Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.33
no.6
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pp.961-973
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2023
With the changes in the modern computing landscape, securing containerized workloads and addressing the complexities of container networking have become critical issues. In particular, the complexity of network policy settings and the lack of cloud security architecture cause various security issues. This paper focuses on the importance of network security and efficiency in containerized environments, and analyzes the security features and performance of various container network interface plugins. In particular, the features and functions of Cilium, Calico, Weave Net, and Kube-router were compared and evaluated, and the Layer 3/4 and Layer 7 network policies and performance features provided by each plugin were analyzed. We found that Cilium and Calico provide a wide range of security features, including Layer 7 protocols, while Weave Net and Kube-router focus on Layer 3/4. We also found a decrease in throughput when applying Layer 3/4 policies and an increase in latency due to complex processing when applying Layer 7 policies. Through this analysis, we expect to improve our understanding of network policy and security configuration and contribute to building a safer and more efficient container networking environment in the future.
In this study, the focus is on the issue of whether a container terminal is facing the limitation of its productivity for serving mega-vessels with numerous containers. In order to enhance the terminal operations, a new conceptual design of the container handling system have been proposed. This research focuses on the rail-based container transport system and its operations. This system consists of rail-based shuttle cranes and rail-based transporters called flatcars. The deadlock problem for managing automated transporters in container terminals has been an important issue for a long measurement of time. Therefore, this study defines the deadlock situation and proposes its avoidance rules at the rail-based container transport system, which is required to handle numerous container throughput operations. The deadlock in the rail-based container transport system is classified into two parts: deadlock between cranes and flatcars; deadlock between flatcars. We developed the simulation model for use with characterizing and analyzing the rail-based container transport system. By running the simulation, we derived possible deadlock situations, and propose the several deadlock avoidance algorithms to provide results for these identified situations. In the simulation experiments, the performances of the deadlock avoidance algorithms are compared according to the frequency of deadlocks as noted in the simulations.
This study examines the competitiveness and cooperativeness among the container ports in East Asia by analyzing their monthly dynamics in eight years (2008-2015). Time series data on container throughput divided into origin and destination (O/D), such as the top six Chinese ports and the transshipment (T/S) ports such as Hong Kong, Busan, and Singapore, are computed with two methods based on the Vector Error Correction Model (VECM). The first Granger causality test results show that Busan T/S has significant bilateral relations with three Chinese O/D ports; and significant unidirectional relations with three other O/D ports. Shenzhen port has significant bilateral relations with Singapore, and has a significant unidirectional relation with Hong Kong port. Co-integrating test results showed that Busan holds negative co-integration with all Chinese O/D ports. Impulse response function (IRF) results show an opposite direction between paired ports. The ratios of the impulse from T/S ports are significantly high to one another in the short-run, but its power declines as time passes. The ratio of the impulse from the Chinese ports to T/S ports is less significant in the short-run period, however, it becomes more significant as time passes. The significance of most shocks was high in the second period, but was diluted after the sixth period.
Port service level is a metric of competitiveness among ports for the operating/managing bodies such as the terminal operation company (TOC), Port Authority, or the government, and is used as an important indicator for shipping companies and freight haulers when selecting a port. Considering the importance of metrics, we developed software to objectively define and manage six important service indicators exclusive to container and bulk terminals including: berth occupancy rate, ship's waiting ratio, berth throughput, number of berths, average number of vessels waiting, and average waiting time. We computed the six service indicators utilizing berth 1 through berth 5 in the container terminals and berth 1 through berth 4 in the bulk terminals. The software model allows easy computation of expected ship's waiting ratio over berth occupancy rate, berth throughput, counts of berth, average number of vessels waiting and average waiting time. Further, the software allows prediction of yearly throughput by utilizing a ship's waiting ratio and other productivity indicators and making calculations based on arrival patterns of ship traffic. As a result, a TOC is able to make strategic decisions on the trade-offs in the optimal operating level of the facility with better predictors of the service factors (ship's waiting ratio) and productivity factors (yearly throughput). Successful implementation of the software would attract more shipping companies and shippers and maximize TOC profits.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.5
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pp.155-161
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2023
97.5% of our country's exports and 87.2% of imports are transported by sea, making ports an important component of the Korean economy. To efficiently operate these ports, it is necessary to improve the short-term prediction of port water volume through scientific research methods. Previous research has mainly focused on long-term prediction for large-scale infrastructure investment and has largely concentrated on container port water volume. In this study, short-term predictions for petroleum and liquefied gas cargo water volume were performed for Ulsan Port, one of the representative petroleum ports in Korea, and the prediction performance was confirmed using the deep learning model LSTM (Long Short Term Memory). The results of this study are expected to provide evidence for improving the efficiency of port operations by increasing the accuracy of demand predictions for petroleum and liquefied gas cargo water volume. Additionally, the possibility of using LSTM for predicting not only container port water volume but also petroleum and liquefied gas cargo water volume was confirmed, and it is expected to be applicable to future generalized studies through further research.
