• 한국항해항만학회지
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• 제26권2호
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• pp.183-188
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• 2002

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.

• 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.

• 무역학회지
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• 제45권5호
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• pp.75-89
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• 2020

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

• 한국항만경제학회지
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• 제26권1호
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• pp.83-104
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• 2010

본 연구의 목적은 환동해권 교역 거점으로서 동해항 및 속초항의 컨테이너화물 물동량을 예측함으로써 컨테이너화물의 수급정책의 제시 및 지역경제의 활성화에 기여하는 데 있다. 본 연구의 방법론으로는 관련 문헌의 서베이 및 국제컨테이너물동량의 O/D조사에 기초한 물동량 추정방법론이 적용되었다. 컨테이너화물의 O/D자료로는 한국해양수산개발원의 "해상물동량 O/D자료를 활용한 컨테이너물동량 추정"자료가 활용되었다. 또한 내륙컨테이너기지의 컨테이너화물 예측을 위해서는 일본 서안물동량, 중국 동북3성 물동량 및 극동 러시아물동량에 대해서 심층적으로 분석하였다. 결론으로는 첫째, 강원도의 컨테이너항만정책으로서 FEU당 10만원의 인센티브 수준이 5만원 수준보다 더 바람직한 것으로 나타났다. 둘재, 동해항 및 속초항만의 컨테이너 물동량은 2008년 6,653TEU에서 2010년 22,388TEU, 2015년 152,367TEU, 2020년 354,217TEU로 추정되었다. 세째, 동해항 및 속초항은 자동차로 1시간 이내 거리이므로 공동 항만마케팅이 요구된다.

• 대한산업공학회지
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• 제37권4호
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• pp.297-303
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• 2011

Major ports in Northeastern Asia engage in fierce competition to attract transshipment traffic volume. Existing time series analyses for analyzing port competition relationships examine the types of competition and relations through the signs of coefficients in cointegration equations using the transshipment traffic volume results. However, there are cases for which analyzing competing relationships is not possible based on the results of the transshipment traffic volume data differences and limitations in the forecasting of traffic volume. Accordingly, we used the Lotka-Volterra (L-V) model,also known as the ecosystem competitive relation model, to analyze port competition relations for the long-term forecast of South Korean transshipment traffic volume.

• 수산해양교육연구
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• 제26권1호
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• pp.49-58
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• 2014

Variability factors of transship cargo in the container transportation market analysis short term factors. In the past, studies on the factor of variability in container cargo volume have focused on long term volume forecast and increase in investment and competitiveness from strategic perspectives. Unlike previous studies, this paper analyzes factors of variability in transshipment volume rapidly varying in short term and seeks measures. Since it was identified that transshipment volume depends on vessel operation cost and port volume in long term but effectively on special strategies launched by port authorities in short term, the port authority experienced rapid drop in volume should continue to observe strategies of competition ports and to make use of strategies seeking appropriate countermeasures.

• 한국항해항만학회지
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• 제32권6호
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• pp.425-431
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• 2008

본 연구에서는 광양항의 장래 컨테이너 물동량 및 교통량을 일변량 시계열모형을 통해 예측하고, 컨테이너 선박교통량을 산출하였다. 광양항의 물돌량과 입항 척당 물동량의 시계열 모형은 모두 추세와 계절적 변동이 있는 Winters 가법 모형으로 최적합 되었다. 광양항의 컨테이너 물동량은 2007년과 비교하여 2011년과 2015년에 각각 7.4%, 16.2% 가량 증가하여 약 2,756천TEU, 4,470천TEU가 될 것으로 예측되었다. 또한 2011년과 2015년의 컨테이너 입항 척당 평균 물동량은 2007년 대비 약 30.3%, 54.6% 증가하여 각각 675TEU, 801TEU가 될 것으로 예측되었다. 광양항에 대한 컨테이너 선박의 교통량은 2011년과 2015년에 각각 4,078척, 5,921척이 될 것으로 추정되었다.

