• 대한교통학회지
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• 제19권1호
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• pp.7-16
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• 2001

본 연구는 경쟁상태에 있는 아시아 14개의 컨테이너 터미널을 항만시설 관련자료(시설, 시설가용성), 경제·사회 지표(인구, 1인당GNP), 항만서비스 관련자료(취항선사수), 그리고 컨테이너처리물동량 등에 의해 5개 항만군으로 분류한다. 분석방법으로는 평가자료가 실제 입력자료를 얼마나 잘 재현해 주는가를 나타내는 기준치인 스트레스값을 제시해 줌으로써 분석의 결과에 대한 적합도(Goodness of Fit)를 알 수 있는 다차원척도법을 이용한다. 5개 동종항만군의 분류를 통하여 부산항을 포함하여 아시아 각 항만들의 현 위치를 보다 세부적으로 파악할 수 있었으며, 동종항만으로 분류된 카오슝 항만과의 벤치마킹을 통해 부산항의 운영 효율성 증대를 위한 시사점을 제시하였다. 동종항만군의 분류 결과 카오슝 및 부산항만군은 다른 지표에 비해 항만기반시설이 부족한 것으로 분석되었다. 앞으로 이 항만군은 시설부문에 지속적인 투자가 이루어져야 할 필요가 있는 것으로 나타났다. 특히 부산항은 낮은 생산성의 원인을 밝혀 해결책을 모색하고. 항만기반시설 중 선석수, 안벽길이, 야드 공간 등을 확장하는 데 투자할 필요가 있는 것으로 나타났다.

• 한국항해항만학회지
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• 제34권8호
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• pp.641-647
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• 2010

우리나라 컨테이너항만 개발은 수요와 공급 논리에 따르기보다는 지역균형발전과 같은 정책적 고려에 의해 이루어진 측면이 강하다. 광양항의 시설공급 과잉뿐만 아니라 울산 신항, 포항 영일신항 등 지역 소규모 컨테이너 항만들이 운영에 어려움을 겪고 있는 것이 이를 반증한다. 특히, 지리적으로 인접한 일부 항만들이 중복되는 국내 시장을 대상으로 하고 있어서 항만 운영 활성화가 어려울 뿐만 아니라 지역적 국가적으로도 낭비 요인이 될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 부산항, 광양항, 인천항, 평택항, 울산항 등 5개 항만을 대상으로 각 항만의 특성을 실증 자료를 기반으로 분석하여 각 항만의 특성과 위상을 구체적으로 제시하여 향후 항만개발에 대한 시사점을 도출하고자 한다. 이를 위해서 해당 항만의 환적 및 수출입화물 집중도, 항만별 대륙 기종점 현황, 항만별 우리나라 내륙 기종점 현황 등의 시계열 자료를 분석하여 항만을 분류하고 기능을 정립하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.7-8
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• 2009

컨테이너터미널에서 사용되는 하역시스템은 유류 및 전기 에너지를 주로 소모하는 특성을 가지고 있어 컨테이너의 작업량에 따라 에너지 소비가 증가하게 된다. 따라서 본 연구에서는 컨테이너터미널 운영사에서 하역작업시 장비별로 소비하는 에너지소비 패턴분석을 하고자 한다. 에너지소비 패턴을 분석하기 위해 하역장비별 에너지 소모량과 영역별 컨테이너 처리량을 상호비교 분석하였다. 그리고 컨테이너터미널에서 소비하는 에너지의 월별 소비패턴에서 정상적인 에너지 소비패턴과 비정상적인 에너지 소비패턴을 분류하는 방법을 도출하고 정상적인 에너지소비 패턴을 유도하기 위한 방안을 제시하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.320-321
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• 2022

