The purpose of this study is to suggest a major strategy to become effective for each port in Northeast Asia by analyzing the relative efficiency of each port to determine the current level of efficiency, efficient harbors plan. Individual port of the major 16 ports in Northeast Asia was analysed targeting efficiency and relative efficiency. In this study, DEA technique was used. Of the DEA model, CCR (constant returns to scale) models and BCC (variable return to scale) model was applied to analyze the efficiency and effectiveness of the port. Then the efficiency measured through CCR model is again compared with the efficiency measured by the BCC model. In this way, the empirical analysis includes the input factors of the operating ports such as the number of berths, wharf, depth, total area of the pier, C / C numbers and output elements includes the container throughput. The results of the study show that most of the ports in China is efficient whereas those in Korea and Japan are relatively inefficient. There are some pairs of ports which has the similar input factors, like Busan port and Shanghai port, Lianyungang port and Incheon port, Dalian port and Gwangyang port, but the container throughput of them has a huge difference.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2022.06a
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pp.391-393
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2022
In recent years, technologies forecasting demand based on deep learning and big data have accelerated the smartification of the field of e-commerce, logistics and distribution areas. In particular, ports, which are the center of global transportation networks and modern intelligent logistics, are rapidly responding to changes in the global economy and port environment caused by the 4th industrial revolution. Port traffic forecasting will have an important impact in various fields such as new port construction, port expansion, and terminal operation. Therefore, the purpose of this study is to compare the time series analysis and deep learning analysis, which are often used for port traffic prediction, and to derive a prediction model suitable for the future container prediction of Busan Port. In addition, external variables related to trade volume changes were selected as correlations and applied to the multivariate deep learning prediction model. As a result, it was found that the LSTM error was low in the single-variable prediction model using only Busan Port container freight volume, and the LSTM error was also low in the multivariate prediction model using external variables.
The purpose of this study is to use DEA modeling to make an analysis on 12 ODCYs in the hinterland of Busan North Port, so that it may propose possible ways to efficiently operate them. For analysis, this study adopted 3 input factors such as CY area, number of employees and number of cargo work equipments and also adopted 1 output factor, i.e. container throughput. According to the analysis DEA-CCR model, it was found that Chunil(YongDang CY) was the most efficient one among companies engaged in the operation of ODCY. And it was found that KCTC(YongDang CY), Kukbo(U-Am CY), KORAIL(BusanJin CY) and Hanjin (JaeSong CY) would need to boost the container throughput 5 or more times higher than current throughput with a view to improving cargo handling efficiency, while Sebang(U-Am CY), KCTC(U-Am CY), KCTC(YongDang CY), Hyopsung(YongDang CY) and Kukbo(U-Am CY) need to work on personnel restructuring targeted to current employees. Based on the analysis DEA-BCC model, it was found that Chunil(YongDang CY), Dongbu(ShinYoung GamMan CY), Intergis(GamMan CY) and Sebang(U-Am CY) were efficient companies, but KCTC(YongDang CY), Kukbo(U-Am CY), KORAIL(BusanJin CY) and Hanjin(JaeSong CY) were inefficient companies. Particularly, it was found that both KCTC(U-Am CY) and Kukbo(U-Am CY) would need to try harder to carry out personnel reshuffle than other comparable companies.
This study aims to investigate the technical efficiency of major container ports in the Bay of Bengal area and to study how certain factors influence the efficiency of container ports and terminals. The research is conducted on the four main container ports in the Bay of Bengal area, namely, Colombo Port in Sri Lanka, Chennai Port in India, Chittagong Port in Bangladesh, and Yangon Port in Myanmar. There are three input variables (quay length, storage area, and the number of cranes) and two output variables (throughput twenty-foot equivalent units and vessel calls) chosen for the process in this study. This paper evaluates the efficiency score of the defined variables and suggests implications for further improvement of the core competitiveness of the four selected ports. The findings indicate that Colombo Port is the most efficient on a technical scale, followed by Chennai Port, Yangon Port, and Chittagong Port. However, the slack and radial movement calculation results show that the inputs and outputs of the four ports need to be adjusted to be efficient and to reduce the amount of resources that are wasted. The results validate the adaptability of the improved data envelopment analysis algorithm in port efficiency analysis. The research findings provide an overview of the efficiencies of the selected container ports and can potentially affect the port management decisions made by policymakers, terminal operators, and carriers.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2004.11a
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pp.127-132
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2004
Most q the domestic container terminals are inferior to throughput q container. The reason why they have the difference between the handling capacity q planed quay and its real. By putting into quay handling equipment, the productivity of quay can be improved, waiting rate q the ship can be lowed. This paper suggests more resonable terminal construction, throughout comparing with previous construction way, improved handling capacity and the economical efficiency of equipment costs, labor costs, construction costs, operation costs on change of terminal size by adding the equipment.
