• 제목/요약/키워드: 항만 물동량

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중력모형을 이용한 부산항의 해상물동량 입출항 패턴 분석 (An Analysis on Import & Export pattern of the Port Traffic in the Port of Pusan by the Gravity Model)

  • 양항진
    • 한국항만경제학회지
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    • 제22권3호
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    • pp.79-96
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    • 2006
  • 본 연구에는 국제무역이론에서 자주 이용되고 있는 중력모형을 이용하여 시계열 분석에서 고려되지 못한 항만입지(주간선항로상의 위치여부), 항만비용(해상운송비용), 지역경제협력(ASEAN, EU, NAFTA) 등을 시계열 자료와 결합하여 부산항의 해상물동량을 추정하였다. 부산항의 수출입물동량에 대한 분석 결과를 살펴보면, 두 나라간의 거리에 (-) 영향을 받고, 우리나라와 교역상대국 GDP의 합에 대해서는 (+) 효과를 나타내는 것으로 분석되었다. 교역상대국이 주 간선항로 위치 여부(LINE)와 해운협정 체결(ARG) 여부는 (+) 부호를 나타내며 통계적으로 유의한 결과를 얻었다. 해상운송비용의 경우는 해상운임이 1% 포인트 상승하면 부산항의 수출입물동량은 0.323에서 0.490% 정도 감소하는 것으로 분석되었다. 부산항의 입출항 환적물동량에 대한 분석 결과, 우리나라와 교역상대국 GDP의 합은 (+)의 호과를 나타내는 것으로 분석되었으며 주간선항로의 위치변수(LINE)는 (+)의 부호를 나타내고 통계적으로도 유의한 것으로 나타났다. 해상운송비용은 1% 포인트 상승하면 부산항의 환적 물동량이 약 0.586에서 0.895 가량 감소하는 것으로 분석되었다. 지역경제협력체인 EU에 대해서는 수출입과 환적물동량 모두에서 (-)의 부호를 나타내었고 ASEAN은 환적물동량에서 (+)의 부호를 나타내며 통계적으로 유의한 결과를 얻었다.

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국내 3대 주요 컨테이너항만의 장래 컨테이너선박 교통량 추정 (The Estimation of the Future Container Ship Traffic for Three Major Ports in Korea)

  • 김정훈
    • 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.

우리나라 주요항만의 인센티브 정책에 관한 연구

  • 유주영;정태원
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2009년도 공동학술대회
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    • pp.122-123
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    • 2009
  • 최근 세계경기 침체 여파로 전국 항만의 물동량이 감소하는 가운데 인천항의 물동량 또한 증가율이 2007년 20.8%에서 2008년 2.0%로 급격하게 둔화되었으며 2009년도 1/4분기(1-3월)전체 물동량은 309,930백 톤으로 전년동기(379,540백 톤)보다 18.3% 감소하였다. 이에 항만당국은 경기침체와 같은 대외환경의 변화와 주변항만의 적극적인 물량 유치를 위하여 인센티브 정책을 개편하는 등의 전략을 마련하고 있다. 따라서 본 논문은 국내 주요항만의 인센티브 정책을 분석하고 그 시사점을 제시하는 것을 목적으로 한다.

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LSTM을 활용한 부산항 컨테이너 물동량 예측 (Forecasting the Container Volumes of Busan Port using LSTM)

  • 김두환;이강배
    • 한국항만경제학회지
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    • 제36권2호
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    • pp.53-62
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    • 2020
  • 해운항만물류산업은 세계 경제활동과 밀접한 관계를 가지고 있으며, 특히 무역의존도가 높은 우리나라의 항만 시설은 중요한 사회간접자본시설이다. 부산항은 우리나라 최대의 항만으로 우리나라 컨테이너 운송의 75%가 부산항을 통해 운송되고 있으며, 국가 경쟁력 측면에서 그 중요성은 매우 크다. 항만 물동량 예측은 항만 개발 및 운영 전략에 영향을 미치며, 정확도 높은 컨테이너 물동량 예측은 필수적이다. 하지만 오늘날 해운항만물류산업 환경의 급격한 변화로 인해 기존 시계열 예측 방법으로는 예측 정확도 향상에 어려움이 있다. 본 연구에서는 부산항 컨테이너 물동량 예측 정확도 향상을 위해 딥러닝 모형 중 LSTM 모형을 활용하여 컨테이너 물동량을 예측한다. 모형의 성능 평가를 위해서 SARIMA 모형과 LSTM 모형의 예측 정확도를 비교한다. 그 결과 LSTM 모형이 SARIMA 모형보다 예측 정확도가 높게 나타났으며, 예측치가 실측치의 특성을 반영하여 잘 나타나고 있음을 확인하였다.