부두 내 컨테이너를 적재하는 과정에서 정렬 상태가 부정확한 경우 강풍으로 인한 안전사고가 발생할 가능성이 있다. 본 논문에서는 컨테이너 안전사고를 예방하기 위한 딥러닝 기반의 컨테이너 정렬 상태 분류 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 정렬을 분류하는 기준을 제시하고 YOLO 기반의 모델을 구현했다. 추론 속도, 검출 정확도, 분류 정확도를 기준으로 각 모델의 성능을 평가했으며 성능 결과는 YOLOv4모델이 YOLOv3모델에 비해서 추론 속도는 느리지만, 검출 정확도와 분류 정확도는 높음을 보인다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권11호
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• pp.411-418
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• 2022

최근 항만에서는 부정확한 컨테이너 적재로 인해 컨테이너가 강풍에 쉽게 쓰러지는 컨테이너 붕괴 사고가 빈번이 발생하고 있으며 이는 물적 피해와 항만 시스템 마비로 이어지고 있다. 본 논문에서는 이런 사고를 미연에 방지하기 위해 딥러닝 기반 컨테이너 적재 상태 및 사고 위험도 검출 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 darknet 기반 YOLO 모델을 활용하여 컨테이너 상하의 코너캐스팅을 통해 컨테이너 정렬 상태를 실시간으로 파악하고 관리자에게 사고 위험도를 알리는 시스템이다. 제안된 시스템은 추론 속도, 분류 정확도, 검출 정확도 등을 성능 지표와 실제 구현 환경에서 최적의 성능을 보인 YOLOv4 모델을 객체 인식 알고리즘 모델로 선택하였다. 제안된 알고리즘인 YOLOv4가 YOLOv3보다 추론속도와 FPS의 성능 측면에서 낮은 성능을 보이기는 했지만, 분류 정확도와 검출 정확도에서 강력한 성능을 보임을 증명하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.161-162
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• 2020

전 세계 주요 선진 항만에서는 AI, 빅데이터, 자율주행자동차, 커넥티드카 등 4차 산업기술과 ICT 기술을 활용하여 항만의 효율성 증가, 항만 내 오염물질 배출 저간 등 환경규제에 대비하고 있다. 그리고 3D 업종 기피 등으로 인한 인력 감소의 문제를 해결하기 위해 완전무인자동화 터미널 개발에 투자하고 있다. 그러나 국내 항만에서는 선진 기술 도입이 늦어지고 있으며 그로 인한 항만 효율성이 떨어지고 있다. 또한 항만 안전사고 문제도 빈번하게 발생하여 항만 마케팅에도 심각한 영향을 미치고 있다. 이에 각 우리나라 컨테이너 터미널 별 특성과 유형을 분석하고 그에 맞는 자율협력주행 도입요인을 5개의 대분류 요인과 15개의 중분류 요인으로 분류하였다. 계층적으로 분류된 도입요인은 선사, 항만공사, 컨테이너 터미널, 관계 부처 등에 근무하는 종사자를 대상으로 설문 조사를 실시할 예정이다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권9호
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• pp.273-282
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• 2023

최근 스마트항만을 구축하기 위해 ICT 기술이 적용된 물류 자동화, 항만 운영 자동화 등 다양한 기술이 개발 중이다. 하지만 항만 안전과 안전사고를 예방하기 위한 기술 개발은 부족한 상황이다. 이에 본 논문에서는 항만 내 컨테이너 적재 공간에서 발생할 수 있는 안전사고를 예방하기 위한 인공지능 기반 컨테이너 적재 안전관리 시스템을 제안한다. 이 시스템은 인공지능 기반 컨테이너 안전사고 위험도 분류 및 저장 기능과 실시간 안전사고 모니터링 기능으로 구성되어 있다. 이 시스템은 실시간으로 현장의 사고 위험도를 모니터링하며 이를 통해 컨테이너 붕괴사고를 예방할 수 있다. 제안된 시스템은 프로토타입으로 개발되어 직접 항만에 적용하여 시스템을 평가하였다.

