Busan Port which is the representative social overhead capital facilities for international trade of goods has need the driving force for economic development in Korea. Therefore, the central government should play the major role in building a rear road to Busan Port in order that it may function as a moor port of Northeastern Asia through the systemization of mutual assistance among connected facilities, completely equipped with port-related facilities befitting to the principal port of imports and exports. In this study, the validity of container tax is being examined, analyzing container tax which is considered as an obstacle to the development of Busan Port and its purpose, and grasping the present conditions by the realistic speculation on container tax issues and its abolition. First, the port rear road as a social overhead capital facilities, which connects port and expressway, should be considered as part of port, and port is social overhead capital invested by government. Second, the Busan City imposes taxes on container. As a result, a shipper and a shipping company are paying a double charge by paying container tax with port dues. Third, Empty container and Tranship container are the factor of Busan city traffic jam but their was excluded from container tax. This is deviate from equilibrium of the tax object. Forth, it has bad influence upon the competitiveness of Busan Port as Northeastern logistics base, as other ports who are competing with Busan Port like china, Taiwan, Japan's port make their competitiveness strong by decreasing the cost of port dues.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.2B
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pp.131-140
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2011
As the number of Internet users and applications is increasing, the importance of application traffic classification is growing more and more for efficient network management. While a number of methods for traffic classification have been introduced, such as signature-based and machine learning-based methods, Skype application, which uses encrypted communication on its own P2P network, is known as one of the most difficult traffic to identify. In this paper we propose a novel method to identify Skype application traffic on the fly. The main idea is to setup a list of Skype host information {IP, port} by examining the packets generated in the Skype login process and utilizes the list to identify other Skype traffic. By implementing the identification system and deploying it on our campus network, we proved the performance and feasibility of the proposed method.
This study suggests strategies to prevent traffic accidents by utilizing impact factors per each cluster and the typical patterns of 81 cities based on the statistical analysis of the data concerning the TCI which was developed from the partnership of the Traffic Safety Authority and the Green Traffic Movement Corporation in 2002 and 2003. The Principal Component Analysis and Cluster Analysis on impact factors and TCI result in 4 components and 4 clusters. Also as the results of Stepwise Multiple Regression Analysis examining the relationship between impact factors and TCI, R2 values of these models show high to all clusters. According to the results, we suggest strategies to prevent traffic accidents per cluster concretely and it is necessary to analyze how effective the invested facilities are in reducing traffic accidents in the future.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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v.29
no.1
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pp.231-235
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2005
Rapid increase of maritime traffic volume and the increase of vessel size make it indispensible for the fairway designer to estimate the traffic capacity of a fairway at its early design stage. In this paper, as one of the methods to estimate the maritime traffic capacity of a fairway, operating rate of a fairway is defined and reviewed together with its basic characteristics, which is a brief estimation model based on bumper model around a ship. The method is applied to the approach channels of major harbors in Korea to give some guidelines on the acceptable traffic capacity of a fairway. In spite of its simplicity, this method can be used as an effective tool to discriminate whether the principal dimension of a fairway is enough or not from the viewpoint of maritime traffic capacity at its initial design stage.
There has been only a deep water route for deep draft vessels without any other routeing system in Yosu Bay despite of the rapid change in ship's size and increase in the traffic volume since the specified area for traffic safety was established in 1988. In this work, we suggest several solutions to secure ship's safety and to eliminate dangerous factors which exists in present ship traffic system Consequently, this work is to propose improved marine traffic system in future.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.53
no.3
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pp.286-292
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2017
The Coastal VTS will be continuously constructed to prevent marine traffic accidents in the coastal waters of the Republic of Korea. In order to provide the best traffic information service to the ship operator, it is important to understand the navigation risk factor. In this study, we analyzed the navigational hazards of Gunsan coastal area where the coastal VTS will be constructed until 2020. For this purpose, major traffic flows of merchant ships and density of vessels engaged in fishing were analyzed. This study was conducted by Automatic Identification System (AIS) and Vessel Pass (V-PASS) data. The grid intervals are 10 minute ${\times}$ 10 minute (latitude ${\times}$ longitude) based on the section of the sea. A total of 30 sections were analyzed by constructing a grid. As a result of the analysis, the major traffic flows of the merchant vessels in the coastal area of Gunsan were surveyed from north to south toward Incheon, Pyeongtaek, Daesan, Yeosu, Pusan and Ulsan, and from east to west in the port of Gunsan Port, 173-3, 173-6, 173-8, 183-2, 183-5, 183-8, 183-3, 184-1 and 184-2. As a result of the study, the fishing boats in Gunsan coastal area mainly operated in spring and autumn. On the other hand, the main traffic flow of merchant ships and the distribution of fishing vessels continue to overlap from March to June, so special attention should be paid to the control during this period.
Nowadays, the traffic type and behavior are extremely diverse due to the appearance of various services on Internet, which makes the need of traffic identification important for efficient operation and management of network. In recent years traffic identification methodology using statistical features of flow has been broadly studied. We also proposed a traffic identification methodology using payload size distribution in our previous work, which has a problem of low completeness. In this paper, we improved the completeness by solving the PSD conflict using IP and port. And we improved the accuracy by changing the distance measurement between flow and statistic signature from vector distance to per-packet distance. The feasibility of our methodology was proved via experimental evaluation on our campus network.
Kim, Taekwang;Heo, Gyoungyoung;Lee, Hoon;Ryu, Kwang Ryel
Journal of Navigation and Port Research
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v.46
no.1
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pp.33-41
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2022
An important operational goal of a container terminal is to maximize the efficiency of the operation of quay cranes (QCs) that load and/or unload containers onto and from vessels. While the maximization of the efficiency of the QC operation requires minimizing the delay of yard tractors (YT) that transport containers between the storage yard and QCs, the delay is often inevitable because of traffic congestion. In this paper, we propose a method for learning a model that predicts traffic speed in a terminal using only YT operation data, even though the YT traffic is mixed with that of external trucks. Without any information on external truck traffic, we could still make a reasonable traffic forecast because the YT operation data contains information on the YT routes in the near future. The results of simulation experiments showed that the model learned by the proposed method could predict traffic speed with significant accuracy.
The forecast of a container traffic has been very important for port and development. Generally, Statistic methods, such as moving average method, exponential smoothing, and regression analysis have been much used for traffic forecasting. But, considering various factors related to the port affect the forecasting of container volume, neural network of parallel processing system can be effective to forecast container volume based on various factors. This study discusses the forecasting of volume by using the neural, network with back propagation learning algorithm. Affected factors are selected based on impact vector on neural network, and these selected factors are used to forecast container volume. The proposed the forecasting algorithm using neural network was compared to the statistic methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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