• 한국항만경제학회지
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• 제26권1호
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• pp.83-104
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• 2010

본 연구의 목적은 환동해권 교역 거점으로서 동해항 및 속초항의 컨테이너화물 물동량을 예측함으로써 컨테이너화물의 수급정책의 제시 및 지역경제의 활성화에 기여하는 데 있다. 본 연구의 방법론으로는 관련 문헌의 서베이 및 국제컨테이너물동량의 O/D조사에 기초한 물동량 추정방법론이 적용되었다. 컨테이너화물의 O/D자료로는 한국해양수산개발원의 "해상물동량 O/D자료를 활용한 컨테이너물동량 추정"자료가 활용되었다. 또한 내륙컨테이너기지의 컨테이너화물 예측을 위해서는 일본 서안물동량, 중국 동북3성 물동량 및 극동 러시아물동량에 대해서 심층적으로 분석하였다. 결론으로는 첫째, 강원도의 컨테이너항만정책으로서 FEU당 10만원의 인센티브 수준이 5만원 수준보다 더 바람직한 것으로 나타났다. 둘재, 동해항 및 속초항만의 컨테이너 물동량은 2008년 6,653TEU에서 2010년 22,388TEU, 2015년 152,367TEU, 2020년 354,217TEU로 추정되었다. 세째, 동해항 및 속초항은 자동차로 1시간 이내 거리이므로 공동 항만마케팅이 요구된다.

• 대한산업공학회지
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• 제37권4호
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• pp.297-303
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• 2011

Major ports in Northeastern Asia engage in fierce competition to attract transshipment traffic volume. Existing time series analyses for analyzing port competition relationships examine the types of competition and relations through the signs of coefficients in cointegration equations using the transshipment traffic volume results. However, there are cases for which analyzing competing relationships is not possible based on the results of the transshipment traffic volume data differences and limitations in the forecasting of traffic volume. Accordingly, we used the Lotka-Volterra (L-V) model,also known as the ecosystem competitive relation model, to analyze port competition relations for the long-term forecast of South Korean transshipment traffic volume.

• 한국항만경제학회지
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• 제37권1호
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• pp.179-196
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• 2021

부산항의 부두 장치율은 지난 3년동안 지속적으로 상승하였다. 부두 장치율 상승은 컨테이너 재조작을 야기하여 부두 노동자의 업무 강도를 증가시킨다. 또한, 장치율 상승이 장기화될 경우 선주의 대기시간을 증가시켜 항만의 서비스 수준이 하락할 수 있다. 이에 본 연구는 부두 장치율 상승 문제를 해결하기 위한 방안으로 수요예측치의 신뢰구간 추정을 활용한 항만 물동량 이상감지 방안을 제안하였다. 수요예측 방법론은 ARIMA 모형을 사용하였으며 실증 분석을 위해 사용된 자료는 2013년 1월 1일부터 2020년 10월 12일까지 총 2841일 동안의 부산항 전체 일별 물동량 자료 및 9개 부두의 일별 물동량 자료이다. 기존에 항만 물동량을 예측하는 대부분의 연구는 주로 장기 예측에 초점을 맞추었다. 일별, 부두별 부산항 물동량 자료를 활용하여 단기 물동량을 예측하고 예측치를 기반으로 부두 장치율 관리 방안을 제시한 본 연구는 충분한 가치가 있다고 판단된다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권2호
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• pp.85-98
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• 2021

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.

• 한국항만경제학회지
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• 제24권3호
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• pp.57-77
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• 2008

본 연구에서는 기존의 물동량 전망에 적용한 방법론이 아닌 개별 항만별 예측방법을 적용하여 인천항에서 경유하는 수출 화물 물동량을 전망하였다. 물동량 전망에 있어 기존의 통계적, 계량경제학적인 분석 대신 시스템 분석을 적용하였다. 대부분의 기존연구에서 적용하였던 총량적 접근방법은 전국의 총 화물물동량을 각 품목별 특성에 따른 계량모형을 통해 추정한다. 이는 전국권역을 기반으로 항만 O/D에 따라 향후 권역별 항만 개발계획 및 개별입지변화를 반영하여 체계적인 방법으로 배분함으로써 전국 항만의 물동량을 도출했다. 본 연구에서는 이러한 기존방법론이 아닌 개별항만의 주변상창이나 직접적인 영향을 미치는 산업단지의 현황을 토대로 물동량을 도출해 내는 방법이다. 본 연구에 있어 기초자료는 인천항을 배후권역으로 하는 수출 화물의 기종점인 배후산업단지의 소요면적에 대한 자료를 토대로 조사하였다. 이는 수출의 대부분을 창출하는 산업단지의 소요면적을 파악하여 이에 원단위를 적용함으로써 산단별 입출되는 물량을 도출할 수 있다. 여기에 산단별 분양률, 업종비중, 가동률, 그리고 산단별 수출 비중을 적용하여 인천항의 수출 화물 물동량을 전망하였다. 본 연구는 기존의 전망치와 비교를 함으로써 연구방법론의 다양화와 비교연구를 수행하는 연구성과를 거두었다.