• 한국항만경제학회지
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• 제26권1호
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• pp.105-130
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• 2010

광양항은 국내외적으로 부산신항 및 중국 항만들과 물동량 확보와 생산성 향상을 우해 경쟁하고 있다. 광양항 컨테이너터미널은 개장 10년이 지났으나 기술적 변화가 없이 계속 운영되고 있어 경쟁력 확보를 위한 대안의 마련이 시급한 실정이다. 따라서 본 논문은 컨테이너터미널을 대상으로 리모델링 기술대안을 선정하였으며, 선정된 기술대안을 광양항을 대상으로 하여 도입효과 및 우선순위를 분석하기 위해 인과분석을 하였다. 먼저, 리모델링 기술대안은 영역별로 리모델링 목표에 따라 리모델링 효과를 구분하고, 게이트 5개 대안, 야드 8개 대안, 안벽 10개 대안을 선정하고 각 대안별 효과를 구분하였다. 실무전문가를 대상으로 조사한 광양항 컨테이너터미널에 대한 조사결과를 요약하면 광양항의 경우 개선이 필요한 영역의 우선순위가 안벽, 야드, 게이트 순으로 나타났으며, 각 영역별 기술대안의 우선순위를 파악하였다. 리모델링 기술적용 인과분석에서는 리모델링 기술대안을 원인으로 하고, 기술적용에 따른 효과를 결과로 하여 인과분석을 하였다. 각 영역별 대안과 효과와의 관계를 바탕으로 대안의 도입선후관계와 단계별 효과를 분석하였으며, 영역별 리모델링 기술대안의 도입 단계를 분류하여 도입방안을 제시하였다. 본 논문의 한계점으로는 컨테이너터미널별로 장비구성 및 운영방식에 차이가 있기 때문에 일반적인 기술도입 방안이 공통적으로 적용될 수 없다는 것이며, 실제 현장 상황에 맞는 효과적인 기술대안의 선정 방안이 필요하다. 향후에는 컨테이너터미널 운영사별 분석을 통해 보다 생산성 향상에 도움이 되도록 체계적인 방안이 강구되어야 할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.539-540
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• 2023

최근 물체 인식 모델의 성능을 개선하기 위한 다양한 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 K-means 기반 앵커박스 선정 기법을 적용한 새로운 물체 인식 모델 성능 개선 방법을 제안한다. 제안된 방법은 항만 내 설치된 컨테이너 사고를 예방하기 위한 컨테이너 사고위험도 분류 모델에 적용하여 성능 평가를 하였다. 특히, 컨테이너 사고위험도 분류 모델은 작은 물체를 인식해야 하며 이런 환경에서는 기존 물체 인식 모델 성능이 낮게 나타난다. 본 논문에서는 제안한 K-means 기반 앵커박스 선정 기법을 적용하여 물체 인식 모델 성능이 개선됨을 확인하였디.

• 한국항해항만학회지
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• 제47권6호
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• pp.437-447
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• 2023

항만 산업의 동향은 적극적인 4차 산업 기술을 도입하여 자동화 항만, 스마트 항만 등 새로운 항만의 형태로 발전하고 있다. 그러나 항만의 발전 이면에는 항만 및 컨테이너 터미널 내 사이버 보안 사고 및 위협 가능성 또한 높아지고 있다. 이에 항만 내 사이버 보안 강화와 관련된 연구가 필수적이나 국내에서 진행되는 관련 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구는 국내 대표 항만인 부산항 중 가장 4차 산업 기술을 적극적으로 도입하는 컨테이너 항만을 중심 사이버 보안 강화를 위한 요인을 도출하고 향후 강화 방안을 도출하고자 하였다. 연구결과 부산항 컨테이너 터미널 사이버 보안 강화를 위한 요인은 네트워크 구축 및 정책 지원, 교육 표준화 및 인력 양성, 법·제도적 요인으로 분류되었다. 이후 도출된 요인을 바탕으로 다중회귀 분석을 실시하였으며 분석 결과를 바탕으로 향후 부산항 컨테이너 터미널의 안전성 확보 및 강화, 신뢰성 확보 및 강화, 성과 및 만족도 향상을 위한 세부 요인을 도출하였다. 본 연구는 점차 증가하는 항만 및 컨테이너 터미널 내 사이버 보안 공격에 대응하여 부산항 컨테이너 터미널의 사이버 강화를 위한 방향성을 제시했다는 점에서 의의를 지닌다.