선박의 대형화, 선박의 운항시간 단축의 요구로 인한 항만의 경쟁력을 높이기 위해서는 컨테이너터미널의 생산성이 향상이 요구되고 있다. 컨테이너터미널의 생산성은 어떠한 생산성 평가 모델을 이용하여 생산성을 측정하는지와 투입요소인 장치장, 장비, 종업원, 시설 등의 개별적인 투입요소에 따라 서로 다른 측정 결과가 나온다. 그러나, 컨테이너터미널의 생산성을 측정하는데 단순히 부분적인 생산성 평가 모델이나 기존의 일반적인 투입 요소만으로 생산성의 정도를 평가하는 것은 문제점을 가지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 컨테이너터미널의 생산성을 측정하기 위해, 기존의 컨테이너터미널 생산성 평자 모델에 관한 분석과 투입과 산출의 명확한 인과관계를 밝히기 어려운 의사결정단위들의 상대적 효율성을 평가하기 위해 개발된 자료포락분석(DEA)을 이용하여 컨테이너터미널의 생산성을 평가 하고자 한다. 정확한 투입량의 결정을 풍해 부산항 컨테이너터미널의 전체 생산성을 측정하고, 투입요소의 변화에 따라 생산성의 측정 결과가 어떻게 변화하는지 알아보고 좀더 정확한 컨테이너터미널 생산성 평가 모델을 제시하고자 한다.
컨테이너항만의 물동량이 증가하는 추세에서 장래에 발생될 컨테이너선박의 교통량을 예측한다면 항만의 효율적인 계획과 운영관리를 사전에 수립할 수 있다. 해상교통 관점에서도 컨테이너선박의 입 출항 척수를 장기적으로 추정하고, 이를 근거로 해상교통수요를 원활하게 처리할 수 있는 합리적인 방안을 계획할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 전국항만 기본계획에서 제시된 부산항, 광양항, 인천항의 컨테이너 물동량 예측자료를 토대로 각 항만에 대한 컨테이너선의 장래 입 출항 교통량을 추정하였다. 이를 위해서 컨테이너선박의 척당 물동량 추세를 ARIMA 모형을 통해 예측하고, 계절지수를 산출하였다. 이와 같이 예측된 척당 물동량을 2011년, 2015년, 그리고 2020년의 컨테이너 물동량에 대비시켜 발생예상의 해상교통량을 추정하였다.
컨테이너 터미널은 한 번 건설되면 다른 장소로 이동하는 것이 불가능하므로, 컨테이너 터미널과 관련된 의사결정은 항만 관리에서 매우 중요한 부분을 차지한다. 컨테이너 터미널과 관련된 항만 관리의 초기 개념은 단순한 화물 연계 지점이었지만 운송 및 서비스의 중심지, 생산 및 유통 네트워크의 개념을 거치면서 진화하였고 최근에는 항만 관련 기업의 글로벌 운영으로 발전하였다. 본 연구는 글로벌 컨테이너 터미널 운영사에 대한 최신 자료를 수집하여 시장 집중도와 경영 현황에 대한 분석을 집중적으로 수행하고자 한다. 먼저 글로벌 컨테이너 터미널 운영사의 개념을 정립하고 글로벌 컨테이너 터미널 운영사의 일반적인 현황을 정리한다. 이어서 글로벌 컨테이너 터미널 운영사의 세계 시장에 대한 시장 집중도를 분석하고, 글로벌 컨테이너 터미널 운영사의 경영 현황을 수익성, 활동성, 안전성으로 나누어 분석한다. 마지막으로 글로벌 컨테이너 터미널 운영사의 경영 현황에 대한 포지셔닝 맵을 분석하여 군집화를 제안한다.
냉동 컨테이너의 고장은 큰 비용의 손실을 야기하지만, 현재 냉동 컨테이너의 알람 체계는 효율성이 떨어진다. 기존에 냉동 시스템의 시뮬레이션 데이터를 활용한 연구는 존재하지만, 냉동 컨테이너의 실제 운영 데이터를 활용한 연구는 부족하다. 이에 본 연구는 실제 냉동 컨테이너 운영 데이터를 활용하여 고장 원인을 분류하였다. 실제 데이터에서는 데이터 불균형이 발생하였으며 ENN-SMOTE, 클래스 가중치를 둔 Logistic 회귀분석과 본 연구에서 개발한 2-stage 알고리즘을 비교하여 데이터 불균형문제를 해결하였다. 2-stage 알고리즘은 XGboost, LGBoost, DNN을 사용하여 첫 번째 단계에서는 고장 및 정상을 분류하고, 두 번째 단계에서는 고장의 원인을 분류하는 알고리즘이다. 2-stage 알고리즘에서 LGBoost를 사용한 모델이 99.16%의 정확도로 가장 우수하였다. 본 연구는 데이터 불균형을 해결하기 위해 2-stage 알고리즘을 활용한 최종모델을 제안하며 이는 다른 산업에도 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
COVID-19의 대유행은 컨테이너를 사용하는 국가 간 수출입 물동량 불균형을 더욱 악화시켰으며, 이는 공컨테이너 수급의 문제까지 이어지게 되었다. 적정 수요만큼의 공컨테이너 확보는 안정적이고 효율적인 항만 운영을 위해 필수적인 요소이다. 지금까지 여러 기법을 사용한 공컨테이너 수요예측 방안이 연구되어 왔다. 그러나 항만 및 선사에서 직접 활용 가능한 수요예측 보다는 월 혹은 연 단위의 장기적인 예측에 머루르고 있었다. 본 연구에서는 실제 인공신경망을 이용한 일별, 주별 단위 예측 방안을 제시한다. 이를 위해 머신러닝 기법 중 다층 퍼셉트론과 회귀분석을 활용하여 수요예측을 진행하였으며, 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 적컨테이너와 공컨테이너의 입항 후 다시 항만으로 유입되는 과정을 기반으로 데이터를 재가공하였다. 이를 통해, 정확도가 매우 높지는 않지만, 현장에서는 활용 가능한 일별 및 주별 수요 예측 모델을 개발할 수 있었다.
