항만 산업의 동향은 적극적인 4차 산업 기술을 도입하여 자동화 항만, 스마트 항만 등 새로운 항만의 형태로 발전하고 있다. 그러나 항만의 발전 이면에는 항만 및 컨테이너 터미널 내 사이버 보안 사고 및 위협 가능성 또한 높아지고 있다. 이에 항만 내 사이버 보안 강화와 관련된 연구가 필수적이나 국내에서 진행되는 관련 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구는 국내 대표 항만인 부산항 중 가장 4차 산업 기술을 적극적으로 도입하는 컨테이너 항만을 중심 사이버 보안 강화를 위한 요인을 도출하고 향후 강화 방안을 도출하고자 하였다. 연구결과 부산항 컨테이너 터미널 사이버 보안 강화를 위한 요인은 네트워크 구축 및 정책 지원, 교육 표준화 및 인력 양성, 법·제도적 요인으로 분류되었다. 이후 도출된 요인을 바탕으로 다중회귀 분석을 실시하였으며 분석 결과를 바탕으로 향후 부산항 컨테이너 터미널의 안전성 확보 및 강화, 신뢰성 확보 및 강화, 성과 및 만족도 향상을 위한 세부 요인을 도출하였다. 본 연구는 점차 증가하는 항만 및 컨테이너 터미널 내 사이버 보안 공격에 대응하여 부산항 컨테이너 터미널의 사이버 강화를 위한 방향성을 제시했다는 점에서 의의를 지닌다.
This work aims to : establish a model of the container physical distribution system of Pusan port comprising 4 sub-systems of a navigational system, on-dock cargo handling/transfer/storage system, off-dock CY system and an in-land transport system : examine the system regarding the cargo handling capability of the port and analyse the cost of the physical distribution system. The overall findings are as follows : Firstly in the navigational system, average tonnage of the ships visiting the Busan container terminal was 33,055 GRT in 1990. The distribution of the arrival intervals of the ships' arriving at BCTOC was exponential distribution of $Y=e^{-x/5.52}$ with 95% confidence, whereas that of the ships service time was Erlangian distribution(K=4) with 95% confidence, Ships' arrival and service pattern at the terminal, therefore, was Poisson Input Erlangian Service, and ships' average waiting times was 28.55 hours In this case 8berths were required for the arriving ships to wait less than one hour. Secondly an annual container through put that can be handled by the 9cranes at the terminal was found to be 683,000 TEU in case ships waiting time is one hour and 806,000 TEU in case ships waiting is 2 hours in-port transfer capability was 913,000 TEU when berth occupancy rate(9) was 0.5. This means that there was heavy congestion in the port when considering the fact that a total amount of 1,300,000 TEU was handled in the terminal in 1990. Thirdly when the cost of port congestion was not considered optimum cargo volume to be handled by a ship at a time was 235.7 VAN. When the ships' waiting time was set at 1 hour, optimum annual cargo handling capacity at the terminal was calculated to be 386,070 VAN(609,990 TEU), whereas when the ships' waiting time was set at 2 hours, it was calculated to be 467,738 VAN(739,027 TEU). Fourthly, when the cost of port congestion was considered optimum cargo volume to be handled by a ship at a time was 314.5 VAN. When the ships' waiting time was set at I hour optimum annual cargo handling capacity at the terminal was calculated to be 388.416(613.697 TEU), whereas when the ships' waiting time was set 2 hours, it was calculated to be 462,381 VAN(730,562 TEU).
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.
사회가 고도화되면서 복잡성은 증가하고 예측하기 어려운 리스크도 계속적으로 발생하고 있다. 특히 최근 코로나19 및 러시아-우크라이나 전쟁으로 인한 글로벌 공급망에 대한 리스크도 한 예라 할 수 있다. 공급망에 대한 리스크는 항만 물동량에 영향을 주어 항만운영과 항만산업 발전에 지장을 주게 된다. 본 연구는 글로벌 공급망 리스크가 항만 물동량, 특히 컨테이너 물동량에 주는 영향을 알아보기 위해 부산항 사례를 중심으로 글로벌 공급망 압력지수(GSCPI), 상하이 컨테이너 운임지수(SCFI), 산업생산지수, 소매 판매지수 등의 변수들이 물동량에 주는 영향에 대해 벡터자기회귀(VAR) 모형을 활용하여 실증분석을 시행하였다. 분석 결과, GSCPI의 상승은 단기적으로 부산항 물동량의 감소를 유발하지만, 일정 시점 후에는 물동량 증가요인으로 작용하는 파동의 형태로 영향을 주는 것으로 분석되었는데, 이는 비교군인 상하이항에서도 동일하게 나타났다. 다만 LA/LB항에서는 GSCPI가 물동량에 거의 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 또한 산업 생산지수와 소매판매지수는 부산항 물동량에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으며, SCFI의 경우 GSCPI가 물동량에 미치는 영향과 거의 유사한 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 공급망 리스크가 점차 증가하고 있는 상황에서 리스크가 항만 물동량에 어떠한 형태로 영향을 미치는지를 밝혀 향후 공급망 리스크에 대비한 항만운영 정책 수립에 많은 시사점을 제공하고 있다.
