• 제목/요약/키워드: 항만 효율성 예측

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국내항만투자의 효율성 및 적정 투자규모 예측을 위한 모형개발 및 실증적 적용에 관한 연구 (A Study on the Model Development and Empirical Application for Predicting the Efficiency and Optimum Size of Investment in Domestic Seaports)

  • 박노경
    • 한국항만경제학회지
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    • 제26권3호
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    • pp.18-41
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    • 2010
  • 본 논문에서는 Liu(2009)의 슬랙변수모형과 윌콕슨 부호순위 검정방법을 도입하고 새롭게 수퍼효율성모형을 도입한 Tone(2002)의 수퍼SBM모형에 대해서 이론적으로 설명하였다. 또한 1997년부터 2007년까지 국내 20개 항만의 5개의 산출물(항만서비스만족도, 수출입물량, 선박입출항척수, 항만재정수입, 컨테이너화물처리량)과 3개의 투입물(항만투자금액, 접안능력, 하역능력)을 이용하여 국내항만들의 효율성을 측정한 후에, 효율성 순위를 이용하여 윌콕슨의 부호순위검정을 통해서 수퍼SBM모형이 갖고 있는 항만효율성측면의 예측력을 측정하는 방법을 보여 주었다. 또한 개별항만별, 연도별로 적정한 항만투자의 금액을 예측하여 보여 주었다. 실증분석의 주요한 결과는 다음과 같다. 첫째, Wilcoxon의 부호순위 검정통계량에 의거하여 효율성 예측에 대한 가설검정을 해 보면, 제1모형에서는 p값이 평균 97.68% 수준에서 성과예측력을 가지는 것으로 나타났으며, 제2모형에서는 약 76.1%로 나타났다. 둘째, 수퍼SBM모형에 의한 항만별 항만투자의 적정투자규모를 정확하게 제시하였다. 셋, 제2모형에 대한 수퍼SBM모형에 의한 항만별 항만투자의 적정투자규모예측 결과는 다음과 같다. (ㄱ) 항만투자규모가 적정했던 항만들은 인천, 완도, 여수, 서귀포, 부산, 울산, 속초로 나타났다. (ㄴ) 거의 모든 항만들에서 투자금액이 과다한 것으로 나타났으며, 과소한 항만들은 삼천포, 마산, 울산, 삼척, 동해항으로 나타났다. (ㄷ) 차기년도의 항만의 적정투자규모를 예측하여 제시할 수는 있었다. 본 연구의 정책적인 함의는 국내항만관리자들은 항만의 환경이 변하고 있으므로 본 연구에서 제시하고 있는 수퍼SBM모형을 이용하여 항만들의 항만투자의 효율성 측정이나, 경영성과를 예측하는데 도입을 해야만 한다.

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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항만의 효율성을 예측하기 위한 실증적 측정방법 - SBM과 윌콕슨부호순위검정접근 - (An Empirical Measurement Way of Efficiency Prediction for Korean Seaports : SBM and Wilcoxson Signed-Rank Test Approach)

  • 박노경
    • 한국항만경제학회지
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    • 제24권4호
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    • pp.313-327
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    • 2008
  • 한국과 일본은 가장 가까운 이웃 나라이면서 한국은 일본의 식민지를 거친 경험을 갖고 있는 논문에서는 Liu(2008)의 슬랙변수모형을 도입하여 이론적으로 설명하고 1994년 및 1995년의 국내 20개 항만의 3개의 산출물(수출입물량, 선박입출항척수, 항만재정수입)과 2개의 투입물(접안능력, 하역능력)을 이용하여 국내항만들의 효율성을 측정한 후에, 양년도간에 모두 효율적인 항만으로 판명된 항만을 제외한 나머지 16개 항만들의 효율성 순위를 이용하여 월콕슨의 부호순위검정을 통해서 슬랙변수모형이 갖고 있는 항만효율성측면의 예측력을 측정하는 방법을 보여 주었다. 또한 동일한 방법으로 다년도(1995년-2003년)분석을 실시하여 항만효율성의 예측력은 어느 정도 되는지를 검정하였다. 다년도(1995-2003년)의 실증분석의 주요한 결과를 요약한다면 "가설검정의 모든 결과는 귀무가설을 기각할 수 없는 것"으로 나타났다. 즉, 예측자료와 실제자료의 차이가 있다고 할 수 없기 때문에, 예측자료가 실제자료를 반영하고 있는 것으로 나타났다. 특히 2000-2001년, 2003-2004년의 유의수준은 60%에 가까운 수준으로 나타나서 예측력이 있는 것으로 나타났으나 1995-1996년, 2002-2003년의 예측력은 낮은 것으로 나타났다. 본 연구의 정책적인 함의는 국내항만들도 슬랙변수모형과 월콕슨부호순위검정방법을 이용하여 차년도의 효율성, 또는 경영성과를 예측하여 제시하는 것도 항만의 효율성을 높일 수 있는 한 가지 방법이 될 수 있다는 점이다.