시스템 다이내믹스를 이용한 부산항 환적물동량 예측모델에 관한 연구

  • 송상근;류동근
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2014년도 춘계학술대회
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    • pp.175-177
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    • 2014
  • 본 연구는 부산항에서 차지하는 환적물동량의 위상을 고려하여 환적화물에 대한 정확한 예측을 위한 모델을 수립하는데 그 목적이 있다. 환적물량을 결정짓는 요소로는 부산항의 경쟁력 뿐 아니라 중국 등의 수출입 물동량 증가량과 중국항만의 경쟁력도 중요요소이며, 이들 요소들이 상호간에 영향을 주고 받음에 따라 그러한 순환적 인과관계 분석에 적합한 시스템 다이내믹스(SD) 기법을 활용하여 환적화물에 대한 예측을 시도해 보고자 한다.

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우리나라 부산항 항만하역시장 안정화 방안에 관한 연구

  • 류동근;김태균
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2011년도 추계학술대회
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    • pp.166-169
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    • 2011
  • 항만간 허브항 경쟁이 극심해 지고 있는 오늘날, 컨테이너 선사는 M&A 및 전략적 제휴로 컨테이너터미널 운영사와의 가격 협상력의 우월적 지위를 갖게 되어 컨테이너터미널 운영사간 선사 및 화물유치를 경쟁을 더욱 부추기고 있다. 그러나 수요측면에서 컨테이너물동량 증가율 둔화로 컨테이너터미널에서 처리해야 할 물동량은 한정되어 있는 반면, 공급 측면에서 항만터미널의 지속적인 건설은 항만간 또는 터미널간 물량 유치경쟁을 과열시키고 있다. 특히 부산항은 신항 개장이후 북항과 신항간 물동량 유치경쟁으로 인하여 항만하역시장의 교란을 가져오고 있다. 본 연구에서는 부산항 컨테이너 항만하역시장의 구조적 특성분석과 설문조사 방법론을 통하여 향후 부산항 항만하역시장의 안정화 방안을 제시하고자 한다. 시장구조 분석결과 부산항은 한정된 처리물량과 신항의 개장으로 인한 공급과잉, 그리고 정부의 지역항만개발정책에 따른 컨테이너화물의 분산처리로 지속적인 부산항의 비중 감소로 선석당 처리물량이 감소하고 있다. 이에 따라 선사의 우월적 지위를 이용한 하역료 인하요구로 터미널운영사간에 서비스경쟁이 아닌 비협력적인 가격경쟁으로 재정수지가 악화되고 있고, 또한 '10년 외국적선사의 처리물량이 60%를 차지하고 있어 국부유출이 심각한 실정이다. 따라서 하역시장 안정화 방안으로 항만시설 수요 및 공급의 불균형을 조정하기 위하여 항만풀링공동기금관리를 통한 재정수지를 확보할 수 있는 항만풀링제도를 제안하며, 이 제도의 운영을 위하여 한시적으로 컨테이너터미널 운영사별 처리물량 상한제를 도입하는 것이 바람직하다고 판단된다.

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신경망을 이용한 컨테이너 물동량 예측에 관한 연구 (A Study on the Forecasting of Container Volume using Neural Network)

  • 박성영;이철영
    • 한국항해항만학회지
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    • 제26권2호
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    • pp.183-188
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    • 2002
  • 컨테이너 물동량 예측은 항만과 항만의 개발에 있어서 매우 중요하다. 일반적으로 이동평균법, 지수평활법, 회귀분석과 같은 통계적인 방법들은 물동량 예측에서 많이 사용되어졌다. 하지만, 컨테이너 물동량 예측에 영향을 주는 여러 가지 요소들을 고려해 보면 다중병렬처리시스템인 신경망을 이용하는 것이 효과적이다. 본 연구는 신경망의 역전파학습알고리즘을 이용하여 컨테이너 활동량을 예측하였다. 신경망을 이용하여 영향력 있는 요소들을 선별하였으며, 선별된 요소들을 이용하여 물동량 예측을 하였다. 또한 제안된 신경망 알고리즘과 통계적인 방법의 예측들을 비교하였다.