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.
The purpose of this paper is to conduct a comparative analysis of container terminal operation in Busan and Kwangyang port. The research method used for this study is DEA(Data Envelopment Analysis} and among DEA methods CCR and BCC model has been used. According to the results of CCR model Gamman in 2004 and Gamcheon in 2004 are found to be the most efficient terminals in the sample and the inefficient terminals include Gwangyang Phase 2 terminal. Based on BCC model Gamcheon and Uam are identified as the most efficient terminals in three consecutive years including Gamman terminal in 2004. The inefficient terminals include New Gamman in 2002 and Hutchison in 2002. The research findings show that inefficient terminals need to fully utilise their terminal facilities and increase container throughput through effective marketing activities.
The purpose of this study is to identify and evaluate the competitiveness of container ports in ASEAN(Association of Southeast Asian Nations) and Korea, which plays a leading role in basing the hub of international logistics strategies at the onset of the 21st century. Its ultimate purpose is to consider the relevant policy-making by comparing the competitiveness of ASEAN and Korea's container ports. This paper adopted the HFP method, which is an empirical analysis that evaluated the port competitiveness by quantifying it a, a qualitative attribute in the aforementioned area, where both ASEAN and Korea vie with each other for increasing container throughput. The results of this study showed that Singapore ranked the first in the subject of study in view of the competitiveness, followed by Busan(2) and Manila(2) as a leading group of the relevant ports in international logistics strategies. This analytic evaluation contributes to the empirical approach applied to policy-making by the HFP method, which is the newest research technique in social science through the comparative study of port competitiveness between ASEAN and Korea.
This paper describes development of real-time condition monitoring system to observe state of a container crane in a port. To analyze the state of a crane, the strength and the direction of wind are measured with sensors along with the load resulted a crane at the moment. The measured signals are processed by especially developed conditioning board and converted into digital data. Measured data are analyzed to define the state of the crane at an indicator. For transmission of these data to the indicator, we implemented wireless sensor network based on IEEE 802.15.4 MAC(Media Access Control) protocol and Bluetooth network protocol. To extend the networking distance between the indicator and sensor nodes, the shortest path routing algorithm was applied for WSN(Wireless Sensor Network) networks. The indicator sends the state information of the crane to monitoring server through IEEE 802.11 b wireless LAN(Local Area Network). Monitoring server decides whether alarm should be issued or not. The performance of developed WSN and Bluetooth network were evaluated and analyzed in terms of communication delay and throughput.
Proceedings of the Korean Association for Survey Research Conference
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2003.06a
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pp.140-160
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2003
The purpose of this study is to identify and evaluate the competitiveness of ports in ASEAN(Association of Southeast Asian Nations), which plays a leading role in basing the hub of international logistics strategies as a countermeasure in changes of international logistics environments. This region represents most severe competition among Mega hub ports in the world in terms of container cargo throughput at the onset of the 21st century. The research method in this study accounted for over lapping between attributes, and introduced the HFP method that can perform mathematical operations. The scope of this study was strictly confined to the ports of ASEAN, which cover the top 100 of 350 container ports that were presented in Containerization International Yearbook 2002 wi th reference to container throughput. The results of this study show Singapore in the number one position. Even compared with major ports in Korea (after getting comparative ratings and applying tile same data and evaluation structure), the number one position still goes to Singapore and then Busan(2) and Manila(2), followed by Port Klang(4), Tanjung Priok(5), Tanjung Perak(6), Bangkok(7), Inchon(8), Laem Chabang(9) and Penang(9). In terms of the main contributions of this study, it is the first empirical study to apply the combined at tributes of detailed and representative attributes into the advanced HFP model which was enhanced by the KJ method to evaluate the port competitiveness in ASEAN. Up-to-now, none have comprehensively conducted researches with sophisticated port methodology that has discussed a variety of changes in port development and terminal transfers of major shipping lines. Moreover, through the comparative evaluation among major ports in Korea and ASEAN, the presentation of comparative competitiveness for Korean ports is a great achievement in this study. In order to reinforce this study, it needs further compensative research, including cost factors which could not be applied to modeling the subject ports by lack of consistently qualified data in ASEAN.
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