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항만 효율화를 위한 양적하 작업 시간 예측 서비스 개발 연구

  • 이준호;임성래;박순호
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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    • pp.236-238
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    • 2023
  • 자율운항선박 기술개발 사업중 해운 6세부(자율운항시스템 원격관리 및 안전운영 기술 개발)과제에서 자율운항 선박을 지원하기 위한 6종 서비스 중 항만 효율화를 위한 양·적하 작업 시간 예측 서비스에 대한 연구 및 개발을 목표로 한다.

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Prediction Oil and Gas Throughput Using Deep Learning

  • Sangseop Lim
    • 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.

항만 관제 정보 API를 이용한 체선율 분석 및 예측 시스템 -울산항을 중심으로- (Integration Analysis and Prediction System based on Port-API)

  • 홍석민;심수희;마선민;임지은;이예진
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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    • pp.1387-1390
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    • 2021
  • '체선'은 입항한 선박이 하역하지 못하고 대기하는 상황을 나타내는 말이며 이는 항만의 비효율성을 초래하고 금전적인 손실을 가져다준다. 따라서 본 논문에서는 기존 관제정보 API를 활용하여 체선율 분석 및 예측 시스템을 제안하고자 한다. 이를 통해 항만 시설 관리자에게는 투자방향성을 제공하고, 선박과 화주에게는 물류효율성을 제공해 줄 것으로 기대된다.

기계 학습 모델을 통해 XGBoost 기법을 활용한 부산 컨테이너 물동량 예측 (Forecasting the Busan Container Volume Using XGBoost Approach based on Machine Learning Model)

  • 웬티프엉타인;조규성
    • 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.

입출항 지원 서비스를 위한 AIS 빅데이터 기반 해상교통혼잡도 예측

  • 이서호;김세원;손준배;엄정온;이주향;김동함;윤상웅;김혜진
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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    • pp.344-346
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    • 2022
  • 최근 자율운항기술개발이 활발하게 이루어짐에 따라 자율운항선 실증이 증가하고 있으며, 또한 자율운항선의 효율적 운용 특히 운항의 안전성을 위해 입출항 시기의 적절성 또한 중요해지고 있다. 이에 해상교통혼잡도를 예측하고자 하였고, AIS 빅데이터를 통해 선박별항적을 분석 및 분류하고자 하였다. 장기적 관점에서 PORT-MIS 선박입출항현황 데이터(호출번호, 입항일시, 출항일시, 전출항지, 차항지, 계선지)를 과거 AIS 빅데이터와 연결시켜 과거 항적 중 가장 가까운 항적을 찾고자 하였다. 그리고 당시 소요 시간을 반영하여 12개의 시간대별로 어느 시점에 어느 위치 구간에 선박들이 놓이게 될지 예측하였고, 특히 입출항 시기의 적절성에 핵심이 되는 13개로 모델링된 영역에 몇 개의 선박들이 항로를 지나는지에 따라 혼잡도(원활, 혼잡, 정체)를 구분하였다. 또한, 본 연구에서는 단기적 관점에서 실제 AIS가 수신된 후에도 유사한 항적을 검사해가며 혼잡도를 예측하고자 하였고, 이러한 장단기적 혼잡도 예측을 통해 미래 자율운항선입출항 지원 서비스의 안전과 그 적절성을 제공하고자 하였다.

