• 디지털융복합연구
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• 제15권3호
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• pp.157-163
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• 2017

항만 물동량 예측은 항만관리 기관의 투자계획에 매우 중요한 요소이다. 더불어 최근 항만은 물동량 유치를 위한 치열한 경쟁을 이어가고 있기 때문에 항만 정책수립에 있어 국내외 주요국의 물동량 예측은 중요한 의미를 갖는다. 항만 물동량 예측이 항만의 개발정책에 매우 중요하지만 최적의 물동량 예측 모델 개발에는 아직 어려움을 겪고 있다. 이러한 측면에서 본 연구는 중국 컨테이너 물동량 예측모델 제시를 연구의 목적으로 하였다. 중국 컨테이너 물동량 예측은 Clarkson's Shipping Intelligence Network를 통해 수집한 2004년 1월부터 2015년 12월까지 12년간의 월간 데이터를 System Dynamics를 사용하여 2004년부터 2020년까지 변화를 시뮬레이션 하였다. 실제 중국 컨테이너 물동량 데이터와 Stock-flow 다이어그램을 통해 도출된 예측값을 비교하여 모델의 정확도를 검증했다. 검증결과 수 출입 컨테이너 예측모델은 MAPE값이 각각 6.21 %, 7.68 %로 나타나 정확한 예측모델로 확인되었다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 1998년도 추계학술대회논문집:21세기에 대비한 지능형 통합항만관리
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• pp.263-269
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• 1998

The forecasting of container cargo volumes should be estimated correctly because it has a key roles on the establishment of port development planning, and the decision of port operating system. Container cargo volumes have a dynamic characteristics which was changed by effect of competitive ports. Accordingly forecasting was needed overall approach about competitive port's development, alternation and information. But, until now, traffic forecasting was not executed according to competitive situation, and that was accomplished at the point of unit port. Generally, considering the competition situation, simulation method was desirable at forecasting because system's scale was increased, and the influence power was intensified. In this paper, considering this situation, the objectives can be outlined as follows. 1) Structural model constructs by System dynamics method. 2) Structural simulation model develops according to modelling of competitive situation by expended SD method which included HEP(Hierarchical Fuzzy Process) And actually, effectiveness was verified according to proposed model to major port in northeast asia.

• 한국항만경제학회지
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• 제36권2호
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• pp.53-62
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• 2020

해운항만물류산업은 세계 경제활동과 밀접한 관계를 가지고 있으며, 특히 무역의존도가 높은 우리나라의 항만 시설은 중요한 사회간접자본시설이다. 부산항은 우리나라 최대의 항만으로 우리나라 컨테이너 운송의 75%가 부산항을 통해 운송되고 있으며, 국가 경쟁력 측면에서 그 중요성은 매우 크다. 항만 물동량 예측은 항만 개발 및 운영 전략에 영향을 미치며, 정확도 높은 컨테이너 물동량 예측은 필수적이다. 하지만 오늘날 해운항만물류산업 환경의 급격한 변화로 인해 기존 시계열 예측 방법으로는 예측 정확도 향상에 어려움이 있다. 본 연구에서는 부산항 컨테이너 물동량 예측 정확도 향상을 위해 딥러닝 모형 중 LSTM 모형을 활용하여 컨테이너 물동량을 예측한다. 모형의 성능 평가를 위해서 SARIMA 모형과 LSTM 모형의 예측 정확도를 비교한다. 그 결과 LSTM 모형이 SARIMA 모형보다 예측 정확도가 높게 나타났으며, 예측치가 실측치의 특성을 반영하여 잘 나타나고 있음을 확인하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권5호
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• pp.449-457
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• 2022

The Port of Busan is currently ranked as the seventh largest container port worldwide in terms of cargo throughput. However, port competition in the Far-East region is fierce. The growth rate of container throughput handled by the port of Busan has recently slowed down. In this study, we analyzed how economic conditions and multiple external shocks could influence cargo throughput and identified potential implications for port business. The aim of this study was to build a model to accurately forecast port throughput using the ARIMA model, which could incorporate external socio-economic shocks, and the VEC model considering causal variables having long-term effects on transshipment cargo. Findings of this study suggest that there are three main areas affecting container throughput in the port of Busan, namely the Russia-Ukraine war, the increased competition for transshipment cargo of Chinese ports, and the weaker growth rate of the Korean economy. Based on the forecast, in order for the Port of the Port of Busan to continue to grow as a logistics hub in Northeast-Asia, policy intervention is necessary to diversify the demand for transshipment cargo and maximize benefits of planned infrastructural investments.

• 한국항해항만학회지
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• 제44권1호
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• pp.44-52
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• 2020

세계적인 장기경기침체 속에서 보다 정확한 물동량 예측은 항만정책 수행에 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 부산항 컨테이너 물동량(수출입화물과 환적화물)을 단변량 모형인 ARIMA 뿐만 아니라 인과관계가 있을 것으로 예상되는 경제규모(한국, 중국, 미국의 국내총생산), 금리수준 그리고 경기변동을 고려한 벡터자기회귀모형과 벡터오차수정모형을 활용하여 추정하고 비교하였다. 측정자료는 2014년 1월부터 2019년 8월까지 월별 부산항 컨테이너 물동량이다. 분석결과에 의하면, 수출입물동량 시계열은 비교적 안정적(stationary)이어서 VAR에 의해 추정하였고 환적화물은 불안정적(non-stationary)하지만, 경제규모, 금리 및 경기변동과 공적분(장기적인 균형관계)를 띠고 있어 VEC모형으로 추정하였다. 추정결과, 안정적인 수출입화물 추정에서는 단변량 모형인 ARIMA가 우수하고 추세가 있는 환적화물은 다변량모형인 VEC모형이 보다 예측력이 우수한 것으로 나타나고 있다. 특히 수출입화물은 우리나라 경제규모와 관련이 있고, 환적화물은 중국과 미국 경제규모와 밀접한 관련이 있다. 또한 중국 경제규모가 미국에 비하여 더 밀접하게 나타나고 있어 환적화물 증대전략에 시사점을 주고 있다.

