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.
This paper estimated the container volumes for the Incheon port with univariate time series. As best suited models Winters' additive model, ARIMA model,and Winters' additive model were selected by import-export, coastal, and transshipment volume respectively, based on the data of monthly volume by October 2008 since January 2001. This study supposed the import-export container volumes would be decreased by 14% against that in 2008 and would have been recovered to the increasing trend of the volumes beyond the fourth quarter of 2010. The future import-export and transshipment volumes showed the increasing trend beyond 2011, while the coastal volumes would be on the stagnation. The yearly container volumes were finally forecasted as 1,705, 2,432, and 3,341 thousand TEU in 2011, 2015, and 2020 respectively.
Kim, Jong-Kil;Pak, Ji-Yeong;Wang, Ying;Park, Sung-Il;Yeo, Gi-Tae
한국항해항만학회지
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제35권4호
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pp.343-349
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2011
The forecasting of container volume which is the basis of port logistics facilities expansion has a great influence on development of an port. Based on this importance, various previous studies have presented methodology on container volume forecasting. The results of many previous studies pointed out the limitations of future forecasting based on past container volume and emphasized that more various factors should be considered to compensate this. Taking notice of this point, this study forecasted future container volume by using ARIMA model, time series analysis and System Dynamics (SD) method, a dynamic analysis technique and performed the comparative review with the forecast of the Ministry of Land, Transport and Maritime affairs. Recently with rapid changes in economic and social environment, the non-linear change tendency for forecasting container traffic is presented as a new alternative to the country.
Testing the volume of injection in container is to ensure that the nominal content of a container can be administered to the patient. The method to test the volume of injection in container is described in European Pharmacopeia (EP) and United States Pharmacopeia (USP). However there is no method to test the volume of injection in Korean Pharmacopeia (KP). So we surveyed the method practiced by 53 pharmaceutical companies in Korea by a questionnaire and tested commercially available injections by discharged volume. As the result, we agreed with the International Conference on Harmonization (ICH) test method for discharged volume. It was suggested that the ICH test method for discharged volume of injection in container would be adopted.
The purpose of this paper was to analyze the trend of container volume using the Seasonal Autoregressive Intergrated Moving Average (SARIMA) model. To this end, this paper used monthly time-series data of the East Sea Rim from 2001 to 2019. As a result, the SARIMA(2,1,1)12 model was identified as the most suitable model, and the superiority of the SARIMA model was demonstrated by comparative analysis with the ARIMA model. In addition, to confirmed forecasting accuracy of SARIMA model, this paper compares the volume of predict container to the actual volume. According to the forecast for 24 months from 2020 to 2021, the volume of containaer increased from 60,100,000Ton in 2020 to 64,900,000Ton in 2021
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.
As the container market is expected to continue to increase, the volume of containers will increase, and the volume of empty containers will be proportional to this. Imbalances between imports and exports in each country have emerged, and the issue of collection and storage of empty containers is becoming more and more important, and it is necessary to appropriately deal with container demand for container presents. Therefore, in this paper, we are trying to develop a website that provides various empty container information and provides empty container leasing services based on this information. Through the development of these empty container websites, we would like to make empty container leasing and operations more efficient, improve empty container-related services and reduce costs.
본 연구는 우리나라의 주요 조림수종인 낙엽송의 용기묘 생산에 필요한 적정 용기개발에 관한 자료를 구축하고자 실시되었다. 1년생 용기묘의 수고 생장은 250 mL 용기에서 19.3 cm로, 2년생은 500 mL 용기에서 56.9 cm로 가장 컸으며, 근원경 생장은 1, 2년생 모두 500 mL 용기에서 가장 큰 것으로 조사되었다. 2년생 용기묘의 건물 생산량은 묘목 전체 및 각 기관별 모두 용기 용적이 클수록, 묘목 밀도는 낮을수록 큰 것으로 조사되었다. WinRhizo 프로그램을 이용한 뿌리형태 특성 분석에서 용적이 큰 용기가 작은 용기보다 전체뿌리길이, 투영단면적, 표면적, 평균뿌리직경, 그리고 뿌리부피가 더 크고 넓은 것으로 분석되었다. 이러한 뿌리형태 특성분석 요소 중 뿌리부피가 용적차이에 따라 가장 큰 영향을 받았는데 500 mL에 비하여 320 mL는 79.5%, 250 mL는 46.8% 수준이었다.