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신항과 북항의 철도물동량 예측에 따른 철도운송 활성화 방안에 관한 연구 (A Study on the Revitalization of Railway freight transportation Through forecasting of container volumes on Busan New & North port)

  • 조삼현
    • 한국항만경제학회지
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    • 제25권4호
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    • pp.131-146
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    • 2009
  • 본 논문은 부산항의 항만환경 변화에 따른 북항과 신항의 철도물동량을 분석하고자 연구를 수행하였으며 특히 신항만 건설과 신항만 배후철도 건설계획에 따라 예상되어지는 철송물동량을 예측하고자 하였다. 이를 위해 우선 부산항의 물동량 예측에 대한 국토해양부 및 KMI, KDI의 물동량 예측을 근거로 신항과 북항의 시설능력 및 예측 물동량 배분의 비중을 구하고 이를 현재 북항의 수출입 물동량의 철송물동량 비중을 근거로 신항과 북항의 철송 물동량을 예측하였다. 현재 부산항의 수출입 물동량 대비 철도운송율은 발송(수입) 10.68%, 도착(수출) 12.10%로 분석되었으며 신항과 비교적 유사한 신선대터미널의 경우에는, 수출입 물동량에 대한 철도운송 비율이 발송(수입) 12.11%, 도착(수출) 13.98%로 부산항 전체 물동량 대비 철도물동량에 비해 상대적으로 높게 나타나고 있다. 또한 KDI의 전국무역항 항만기본계획(2008)에 따르면 국내화물 운송수단별 운송분담율 중, 철도운송의 경우 2009년 기준으로 전체운송화물의 15.5%를 점유하는 것으로 예측하고 있는 바, 이를 적용한다면 부산항에서의 철도운송량은 더욱 증가할 것으로 예상된다. 아울러 신항만의 철도운송시설 건설계획과 철도운송 효율성을 제고시키면 철도운송 분담율을 더욱 제고시킬 수 있을 것으로 예측되었다. 아울러 현재까지는 구체화되지 않은 친환경을 위한 모달시프트 정책의 추진이 가시화되면 실질적인 철도물동량은 더욱 증가할 것이다. 신항만은 철송장의 건설로 해상과 철도운송 연계의 편리성이 확보되나 북측컨테이너 철송장의 경우에는 철도운영자와 철송장 운영자의 이원화로 원활한 철도운송의 장애요인으로 작용할 것으로 예측되는 바, 남측컨테이너철송장은 철도운영자와 철송장운영자를 통합하여 운영할 필요가 있다. 북항의 경우에는 신선대역의 역할이 중시되며 철도공사의 열차장대화에 맞는 시설의 확보와 부산진역 기능의 보완 기능 확보도 동시에 추진되어야 할 것이다. 아울러 철도로의 모달시프트에 대한 환경친화적인 정책적 지원방안의 강구도 필요하다.

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국내 주요항만별 항만물동량과 산업성장의 인과관계 (A Study on Causality between Trading Volume of Freight and Industrial Growth in Korea Ports)

  • 최봉호
    • 한국항만경제학회지
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    • 제23권4호
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    • pp.159-175
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    • 2007
  • 본 연구에서는 국내 주요 항만의 화물물동량과 산업성장간의 인과관계를 규명함으로써 각 항만의 지역 산업에의 기여도와 함께 이를 통하여 간접적으로 효율성을 분석하고 항만의 국제경쟁력을 제고하기 위한 정책방안 도출에 시사점을 제공하고자 하였다. 분석결과 단기 인과관계는 부산항, 인천항, 울산항에서 항만물동량이 지역산업성장을 인과하지 않았으며 광양항의 경우도 인과관계는 성립하지 않았다. 하지만 장기인과성은 항만물동량의 지역산업성장으로의 관계가 부산항과 인천항에서는 존재하는 것으로 나타났으며 특히 인천항은 항만물동량의 지역산업성장으로의 인과관계가 가장 강한 것으로 분석되었다. 예측 오차분산분해를 통한 항만물동량의 지역산업성장에 대한 구체적 기여도에 있어서는 인천항이 제일 크고 다음으로 광양항, 부산항, 울산항의 순서였다. 따라서 주어진 재원을 현재와 같이 분산 투자함으로써 모든 항만의 경쟁력을 저하시키기 보다는 선택과 집중에 의해 항만간 투자를 조정하여 투자재원의 효율화와 항만경쟁력을 제고시킬 수 있게 정책의 초점을 맞추어야 할 것으로 판단된다. 그리고 현재의 비효율적인 항만관련 투자도 항만물동량이 지역산업성장에 효율적으로 기여할 수 있게 재검토되어야 할 것으로 보인다.

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