• 한국항해항만학회지
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• 제39권4호
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• pp.371-376
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• 2015

항만은 우리나라와 같이 국가경제에서 수출입 의존도가 높은 국가에서는 중요기간시설이자 많은 부가가치를 창출하는 매우 중요한 역할을 맡고 있다. 중요한 시설임에도 불구하고 과거에는 항만에 대한 인식이 미흡했었으나 2000년대에 들어 세계 컨테이너 물동량이 증가하고 중국의 경제가 발전함에 따라 동북아 지역에 물동량이 많이 발생하게 되어 항만의 역할의 중요성과 인식도 변화하였다. 본 연구는 우리나라 항만 기본계획 및 항만 구분에 따른 항만 역할을 검토하여 항만 물동량에 영향을 미치는 결정요인을 연구하고자 한다. 연구의 대상으로는 부산항과 광양항 같이 글로벌 환적항만을 제외한 배후지역 물동량의 영향을 많이 받는 국내 중소형 컨테이너항만을 대상으로 정하였다. 분석결과 항만물동량에 영향을 미치는 요인으로는 접안능력, 활성화정도, 연결국가수, GRDP, 제조업체수로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.155-161
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• 2023

우리나라 수출의 97.5%, 수입의 87.2%가 해상운송으로 이뤄지며 항만이 한국 경제의 중요한 구성요소이다. 이러한 항만의 효율적인 운영을 위해서는 항만 물동량의 단기 예측을 통해 개선시킬 수가 있으며 과학적인 연구방법이 필요하다. 이전 연구는 주로 장기예측을 기반으로 대규모 인프라투자를 위한 연구에 중점을 두었으며 컨테이너 항만물동량에만 집중한 측면이 크다. 본 연구는 국내 대표적인 석유항만인 울산항의 석유 및 가스화물 물동량에 대한 단기 예측을 수행하였으며 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short Term Memory) 모델을 사용하여 RMSE기준으로 예측성능을 확인하였다. 본 연구의 결과는 석유 및 가스화물 물동량 수요 예측의 정확도를 높여 항만 운영의 효율성을 개선하는 근거가 될 수 있을 것으로 기대된다. 또한 기존 연구의 한계로 컨테이너 항만 물동량뿐만 아니라 석유 및 가스화물 물동량 예측에도 LSTM의 활용할 수 있다는 가능성을 확인할 수 있으며 향후 추가 연구를 통해 일반화가 가능할 것으로 기대된다.

• 한국항만경제학회지
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• 제36권1호
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• pp.91-104
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• 2020

서산 대산항은 국내 무역항 중 물동량 6위의 항만이며, 항만의 지속적인 성장을 위해 항만 인프라 확장, 정기항로 개발, 해외 마케팅, 항만인센티브제 등을 추진하고 있다. 또한, 중국 위해항으로 운항하는 카페리 정기노선개설을 계획 중인 상황으로 이에 대한 수요분석이 필요한 시점이다. 본 연구는 서산 대산항의 대 중국(위해시)카페리 항로 개설 타당성에 대해 분석하여 효율적인 의사결정을 위한 기초자료로 활용할 수 있는 연구제공을 목표로 한다. 현재 국내에서 중국으로 운항하는 카페리 항로는 인천항, 평택·당진항, 군산항에 개설되어 있으며, 연도별로 약간의 등락은 있으나 증가하는 추세에 있다. 서산 대산항에서 위해시로 가는 카페리 항로가 개설될 시 창출 가능한 물동량을 분석하기 위해서 서산 대산항이 위치한 충청남도 지역으로부터 국내 각 항이 위치한 지역으로의 국내 화물물동량을 분석한 후, 국내 각 항에서 위해시로 카페리를 통해 운송되는 물동량을 파악하여 서산 대산항에서 중국 위해항으로 운송될 수 있는 카페리 물동량을 예측하였다. 그 결과, 2020년 기준 여객 약 76,000명, 화물 약 5만톤 정도의 물동량 창출이 가능할 것으로 분석되었다. 또한, 정책제언으로 카페리 여객 활성화를 위한 전략, 카페리 화물물동량 확보를 위한 전략 및 항만인센티브제도의 도입 방향을 제시하였다.

