• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.61-62
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• 2023

지난 COVID-19로 인해 항만 노동자 수가 일시적으로 감소하는 경우가 발생하였다. 감염병 확산 방지를 위해 다수의 노동자가 격리됨에 따라 항만 운영 프로세스 곳곳에서 병목과 대기가 발생하여 터미널의 혼잡도가 증가하였고, 이로 인해 터미널 운영 효율성이 저하되는 등의 문제가 발생하였다. 그러나 터미널 혼잡도는 터미널의 운영 효율성과 직결되는 핵심 지표임에도 터미널 내부 하역장비 중심의 혼잡도는 명확한 계산이 이루어지지 않는것으로 파악된다. 따라서 본 연구를 통해 하역장비 중심의 컨테이너터미널 혼잡도를 측정하고자 한다. 여러 분야에서 일반적으로 사용되는 혼잡도 산정방식은 이미지 기반의 데이터를 바탕으로 혼잡도를 측정하고 있다. 이러한 방식은 양적하 계획에 따라 움직이는 하역장비의 특성상 기존의 혼잡도 산정방식을 그대로 적용하는것은 다소 무리가 있다. 따라서 본 연구에서는 장비의 대기시간 및 turn around time 등을 활용한 터미널 혼잡도의 산정방식을 제시하고, 부산항 A 터미널의 데이터를 활용하여 산정된 혼잡도의 유의성을 검증하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권4호
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• pp.344-350
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• 2022

물동량의 증가로 인해 컨테이너 터미널의 혼잡도가 높아지고 있고 이에 따른 장치장 및 게이트에서의 반출입 차량의 대기시간이 큰 폭으로 길어지고 있어 차량 운용 및 항만 운영 비효율이 극심한 상태이다. 이러한 문제 해결을 위해 부산항의 경우, 항만 공사 및 터미널 측에서 반출입 차량 예약시스템(VBS), 터미널 차량 혼잡도 정보, 예상 작업 처리 시간 정보 등을 서비스하고 있지만 실제 대기시간과 상이한 경우가 있어 가시적인 효과는 여전히 미흡한 실정이다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위한 기초자료로써 본 연구에서는 부산 신항의 컨테이너반출입 정보를 활용하여 딥러닝 기반의 반출입 차량 평균 대기시간 예측 모형을 제시하였다. 실제 평균 대기시간과의 비교를 통해 예측률을 검증한 결과 제시한 예측 모형이 높은 예측률을 보이는 것을 확인하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.57-58
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• 2018

사물인터넷에 대한 관심이 증가하면서 사물인터넷을 활용하여 사물 간 주고받은 정보를 처리하는 기술들이 연구되고 있다. 특히 컨테이너 터미널이 자동화 됨에 따라 터미널 내에 사물인터넷의 사용이 증가하고 다양화되었다. 그러나 컨테이너 터미널 운영의 효율성을 향상시키기 위한 사물인터넷의 활용은 미흡한 단계이다. 현재 컨테이너 터미널은 외부 트럭의 도착패턴이 특정시간에 집중되는 현상이 나타난다. 이에 따라 게이트 혼잡이 발생하고 트럭의 대기시간에 영향을 준다. 이로 인해 항만 인근지역의 환경오염 문제, 사회적 문제 등으로 피해가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 컨테이너 터미널의 게이트 혼잡도에 영향을 미치는 외부트럭의 대기시간 문제의 원인을 분석하고 사물인터넷 환경에서 이를 완화하기 위한 방안을 연구하고자 한다.

• 한국항해항만학회지
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• 제45권3호
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• pp.148-154
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• 2021

컨테이너터미널 운영에서 안벽영역의 장비와 기술이 발전함에 따라 항만운영의 정체가 장치장으로 이전되었다. 따라서 장치장 관리가 터미널 운영 전반에 미치는 영향이 매우 커졌다. 이에 따라 컨테이너터미널 장치장 운영의 최적화를 위한 연구가 많이 수행되었으나 장래 장치장 점유율 변화 자체를 추정한 연구는 없는 실정이다. 본 연구는 부산항 신항을 대상으로 시간의 경과에 따른 확률의 변화를 설명하는 마코프 체인을 적용하여 부산항 신항 컨테이너 터미널의 장치장 점유율 수준에 대한 확률을 분석하였다. 분석결과 부산항 신항의 장치장 점유율은 향후에도 높은 수준을 유지할 확률이 큰 것으로 나타났다.

