화물발생 예측을 위해 주로 이용된 방법은 교통존을 중심으로 한 공간단위의 접근기법이다. 또한 연구사례에 따라 물동량 전수화 방법에 차이가 있고 모형에 포함된 변수가 다른 경우가 많아 일관된 화물발생 예측에 어려움이 있다. 본 연구에서 시도한 물동량 단위 예측기법은 개별 사업체를 대상으로 유출${\cdot}$입하는 화물 물동량과 종업원수, 매출액, 연면적, 부지면적 등 사업체의 특성을 이용하여 사업체 단위로 화물발생을 예측하는 것으로 공간단위 접근기법보다 간편하고 다른 지역에 적용이 가능한 장점이 있다. 연구의 대상은 수도권에 소재한 사업체이며 매출액을 설명변수로 선정하여 회귀식을 추정하고 모형의 적합성을 검증하였다. 회귀모형의 형태는 지수형으로 매출액이 증가함에 따라 화물발생의 규모도 커지는 특징을 갖는다. 본 연구는 교통 존 단위가 아닌 사업체 단위로 화물발생을 예측하는 보다 미시적인 연구방법을 개발함에 의의가 있다.
동북아 물류중심지가 되겠다는 목표 하에 환적화물유치 증대를 위한 다양한 인센티브 제도를 실시하고 있다. 그러나 인센티브제도의 실질적인 효과에 대한 검증 없이 경쟁적으로 인센티브만 증가시키고 있다는 우려가 제기되고 있다. 터미널간 요율경쟁에 추가하여 지나친 인센티브경쟁으로 인해 가뜩이나 낮은 생산성을 가진 국내항만이 오히려 경쟁력 저하를 가져오지 않을까 우려되기도 한다. 따라서 본 연구는 부산항이 환적화물 유치증대를 위해 2004년부터 실시해온 볼륨인센티브제도가 과연 부산항의 환적화물 증대에 기여해 왔는지 분석하였다. 이를 위하여 기존의 연구들과 달리 각종 계량분석기법들을 적용하여 정량화된 분석을 시도하였다. ARIMA 타입의 모형과 공적분분석에 의한 장기균형모형을 구축한 후 모형의 예측치와 실제치를 비교함으로서 인센티브제도가 환적물량의 증대를 가져왔는지 검정하였다. 또한 인센티브제도의 도입이 모형의 구조변화를 가져왔는지 검정함으로서 인센티브효과에 대한 유의성을 확인하였다. ARIMA 타입의 모형들을 이용한 분석결과에 의하면 제도시행 7년간 총 100만 TEU 내외의 물량증가가 발생한 것으로 추정되었다. 한편 장기균형식을 이용한 분석결과에 의하면 7년간의 환적물량 증가효과가 총 50만 TEU미만인 것으로 나타났다. 한편 인센티브제도 도입으로 인한 구조변화를 검정한 결과 ARIMA모형과 장기균형식 모두에서 인센티브 더미변수가 유의하지 않은 것으로 나타났다. 즉, 인센티브제도의 도입이 부산항의 환적물량모형의 변화를 가져오지 못한 것으로 나타났다. 분석결과들을 종합해보면 다소 환적물량의 증가효과는 있었던 것으로 추정되나 모형의 변화를 유발할 만큼의 유의한 변화는 가져오지 못한 것으로 판단된다. 특히 부산항만공사의 막대한 투입비용을 고려할 때 그 성과는 불충분한 것으로 판단된다.