• 한국항만경제학회지
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• 제24권3호
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• pp.57-77
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• 2008

본 연구에서는 기존의 물동량 전망에 적용한 방법론이 아닌 개별 항만별 예측방법을 적용하여 인천항에서 경유하는 수출 화물 물동량을 전망하였다. 물동량 전망에 있어 기존의 통계적, 계량경제학적인 분석 대신 시스템 분석을 적용하였다. 대부분의 기존연구에서 적용하였던 총량적 접근방법은 전국의 총 화물물동량을 각 품목별 특성에 따른 계량모형을 통해 추정한다. 이는 전국권역을 기반으로 항만 O/D에 따라 향후 권역별 항만 개발계획 및 개별입지변화를 반영하여 체계적인 방법으로 배분함으로써 전국 항만의 물동량을 도출했다. 본 연구에서는 이러한 기존방법론이 아닌 개별항만의 주변상창이나 직접적인 영향을 미치는 산업단지의 현황을 토대로 물동량을 도출해 내는 방법이다. 본 연구에 있어 기초자료는 인천항을 배후권역으로 하는 수출 화물의 기종점인 배후산업단지의 소요면적에 대한 자료를 토대로 조사하였다. 이는 수출의 대부분을 창출하는 산업단지의 소요면적을 파악하여 이에 원단위를 적용함으로써 산단별 입출되는 물량을 도출할 수 있다. 여기에 산단별 분양률, 업종비중, 가동률, 그리고 산단별 수출 비중을 적용하여 인천항의 수출 화물 물동량을 전망하였다. 본 연구는 기존의 전망치와 비교를 함으로써 연구방법론의 다양화와 비교연구를 수행하는 연구성과를 거두었다.

• 한국항만학회지
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• 제15권1호
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• pp.19-26
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• 2001

The purpose of this study is to improve the strategies for transportation systems of container cargoes in Busan port. Therefore, container cargoes forecasting is done through logistic methods based on past trends. In 2011, container cargoes demand was forecasted 8.791 million TEU(T/S including 12.559 million TEU). In order to improve transportation systems of container cargoes, the conclusions of this study can be summarized as follows ; \circled1 port facilities expansion, \circled2 diversity of container transport modes, \circled3 make up ICD and exclusive container roads, \circled4 the second Seoul-Busan Expressway.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권1호
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• pp.39-45
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• 2024

항만 성능에 대한 정확한 평가는 컨테이너 물동량은 매우 중요한 요소이며, 효과적인 항만 개발 및 운영 전략에 대한 정확한 예측이 필수적이다. 하지만 해양 산업의 급격한 변화로 인해 컨테이너 물동량 예측의 정확성이 향상되기는 어렵다. 이를 해결하기 위해 사물인터넷(IoT)을 이용한 항만 성능에 미치는 영향을 분석하여 부산항의 경쟁력과 효율성을 향상시키기 위해 적용이 필요하다. 이에 본 연구에서는 부산항의 미래 컨테이너 물동량을 예측하기 위한 예측 모델을 개발하는 것을 목표로 이를 통해 항만 관리 기관의 개선된 의사 결정과 항만 생산성을 향상시키는 데 초점을 맞추고 있다. 항만 컨테이너 물동량을 예측하기 위해 본 연구에서는 기계 학습 모델의 Extreme Gradient Boosting (XGBoost) 기법을 도입하였다. XGBoost는 다른 알고리즘에 비해 높은 정확도, 빠른 학습 및 예측 속도,과적합을 방지하고 Feature Importance 제공하는 장점이 돋보인다. 특히 XGBoost는 회귀 예측 모델링에 직접 사용할 수 있어 기존 연구에서 제시된 물동량 예측 모델의 정확도 향상에 도움이 된다. 이를 통해 본 연구는 4.3% MAPE (Mean absolute percenture error) 값으로 제안된 방법이 컨테이너 물동량을 정확하고 신뢰성 있게 예측할 수 있다. 본 연구에서 제시한 방법론을 통해서 부산 컨테이너물동량의 정확성을 높일 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 1998년도 추계학술대회논문집:21세기에 대비한 지능형 통합항만관리
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• pp.323-329
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• 1998

In Pusan port, the studies, which analysis container cargo volumes by using forecasting methods and research about container logistics system, etc., have been continuously performed. But, in Pusan port, this study on an evaluation of traffic congestion has been scarcely performed until now. Especially, when changing and extending a berth, and constructing a new port, it is very important to examine this field. And it should be considered. Thus, this paper aims to analysis the effect of ship traffic condition in 2011, to evaluate marine traffic congestion, according to changing ship traffic volumes in Pusan port. To analysis it, we used simulation method and examined the results

• 한국항만학회지
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• 제12권2호
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• pp.177-194
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• 1998

In Pusan port, the studies which analyze container cargo volumes by using forecasting methods and research about container logistics system, etc., have been continuously carried out. But, in Pusan port, the study on an evaluation of traffic congestion has been scarcely performed until now. Especially, when changing and extending a berth, or constructing a new port, it is very important to examine this field. And it should be considered. Thus, this paper aims to analyze the effect of ship traffic condition in the year 2011, to evaluate marine traffic congestion according to changing ship traffic volumes in Pusan port. To analyze it, we examined the results by simulation method.