항만의 효율성은 항만의 경쟁우위를 결정하는 요인 중 하나이며 개발 항만의 경쟁력에만 국한되는 문제가 아니라, 해상운송비용 절감을 통한 국가수출경쟁력을 제고하는 데 중요한 역할을 담당한다. 본 연구는 국내 주요 4대 컨테이너 항만을 구성하고 있는 터미널의 효율성과 결정요인을 2006년에서 2010년까지의 5년간 각 항만공사 및 유관기관의 자료를 바탕으로 DEA-O모형과 Tobit 분석을 이용하여 분석하였다. 연구의 결과로는 첫째, 2006년에서 2010년까지의 평균효율성이 가장 높게 나타난 컨테이너터미널은 감만, 신감만, 신선대, 자성대로 나타났다. 둘째, 부산신항의 개장 시점인 2006년에서 HPNT가 개장된 2010년까지 부산신항의 컨테이너터미널 효율성은 점차 증가하는 것으로 나타났으며, 이는 북항에서 신항으로 물동량 이전이 가속화 되어 부산신항이 활성화 되고 있음을 나타낸다. 셋째, 컨테이너터미널의 항만별 비교에서는 부산항과 인천항이 높은 효율을 나타내었다. 넷째, 효율성 결정요인 분석 결과 야드 생산성이 유의한 요인으로 분석 되었다.
본 연구는 최근 물동량이 빠른 속도로 증가하고 있는 대련항, 천진항, 청도항, 상해항 등을 화물의 목적항으로 설정하고, 선박의 운항패턴 시나리오를 바탕으로 부산항에서 환적하는 경우와 중국항 직기항 등의 총운송비용 차이를 분석하였다. 이를 바탕으로 하여 부산항에서 환적할 때 직기항하는 경우보다 초과 발생하는 비용을 항만 당국이 선사에게 보전해 주는 인센티브 규모로 하고, 이를 충당할 수 있는 전대사용료 산정 방법을 제시하였다.
물동량의 증가로 인해 컨테이너 터미널의 혼잡도가 높아지고 있고 이에 따른 장치장 및 게이트에서의 반출입 차량의 대기시간이 큰 폭으로 길어지고 있어 차량 운용 및 항만 운영 비효율이 극심한 상태이다. 이러한 문제 해결을 위해 부산항의 경우, 항만 공사 및 터미널 측에서 반출입 차량 예약시스템(VBS), 터미널 차량 혼잡도 정보, 예상 작업 처리 시간 정보 등을 서비스하고 있지만 실제 대기시간과 상이한 경우가 있어 가시적인 효과는 여전히 미흡한 실정이다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위한 기초자료로써 본 연구에서는 부산 신항의 컨테이너반출입 정보를 활용하여 딥러닝 기반의 반출입 차량 평균 대기시간 예측 모형을 제시하였다. 실제 평균 대기시간과의 비교를 통해 예측률을 검증한 결과 제시한 예측 모형이 높은 예측률을 보이는 것을 확인하였다.