중심항만 개발전략의 유효성에 관한 연구 (A Study on the Effectiveness of Hub Port Development Strategy)

  • 한철환
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2003년도 춘계공동학술대회논문집
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    • pp.107-114
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    • 2003
  • 세계적으로 항만간 경쟁이 전방위로 전개되고 있는 가운데 우리나라를 비롯하여 아시아 각국은 자국 항만을 중심항만으로 육성하려고 대대적인 항만개발에 나서고 있다. 그럼에도 불구하고 아직까지 중심항 개발전략의 유효성에 대한 이론적 검토는 충분하지 못한 실정이다. 본 연구는 i) 대형항만에 물동량이 집중되는 항만집중화 현상이 일어나는가 ii) 과연 대형항만은 소형항만에 비해 물동량 증가속도가 빠른가를 검토함으로써 중심항만 개발전략에 대한 시사점을 도출해 보고자 한다 이를 위해 먼저 허쉬만-허핀달지수론 적용하여 아시아 항만의 항만집중도론 분석하였고, 또한 글로벌 차원과 지역적 차원에서 컨테이너 항만규모와 성장간 실증분석을 시도하였다. 분석 결과, 항만집중도에 있어서 아시아 특히 동북아지역은 항만물동량의 분산화 경향이 강한 것으로 나타났다. 그리고 항만규모와 성장간 관계의 경우 글로벌 차원에서는 대형항만일수록 물동량 증가율이 소형항만에 비해 높게 나타난 반면, 아시아지역은 소형항만일수록 물동량 증가율이 높게 나타났다.

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시스템다이내믹스를 활용한 평택·당진항 수입 승용차 물동량 예측에 관한 연구 (Forecasting the Volume of Imported Passenger Cars at PyeongTaek·Dangjin Port Using System Dynamics)

  • 이재구;이기환
    • 한국항해항만학회지
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    • 제44권6호
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    • pp.517-523
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    • 2020
  • 평택·당진항은 국내에서 가장 많은 완성차 물동량을 처리하는 항만으로 특히 수입 자동차는 국내 전체 물동량의 95% 이상을 처리하고 있다. 그러나 2015년부터 수입 자동차 물동량 증가가 정체되고 있어, 항만 개발이나 자동차 관련 산업에 투자를 계획하고 있는 관계자들에게 새로운 물동량 추정이 필요한 시점이다. 한편, 자동차 물동량 예측 시 그동안 GDP(국내총생산) 등 경제와 관련된 변수가 많이 활용되었으나, 선행연구를 통해 선진국에서는 이러한 경제관련 변수가 자동차 물동량에 미치는 영향이 점점 감소하고 있는 것으로 확인되었다. 특히 우리나라와 같이 짧은 시간내에 경제성장을 달성하고 선진국으로 진입한 경우에는 경제변수에 대한 주의가 필요하다. 이에 본 연구에서는 우리나라가 직면하고 있는 인구감소를 주요 요인으로 하여 시스템다이내믹스를 통해 평택·당진항의 수입 승용차 물동량을 예측하고자 한다. 예측결과 평택·당진항의 수입승용차 물량은 '21년을 기점으로 조금씩 감소하는 것으로 분석되었다. 그리고 예측된 결과값의 정확도를 측정하기 위해 MAPE 검증을 실시하였고, 수입 승용차 점유율에 대한 시나리로 분석을 실시하였다.

LSTM을 활용한 컨테이너 물동량 예측 (Forecasting Container Throughput with Long Short Term Memory)

  • 임상섭
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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    • pp.617-618
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    • 2020
  • 우리나라의 지리적인 여건상 대륙과 연결되지 않기 때문에 해상운송에 절대적으로 의존하고 있다. 해상운송에 있어 항만시설의 확보가 필요하며 대외무역의존도가 높은 우리나라의 경우 더욱 중요한 역할을 한다. 항만시설은 장기적인 항만수요예측을 통해 대규모 인프라투자를 결정하며 단기적인 예측은 항만운영의 효율성을 개선하고 항만의 경쟁력을 제고하는데 기여하므로 예측의 정확성을 높이기 위해 많은 노력이 필요하다. 본 논문에서는 딥러닝 모델 중에 하나인 LSTM(Long Short Term Memory)을 적용하여 우리나라 주요항만의 컨테이너 물동량 단기예측을 수행하여 선행연구들에서 주류를 이뤘던 ARIMA류의 시계열모델과 비교하여 예측성능을 평가할 것이다. 본 논문은 학문적으로 항만수요예측에 관한 새로운 예측모델을 제시하였다는 측면에서 의미가 있으며 실무적으로 항만수요예측에 대한 정확성을 개선하여 항만투자의사결정에 과학적인 근거로서 활용이 가능할 것으로 기대된다.

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