본 논문에서는 아시아 38개 컨테이너항만 들을 대상으로 10년(2007년-2016년)동안의 4개의 투입요소(선석길이, 수심, 총면적, 크레인 수)와 1개의 산출요소(컨테이너화물 처리량)를 이용하여 인공신경망모형(다층퍼셉트론, 방사형기저함수)으로 클러스터링에 영향을 미친 요소들을 파악하였으며, 1단계 교차효율성 메트릭스를 이용한 군집 수를 사회연결망모형과 타부서치모형에 적용하여 클러스터링을 파악하고 효율성을 측정하였다. 또한 2단계효율성 메트릭스모형을 이용한 클러스터링을 파악하고 효율성을 측정하여 1단계 교차효율성 메트릭스에 의한 측정결과와 비교하였다. 주요한 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 인공신경망모형에 의해서 측정해 보았을 때, 군집에 영향을 많이 미친 요소별로 제시해 보면 컨테이너화물 처리량, 선석길이와 수심, 총면적, 크레인 수의 순서로 나타났다. 둘째, 사회연결망분석에서는 2단계 교차효율성(Type IV)메트릭스에 의한 군집은 benevolent 와 aggressive 모형에서 매년 동일한 결과를 보였다. 셋째, 클러스터링 후에 1단계 교차효율성 모형에 비해서 사회연결망 모형 분석과 타부서치 모형 분석에서 국내항만들의 효율성이 거의(사회연결망 모형에서 인천항의 경우 제외) 악화되는 것으로 나타났다. 다섯째, 일반적인 투입지향, 규모수확불변하의 CCR모형의 효율성 측정결과와 비교했을 때는 클러스터링이 모든 항만들에 대해서 약 37%이상의 효율성을 증대시켰다. 여섯째, 사회연결망모형과 타부서치모형에 의해서 클러스터링 되는 항만들은 부산항(고베, 오사카, 포트클랑, 탄중 펠파스, 마닐라항), 인천항(사히드 라자히, 광양), 광양항(아카바, 포트 슐탄 카바스, 담만, 크호르 파칸, 인천)으로 나타났다. 한국항만당국은 본 연구에서 이용된 방법을 도입하여 항만개선방안을 마련해야만 한다.
AER옹벽은 사면안정에 적용하는 억지말뚝을 옹벽에 결합한 구조로서 새롭게 개발되었으며, 종래의 옹벽보다 안정성과 경제성이 크게 향상 되었다. AER옹벽에 적용된 억지말뚝은 지주보로 명명하고, 지주보에 의해 구조적인 안정성을 증가될 것으로 판단되어 현장모형실험과 3D 수치해석을 실시하였다. 현장실험의 결과, L형 옹벽에 비해 토압이 상당히 감소하는 것을 확인할 수 있으며, 3D 수치해석을 통해 일반적인 L형 옹벽과 AER옹벽을 비교한 결과 최소 29.85%의 수평변위억제효과를 확인하였다. 즉, AER옹벽의 지주보의 뛰어난 역학적 안정성을 통해 경제성을 높일 수 있을 것으로 판단된다.
선박평형수란, 선박의 균형을 유지하기 위해서 배에 채우는 바닷물을 말한다. 선박평형수를 통한 외래종 유입은 생태계 교란의 주된 원인이다. 이를 방지하기 위해 IMO(International Maritime Organization)에서는 2004년 선박평형수와 침전물 관리협약을 채택하였다. 협약이 발효될 경우 각국 항만 당국에서는 선박평형수가 협약의 성능 기준에 맞게 배출되는지 확인이 필요하다. 본 논문에서는 이미지처리를 통한 선박평형수 내 유해수중생물 개체수 측정 방법을 제안한다. 부산 신항에서 채취한 선박평형수로부터 3개의 샘플을 추출하였으며, 각 샘플당 서로 다른3개의 grey-scale 이미지를 만들어 실험자료로 사용하였다. 이미지처리를 이용한 자동 세포계수 프로그램인 CellProfiler를 이용하여 본 논문에서 제안하는 방법과 비교하였다. CellProfiler에서 사용한 설정은 사람이 직접 세포계수를 한 결과에 맞춰 경험적으로 결정하였다. 각 이미지에서 CellProfiler와 가장 유사한 결과를 보이는 최적의 임계값을 찾은 뒤 그 평균을 최종 임계값으로 사용하였다. 실험결과에서 제안한 방법은 CellProfiler와 비슷한 세포 계수 결과를 보이면서도 약 10배 정도 빠른 처리 속도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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