순위와 부산항 컨테이너 정기선 항로 네트워크 중심성 분석 결과 간 순위 비교는 서로 상이한 것으로 나타났다.

• 한국항만경제학회지
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• 제26권1호
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• pp.83-104
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• 2010

본 연구의 목적은 환동해권 교역 거점으로서 동해항 및 속초항의 컨테이너화물 물동량을 예측함으로써 컨테이너화물의 수급정책의 제시 및 지역경제의 활성화에 기여하는 데 있다. 본 연구의 방법론으로는 관련 문헌의 서베이 및 국제컨테이너물동량의 O/D조사에 기초한 물동량 추정방법론이 적용되었다. 컨테이너화물의 O/D자료로는 한국해양수산개발원의 "해상물동량 O/D자료를 활용한 컨테이너물동량 추정"자료가 활용되었다. 또한 내륙컨테이너기지의 컨테이너화물 예측을 위해서는 일본 서안물동량, 중국 동북3성 물동량 및 극동 러시아물동량에 대해서 심층적으로 분석하였다. 결론으로는 첫째, 강원도의 컨테이너항만정책으로서 FEU당 10만원의 인센티브 수준이 5만원 수준보다 더 바람직한 것으로 나타났다. 둘재, 동해항 및 속초항만의 컨테이너 물동량은 2008년 6,653TEU에서 2010년 22,388TEU, 2015년 152,367TEU, 2020년 354,217TEU로 추정되었다. 세째, 동해항 및 속초항은 자동차로 1시간 이내 거리이므로 공동 항만마케팅이 요구된다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.786-791
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• 2002

오늘날 컨테이너의 과다한 물동량 증가로 인하여 수작업으로 이루어지는 컨테이너를 처리하는데 어려움을 겪고 있다. 따라서 식별자로 컨테이너를 자동 인식하고 그 결과를 항만 물류처리 자동화 시스템에 적용하고자 하는 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 항만 물류처리 자동화 시스템을 사용하기 위하여 컨테이너의 인식 처리를 자동화하는데 그 방안으로 컨테이너의 RGB를 이용하여 바탕색과 문자색을 검출하고 바탕색과 문자색의 차를 이용해 가장 큰 차이를 보이는 RGB 값 중 하나로 영상을 이진화 하였다. 컨테이너의 식별자를 인식하기 위해서 신경망 알고리즘의 하나인 Back-propagation을 적용하여 기존의 식별자 인식 방법보다 신속하고 정확한 처리가 가능하도록 구현하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.159-160
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• 2016

본 연구는 우리나라 수출입 컨테이너화물의 5대 내륙기종점 권역별로 항만집중도 및 변이효과를 분석함으로써, 항만간 경쟁 구도 및 효율적인 컨테이너부두 개발 및 운영에 대한 시사점을 도출하고자 한다. 2011년, 2006년, 2011년의 항만별 내륙기종점 조사자료를 바탕으로 허쉬만-허펜달지수 및 변이할당법을 활용하여 분석하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제31권5호
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• pp.353-359
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• 2007

컨테이너항만의 물동량이 증가하는 추세에서 장래에 발생될 컨테이너선박의 교통량을 예측한다면 항만의 효율적인 계획과 운영관리를 사전에 수립할 수 있다. 해상교통 관점에서도 컨테이너선박의 입 출항 척수를 장기적으로 추정하고, 이를 근거로 해상교통수요를 원활하게 처리할 수 있는 합리적인 방안을 계획할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 전국항만 기본계획에서 제시된 부산항, 광양항, 인천항의 컨테이너 물동량 예측자료를 토대로 각 항만에 대한 컨테이너선의 장래 입 출항 교통량을 추정하였다. 이를 위해서 컨테이너선박의 척당 물동량 추세를 ARIMA 모형을 통해 예측하고, 계절지수를 산출하였다. 이와 같이 예측된 척당 물동량을 2011년, 2015년, 그리고 2020년의 컨테이너 물동량에 대비시켜 발생예상의 해상교통량을 추정하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.319-325
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• 2005

본 연구의 목적은 초대형 컨테이너선 기항에 따른 컨테이너터미널의 항만생산성을 예측하는 것이다. 일반적으로 컨테이너터미널의 생산성은 컨테이너크레인, 야드크레인, 야드트랙터 등을 포함한 하역시스템의 생산성에 의해 평가된다. 그러므로 부산항 컨테이너터미널의 항만 생산성으로서 컨테이너크레인의 현재 생산성을 분석하고 초대형 컨테이너선에 의한 컨테이너를 처리하기 위한 순작업 생산성과 총작업 생산성을 예측한다. 생산성 향상을 위해 하역시스템 대안과 운영시스템 대안을 요약한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.1-8
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• 2006