This study analyzes the optimal service levels of exclusive container terminals in terms of the optimal berth occupancy rate and the ships' waiting ratios, based on the number of berths. We develop a simulation model using berth throughput data from pier P, Busan New Port, a representative port in Korea, and apply the simulation results to different numbers of berths. In addition to the above results, we analyze the financial data and costs of delayed ships and delayed cargoes for the past three years from the viewpoints of the terminal operation company (TOC), shipping companies, and shippers to identify the optimal service level for berth occupancy rates that generate the highest net profit. The results show that the optimal levels in the container terminal are a 63.4% berth occupancy rate and 10.6% ship waiting ratio in berth 4,66.0% and 9.6% in berth 5, and 69.0% and 8.5% in berth 6. However, the results of the 2013 study by the Ministry of Maritime Affairs and Fisheries showed significantly different optimal service levels: a 57.1% berth occupancy rate and 7.4% ship waiting ratio in berth 4; 63.4% and 6.6% in berth 5; and 66.6% and 5.6% in berth 6. This suggests that optimal service level could change depending on when the analysis is performed. In other words, factors affecting the optimal service levels include exchange rates, revenue, cost per TEU, inventory cost per TEU, and the oil price. Thus, optimal service levels can never be fixed. Therefore, the optimal service levels for container terminals need to be able to change relatively quickly, depending on factors such as fluctuations in the economy, the oil price, and exchange rates.
Competitiveness of container ports has been traditionally evaluated by capability of individual ports to provide services to customers or their service quality. However, since container ports are connected by container shipping networks to varying degrees, the status of the ports in liner shipping service networks also determines competitiveness of the ports. Sometimes same ports may play different roles in different forms of shipping networks. Shipping network connections that formulate in container ports therefore have more significant impact on their performance than service capabilities they have. This study aims to explore how the shipping and port network has been structured and changed in the past and to examine the network characteristics of ports using Social Network Analysis(SNA). In this SNA study, nodes in the network are the ports-of-call of the liner shipping services and links in the network are connections realized by vessel movements, such that the liner shipping networks determine the port networks. This study, therefore, investigates the liner shipping networks and through its results demonstrates the network characteristics of the ports that are represented by the four centrality indices. This provides port authorities and terminal operating companies with managerial implications to enhance competitiveness from customers' perspectives.
This study suggests a development direction by comparing the cargo throughput of the port of Yeosu-Gwangyang during 2007-2015 with that of domestic ports. It derived a concentration index (HHI) of cargo throughput in domestic ports by Yeosu-Gwangyang port docks, shipping companies, and abroad regions. The main results were as follows. First, in terms of total cargo handled, the port of Yeosu-Gwangyang was second only to the port of Busan, and the HHIs for the past nine years were relatively low. Second, the port of Yeosu-Gwangyang ranked first for total import and export cargo throughput, showing relatively stable HHIs from 2007 to 2015. Third, the HHIs of container handling performance by national shipping companies showed stable levels below 1,800. Fourth, there were no regions where cargo volume was noticeably concentrated in the port of Yeosu-Gwangyang, and it showed cargo throughput across various abroad regions. While changes in national shipping companies are expected after the Hanjin Shipping Crisis, there should be no serious concern regarding the dependence of the port of Yeosu-Gwangyang. It is expected to develop further by realizing the full use of all its facilities, diversifying the tenants in the Yeosu-Gwangyang area, and improving the demurrage rate.
Korea's port development adjusts the completion time and size of port facilities according to the future port throughput. The current port development system, which is referred to as "throughput-linked port development (Trigger Rule)", has received positive evaluation for efficiently executing the limited port development budget. Recently concerns have been growing over deteriorating service levels in port facilities in Korea due to accelerated aging of terminal facilities. However, the current port development system does not possess any standard for assessing the level of service and utilizing development indicators. The purpose of this paper is to calculate the Port Service Index (PSI) by selecting indicators to measure the Level of Service (LOS) of ports and deriving weights between the indicators, so that the current "throughput-linked port development (Trigger Rule)" can be linked with the level of service. Based on the result of analysis on a variety of preceding studies, the ship waiting rate, berth productivity, ship turnaround time and ship productivity were selected as four indicators to constitute the Port Service Index. The AHP and entropy methodologies were used to derive weights for each of four indicators which were later combined to calculate the comprehensive weight. The calculation formula of the Port Service Index (PSI) was derived by using the aggregated weights of each indicator, based on which the LOS of domestic container and bulk terminals were evaluated and this measurement result was divided into 6 classes to define each LOS. This paper contributes to draw the improvement measures for port development system that are able to connect the quantitative indicator of throughput, as well as a qualitative indicator of the level of "service".
The container throughput of China, after the joining in the WTO, has begun to increase notably. As a result, China is busy building new ports continuously. In accordance with China's situation Korea promote the development plans of ports and marketing strategy to attract the increasing cargo traffics with China, including transhipment cargoes. To build the competition strategy and the panning port for trading cargoes with China, an analysis on origin/destination is necessary. The cargo volume from/to the particular port(Korea/China) and origin/destination of traffic are important factors in the requirement for the port development. Therefore, in the era that trading with China is rapidly increasing, this study is performed to analyze the port's usage of transporting the cargos and the origin/destination of trading cargoes with china. Also this paper suggests to the competitive strategies of Pyungtaek Port to attract cargoes particularly from/to China.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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