• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2007년도 춘계학술대회
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• pp.187-199
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• 2007

항만의 개발은 투자시점에서 10여년이 소요되는 대규모 자본과 시간이 소요되는 사업이므로 항만 물동량을 사전에 정확히 예측하지 못하면, 과잉투자, 중복투자 또는 기관시설이 부족하는 등 큰 문제에 봉착하여 진다. 항만 물동량 예측은 항만 개발에 앞서 매우 중요한 과제이다. 따라서 본 논문에서는 파워심 프로그램을 활용한 항만 물동량 예측 시뮬레이터 개발에 앞서 기초 연구단계로 항만 물동량 발생 요소들의 관계를 정립하고 인과관계를 시스템 다이내믹스 기법을 이용하여 밝혔다. 이 시뮬레이터는 항만 물동량 예측 등 관련 산업기술 발전에 기여하리라 전망된다.

• 한국항만경제학회지
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• 제24권2호
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• pp.1-17
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• 2008

본 연구에서는 부산 북항의 장래 물동량을 시계열 모형을 이용하여 정량적으로 예측하였다. 항만물동량을 화물의 특성에 따라 크게 컨테이너, 유류, 일반화물 3가지로 구분하였다. 북항의 물동량 예측에서는 먼저 기존 물동량의 계절지수를 산정하고, 지수평활모형과 ARIMA모형 중에서 최적모형을 선정하였다. 이를 통해 추정된 각 화물별 해당연도의 물동량에 계절지수를 적용하여 물동량을 월별로 산출하였다. 2011년과 2015년의 컨테이너 예측 물동량은 각각 21,390만톤, 23,144만톤이며, 이는 2007년 대비 2011년과 2015년에 각각 약 7.4%, 16.2%로 증가한 것이다. 유류화물의 물동량은 동일하게 약 705만톤으로 2007년 대비 약 4.7% 증가하는 것으로 나타났으나 2002년의 물동량보다는 낮을 것으로 예측되었다. 그리고 일반화물의 물동량은 약 805만톤으로 2007년 대비 2011년과 2015년에 각각 약 0.74%, 0.75% 감소할 것으로 나타나 2007년과 거의 비슷한 수준을 유지할 것으로 예측되었다. 향후 북항에서 처리될 것으로 예측된 전체 항만물동량은 2011년과 2015년에 각각 22,900만톤과 24,654만톤으로 예상되었다. 이는 2007년 대비 각각 약 7.0%, 15.2% 증가한 물동량이다. 이러한 물동량의 증가는 컨테이너화물의 견인차 역할로 인한 결과로 예측되었다. 또한 북항 전체의 장래 월별 물동량을 보면 4월에 가장 많고, 2월에는 가장 적을 것으로 나타났다.

• 대한교통학회지
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• 제32권6호
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• pp.600-614
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• 2014

본 연구는 SARIMA 모형을 활용하여 기존에 다루어지지 않았던 분기별 항만 컨테이너 물동량을 예측하였다. 구체적으로 모델 추정에 활용된 자료는 1994년 1사분기부터 2010년 4사분기까지 총 84분기동안의 국내 전체 항만 컨테이너 물동량 자료이다. 본 연구에서 추정된 예측 모형의 예측 정확도를 검증하기 위하여 2011년 1사분기부터 2013년 4사분기까지 물동량을 예측하여 실제 물동량과 비교하였다. 또한 기존에 널리 활용되고 있는 ARIMA 모형을 활용하여 추정한 예측 모형과의 비교를 통해 분기별 항만 물동량 예측에 있어서 SARIMA 모형의 상대적 우수성을 검증하였다. 기존에 항만 물동량을 예측하는 대부분의 연구는 주로 장기 예측에 초점이 맞추어져 있다. 또한 월별, 연도별 물동량 자료가 활용된 경우가 대부분이다. 분기별 항만 컨테이너 물동량 자료를 활용하여 단기 수요를 예측함과 동시에 SARIMA 모형의 우수성을 입증한 본 연구는 충분한 가치가 있다고 판단된다.