본 연구에서는 환율의 컨테이너 물동량에 대한 영향의 비중을 고려하여 외환위기 이후 환율변동성이 커짐에 따라 컨테이너 물동량도 상당히 영향을 받은 것으로 예상되기 때문에 환율변동성의 컨테이너 물동량에 대한 장 단기적 영향을 체계적으로 분석하고 시사점을 도출하고자 한다. 환율변동성을 도출하기 위하여 GARCH 모형을 이용하여 우리나라의 환율 변동성 모형을 분석한다. 물론 구축된 모형을 분석하기 이전에 설정된 변수들과 모형의 안정성 검정을 위하여 단위근 검정과 공적분 검정을 실시한다. 또한 환율의 변동성이 컨테이너 물동량에 미치는 동태적 영향을 보기 위해 오차수정모형과 충격반응 및 분산분해를 실시하고 마지막으로 결론과 시사점을 도출한다. 분석결과 환율변동성을 포함시킨 컨테이너물동량함수를 회귀 분석한 결과 추정계수가 모두 이론적 예상과 부호가 일치하고 통계적 유의성도 높은 것으로 나타났다. 환율변동성은 우리나라의 컨테이너 물동량에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 환율변동에 의한 불확실성이 예상됨으로써 위험기피에 의하여 무역과 생산이 감소하고 이에 따라 컨테이너 물동량도 영향을 받은 것으로 판단된다. 오차수정모형에 근거한 인과관계 검정에서 단기와 장기 모두 환율변동성에서 컨테이너 물동량간의 일방적 인과관계가 존재하였다. 또한 충격반응함수에서 나타난 바와 같이 환율변동성 충격에 대하여 컨테이너 물동량은 부(-)의 영향을 받으며 그러한 부의 효과는 비교적 짧은 기간 내에 안정적인 추세로 수렴된다. 예측오차의 분산분해의 결과는 환율변동성과 실질환율이 컨테이너 물동량의 분산에 상당한 영향을 미치고 있음을 알 수 있다.
본 연구의 목적은 브렉시트로 인한 세계 거시경제환경의 변화, 특히 당사국인 영국과 EU의 경기 및 환율의 변화가 한국의 컨테이너물동량에 미치는 영향을 분석하는데 있다. 분석을 위하여 2000-2016년의 월별시계열 데이터를 이용하고 장기적 관계를 위한 공적분 검정과 장기 및 단기 동학적 분석을 위한 VECM모형과 인과성 검정을 위한 VECM인과성 검정을 도입한다. 분석결과는 다음과 같다. 먼저, 한국 컨테이너물동량은 장기적으로는 EU의 경기와 환율에 의해서 영향을 받는다. 그리고 영국의 경기와 환율은 한국의 수출컨테이너물동량에만 한정하여 영향을 미친다. 두 번째, 단기적으로는 EU의 거시경제환경 변수 중 경기 상황보다는 유로화 환율이 한국 컨테이너물동량에 미친 영향 관계가 더욱 의미가 있는데, 이는 특히 수출컨테이너물동량의 경우 더욱 명확하다. 영국도 마찬가지로 경기의 영향은 유의성이 없지만 환율은 한국 수출컨테이너물동량에 대한 영향관계의 유의성이 커서 의미가 있다. 이러한 사실은 VECM인과성 검증에서도 잘 나타나 한국 총컨테이너물동량과 수출컨테이너물동량은 EU의 유로화환율에, 그리고 영국의 파운드화 환율은 한국의 수출컨테이너물동량에 대해서 인과성이 존재하는 것으로 확인되었다. 이상의 결과를 종합하면 영국의 브렉시트로 인한 영국 및 EU의 경기 및 환율 변화에 의한 한국 컨테이너물동량의 영향은 경기 변화보다는 환율변화에 의한 것이 더 크고 주로 수출컨테이너물동량에 집중하는 등 제한적으로 영향을 미칠 것으로 전망된다. 그리고 브렉시트 당사국인 영국보다는 EU의 경기 및 환율변화에 의한 영향이 좀 더 중요할 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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