• 한국항만학회지
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• 제5권2호
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• pp.19-37
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• 1991

This work aims to : establish a model of the container physical distribution system of Pusan port comprising 4 sub-systems of a navigational system, on-dock cargo handling/transfer/storage system, off-dock CY system and an in-land transport system : examine the system regarding the cargo handling capability of the port and analyse the cost of the physical distribution system. The overall findings are as follows : Firstly in the navigational system, average tonnage of the ships visiting the Busan container terminal was 33,055 GRT in 1990. The distribution of the arrival intervals of the ships' arriving at BCTOC was exponential distribution of $Y=e^{-x/5.52}$ with 95% confidence, whereas that of the ships service time was Erlangian distribution(K=4) with 95% confidence, Ships' arrival and service pattern at the terminal, therefore, was Poisson Input Erlangian Service, and ships' average waiting times was 28.55 hours In this case 8berths were required for the arriving ships to wait less than one hour. Secondly an annual container through put that can be handled by the 9cranes at the terminal was found to be 683,000 TEU in case ships waiting time is one hour and 806,000 TEU in case ships waiting is 2 hours in-port transfer capability was 913,000 TEU when berth occupancy rate(9) was 0.5. This means that there was heavy congestion in the port when considering the fact that a total amount of 1,300,000 TEU was handled in the terminal in 1990. Thirdly when the cost of port congestion was not considered optimum cargo volume to be handled by a ship at a time was 235.7 VAN. When the ships' waiting time was set at 1 hour, optimum annual cargo handling capacity at the terminal was calculated to be 386,070 VAN(609,990 TEU), whereas when the ships' waiting time was set at 2 hours, it was calculated to be 467,738 VAN(739,027 TEU). Fourthly, when the cost of port congestion was considered optimum cargo volume to be handled by a ship at a time was 314.5 VAN. When the ships' waiting time was set at I hour optimum annual cargo handling capacity at the terminal was calculated to be 388.416(613.697 TEU), whereas when the ships' waiting time was set 2 hours, it was calculated to be 462,381 VAN(730,562 TEU).

• 한국항만학회지
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• 제9권2호
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• pp.39-49
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• 1995

Recently, the traffic volume has been greatly increased partly because of high growth rate of domestic and world economy, and partly because of increased transhipment demand resulting from the destruction of Kobe port by earthqwake early this year. So, container facilities in Pusan Port are under serious congestion. The congestion costs in connection with container traffic in Pusan Port is estimated to be 29.3 billion won in 1994. In 1995 the situation is still worsening. PECT has continued to grow annually by 35% in cargo handling exceeding more than 31% of the total container volumes handled in Korea. The BOR of container berths in PECT in 1994 is 75% reflecting extreme congestion in container traffic. The reason for such serious congestion in PECT is the shortage of container handling facilities in comparison with ever-increasing cargo traffic. In order to solve the provisional problem, the shortage of handling capacity, a model developed to optimize the operation of PECT is described and demonstrated. The model minimizes total port costs, including the costs of dock labour, facilities and equipment, ship, containers, and cargo. The object of this study is, through the model results, mainly to determine the optimal combination of berths and cranes under various circumstances and to show that total costs per ship or unit of cargo served can be reduced by increasing the number of cranes per berth and berth utilization above present levels. Eventually, the results obtained with this model in PECT suggest that increase to 3 in the number of cranes per existing berth could reduce the need for major investments in berths and even reduce operating costs.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제33권2호
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• pp.125-142
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• 2024

Purpose The purpose of this study is to identify and analyze the key factors influencing congestion in the in-out transportation at port container terminals, and to design of a predictive model for in-out congestion based on these analysis. This study focused on architecting a deep learning-based predictive model. Design/methodology/approach This study was conducted through the following methodology. First, hypotheses were established and data were analyzed to examine the impact of vessel schedules and external truck schedules on in-out transportation. Next, explored time series forecasting models to a design the architecture for deep learning-based predictive model. Findings According to the empirical analysis results, this study confirmed that vessel schedules significantly affect in-out transportation. Specifically, the volume of transportation increases as the vessel arrival/departure time and the cargo cutoff time approach. Additionally, significant congestion patterns in transportation volume depending on the day of the week and the time of day were observed.