• 대한교통학회지
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• 제32권6호
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• pp.600-614
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• 2014

본 연구는 SARIMA 모형을 활용하여 기존에 다루어지지 않았던 분기별 항만 컨테이너 물동량을 예측하였다. 구체적으로 모델 추정에 활용된 자료는 1994년 1사분기부터 2010년 4사분기까지 총 84분기동안의 국내 전체 항만 컨테이너 물동량 자료이다. 본 연구에서 추정된 예측 모형의 예측 정확도를 검증하기 위하여 2011년 1사분기부터 2013년 4사분기까지 물동량을 예측하여 실제 물동량과 비교하였다. 또한 기존에 널리 활용되고 있는 ARIMA 모형을 활용하여 추정한 예측 모형과의 비교를 통해 분기별 항만 물동량 예측에 있어서 SARIMA 모형의 상대적 우수성을 검증하였다. 기존에 항만 물동량을 예측하는 대부분의 연구는 주로 장기 예측에 초점이 맞추어져 있다. 또한 월별, 연도별 물동량 자료가 활용된 경우가 대부분이다. 분기별 항만 컨테이너 물동량 자료를 활용하여 단기 수요를 예측함과 동시에 SARIMA 모형의 우수성을 입증한 본 연구는 충분한 가치가 있다고 판단된다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권2호
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• pp.85-98
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• 2021

COVID-19의 대유행은 컨테이너를 사용하는 국가 간 수출입 물동량 불균형을 더욱 악화시켰으며, 이는 공컨테이너 수급의 문제까지 이어지게 되었다. 적정 수요만큼의 공컨테이너 확보는 안정적이고 효율적인 항만 운영을 위해 필수적인 요소이다. 지금까지 여러 기법을 사용한 공컨테이너 수요예측 방안이 연구되어 왔다. 그러나 항만 및 선사에서 직접 활용 가능한 수요예측 보다는 월 혹은 연 단위의 장기적인 예측에 머루르고 있었다. 본 연구에서는 실제 인공신경망을 이용한 일별, 주별 단위 예측 방안을 제시한다. 이를 위해 머신러닝 기법 중 다층 퍼셉트론과 회귀분석을 활용하여 수요예측을 진행하였으며, 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 적컨테이너와 공컨테이너의 입항 후 다시 항만으로 유입되는 과정을 기반으로 데이터를 재가공하였다. 이를 통해, 정확도가 매우 높지는 않지만, 현장에서는 활용 가능한 일별 및 주별 수요 예측 모델을 개발할 수 있었다.

• 한국항만경제학회지
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• 제25권3호
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• pp.269-282
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• 2009

광양항의 수입컨테이너 물동량은 최근 들어 빠르게 증가율이 둔화되고 있다. 이에 본 고는 광양항의 물동량이 환율과 경기와 같은 경제변수에 대해 어떠한 특성을 갖는가를 전국항과의 비교를 통해 밝힌다. 광양항의 수입물동량은 환율과 경기의 변동에 전국항보다 큰 영향을 받으며, 최근의 환율과 경기의 움직임에 특히 민감하게 반응을 하여 안정적인 물동량을 유지하지 못하고 있음을 보인다. 이와 같이 민감한 반응을 보임에도 불구하고 장기추세로부터 괴리가 있을 경우 회복하는 속도는 전국항보다 늦어 상황에 대처하는 능력이 떨어지고 있다. 예측오류의 역사적 분해를 통해 광양항의 수입물동량은 환율변동에 상당부분을 의존하고 있어서 환율 상승과 같은 악재에 특히 취약할 수 있다. 그리고 환율충격과 경기충격은 상당기간 물동량의 흐름에 영향을 미치나 환율충격은음의 반응을, 경기충격은 양의 반응을 유발한다. 환율 40원 상승과 경기 5 포인트 하락이라는 단기적 충격에 대해 광양항의 수입컨테이너 물동량은 33천 TEU가 감소하며, 이러한 충격이 1년간 유지되면 광양항의 수입물동량은 197천 TEU 감소한다는 것을 보인다.