• Title/Summary/Keyword: Freight Transportation

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단계적 회귀분석과 인공신경망 모형을 이용한 광양항 석탄·철광석 물동량 예측력 비교 분석 (A Comparative Analysis of the Forecasting Performance of Coal and Iron Ore in Gwangyang Port Using Stepwise Regression and Artificial Neural Network Model)

  • 조상호;남형식;류기진;류동근
    • 한국항해항만학회지
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    • 제44권3호
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    • pp.187-194
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    • 2020
  • 항만의 주요 정책 및 향후 운영계획 수립 시 정확한 물동량 예측에 관한 연구는 매우 중요하며 이러한 중요성으로 인해 관련 연구가 활발히 수행되고 있다. 본 논문에서는 국내 최대 석탄 및 철광석 처리 항만인 광양항을 대상으로 단계적 회귀분석과 인공신경망모형을 활용하여 모형간 예측력을 비교하였다. 2009년 1월부터 2019년 1월까지 총 121개월의 월별자료를 활용하였으며 석탄 및 철광석 물동량에 영향을 주는 요인을 선정하여 공급관련요인과 시장·경제관련요인으로 분류하였다. 단계적 회귀분석 결과, 광양항 석탄 물동량 예측모형의 경우, 입항선박 톤수, 석탄가격 및 대미환율이 최종변수로 선정되었고 철광석 물동량 예측모형의 경우, 입항선박 톤수, 철광석가격이 최종변수로 선정되었다. 인공신경망모형의 경우, 모델 성능에 영향을 미치는 다양한 Hyper-parameters를 조정하며 최적 모델을 선정하는 시행착오법을 사용하였다. 분석결과 인공신경망모형이 단계적 회귀분석에 비해 우수한 예측성능을 나타내었으며 예측 모형별 예측값과 실측값을 그래프 상 비교 시에도 인공신경망모형이 단계적 회귀분석에 비해 고·저점을 유사하게 나타냈다.

신호접근법에 의한 유조선 해운시장 위기 예측 연구 (A Study on the Early Warning Model of Crude Oil Shipping Market Using Signal Approach)

  • 최봉근;류동근
    • 한국항해항만학회지
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    • 제47권3호
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    • pp.167-173
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    • 2023
  • 한국 경제에 근간이 되는 산업은 제조업이고, 그중 석유화학산업은 전량 원유를 수입하여 우리나라의 기술력으로 가공하여 재수출하는 전략적 성장 산업이다. 수많은 제조업의 원료가 되는 원유를 전량 해상운송을 통해 수입하는 우리나라는 변동성이 심한 유조선 운임 시장에 대해 기민하게 대응해야 한다. 유조선 운임 시장의 위기는 관련 해운회사의 위기에서 끝나지 않고 원유를 사용하는 산업에서부터 국민의 생활까지 영향을 미칠 수 있으므로, 본 연구에서 신호접근법을 활용한 조기경보모형을 제시했다. BDTI 운임지수를 활용하여 유조선 해운시장 위기를 정의하고, 38개의 거시경제, 금융, 원자재 지표 그리고 해운시장 데이터를 활용해 시차상관관계를 분석하여 유조선 해운시장 위기에 선행적으로 반응하는 종합선행지수를 도출했다. 연구 결과, 종합선행지수는 두 달 전 가장 높은 0.499의 시차상관계수 값을 가졌으며, 5개월 전부터 유의미한 상관계수 값을 나타냈다. QPS 값은 0.13으로 위기 예측에 대해 높은 정확성을 지니는 것으로 검증됐다. 더불어 기존의 다른 시계열 예측모형 연구들과 달리 본 연구는 경제 위기와 유조선 해운시장의 위기 간의 시차를 계량적으로 접근하여, 관련 해운산업 종사자들과 정책 입안자들에게 위기에 효과적으로 대처할 수 있는 전략의 기틀을 제공함에 의의가 있다.

부산항 컨테이너 물동량을 이용한 시계열 및 딥러닝 예측연구 (Time series and deep learning prediction study Using container Throughput at Busan Port)

  • 이승필;김환성
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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    • pp.391-393
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    • 2022
  • 최근에는 딥러닝과 빅데이터를 기반으로 한 수요예측 기술이 전자상거래, 물류, 유통 분야의 스마트화를 가속화하고 있다. 특히, 글로벌 운송 네트워크와 현대적인 지능형 물류의 중심인 항만은 4차 산업혁명으로 인한 세계 경제 및 항만 환경의 변화에 발 빠르게 대응하고 있습니다. 항만물동량 예측은 신항만 건설, 항만확장, 터미널 운영 등 다양한 분야에서 중요한 영향을 담당하고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 항만 물동량 예측에 자주 쓰이는 시계열 분석과 타 산업에서 좋은 결과를 도출해내고 있는 딥러닝 분석을 비교하여 부산항의 미래 컨테이너 예측에 적합한 예측모델을 제시하는 것이다. 부산항 컨테이너 물동량을 이용하여 학습시키고 그 이후 물동량 예측을 진행하였다. 또한, 상관관계 분석을 통해 물동량 변화와 관련된 외부변수를 선정하여 다변량 딥러닝 예측모델에 적용하였다. 그 결과 부산항 컨테이너 물동량만 이용한 단일변수 예측모델에서 LSTM의 오차가 가장 낮았고, 외부변수를 이용한 다변수 예측모델에서도 LSTM의 성능이 가장 우수하였다.

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고속철도 서비스 확대를 위한 수도권 고속철도 확충 방안 고찰 (Method for increasing rail operation capacity of capital high speed rail with expanding the high speed railway service)

  • 노병국;김용배;신동원
    • 한국철도학회:학술대회논문집
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    • 한국철도학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.1254-1268
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    • 2009
  • 정부고속철도 건설계획이 1998년 IMF로 인하여 서울 시흥구간 및 대구$\sim$부산간은 기존 경부선을 이용하여 우선 개통하고, 2단계로 대구$\sim$부산구간을 신설 개통하는 것으로 변경됨에 따라 서울도심 입출구부인 서울$\sim$시흥구간은 고속열차, 일반열차 및 화물열차의 운용운행으로 일반열차 운행횟수 축소로 인한 서비스 저하, 고속철도 서비스 추가 어려움 등으로 동 구간의 신설확장에 대한 지속적인 필요성이 제기 되어 왔으며, 호남고속철도 또한 수서 출발을 위한 강남권 고속철도 건설계획이 경제성 등의 이유로 오송에서 분기하는 것으로 변경됨에 따라 강남권 및 경기남부지역 주민들의 고속철도 서비스혜택의 기회가 박탈되는 결과률 초래하였다. 경부고속철도 개통이후 국가교통체계가 고속철도 중심으로 변화하고 있고, 경부고속철도 2단계 개통, 경전선 및 전라선 복선전칠 완공, 2014년 호남고속철도 개통시 고속열차 추가수요가 발생하나, 서울$\sim$시흥구간의 선로용량 부족으로 고속열차 광명역 출발, 일반열차 운행횟수 축소 등의 파행적인 열차운영이 불가피하므로 이와 같은 문제점을 근본적으로 해소하기 위한 강북구간 (광명$\sim$화전) 의 선로확장과 더불어 강남구간 (수서$\sim$평택)의 고속철도 신설을 추진하여야 한다. 이에 따라 본 고찰에서는 수도권 고속철도 선로확충을 위한 효율적인 열차운영방안, 시설계획 등 고려 하여야 할 사항에 대하여 검토하고자 한다.

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