본 논문은 유비쿼터스의 핵심 기술로 대두되고 있는 RFID를 이용한 항만 컨테이너 관리시스템을 개발하는데 목적을 둔다. 본 시스템은 컨테이너 자동식별을 위해 RFID 기술을 활용한 항만 게이트 자동화기술과 게이트와의 통신 및 컨테이너의 입출고 처리를 위한 웹 프로그램 기술, 그리고 항만 네트워크 플랫폼과 클레인 단말을 위한 무선 임베디드 라우터 기술을 기반으로 설계 및 구현 되었다. RFID를 이용하여 개발된 본 시스템은 향후 지능형 항만을 향한 항만 물류 관리 시스템의 주요소로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국항만경제학회지
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• 제32권1호
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• pp.165-178
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• 2016

컨테이너 항만은 공급망관리(SCM)에 있어서 연결점(link) 역할을 하고 있어 국제 간 무역에서 중요한 위치를 차지하고 있다. 그러므로 컨테이너 항만의 운영 상태를 파악하기 위하여 컨테이너 항만의 운영 효율성을 평가하는 것은 공급망 관리에 있어서 중요한 일이다. 과거 항만의 효율성을 측정하기 위해 많은 방법을 사용되었다. 그 가운데 자료포락분석(DEA, Data Envelopment Analysis) 방법은 가장 일반적인 방법으로 활용되고 있다. 그러나 DEA 모델에 사용되는 투입, 산출 데이터는 때때로 복잡하고 불확실하기 때문에 기존 DEA모델 사용에 한계점이 존재한다. 이 논문에서는 기존모델의 한계를 해결하기 위해 불확실변수를 취급할 수 있는 불확실성 DEA(UDEA, Uncertainty DEA)모델을 제안하였다. 제안된 불확실성 DEA모델을 이용하여 41개 컨테이너 항만의 효율성을 측정하여 불확실성 DEA 모델의 유효성을 검증하였다. 또한 항만 클러스터링 방법으로 항만의 규모별로 효율성을 측정하여 6개의 컨테이너 항만이 효율성이 있음을 식별하였다. 이와 같이 제안된 불확실성 DEA(UDEA)모델이 기존 DEA모델 보다 효율성 측정에 효과적임을 확인하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.89-91
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• 2012

컨테이너터미널의 규모는 내용년수 기간 동안 해당 터미널의 관리, 운영, 경쟁적 지위에 영향을 미칠 뿐만 아니라 해당 항만의 경쟁구조에도 영향을 미친다. 따라서 항만당국과 터미널 운영사는 임대차계약을 체결하기에 앞서 터미널 규모의 중요성을 이해할 필요가 있다. 이론상 특정 설비/기업의 규모는 전형적으로 최소효율규모(MES)와 관련하여 규정되지만, 컨테이너터미널의 규모는 이론과 실제상 MES와 기타 여러 요소가 결합되어 결정되는 것으로 알려지고 있다. 소위 운영사가 선호하는 적정 컨테이너터미널 규모는 항만거버넌스 구조와 목표, 시장규모와 구조, 기술변화와 운영상의 고려요소, 선사의 운항패턴 등에 의해 결정된다. 이에 본 논문에서는 전세계 주요 항만의 컨테이너터미널 적정 임대규모를 검토하여 우리나라에의 시사점을 제시하고자 한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.302-304
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• 2022

항만 서비스 의미가 선박의 양적하뿐만 아니라 육로를 통해 반출입되는트레일러의 하역도 포함 디지털프랜스포메이션가속화에 따라 IoT, 빅데이타, 인공지능을 활용한 항만의 생산성 증대 방안으로 선박의 TAT뿐만 아니라 항만 반출입트럭TAT 감축의 중요성도 같이 높아지고 있음 컨테이너 이송 트럭의 TAT에 대한 정확한 측정과 TAT에 영향을 미치는 요인의 규명은 컨테이너 운송에 중요한 역할을 한다고 할 수 있음 따라서 본 연구의 목적은 IoT 기술로 수집된 빅데이터를 활용해 실질적인 차량 반출입시간을 분석한 새로운 항만 반출입차량 TAT 데이터와 기후, 부두 실적, 기항 선박 사이즈, 시간대 등 다양한 항만물류빅데이터를이용하여 항만 반출입차량 TAT에 영향을 미치는 요인을 분석하고 나아가 항만물류빅데이터분석을 위한 빅데이터 수집 방법을 연구하는데 목적이 있음