본고에서는 컨테이너 선석 당 적정처리능력 40만 TEU로 설정하고 컨테이너항만을 40만 TEU에 맞는 선석 개수로 개발하는 현재의 우리나라 항만기본계획의 문제점을 분석하였다. 선사가 요구하는 고 생산성의 터미널을 건설하여 선사의 물동량을 유치하고, 이를 통해 그 항만 배후지에서 고 부가가치 생산활동을 가능케 하려면, 40만 TEU 표준하역능력 같은 항만개발 제약요인을 두어서는 초대형선 부두 이용자의 요구를 충족시키기 어려울 것으로 판단된다. 10,000 TEU 이상 초대형 컨테이너선 기항 시 선사가 요구하는 서비스 수준은 항만대기시간과 항만 내 체류시간으로 나누어 설문조사를 실시한 결과 초대형 컨테이너선에 대해서 대기가 발생하지 않는 수준의 서비스를 제공해야 함을 확인할 수 있었다. 그리고 10,000 TEU급 이상 초대형 컨테이너선 기항시 선사가 요구하는 총 재항시간은 대부분24시간 이었다. 이를 바탕으로 12,000 TEU 급 초대형선이 24시간 이내에 서비스를 완료할 수 있는 항만의 하역능력을 산정해본 결과 초대형선 선석 400미터 2선석, 피더선 250미터 2선석의 1,400m 컨테이너 터미널의 연간 요구 처리능력은 약 300만 TEU가 되었다. 이를 실현할 수 있도록 하는 시뮬레이션 분석을 한 결과 주 선석 2개(900미터)와 피더선석 2개(500미터)의 1400미터 선석에서 300만 TEU를 처리해도 선석점유율, 선박대기시간이나, 서비스 면에서 기존의 항만보다 오히려 우수한 결과를 보이고 있다. 이를 장비가격으로만 비교할 때 기존터미널에 비해 700억원 정도(28%)를 더 투자하면 연간 처리능력이 160만 TEU에서 300만 TEU로 88%이상 증가할 수 있음을 보여준다. 따라서 전국항만 기본계획에서는 기존의 선석 수 개발방향에서, 항별로 미래 일정기간 동안 건설 필요 처리능력 한도를 실제 건설되는 처리능력의 누계를 관리해 나가는 정책으로 전환해야 할 것이다.
본 연구에서는 광양항의 장래 컨테이너 물동량 및 교통량을 일변량 시계열모형을 통해 예측하고, 컨테이너 선박교통량을 산출하였다. 광양항의 물돌량과 입항 척당 물동량의 시계열 모형은 모두 추세와 계절적 변동이 있는 Winters 가법 모형으로 최적합 되었다. 광양항의 컨테이너 물동량은 2007년과 비교하여 2011년과 2015년에 각각 7.4%, 16.2% 가량 증가하여 약 2,756천TEU, 4,470천TEU가 될 것으로 예측되었다. 또한 2011년과 2015년의 컨테이너 입항 척당 평균 물동량은 2007년 대비 약 30.3%, 54.6% 증가하여 각각 675TEU, 801TEU가 될 것으로 예측되었다. 광양항에 대한 컨테이너 선박의 교통량은 2011년과 2015년에 각각 4,078척, 5,921척이 될 것으로 추정되었다.
실세계의 공간이나 이에 대응되는 가상세계의 공간은 공간의 일부인 지역(region)들과 그것들을 차지하고 있는 물리적 객체(physical object)들로 구성되어 있다. 이러한 공간 구성요소들간의 공간관계의 표현의 실제와의 부합성과 다양성은 이러한 공간에서 활동하는 에이전트의 공간관계 추론이나 이벤트(event)의 전개의 사설성과 정교함의 바탕이 된다. GIS나 AI 분야에서 연구되고 있는 기존의 공간관계 모델들은 객체의 규모에 따라 이원화된 영역에 적절한 모델들이거나 제한된 위상관계만 표현할 수 있기 때문에 다양한 지역과 객체를 가진 일반적 공간의 통합적 표현에는 부적합하다. 본 연구에서 개발될 공간표현 모델은, 첫째 대규모 공간과 소규모 공간 관계에 통합적으로 적용가능한 계층구조를 바탕으로 구성한다. 둘째, 소규모 객체들간에도 disjoint나 touch와 같이 제한된 위상 공간관계(topological relations)만이 아닌 접촉관계와 구성요소객체들의 조합을 바탕으로 하여 충분히 다양한 공간관계를 표현할 수 있도록 세분화한다. 셋째, solid object에 대비되는 container성질을 추가하고 중력 방향을 고려하여 공간관계를 추가로 다양화한다. 본 연구의 결과인 중력의 영향을 고려한 통합적 공간관계 모델은 컴퓨터상에서 실세계와 유사한 복잡한 가상공간을 공간적 사건들과 연관지어 정밀하게 시뮬레이션할 수 있게 하고 가상공간에서 에이전트들이 행동을 할 때 공간적 측면의 상황판단을 할 수 있도록 가상공간에 대한 에이전트들의 공간적 지식을 표현하는 수단을 제공한다.