• 한국항만학회지
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• 제11권1호
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• pp.1-11
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• 1997

우리나라에서의 해상물동량은 거시적분석법과 미시적분석법을 병행해서 예측하고 있다. 우선 거시적방법으로 국내외경제동향 및 각종 지표분석을 하여 항만물동량을 전망하고, 미시적방법으로는 품목별 생산, 소비, 수출입 수급량예측을 한 다음, 정부 및 관련업계, 기관의 추정치를 참고로하여 최종 예측물동량을 확정하는 것이 일반적이다. 또, 지정항만의 물동량예측에 있어서도 전체물동량 예측값에서 대상항만이 그 나라에서 차지하는 비율 혹은 평균증가율에 따라 그 예측치를 산정 하고 있다. 이러한 방법은 다른 경쟁항만의 개발 및 변화에 따른 영향이 요소로서 전혀 고려되고 있지 않아 국제경쟁력시대에 맞지 않아 예측량이 실제값과 근사한 값으로 접근할 가능성은 작다. 따라서 이러한 문제점들을 최대한으로 수정, 보완해서 항만의 운영효율고취 및 대외경쟁력고취를 위한 종합적인 분석을 통해 항만의 물동량을 예측해야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 이러한 종합적인 분석을 위해서 우선 주위 경쟁 중심항만(Hub Ports)간에 나타나고 있는 물동량 유동 형태(Flow Patten)를 MRCS(다변량곡면)를 통해 파악했다. 그리고 그 유동형태를 구성하는 각 요소간의 관계를 분석했다. 예를들면 선석수와 물동량과의 관계, 크레인수와 물동량과의 관계, 선석수와 크레인 수와의 관계, 선석 및 크레인수와 선박의 기항수와의 관계, 선석 및 크레인수와 항만요금(하역 및 제요금포함)과의 관계, 항만요금과 GNP, 임금수준과의 관계 등의 분석을 통해서 이러한 요소들간의 영향력을 분석했다. 이러한 분석결과, 각 항만 정보요소간의 관계는 표 3.5-표 ,3.9와 같은 관계를 알 수 있었고, 표 3.11에 나타난 것과같이 평균오차 5.5%란 결과를 도출 하였다. 또 동/동남아시아 주요 중심항만(코베, 홍콩 싱가포르, 카오슝, 부산들)간의 물동량 유동형태를 그대로 유지한다고 가정했을 때, 2011년 (총선석 57, 크레인수 l18기 기준)의 부산항 예상 물동량은 약 1,490만TEU로 계산되었다. 이상의 결과를 미루어 볼 때, 어느 항만의 물동량 예측은 해당항만 자체의 정보뿐만 아니라 경쟁항만의 정보를 종합적으로 분석한 것을 기초로하여 행해져야 할 것으로 사려된다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권3호
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• pp.157-163
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• 2017

항만 물동량 예측은 항만관리 기관의 투자계획에 매우 중요한 요소이다. 더불어 최근 항만은 물동량 유치를 위한 치열한 경쟁을 이어가고 있기 때문에 항만 정책수립에 있어 국내외 주요국의 물동량 예측은 중요한 의미를 갖는다. 항만 물동량 예측이 항만의 개발정책에 매우 중요하지만 최적의 물동량 예측 모델 개발에는 아직 어려움을 겪고 있다. 이러한 측면에서 본 연구는 중국 컨테이너 물동량 예측모델 제시를 연구의 목적으로 하였다. 중국 컨테이너 물동량 예측은 Clarkson's Shipping Intelligence Network를 통해 수집한 2004년 1월부터 2015년 12월까지 12년간의 월간 데이터를 System Dynamics를 사용하여 2004년부터 2020년까지 변화를 시뮬레이션 하였다. 실제 중국 컨테이너 물동량 데이터와 Stock-flow 다이어그램을 통해 도출된 예측값을 비교하여 모델의 정확도를 검증했다. 검증결과 수 출입 컨테이너 예측모델은 MAPE값이 각각 6.21 %, 7.68 %로 나타나 정확한 예측모델로 확인되었다.