본 논문은 컨테이너터미널의 야드에서 무인으로 하역작업을 수행하는 자동화 크레인(ATC; Automatic Transfer Crane) 에서 신속하고 효율적으로 작업 대상인 컨테이너화물의 컬러 영상 이미지내의 컨테이너번호를 인식하는 방법에 대한 연구이다. 부산의 신선대부두 게이트에는 정부의 연구개발사업인 "지능형 항만물류시스템 기술 개발"에 의해 컨테이너번호 인식시스템이 설치되어 있다. 수출컨테이너화물을 자동으로 인식하기 위해 게이트에 터널식 구조물 내 카메라를 설치하여 컨테이너번호를 인식하는 방식이다. 그러나 컨테이너터미널에 자동화장비가 도입되고 작업의 무인화가 점진적으로 이루어짐에 따라 야드의 자동화크레인에서 작업 대상의 확인을 위한 컨테이너번호 인식시스템을 필요로 한다. 따라서 게이트와는 달리 햇빛, 비, 눈, 그림자 등 영상을 통한 문자인식의 방해요소가 많은 야드의 자동화크레인에서는 그에 맞는 컨테이너번호 인식시스템이 필요하다. 본 논문에서는 카메라, 조명, 센서 등 하드웨어 요소들의 변경과 주변 환경의 밝기차 등을 조절하여 번호를 인식하는 알고리즘 등 소프트웨어 요소들의 변화를 통해 태양광이나 하역장비 아래에 짙게 드리워지는 그림자 문제 등을 해결하고 인식시간의 단축과 인식률을 높이는 결과를 도출하였다.
터미널의 운영은 국가와 지역경제에 영향을 미친다. 부산항과 광양항의 11개 터미널로 GICT, KEC, 동부, KIT, 자성대, 신선대, 감만, 신감만, 우암, 감천, PNC 효율성 분석을 위하여 다양한 DEA(Data Envelopment Analysis)기법들을 이용하여 분석하였다. 신선대, 감만(2007년, 2008년), 신감만(2009년), PNC(2009년)터미널이 규모의 효율성이 1로 나타나 효율적인 것으로 나타났다. 특히, 신감만과 PNC는 2009년에 가장효율성이 높았다. 광양항의 GICT(2009), KEC(2009), 동부(2008-2009), KIT(2009)터미널은 낮은 효율성을 가지고 있는 것으로 나타났다. 감만터미널(2009년)이 규모수익체감(DRS)인 것으로 나타났으며 나머지 터미널은 규모 수익체증(IRS)인 것으로 나타났다. 규모 체감인 항만은 운영상의 효율성을 위한 전략이 필요하며, 규모수익체증인 항만은 규모확대를 통한 효율성 전략을 수립하는 것이 요구된다. 신선대 터미널은 2007년과 2009년까지 현재의 투입요소합을 최소 1.5배 이상 늘려도 100%의 효율성을 유지 할 수 있는 것으로 나타났다. 연도별 동태적 효율성 변화추이는 자성대는 계속 상승하고 있다.
본 논문에서는 컨테이너터미널의 운영사 난립으로 부산항의 경쟁력이 저하되는 것을 회복시키기 위해 컨테이너 터미널 운영사를 어떻게 통합하는 것이 효율적인 것인가를 실증분석하였다. 세계 중요항만에 비하여 부산항이 운영사가 난립되어 있으며 운영규모도 영세하여 규모의 경제효과가 떨어지는 것으로 나타나고 있다. 시장집중도를 분석하는 지표인 상위 K개사의 기업집중률($CR_K$)과 허쉬만-허핀달 지수(HHI)를 이용하여 분석한 결과 규모의 경제효과를 얻기에는 매우 미흡한 운영규모로 나타나고 있다. 이러한 문제점을 해소하기 위해 터미널 운영사 통합방식을 대통합방식인 시나리오 Ⅰ과 소통합방식인 시나리오 Ⅱ에 대해서도$CR_K$와 허쉬만-허핀달 지수(HHI)를 도출한 결과 소통합방식인 시나리오 Ⅱ는 역시 규모경제효과를 얻기에는 미흡한 수준이고 대통합방식인 시나리오 Ⅰ는 적절한 규모로 평가되고 있다. 한편, 실제로 터미널을 운영 및 관리하는 운영사 임직원과 부산항만공사 임직원을 대상으로 정밀 설모조사에 의한 AHP분석한 결과에 의하면, 대통합방식인 시나리오 Ⅰ이 소통합방식인 시나리오 Ⅱ보다 가격경쟁력효과, 경영능력제고효과 그리고 생산성효과 모두 월등히 통합효과가 높은 것으로 나타나고 있다. 이러한 분석결과에 따르면, 부산항이 글로벌 항만으로서 동북아 물류네트워크의 허브가 되기 위해서는 하루속히 터미널운영사를 통합하여야 하는 것으로 나타나고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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