According to financial hub related law of government, new financial hub in Busan will be differentiated from existing other financial hubs by reflecting regional characteristics as financial cluster and by connecting with business hub. Based on an ongoing busan international finance center in Munhyun innovation city. this study is focused on suggesting development methodes for international competitiveness of Busan international finance center considering of maritime-specialization connecting with citizen park and busan north port renewal districts. through the financial hub concept, types, be valid conditons, competitiveness and international case studies over the analysis of development conditions and a development plans for developing fosterage-programs suppementary and strategy, guidelines of physical developmentde direction.
The sustainable operation and development of ports is a key industry for Korea's national economy. It is increasingly more important to resolve conflicts with local communities due to port environmental problems such as air pollution, water pollution, noise and ecosystem destruction while securing port competitiveness through infrastructure expansion. In case of the Busan New Port development project in Korea, construction has been temporally suspended due to conflict with local fishermen over marine sand mining for construction. A primary reason for this is the absence and limitation of qualitative port environmental impact assessment methodologies in Korea. This includes the current investigation of fisheries damaged by ports. Therefore, the main purpose of this study is to propose economic valuation methods for assessing environmental impacts that are essential for efficient port environmental management and for sustainable port operation and development in Korea. To do this, this study examines the overall port environmental problems and their effects (damages) through the analysis of environmental policies and case studies of domestic and overseas ports. Then economic valuation methods are suggested for total economic values (TEV) of damaged environmental goods and services. Among the proposed methods, Habitat Equivalency Analysis (HEA), as a more scientific data based method, was applied to estimate marine ecosystem service damages from the designation of Busan New Port Anchorages. Finally, based on the study results, more efficient port environmental management will be achieved through the institutional adoption of the proposed economic impact assessment methods for port environmental damages.
This paper first tries to analyze total sea transport costs for the transshipment in Busan Port in comparison with direct transport to 4 Chinese Ports, Dalian, Tinajin, Qingdao and Shanghai, based on vessel operation scenarios. The results found that the transshipment in Busan port for the 4 Chinese ports are more expensive than the direct calling to the 4 ports, which implies that Busan port needs to make compensation as an incentive to the carriers providing transshipment service to it in order to keep their royalty. For the compensation, it suggested a method of calculating the Container Terminal Facilities Leasing Fee to levy additional revenue by port authority.
Container volume is a very important factor in accurate evaluation of port performance, and accurate prediction of effective port development and operation strategies is essential. However, it is difficult to improve the accuracy of container volume prediction due to rapid changes in the marine industry. To solve this problem, it is necessary to analyze the impact on port performance using the Internet of Things (IoT) and apply it to improve the competitiveness and efficiency of Busan Port. Therefore, this study aims to develop a prediction model for predicting the future container volume of Busan Port, and through this, focuses on improving port productivity and making improved decision-making by port management agencies. In order to predict port container volume, this study introduced the Extreme Gradient Boosting (XGBoost) technique of a machine learning model. XGBoost stands out of its higher accuracy, faster learning and prediction than other algorithms, preventing overfitting, along with providing Feature Importance. Especially, XGBoost can be used directly for regression predictive modelling, which helps improve the accuracy of the volume prediction model presented in previous studies. Through this, this study can accurately and reliably predict container volume by the proposed method with a 4.3% MAPE (Mean absolute percentage error) value, highlighting its high forecasting accuracy. It is believed that the accuracy of Busan container volume can be increased through the methodology presented in this study.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.34
no.4
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pp.1251-1259
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2014
This study presents the linkage method combining the existing Port Management Information System (PORT-MIS) DB with the scattered vessel activity data sets including the hotelling and maneuvering characteristics and specification information of the vessels arriving and departing from the port of Busan from January 2009 to June 2010. By linking the data sets, this study made three types of vessel activity databases: L-PORT-MIS DB with low-level vessel activities, M-PORT-MIS DB with medium-level vessel activities such as hotelling time, H-PORT-MIS DB with high-level vessel activities such as hotelling time, engine power, etc. The greenhouse gas (GHG) emissions estimation results show that total GHG emissions decreases when the detailed vessel activities are employed. This decrease in the total GHG emissions by the level of vessel activities implies that the GHG emissions from the low and medium level vessel activities are overestimated due to the aggregated hotelling/maneuvering times and speeds resulting from the past vessel specifications. Therefore, the GHG emissions using the H-PORT-MIS DB are more reliable GHG emission estimates in that the vessel specifications and the observed hotelling time of each vessel are employed in the estimation process. Hence, the high-level vessel activity dataset should be constructed to implement more suitable countermeasures for reducing the GHG emissions in the port of Busan.
This study aims to identify the influence of exchange rate and national economy on Export through container ports (Busan Port, Incheon Port, Gwangyang Port, and Pyeongtaek Port) from January 2001 to October 2007. This study carried a unit root test on the results of the analysis and failed to reject the null hypothesis that level variables have a unit root at the level of 1%. However, it carried out a unit root test on the variables by the first order difference and succeeded in rejecting the null hypothesis aforementioned at the level of 1%. As a result of the cointegration test, it was found that the model is stable. When this study carried out a variance decomposition on the prediction error of export at container various container ports, it found 89% for Busan Port, 83% for Incheon Port, 86% for Gwangyang Port, and 84% for Pyeongtaek Port. These figures indicate that such variables significantly account for export at container ports. For Busan Port, Step 2 of exchange rate showed negative (-) effect, and Step 3 shows an extreme transition into a positive (+) effect. The national economy showed an extreme change from Steps 2 to Step 7, and then a positive effect has been maintained. The Incheon Port, Gwangyang Port and Pyeongtaek Port showed similar trends to Busan Port. From Step 7, it seems that they have Shifted to more stable trends.
The purpose of this study is to examine the causuality among export and import trading volume of port of Busan, Kwangyang, Incheon and to induce policy implications. In order to test whether time series data is stationary and the model is fitness or not, we put in operation unit root test, cointegration test. And We apply Granger causality and impulse response and variance decomposition based on VECM. The results indicate that the trading volume of port of Busan is not largely influenced by that of port of Kawangyang and Incheon, but the trading volume of port of Kawangyang and Incheon is largely influenced by other ports including port of Busan. The result suggest that government has to focus on policy that the port of Kawangyang and Incheon can raise its own competitiveness in the world market.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2005.05a
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pp.300-303
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2005
In this study, we have studied the current status and possibilities of Busan Port, in view point of adoption of RFID technology. We have also studied middle ware under development and studied the expected ripple effect of RFID on Busan City.
Port congestion rate at Busan Port has increased for three years. Port congestion causes container reconditioning, which increases the dockyard labor's work intensity and ship owner's waiting time. If congestion is prolonged, it can cause a drop in port service levels. Therefore, this study proposed an anomaly detection method using ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average) model with the daily volume data from 2013 to 2020. Most of the research that predicts port volume is mainly focusing on long-term forecasting. Furthermore, studies suggesting methods to utilize demand forecasting in terms of port operations are hard to find. Therefore, this study proposes a way to use daily demand forecasting for port anomaly detection to solve the congestion problem at Busan port.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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