• 한국항만경제학회지
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• 제26권1호
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• pp.61-82
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• 2010

본 논문에서는 국내 중심항만인 부산항, 광양항, 인천항을 중심으로 각 항만간의 물동량 영향 관계를 분석한다. 그리고 이를 바탕으로 현재의 국내항만간의 무분별한 투자와 경쟁으로 인한 비효율적 항만개발 및 운영에 대한 정부차원의 정책적 시사점을 제공하고자 한다. 각 항만 물동량간의 관계를 파악하기 위하여 벡터오차수정모형(VECM)을 이용하여 인과관계를 분석하였다. 그리고 충격반응함수와 예측오차분산분해를 통하여 분석함으로써 항만간의 동태적 관계도 분석하였다. 분석결과 부산항 물동량은 상대 항만인 광양항 물동량과 인천항 물동량의 변화 충격에 대하여 상대적으로 효과가 적고 효과의 지속성도 크지 않다. 광양항 물동량은 상대적으로 부산항물동량 충격에 의한 효과가 인천항 물동량 충격 효과 보다 더 심하고 오래 지속되었다. 인천항 물동량은 광양항 물동량 충격에 의한 효과가 크다. 예측오차의 분산분해 결과 부산항물동량은 부산항 자신의 오차항에 의해서 설명되는 부분이 상대적으로 크며 초기에는 광양항 물동량에 의하여 설명되는 부분이 상대적으로 크지만 점차 인천항 물동량에 의하여 설명되는 부분이 크다. 광양향 물동량은 부산항 물동량에 의해서 설명되는 부분이 인천항 물동량에 의해서 설명되는 부분 보다는 크다. 하지만 시간의 경과와 함께 인천항 물동량에 의한 기여도가 점차 증가했다. 인천항 물동량은 다른 항만 물동량에 의해서 설명되는 부분이 세 항만 중 가장 크다. 특히 광양항 물동량이 부산항 물동량이 기여하는 부분보다 더 큰 것으로 나타났다. 이상의 분석 결과를 바탕으로 다음과 같은 정책적 시사점을 도출할 수 있다. 정부는 국내 다른 항만의 물동량의 변화에 크게 영향을 받지 않은 부산항에 대해서는 해외 경쟁 항만과의 경쟁에서 경쟁력을 가질 수 있도록 항만정책을 집중해야 한다. 그리고 광양항과 인천항에 대해서는 독자적인 항만물동량 창출이 가능한 모형을 구축하도록 정책적으로 유도해야 할 것이다.

• 한국항만경제학회지
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• 제37권3호
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• pp.1-17
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• 2021

본 연구에서는 항만의 단기 물동량을 예측하기 위해 ARIMA 모형과 CART 모형을 활용한 단기 수요예측 모형을 제시하였다. 제시한 모형은 2단계로 구성된다. 1단계에서는 시계열 예측치와 주요 교역국의 주당 근로일수를 변수로 사용하여 CART 모형을 추정하고 주별 물동량 예측을 진행한다. 2단계에서는 1단계에서 도출한 예측치와 요일 정보, 주요국 공휴일 정보, 주요국 행사 기간 정보를 설명변수로 활용하여 최종적인 일별 물동량 예측 모형을 추정한다. 제시한 수요예측 모형을 활용하여 2020년 10월 1일부터 12월 31일까지 92일의 부산항 물동량을 예측한 결과 제시한 모형의 평균 정확도가 기존 시계열 모형보다 '22.5%' 높은 것으로 나타났다. 제시 모형은 일별 물동량의 추세뿐만 아니라 물동량이 급등락하는 지점에서도 높은 정확도를 보였으며 시계열 예측 모형을 사용했을 때 비해 총 166,504(TEU)의 오차를 줄일 수 있는 것으로 나타났다. 항만의 효율적인 운영을 위해 필수적인 단기 물동량 예측에 적합한 예측 모형을 제시한 본 연구는 충분한 활용 가치가 있을 것으로 판단된다.

