Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.11
no.4
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pp.47-60
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2015
In this paper, we propose a simple and useful method using a port role to visualize the network attacks. The port role defines the behavior of the port from the source and destination port number of network session. Based on the port role, the port provides the brief security features of each node as an attacker, a victim, a server, and a normal host. We have automatically classified and identified the type of node based on the port role and security features. We detected and visualized the network attacks using these features of the node by the port role. In addition, we are intended to solve the problems with existing visualization technologies which are the reflection problem caused an undirected network session and the problem caused decreasing of distinct appearance when occurs a large amount of the sessions. The proposed method monitors anomalies occurring in an entire network and displays detailed information of the attacker, victim, server, and hosts. In addition, by providing a categorized analysis of network attacks, this method can more precisely detect and distinguish them from normal sessions.
The purpose of this study is to examine the relationship between the network characteristics of ports and their performance that is represented by port competitiveness for the port operators. The study employs Social Network Analysis (SNA) to evaluate network characteristics comprising four centrality indices. For this research, data from Containerization International Yearbooks for 2006-2011 is used to analyze the service networks of 20 major liner shipping companies. In SNA, nodes (vertices) in the network are the ports and links (edges) in the network are connections realized by vessel movements, such that the liner shipping network determines the port network. In addition, panel regression analysis has been employed to investigate the relationship between port network characteristics and their performance. The results suggest that the four centrality indices identify the roles of the world's major ports from 2006 to 2011 and that port performance is determined not only by macroeconomic variables and service capabilities but also by the eigenvector centrality of ports in networks.
The port industry is an important national industry which significantly affects Korea's imports and exports which are centered on economic structure. For instance, the Port of Busan, which handles 75% of domestic container freight volume, is expected to become increasingly critical for container liner routes. For this reason, there have been continued efforts to expand freight service to attract international freight volume. This study analyzes the structural characteristics of the port network connected to the Port of Busan by analyzing the pattern of the container liner route from 2012 to 2016 by using social network analysis. According to the Port of Busan's liner route network, the port with the highest degree of centrality, closeness centrality, and betweenness centrality was found to be the Port of Singapore. The comparison of Busan's annual container handling rank by countries and the port center network analysis of Port of Busan rank was found to be different. As a result, it was established that China's East Port, which occupies a high percentage of the volume of cargo handled by Port of Busan, is not a hub port of Busan when viewed on the Busan's container terminal liner network. In addition, even if the number of Port of Busan container liner service increases, it is estimated that the vessels to be added to the fleet will be limited to small to medium sized, or that Busan port has characteristic of a feeder port for the Port of Singapore, according to the network.
Incheon port attained two million TEU of container throughput between 2013 and 2014 as a third port in domestic container throughput. It opened a new port in Song-do, Incheon in June 2015 to prepare for the continuing increase in container throughput.Therefore, it has provided the platform for being the major container port domestically and internationally. As the role of the new port increases, the role and direction of the Incheon port liner service network attracts attention. This study analyzes the centrality of the Incheon port liner service network by using SNA (Social Network Analysis), which was introduced in the maritime economics area recently, focusing on the Incheon port liner service network. We recognize the degree centrality, closeness centrality, and betweenness centrality of each port and its effect on the Incheon port liner service network. The study showed that for Incheon port, the centrality of the Busan port in Korea, and the Hong Kong port, is high outside the country. This helps us determine that the hub of the Incheon port is neither Shanghai nor Singapore, which ranks first and second, respectively, on container throughput. It is also helps us to know that eastern China's ports have not played a role of the hub of the Incheon port until now because of the relatively low centrality of eastern China's ports.
This paper aims to analyze an action about a port choice of shipper between two ports. For this propose, this paper analyzed a port choice action for Kwangyang and Busan port using a fuzzy logic and neural network. Also, this paper compared classification performance of fuzzy-neural network to Logit model, and analyzed a port choice action into change Para-meta such as freight volumes and service standard.
This study extracted the major attributes of the competitiveness of services provided by port logistics networks from previous research and interviews with experts and, based on the attributes, analyzed the effects of change in the competitiveness of the Incheon Port. According to the results, services provided by port logistics networks were divided into facility conveniences, access conveniences, and decision conveniences. In the results on the integrated value of the competitiveness of logistics network among ports, competitiveness was high in order of Busan Port>Qigndao Port>Tianjin Port>Dalian Port>Incheon Port. Particularly in the results of scenario analysis, with the elevation of one or two factors of logistics network service, the Incheon Port was even inferior to the Dalian Port, which had the lowest competitiveness among the ports compared. In the results of reversed fuzzy analysis, the Incheon Port could maintain equal competitiveness with the Dalian Port by raising the service level of the logistics network by 25% for facility conveniences, by 8% for access conveniences, and by 1% for decision conveniences.
Transportation decisions of ship liners are crucial for policy formulation in ports and shipping lines. Ship liners' port selection depends on the location characteristic of port. With network theory based, we empirically investigated determinants of global ship liners' port selection focused on major trade ports in China and Korea during 1995-2007. We present a detailed discussion on the related literatures about port selection, and develop hypothesis using network-based view. With conditional logit model, empirical results show that global liners select globally positioned ports rather than domestic oriented ones. Global ship liners select ports which have intra national network centrality, global ship network centrality and global network linkage.
This study is aimed to contribute in establishing new port policy by research and analysis in design of global port logistics network in the East Asia region. In order to build such port logistics network, 21 ports located in East Asia among the world's 50th largest ports were selected in this study. Furthermore, the amount of container cargo and the ports of call were analyzed to categorize the subject ports in East Asia. Finally, this study tries to find economic network between the base port in East Asia, EU or North America and feeder ports in terms of logistics cost. As a result, Singapore, Hong Kong, Shanghai, and Busan ports were found as the representative ports in the East Asia that may connect North America and Europe with the minimum logistics expenses. Therefore, to maintain the stable cargo volume in ports, Korea should promote not only the overseas terminal operation which links to the Singapore, Hong Kong, and Shanghai ports, but also establish the global port logistic network connecting the Busan port.
Network port scan attack is the method for finding ports opening in a local network. Most existing IDSs(intrusion detection system) record the number of packets sent to a system per unit time. If port scan count from a source IP address is higher than certain threshold, it is regarded as a port scan attack. The degree of risk about source IP address performing network port scan attack depends on attack count recorded by IDS. However, the measurement of risk based on the attack count may reduce port scan detection rates due to the increased false negative for slow port scan. This paper proposes a method of summarizing 4 types of information to differentiate network port scan attack more precisely and comprehensively. To integrate the riskiness, we present a risk index that quantifies the risk of port scan attack by using PCA. The proposed detection method using risk index shows superior performance than Snort for the detection of network port scan.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.30
no.4
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pp.62-70
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2007
Recently, the increasing trend for the transshipment traffic of Busan port in Korea is slowing down because of the extensive development plan of domestic ports in china. For solving this problem, Korea is going on the project for preoccupying the transshipment port for attraction of port traffic from the newly potential markets(NPM) based on the Northeast Asia area. As a part of the project, this paper proposes the efficient methodology for selecting the optimal shipping network and strategic transshipment port within NPM using the mathematical models and simulation analysis. For that, we firstly find the alternative transshipment ports within NPM through the status analysis of the current port traffic and shipping network and then, we choose the candidate transshipment-ports in order of minimizing the transport costs through the mathematical approach. With the scenarios based on the selected transshipment-ports, we perform the simulation analysis for choosing the optimal transshipment-ports and the shipping network minimizing the total costs and times concurrently. We expect that the results of this paper will be used efficiently when korea select the strategic transshipment-port in the future.
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