본 연구는 컨테이너 해운산업의 경쟁력 제고와 발전을 위해 다변량 시계열 모형을 이용한 컨테이너선 시장의 실증적 분석에 기초하여 컨테이너 해운시장의 동태적 움직임에 대한 전략을 제시하고자 했다. 분석 방법론으로는 벡터자기회귀모형(VAR), 벡터오차수정모형(VECM) 등의 다변량 시계열 모형을 사용했다. 실증분석을 위해 컨테이너선 시장의 연간 운송량, 선박량, 운임 자료를 활용했다. 분석 결과에 따르면, 가장 외생적 변수인 운송량 변수가 전체 컨테이너선 시장의 동태적 움직임에 가장 큰 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 실증분석 결과에 기초하여 본 논문은 선박 투자, 운임 예측, 선사의 전략 수립 등에 대한 시사점을 제시했다. 선박 투자와 관련해서는 해운시장의 외생 변수인 운송량이 운임 불확실성에 가장 큰 비중을 차지하고 있기 때문에 미래 운임수입 흐름에 기반한 프로젝트 금융 보다는 운항 선주의 재무적 안정성을 강조하는 기업 금융 방식이 컨테이너선 투자의 위험관리에 적합하다는 것을 알 수 있다. 운임예측과 관련해서는 미래 예측대상 시점의 변수 값을 사용하는 단순 회귀 예측에 비해 과거의 값만으로 예측값을 도출할 수 있는 VAR 모형 또는 VECM 모형이 보다 현실성이 있다는 점을 살피고 있다. 마지막으로 선사의 전략 수립과 관련하여 시황과 연계한 원리금 상환 계약과 화주와의 운송 계약 도입을 권고하고 있다.
컨테이너 적하계획은 항만 장비운용의 효율성을 결정짖는 주요 요인 중 하나이다. 적하계획 문제에 유전알고리즘을 응용할 때 처리 작업 수가 많게 되면, 기존의 방법으로 많은 시간이 걸린다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 이주모델과 링구조 기반의 의사병렬 유전알고리즘을 개발하고 컨테이너의 최적 적하순서를 결정하는 문제에 적용하여 그 유효성을 밝힌다.
H maritime company in Korea had a long history of difficulty in obtaining enough empty containers to transport its commodities. Despite efforts to resolve the problem, the repositioning of empty containers between depots was still planned manually, which consumed much worker time. To automate the generation of reposition plans, we developed a planning system to optimize the company's reposition of empty containers between global depots with a linear programming model functioning as a key decision engine in the system. The model determines the route, volume and mode of transportation for repositioning empty containers from depots with surplus containers to those requiring containers, as well as the empty space of ships generated from the unloading or loading of full and empty containers. The system has been in operation in the company's global network since March 2008.
This study aims at helping Chinese container liners keep constant competitiveness in the heated competition Analytic Hierarchy Process (AHP), a mathematics-based, multi-criteria decision analysis methodology is applied in the study to the performance evaluation on the three biggest Chinese container liners: COSCON, CSCL, and Sinolines. Through the final results of AHP model, we completely learn the current situation of Chinese liners, therefore they are able to enhance the competitive advantage from modifying operation strategy and competition strategy in accordance with the shipping market.
This paper describes a study of the spin-up of a free-surface fluid in a rectangular container in which an internal cylindrical obstacle is mounted. Experiments and numerical analysis have been carried out for a variety of obstacle position. Increase in the speed of background rotation and near wall position of cylindrical obstacle results in the complex flow structures. Numerical and experimental results agree well with each other and the Ekman-pumping model is also applied to this flow.
The procedures of model test and performance prediction for the CRP-POD propulsion ships, are studied. At the CRP-POD system, which are highly applicable to ultra large container carriers, RPM ratio of two propellers is not fixed, unlike conventional CRP system, and hence the power of each propeller must be predicted respectively. In this paper, a CRP-POD system is designed for 10,000 TEU class ultra large container carriers, and the characteristics of the CRP-POD system are experimentally studied. Finally, based on this study, the procedure of powering performance evaluation for CRP-POD propulsion ships is suggested. However, further studies on quantitative correction of the present procedure are required.
The importance of efficient container transportation becomes more significant each year due to the constant growth of the global marketplace, and studies focusing on shipping efficiency are becoming increasingly important. In this paper, we propose an approach for vehicle scheduling that decreases the number of vehicles required for freight commerce by analyzing and scheduling optimal routes. Container transportation can be classified into round and single-trip transportation, and each vehicle can be linked in a specific order based on the vehicle state after completing an order. We develop a mathematical model to determine the required number of vehicles with optimal routing, and a heuristic algorithm to perform vehicle scheduling for many orders in a significantly shorter duration. Finally, we tested some numerical examples and compared the developed model and the heuristic algorithm. We also developed a decision support system that can schedule vehicles based on the heuristic algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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