• 한국항만경제학회지
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• 제30권4호
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• pp.255-273
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• 2014

본 연구는 인천내항, 인천북항, 평택항 간 물동량의 영향관계 분석을 위해 그랜저 인과관계 검정, 벡터자기회귀모형을 사용하였다. 그랜저 인과관계 검정결과 인천내항 물동량은 평택항 물동량의 원인변수임을, 평택항 물동량은 인천북항 물동량의 원인변수임을 확인하였다. 한편, 벡터자기회귀모형을 적용함으로써 얻은 충격반응함수를 통해 인천내항 물동량은 인천북항 물동량, 평택항 물동량과는 음의 관계가 존재함을 알 수 있었고, 인천북항 물동량과 평택항 물동량 간에는 양의 관계가 존재함을 알게 되었다. 또한, 벡터자기회귀모형을 적용함으로써 얻게 된 예측오차 분산분해를 통해 인천내항 물동량의 예측오차는 시간의 경과에 따라 인천북항 물동량의 변동에 의해 설명되는 비중이 커짐을, 평택항 물동량의 예측오차는 시간의 경과에 따라 인천내항 물동량의 변동에 의해 설명되는 비중이 커짐을 알게 되었다. 연구결과 평택항 물동량의 변동이 인천항 전체에 부정적인 영향을 미치는 것은 아니며, 부속 항만에 따라 영향을 달리 받을 수 있음을 알게 되었다. 이는 인천항, 평택항을 운영하는 항만운영 당국간 경쟁과 협력이 모두 가능하다는 것을 보여주며, 상호 협력할 부분과 경쟁할 부분을 명확히 한다면 양항이 함께 발전할 수 있을 것임을 의미한다.

• 한국항만경제학회지
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• 제37권1호
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• pp.179-196
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• 2021

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.

• 한국항만경제학회지
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• 제34권1호
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• pp.81-98
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• 2018

우리나라의 경제발전은 무역을 주축으로 하고 있어 항만을 통한 물류가 필수적이다. 항만의 운영과 개발을 위해 막대한 자본과 시간이 투자되고 있으며 항만은 국가 경제 전반에 영향을 미치고 있다. 따라서 사회 경제적 손실을 방지하기 위해선 적정수준의 개발계획이 중요하다. 항만시설 계획은 항만 물동량 예측을 기반으로 수립되므로, 정확한 물동량 예측이 선행되어야 한다. 더불어 항만에서는 품목별로 취급 방식이 다르므로 품목별 예측이 이루어져야 구체적인 시설계획이 가능하다. 따라서 컨테이너 화물이나 항만 전체 물동량에 대해 주로 예측했던 선행 연구들과는 달리 본 논문에서는 전체 물동량에서 큰 비중을 차지하고 있는 유류화물을 분석 대상으로 설정하였다. 단기, 중장기의 주기적 특성과 추세를 갖고 있는 유류화물 물동량을 효율적으로 예측하고자 새로운 예측모형인 TSMR을 개발하였다. TSMR모형의 검증을 위해 기존의 시계열 모형들과 비교분석을 진행하였으며 ARIMA모형의 경우 물동량 데이터가 안정화되지 않아 유효한 결과를 산출할 수 없었다. 윈터스 가법, 단순계절모형과 비교하였을 때 단기적인 예측에는 다소 취약하였으나, TSMR모형의 전반적인 적합도와 예측력은 우수한 것으로 나타났다. 또한 철강, 유연탄, 기계류의 물동량 분석결과 TSMR모형의 일반화 가능성도 충분한 것으로 나타났다.