• Journal of Korea Port Economic Association
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• v.37 no.1
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• pp.71-85
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• 2021

A variety of methods have been proposed through a number of studies on sophisticated demand forecasting models that can reduce logistics costs. These studies mainly determine the applicable demand forecasting model based on the pattern of demand quantity and try to judge the accuracy of the model through statistical verification. Demand patterns can be broadly divided into regularity and irregularity. A regular pattern means that the order is regular and the order quantity is constant. In this case, predicting demand mainly through regression model or time series model was used. However, this demand is called "intermittent demand" when irregular and fluctuating amount of order quantity is large, and there is a high possibility of error in demand prediction with existing regression model or time series model. For items that show intermittent demand, predicting demand is mainly done using Croston or HOLTS. In this study, we analyze the demand patterns of various items of air cargo with intermittent patterns and apply the most appropriate model to predict and verify the demand. In this process, intermittent optimal demand forecasting model of air cargo is proposed by analyzing the fit of various models of air cargo by item and region.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.31 no.3
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• pp.3-18
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• 2013

This study develops a forecasting method to estimate air cargo demand from ICN(Incheon International Airport) to all airports in EU with Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) Model using volumes from the first quarter of 2000 to the fourth quarter of 2009. This paper shows the superiority of SARIMA Model by comparing the forecasting accuracy of SARIMA with that of other ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) models. Given that very few papers and researches focuses on air route, this paper will be helpful to researchers concerned with air cargo.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.35 no.2
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• pp.143-159
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• 2017

For forecasting air cargo demand from Incheon National Airport to all of airports in the United States (US), this study employed the Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) method and the time-series data collected from the first quarter of 2003 to the second quarter of 2016. By comparing the SARIMA method against the ARIMA method, it was found that the SARIMA method performs well, relatively with time series data highlighting seasonal periodic characteristics. While existing previous research was generally focused on the air passenger and the air cargo as a whole rather than specific air routes, this study emphasized on a specific air cargo demand to the US route. The meaningful findings would support the future research.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.11 no.1
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• pp.37-54
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• 1993

본 연구는 화물수송수단 선택 모형이론과 그 적용측면을 개괄적으로 살펴봄으로써 관련 현황수준(state of the art)에 대한 이해를 높이고, 발전방향을 모색함에 그 목적이 있다. 이러한 관점에서 먼저, 모형구성 정황(context)과 집단화(aggregation)를 포함한 화물수송수요 모형화의 몇가지 기본과제를 고찰한다. 이어서 집단모형과 비연속선택 개별모형으로 대별되는 모형이론과 그 세부적 구조(specification)를 설명하고 각 모형들의 중요성(significance)에 관하여 언급하며, 비연속선택모형의 추정과 관련된 기존의 투입자료형태 및 표본추출방법들에 대하여 문헌조사를 통하여 고찰함으로써 그 장단점과 중요성을 검증한다. 마지막으로 이러한 논의 및 검토결과를 토대로 화물수송수요예측을 위한 앞으로의 연구방향을 제시하여 본다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.30 no.4
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• pp.85-94
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• 2012

Modern freight transport pursues not only the reduction of logistic costs but also aims at green logistics and efficient shipments. In order to accomplish these goals, various policies regarding the multimodal shipment and stopover to logistic facilities have widely been made. Such situation requires changes in existing methods for analyzing freight demand. However, the reality is that a reliable freight demand forecast is limited, since in the transport research field there is no robust freight demand model that can accommodate transshipments at logistic facilities. This study suggested a novel method to analyze freight demand, which can consider transshipments in multi-modal networks. Also, the applicability of this method was discussed through an example test.

• Journal of Korean Port Research
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• v.7 no.1
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• pp.25-42
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• 1993

지난 20여년간 화물수송 분야에는 큰 변화가 있었다. 수송 공급 측면에서는 보다 다양하고 기술적으로 앞선 수송수단들이 등장했으며, 수송 수요 측면에서는 로지스틱스 개념의 도입으로 화주들의 보다 높은 수송 서비스가 요구 되었다. 수송수단의 수송 분담에 있어서도 특히 철도에서 공로로의 두드러진 화물이동 현상이 나타났다. 이러한 변화는 수송 현안 해결에 대한 관심을 높이고 화물수송수요 예측기법의 이론적, 개념적인 발달을 가져왔다. 그 중 두드러진 발달은 화주의 행태를 반영하는 행태모형의 개발과 새로운 자료수집 방법 및 자료형태이다. 전통적으로 화물수송 및 교통 연구에 널리 사용된 행태모형은 확률표본을 사용하여 왔으나, 80년대 부터 비확률 표본 사용에 관심이 높아졌다. 그 대표적인 것으로 기반근거 데이터를 들 수 있다. 이 데이터는 제한된 정보를 제공한다는 자료자체의 한계를 지니고 있으나, 자료수집이 용이하고 비용이 저렴하다는 장점을 가지고 있다. 화물수송 분야에서 선택기반 데이터를 이용한 연구는 현재까지 두 편이 발표 되어 있다. 따라서 볼 연구는 선택기반 데이터를 이용한 개별선택모형의 잠재력을 검증하는 것을 그 목적으로 하고, 네 종류의 제조품 그룹을 대상으로 기반근거 데이터를 수집하여 로짓모형을 추정하였으며, 추정결과를 이전 연구들의 결과와 비교하여 그 타당성을 검토 하였다. 추정된 결과는 통계적으로 유의하며 직관적으로 타당한 것으로 나타난다. 또한 그 결과는 문헌의 결과와도 일치하였다. 수송계획에 있어서 자료수집비용 절감의 필요성을 생각할 때 이것은 중요한 의미를 지닌다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.2
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• pp.125-134
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• 2002

