Effective plan and operation managements can be established in advance if the traffic volume of container ship will be forecasted in the trend for container port's cargo volume to increase. At the viewpoint for marine traffic the number of incoming and outgoing container ship can be presumed in the long run and organised rational plan to deal the demand of marine traffic on the basis. Therefore, the paper estimated the future traffic volume of incoming and outgoing container ship for Busan, Gwangyang, and Incheon port on a forecasting data basis of container volume suggested in the national ports base plan. The trends of volume per ship on container were estimated with ARIMA models and seasonal index was computed. Thus the traffic volume of container ship in the future was estimated computing with volume per ship in 2011,2015, and 2020 respectively.
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
Journal of Navigation and Port Research
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v.35
no.4
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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
The forecast of a container traffic has been very important for port and development. Generally, Statistic methods, such as moving average method, exponential smoothing, and regression analysis have been much used for traffic forecasting. But, considering various factors related to the port affect the forecasting of container volume, neural network of parallel processing system can be effective to forecast container volume based on various factors. This study discusses the forecasting of volume by using the neural, network with back propagation learning algorithm. Affected factors are selected based on impact vector on neural network, and these selected factors are used to forecast container volume. The proposed the forecasting algorithm using neural network was compared to the statistic methods.
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.
Kim, Jong-Jin;Lee, Kyung-Jae;Song, Ki-Sun;Cha, Young-Geun;Chung, Young-Suk;Lee, Jong-Hwa;Yoon, Taek-Seong
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.99
no.4
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pp.638-644
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2010
This study was carried out to establish the informations on the optimum container for production of Larix leptolepsis container seedlings. Height growth of 1-year-old container seedling was highest in 250 mL of container (19.3 cm), and of 2-year-old seedling was in 500 mL (56.9 cm). On the other hand, the highest growth of root-collar diameter was observed in the both 1-year-old and 2-year-old seedlings grown in 500 mL. Dry mass production in both a whole seedling and each organs of 2-year-old seedling was significantly high in the container with larger volume and lower seedling density. According to the analysis using by WinRhizo program, the larger container in volume showed better root morphological traits such as total root length, root projected area, root surface area, root volume and average root diameter. Among the elements for analysis of root morphological traits, the root volume was the highest one affected by container volume. And it was observed that the root volume was 79.5% and 46.8% in 320 mL and 250 mL, respectively, compared to 500 mL.
The purpose of this study is to examine the effect of exchange rate volatility on Trading Volume of Container of Korea, and to induce policy implication in the contex of GARCH and regression model. In order to test whether time series data is stationary and the model is fitness or not, we put in operation unit root test, cointegration test. And we apply impulse response functions and variance decomposition to the structural model to estimate dynamic short run behavior of variables. The major empirical results of the study show that the increase in exchange rate volatility exerts a significant negative effect on Trading Volume of Container in long run. The results Granger causality based on an error correction model indicate that uni-directional causality between trading volume of container and exchange rate volatility is detected. This study applies impulse response function and variance decompositions to get additional information regarding the Trading Volume of Container to shocks in exchange rate volatility. The results indicate that the impact of exchange rate volatility on Trading Volume of Container is negative and converges on a stable negative equilibrium in short-run. Th exchange rate volatility have a large impact on variance of Trading Volume of Container, the effect of exchange rate volatility is small in very short run but become larger with time. We can infer policy suggestion as follows; we must make a stable policy of exchange rate to get more Trading Volume of Container
This paper examines the influence of Brexit on container volume of Korea, especially of macroeconomic variables such as exchange rate and industrial production of EU and United Kingdom. To do this, we use monthly time series data during 2000-2016, and introduce the analysis method of cointegration test and VECM, and analyze the influence of industrial production and exchange rate of EU and U.K. on container volume of Korea. The results are as follows. First, the container volume of Korea is influenced by the exchange rate and industrial production of EU in the long run. But the exchange and industrial production of U.K. influenced on only export container volume of Korea, and the influence of U.K. macroeconomic variables on container volume of Korea was not large in the long lun. Second, In the shot run, the influence of exchange rate on container volume of Korea, especially on export container volume was significant in EU and U.K. To sum up, the influence of EU macroeconomic variables on container volume of Korea is larger than that of U.K., and the influence of exchange rate variable is more significant than that of industrial production variable.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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