• 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.

• 한국항만경제학회지
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• 제34권2호
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• pp.97-114
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• 2018

우리나라 수출입의 중요한 비중을 차지하는 동아시아 지역은 지리적, 정치적, 경제적, 사회 문화적 상호보완성으로 인해 더욱 증대될 것으로 예상된다. 최근 수출입 증대와 더불어 우리나라 항만과 대동아시아 국가간의 항만 물동량 역시 증가세를 유지하고 있다. 그러나 이들 국가의 경제 규모 및 성장율의 차이, 항만인프라 수준, 지리적 위치 등과 같은 다양한 요인으로 인해 이들 항만과의 물동량은 변동성을 보이고 있다. 항만 물동량의 변동성과 항만 네트워크의 변화에 대한 많은 연구에도 불구하고 우리나라 항만과 동아시아 항만과의 보다 세밀한 연구는 제한적이기 때문에 본 연구가 이러한 갭을 보충하고자 한다. 본 연구는 우리나라의 대동아시아 지역항만간 수출 컨테이너 화물의 유통경로의 추이를 분석하고, 이를 통해 우리나라 무역업체, 선사, 물류업체, 항만당국의 정책적 실무적 시사점을 제시하는데 목적이 있다. 2007~2015년간 우리나라의 주요항만과 대동아시아 개별항만간의 물동량의 변동성을 변이할당기법을 사용하여 분석을 진행한다. 분석결과 우리나라 항만 전체적으로 Shanghai, Ningbo, Ho Chi Minh, Haiphong 등이 규모와 물동량 증가면에서 가장 중요한 항으로 나타났다. 항만단위로 볼 때 부산항에서는 중국항의 경우 Yantai, Weihai, Hakata, Kobe, Ho Chi Minh, Haiphong, 인천항은 Lianyungang, Tianjin, Osaka, Kobe, Ho Chi Minh, Haiphong, 광양항은 Tianjinxingang, Weihai, Yokohama, Ho Chi Mihn, Tanjong, 울산항은 Yantai, Lianyungang, Nagoya, Kobe, Ho Chi Minh, Portkelang항과의 항만네트워크가 중요한 것으로 나타났다. 따라서 우리나라의 정부, 항만당국, 해운 물류업체들은 이들 항만과의 물류네트워크 협력을 강화하는 한편 이들 항만에 대한 투자를 적극적으로 추진해 나갈 필요가 있다.

• 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.

• 한국항만경제학회지
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• 제37권3호
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• pp.55-74
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• 2021

컨테이너 항만의 역할은 해상운송을 지원하는 동시에 해륙을 연결하는 공급사슬의 중심적 위치를 점함으로써 교역과 국가 또는 지역 경제활성화에 크게 기여하고 있다. 항만의 물동량은 지리적, 경제적, 운영적 요인 등에 의해 성과(물동량)이 좌우된다. 지난 수십년간 컨테이너 항만별 물동량은 변동성을 유지하면서 성장하여왔다. 본 연구는 글로벌 항만이 지역별, 규모별, 시기별로 물동량에서 어떤 변화를 겪어 왔는지를 분석하는 데 목적이 있다. 분석을 위해 글로벌 100위의 항만을 대상으로 하였으며 방법론으로는 변이할당분석과 BCG 매트릭스 분석을 활용하였다. 분석결과 전체적으로 지난 16년간 항만 물동량의 상대적 변동성은 제한적인 것으로 나타났다. 이에 반해 경제적으로 성장기에 있는 중국과 동남 및 서남아시아의 항만들은 성장세를 나타낸 반면 동북아, 유럽 등의 항만들은 정체 또는 쇠퇴기에 접어든 것으로 나타났다. 이들 통해 볼 때 대부분의 글로벌 항만들은 이미 해당 지역에서의 중심항으로 자리매김하고 있기 때문에 낮은 물동량의 변동성을 유지하고 있는 것으로 나타났다. 또한 글로벌 항만 물동량은 해당 지역 또는 국가의 경제적 역량의 변화와 밀접한 관계를 가지는 것을 알 수 있다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권1호
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• pp.39-45
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• 2024