도시화물수요예측모형에는 화물기반모형과 트럭통행기반모형이 있는데 화물기반모형은 화물체계가 기본적으로 화물운송과 관계가 있다는 개념에 기초를 두고 있으며, 차량이 아닌 화물의 움직임을 주요 분석대상으로 삼고 있다. 반면에, 트럭통행기반모형은 집합화된 독립변수를 이용하여 각 죤(Zone)에 유·출입하는 트럭의 통행을 분석하는 것이다. 본 연구의 목적은 트럭통행기반모형의 O-D 추정시 화물통행과 트럭통행 사이의 관계식을 산출하고 이를 설명할 수 있는 통행거리분포함수(Trip Length Distribution : TLD)를 추정함에 있다. 본 연구의 자료는 교통개발연구원에서 수행한 '서울시 물류조사 및 물류종합계획수립구상(1998)'의 화물 물동량 조사 자료를 이용하였으며, 이를 통해 통행거리분포에 따르는 화물 및 차량의 비율을 함수로서 나타내었다. 본 연구를 통하여 트럭통행기반모형에서 트럭통행거리분포를 이용하여 화물기반모형에서 도출할 수 있는 화물의 통행거리분포를 추정할 수 있었으며, 또한 각각의 통행거리분포는 감마분포를 이용하여 함수식으로 도출하고 상기한 두 가지 분포모형을 하나의 관계식을 통해 재산정할 수 있는 이론적인 틀을 제공하였다는 데 의의가 있다고 하겠다. 트럭통행거리분포, 화물통행거리분포 모두 통계적인 검증을 통해 적합한 것으로 분석되었으며, 전체화물의 통행거리분포와 매개함수를 통해 재산정된 모형의 결과 값 또한 통계적으로 유의하였다. 품목별 적용에서는 잡공업품과 화학공업품은 본 연구의 매개함수식을 통해 화물거리분포 모형이 적합하였으나 금속공업 품과 경공업품은 다소 차이가 있는 것으로 분석되었다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.28 no.6
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• pp.133-146
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• 2010

The objective of this study is to develop a supply chain-based freight distribution channel choice model considering shippers' logistics behaviors which will be used for freight demand estimation. For this purpose, this study utilized the distribution channel data of the petrochemical and automobile industries collected by KTDB center. The distribution channel choice models for these industries were developed by including transport mode, time, cost, and shipment size. It was found that the multinomial logit model with transport cost, time and shipment size is the best, and as shipment increases, bigger transport mode is preferred. Generally direct distribution channel with small truck was preferred over the one using distribution center and/or big truck.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10b
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• pp.507-507
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• 1998

화물 수송은 상품의 생산과 소비에 직결되어 있으며 원활한 화물 수송이 경제에 미치는 영향이 크므로 그 중요성이 날로 증대되고 있다. 우리 나라는 그 동인 지속적 경제 성장으로 인한 경제 규모가 확대되면서 화물 수송에 대한 수요가 급격히 증가하였다. 이러한 화물 수송 수요의 증가 추세에 비해 물류 단지의 확충에 위한 적절한 투자 및 정책 등이 결여되어 왔다. 그러므로, 경제 및 산업발전에 중요한 역할을 담당하고 있는 물류 단지를 파악하고 물류 단지 입지 결정 모형을 개발하고, 이 모형을 토대로 적정 입지를 결정하고자 한다. 물류 단지 입지에 관한 문제의 주요 관심 대상은 수송비용을 최소화하면서, 원하는 목적지까지의 빠른 수·배송을 이루어지게 하는 효율적 수송 입지 단지를 찾는데 있다. 따라서 본 연구에서는 물류 단지의 적정 위치 결정을 위하여 혼합 정수 모형을 이용해서 수송비용과 차량 경로를 고려한 수학적 모형을 개발하고자 한다. 개발된 모형을 공로부문의 수송을 중심으로 경기도 지역의 여러 물류 단지 후보 지역에 적용하고 적정 물류 단지를 찾고자 한다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.30 no.6
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• pp.47-57
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• 2012

The purpose of this study is to propose a supplement to current freight demand model by analyzing factors that influence the generation of empty truck movements in regional and urban realms. To achieve this, we examined the relation between the number of empty truck trips and various generators such as truck attributes, origin type and attributes, destination type and attributes, and commodity type. We structured the ordered logit model using 2011 Korea Transport Database (KTDB) data to analyze the generator characteristic of empty truck movements in regional and urban settings. According to the results, the characteristics of regional and urban empty truck movements differed depending on truck attributes, origin type and attributes, destination type and attributes, and commodity type.