• 한국항해학회지
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• 제19권1호
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• pp.33-48
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• 1995

In the process of containerization, the problem of regional maldistribution of container management plan arises seriously due to several factors like a number of unbalances of containers between loading and discharging ports. This study focus on the minimizing cost. This study is composed of two models which in effective management decision making show decision of the number of containers and transfer of empty containers. One is decision of the number of containers which carriers should possess by appropriate forecasting and the other is effective management decision making which includes the transfer of empty containers on calling ports. This study has suggested as follows, First, the Time Series analysis method, especially the "Exponential Smooting with Trend Adjustment" was used to forecast the trade volumes for the designated traffic route. Second, the Time Series analysis method in deciding the optimal number of owned container at the unbalances trade situation between East Bound and West Bound service, most important variables were found such as total traffic volume, the calling interval at a port, the number of days of voyage and the length of stay on shore of container for the optimal number of owned container. Third, effective management decision making model, which makes it possible to analyze the impacts of change in important matters such as lease and positioning policy, and actually influence decision making.on making.

• 한국항만경제학회지
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• 제28권4호
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• pp.193-207
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• 2012

본 연구는 의사결정나무분석을 이용하여 컨테이너 수출입 물동량을 예측한다. 컨테이너 수출입 물동량에 영향을 미칠 가능성이 있는 요인을 독립변수로 선정하였는데, 생산자물가지수와 소비자물가지수, 수출물량지수와 수입물량지수, 미국과 한국의 산업생산지수, 그리고 원/달러 환율을 선정하였다. 분석기간은 2002년 1월부터 2011년 12월까지 10년간의 월별자료를 이용하였으며, 의사결정나무를 형성하기 위해 다양한 알고리즘이 제안되고 있는데, CRT(Classification and Regression Trees)알고리즘을 활용하였다. 분석결과는 첫째, 컨테이너 수출물동량에 대한 최적분리는 수출물량지수에 의해 분리되었다. 수출물량지수는 115.90으로 분리되어 지는데, 수출물량지수가 115.90보다 큰 경우는 다시 수출물량지수가 152.35보다 큰 경우와 115.90과 152.35사이인 경우로 분리되어진다. 여기서 수출물량지수가 152.35보다 큰 경우는 858,191TEU/(월)이고, 115.90과 152.35사이인 경우는 716,582TEU/(월)로 컨테이너 수출물동량이 예측된다. 둘째, 컨테이너 수입 물동량에 대한 최적분리는 수입물량지수에 의해 분리되었다. 수입물량지수가 116.20에서 분리되어 지는데, 수입물량지수가 116.20보다 큰 경우는 다시 수입물량지수가 134.60보다 큰 경우와 116.20과 134.60사이인 경우로 분리되어진다. 여기서 수입물량지수가 134.60보다 큰 경우는 869,227TEU/(월)이고, 116.20과 134.60사이인 경우는 738,724TEU/(월)로 컨테이너 수입물동량이 예측된다.

• 한국항만경제학회지
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• 제35권3호
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• pp.61-72
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• 2019

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.

• 한국항해항만학회지
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• 제44권1호
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• pp.44-52
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• 2020

세계적인 장기경기침체 속에서 보다 정확한 물동량 예측은 항만정책 수행에 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 부산항 컨테이너 물동량(수출입화물과 환적화물)을 단변량 모형인 ARIMA 뿐만 아니라 인과관계가 있을 것으로 예상되는 경제규모(한국, 중국, 미국의 국내총생산), 금리수준 그리고 경기변동을 고려한 벡터자기회귀모형과 벡터오차수정모형을 활용하여 추정하고 비교하였다. 측정자료는 2014년 1월부터 2019년 8월까지 월별 부산항 컨테이너 물동량이다. 분석결과에 의하면, 수출입물동량 시계열은 비교적 안정적(stationary)이어서 VAR에 의해 추정하였고 환적화물은 불안정적(non-stationary)하지만, 경제규모, 금리 및 경기변동과 공적분(장기적인 균형관계)를 띠고 있어 VEC모형으로 추정하였다. 추정결과, 안정적인 수출입화물 추정에서는 단변량 모형인 ARIMA가 우수하고 추세가 있는 환적화물은 다변량모형인 VEC모형이 보다 예측력이 우수한 것으로 나타나고 있다. 특히 수출입화물은 우리나라 경제규모와 관련이 있고, 환적화물은 중국과 미국 경제규모와 밀접한 관련이 있다. 또한 중국 경제규모가 미국에 비하여 더 밀접하게 나타나고 있어 환적화물 증대전략에 시사점을 주고 있다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 1998년도 추계학술대회논문집:21세기에 대비한 지능형 통합항만관리
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• pp.323-329
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• 1998

In Pusan port, the studies, which analysis container cargo volumes by using forecasting methods and research about container logistics system, etc., have been continuously performed. But, in Pusan port, this study on an evaluation of traffic congestion has been scarcely performed until now. Especially, when changing and extending a berth, and constructing a new port, it is very important to examine this field. And it should be considered. Thus, this paper aims to analysis the effect of ship traffic condition in 2011, to evaluate marine traffic congestion, according to changing ship traffic volumes in Pusan port. To analysis it, we used simulation method and examined the results