항만 성능에 대한 정확한 평가는 컨테이너 물동량은 매우 중요한 요소이며, 효과적인 항만 개발 및 운영 전략에 대한 정확한 예측이 필수적이다. 하지만 해양 산업의 급격한 변화로 인해 컨테이너 물동량 예측의 정확성이 향상되기는 어렵다. 이를 해결하기 위해 사물인터넷(IoT)을 이용한 항만 성능에 미치는 영향을 분석하여 부산항의 경쟁력과 효율성을 향상시키기 위해 적용이 필요하다. 이에 본 연구에서는 부산항의 미래 컨테이너 물동량을 예측하기 위한 예측 모델을 개발하는 것을 목표로 이를 통해 항만 관리 기관의 개선된 의사 결정과 항만 생산성을 향상시키는 데 초점을 맞추고 있다. 항만 컨테이너 물동량을 예측하기 위해 본 연구에서는 기계 학습 모델의 Extreme Gradient Boosting (XGBoost) 기법을 도입하였다. XGBoost는 다른 알고리즘에 비해 높은 정확도, 빠른 학습 및 예측 속도,과적합을 방지하고 Feature Importance 제공하는 장점이 돋보인다. 특히 XGBoost는 회귀 예측 모델링에 직접 사용할 수 있어 기존 연구에서 제시된 물동량 예측 모델의 정확도 향상에 도움이 된다. 이를 통해 본 연구는 4.3% MAPE (Mean absolute percenture error) 값으로 제안된 방법이 컨테이너 물동량을 정확하고 신뢰성 있게 예측할 수 있다. 본 연구에서 제시한 방법론을 통해서 부산 컨테이너물동량의 정확성을 높일 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국항만경제학회지
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• 제29권3호
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• pp.1-23
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• 2013

본 연구는 1992년부터 2011년까지 월별자료를 사용하여 여러 가지 시계열 추정모델과 승법 계절 ARIMA 모형을 설정하여 부산항의 컨테이너 물동량을 추정하고 예측하였다. 여러 가지 모델로 추정한 결과 부산항의 컨테이너 물동량과 물동량 변동 모두 계절을 승법한 ARIMA 모델 $(1,0,1){\times}(1,0,1)_{12}$로 추정하였을 때, 추정결과와 Akaike information, Schwarz, Hannan-Quin 기준 등으로 보아, 가장 좋은 ARIMA 추정과 예측 모형으로 나타났다. 그리하여 부산항 물동량 추정의 최적모형인 ARIMA $(1,0,1){\times}(1,0,1)_{12}$ 모형에 의해 향후 8년간 96개월에 대한 부산항 물동량 미래 예측치(2013-2020년)를 월별로 추정하여 예측한 결과 2013년부터 부산의 물동량은 연도별로 조금씩 지속적으로 증가하는 추세를 보일 것으로 나타났다. ARIMA $(1,0,1){\times}(1,0,1)_{12}$ 모형에 의한 부산항의 컨테이너 물동량의 연도별 예측량은 2013년 1천 891만 TEU, 2014년 2천 34만 TEU, 2015년 2천 188만 TEU, 2016년 2천 353만 TEU, 2017년 2천 531만 TEU, 2018년 2천 722만 TEU 그리고 2020년 3천 148만 TEU 등으로 나타났다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2009년도 공동학술대회
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• pp.133-134
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• 2009

선박의 대형화와 함께 해운 항만 시장이 급속히 변화하는 가운데 각 항만들은 항만 경쟁력을 가지기 위해 물동량 예측과 더불어 하역료를 바탕으로 한 부두사용료 수준에 대해 검토를 시행하고 있는 실정이다. 또한 부산북항 재개발과 관련하여 일반부두 폐쇄 및 터미널의 이전이 계획되어지는 가운데, 터미널 임대료 및 물동량 배분에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 따라서 본 논문은 컨테이너 터미널의 주변여건 변화에 따른 컨테이너화물 물동량을 추정 및 예측하고, 기존 사용료 및 부산북항의 특정 터미널을 대상으로 향후 2020년까지의 사용료를 검토하고자 한다.