More and more shipping containers are falling into the sea due to bad weather. Containers lost at sea negatively affect the shipping line, the trader and the consumer, and the environment. The question of locating and recovering dropped containers is a challenging engineering problem. Model-testing of small-scaled container models is proposed as an efficient way to investigate their falling trajectories to salvage them. In this study, we first build a standard 20-ft container model in SOLIDWORKS. Then, a three-dimensional (3D) geometric model in the STL (Standard Tessellation Language) format is exported to a Stratasys F170 Fused Deposition Modeling (FDM) printer. In total, six models were made of acrylonitrile styrene acrylate (ASA) and printed for the purpose of testing. They represent three different loading conditions with different densities and center of gravity (COG). Two samples for each condition were tested. The physical models were dropped into the towing tank of University of New Orleans (UNO). From the experimental tests, it is found that the impact of the initial position after sinking can cause a certain initial rolling velocity, which may have a great impact on the lateral displacement, and subsequently affect the final landing position. This series of model tests not only provide experimental data for the study of the trajectory of box-shape objects but also provide a valuable reference for maritime salvage operations and for the pipeline layout design.
The purpose in this study is development of model for the Container Terminals of Pusan Port, First of all, Quantitive and Qualititve factors are characterized which effects on Physical Distribution System in Container Terminals. The System Dynamics method is used to develope the model by using these factor. This model is able to present the timinig of investment in Container Terminals of Pusan Port. Six models are showed by change of parameters in System Dynamics, in this paper. In the model, Five feedback loop were found. Loop 1 : Number of Liners$\rightarrow$Number of Congested ships$\rightarrow$Port's Charges$\rightarrow$Export & Import Cargo Volumes$\rightarrow$Number of Liners$\rightarrow$The will to investment of government$\rightarrow$Length of berth→Number of Liners. Negative loop was acquired. Loop 2 : Port's Charge$\rightarrow$Economic of Port$\rightarrow$The will to Private management$\rightarrow$Efficiency for Port's Operation$\rightarrow$Port's Charges. Positive loop was acquired. Loop 3 : Number of Congested ships$\rightarrow$Planning for future development$\rightarrow$Information Service$\rightarrow$Support service for port's user$\rightarrow$Number of Congested ships. Negative loop was acquired. Loop 4 : Number of Congested ships$\rightarrow$Planning for future development$\rightarrow$Extent of stacking area$\rightarrow$Number of handling equipmint$\rightarrow$Number of Congested ships. Negative loop was acquired. Loop 5 : Export & Import Cargo Volumes$\rightarrow$Number of Liners$\rightarrow$Econmic of Port$\rightarrow$Support service for port's user$\rightarrow$Export & Import Cargo Volumes. Positive loop was acquired. System's level variables were selected as followings ; Number of Liners, Number of Congested ships, Export & Import Carge Volumes, Length of berth, and Port's Charges. As result of simmulation of model, fluctuation of respective year was found in level variables. This fluctuation can be used properly to present timing of investment.
The seismic behavior of a rectangular liquid container with high damping laminated rubber bearing is investigated through the scaled model tests. The results are compared with those for non-isolated model, and those by analytical methods. It is shown that the optimum dynamic properties of isolation system can reduce the acceleration response in the superstructure significantly and prevent the amplification of sloshing height.
This paper presents an approach to determine the vehicle fleet size for container shuttle service in a stochastic working environment. The shuttle service can be defined as the repetitive travel between the designated places during working period. The initial number of vehicles is temporarily calculated using the transportation model. Simulation is carried out in order to investigate dynamic behavior of container shuttle. Finally, the equation for estimating the vehicle fleet size is obtained through the multiple regression model based on simulation results.
In order to reduce the number of rehandles during the loading operation of export containers in port container terminals, the storage location of each arriving container should be determined considering of its weight. We formulate the problem by a dynamic programming model to get the optimal storage location.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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