• 한국항해학회지
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• 제11권1호
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• pp.39-65
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• 1987

Since the middle of 1950's, containerization has been rapidly spread over the world in virtue of great merits providing to interensts, and the fundamental changes in port management and prot operations are resulted. As the container terminal is a complex system which is consisted of various subsystems, the treatment for improving the productivity is required in a comprehensive fashion, both in each of its parts and as an integrated system. This paper aims to make an intensive analysis of the Busan Container Terminal system, especially focusing on its subsystems such as ship operation system, storage system and transfer system. First of all, the intrinsic capacity of various subsystems is calculated and it is checked whether the current operation is being performed effectively through the formal analysis. Secondly, the suggestion is presented to improve the operation by considering the throughput that the port of Busan will have to accept in the near future. The results are as follows; 1) As the inefficiency is due to the imbalance between various subsystems at Busan terminal, transfer equipment level must be up to 31% for straddle carrier and 67% transfer crane above all. 2) The yard capacity must be increased by reducing the free dwell time of containers in order to accept the traffic volume smoothly in the near future. 3) The better way to reduce the port congestion is to change berthing rule from the FIFP to the Pre-allocated system by considering the ship arrival pattern.

• 한국항해항만학회지
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• 제44권6호
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• pp.477-487
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• 2020

부산항은 다수의 컨테이너터미널 운영사에 의해 소규모로 분산 운영되고 있어 다양한 운영 비효율이 발생하고 있다. 특히 2016년 선사들의 얼라이언스 재편과 대형화로 인한 물량 분산은 터미널 분산 운영의 비효율을 촉진시켜, 불필요한 타부두 환적 운송과 체선 문제를 유발하고 있다. 이를 해소하기 위한 방안으로 컨테이너터미널 대형화를 위한 통합운영이 고려되고 있다. 그러나 통합운영에 따르는 선결과제들로 인해 실질적인 통합 및 추진 방향이 모호한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 부산 신항의 컨테이너터미널들을 대상으로 통합운영 유형을 단계별로 나누어 모델링하였으며, 선박 대형화 및 터미널 혼잡도에 따른 시나리오 변화를 두어 향후 부산항이 통합화 추진과 함께 겪게 될 상황을 가정하여 시뮬레이션을 실시하였다. 또한, 분석결과를 바탕으로 통합 유형별로 운영적 효과를 해석하고 평가하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제45권6호
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• pp.314-324
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• 2021

환적화물 유치를 위해 전 세계 항만 간의 경쟁이 심화되고 있다. 하지만, 최근 중국의 해운부문 카보타지 정책 해제, 안전운임제시행 등 국내 항만의 환적화물 물동량 이탈이 우려되는 상황들이 발생하고 있다. 운영적 측면에서도 터미널별 환적 물동량의 불균형, 특정 시간대에 집중된 차량 등으로 인해 터미널 혼잡 및 차량 대기시간 문제가 심각하게 나타나고 있다. 본 논문에서는 타부두 환적운송 시스템으로 인해 발생하는 차량 대기시간 문제를 해결하기 위해 완충지역을 활용한 타부두 환적 컨테이너 운송 방식을 제안하고 문제에 대한 혼합정수계획 모형을 제시하였다. 부산 신항 데이터에 기반한 터미널 혼잡 패턴과 터미널간 운송 차량 반출입 패턴을 적용하여 다양한 작업량, 가용량 변동폭에 대해 완충지역 활용에 따른 효과를 분석하였다.