Journal of the Korean association of regional geographers
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v.12
no.3
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pp.382-391
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2006
The aim of this research is to classify the 21 container ports in European Union countries using components of competition and co-operation under the well-known methodology, FCM(Fuzzy C-Mean). Through this approach, those 21 ports were classified into six poet groups, and also membership degree of each port within the six port groups were suggested. As results, Rotterdam which positioned Group C, is turned out the most competitive independent port. The next competitive group is found out as Group B which consisted of port of Hamburg and Antwerp. In another point of view, Group A and B which have six and four ports respectively, were needed to search the co-operation strategies. Finally, the lowest competitive port groups in the targeted area were shown as Group D and F.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.10a
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pp.395-398
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2017
The Smart Ship is considered one of the most discussed and novel topics in developing technological period. In this reason, the amount of running researches on it is evolving so fast. As a proof, the faced drawbacks such as the departure of ships, their safety, exchanging data, traffic and data monitoring system are being solved by presenting advanced technologies and innovations like Cloud, BigData, IoT and etc. Expanding the utilization of these technologies in the Marine world emphasizes not only the departure of the ships in the water but also they focus on solving the problems of the ships connected with the communication to the ports. In this paper, we present an IoT based smart reporting and mooring system for vessels and ports. In the proposed system, the ships automatically send all the data about themselves to the port and after getting the data, ports automatically send the information about possible spaces to moor for the ships using the sensors at the port. The intended system gives an amenity to minimize the time, effort and the cost while mooring the vessels.
Transportation decisions of ship liners are crucial for policy formulation in ports and shipping lines. Ship liners' port selection depends on the location characteristic of port. With network theory based, we empirically investigated determinants of global ship liners' port selection focused on major trade ports in China and Korea during 1995-2007. We present a detailed discussion on the related literatures about port selection, and develop hypothesis using network-based view. With conditional logit model, empirical results show that global liners select globally positioned ports rather than domestic oriented ones. Global ship liners select ports which have intra national network centrality, global ship network centrality and global network linkage.
The port incentive scheme currently implemented in various Korean ports is used as a marketing tool to increase price competitiveness. Typically, ports implement piecemeal imitation strategies to enhance their competitiveness, rather than a precisely designed system. A precise analysis of the effectiveness of a port's system and scheme redesign are lacking because budget allocation is done without input from customers and freight groups. This study models the incentives faced by ports using a linear programming model. We use the Gwangyang port as the base case. Our analysis of the Gwangyang port reveals that there are insufficient incentives implemented when a traditional qualitative analysis is used. We also identify any excess, deficiency, or absence of the incentive effect for each type of customer and freight group. We find the overall budget of the incentive scheme to be more rational when ports allocate funds to minimize port mileage, and allocate 61.77 percent and 38.23 percent of the budget on existing and new (or increased) cargo inventory, respectively. Future studies can build on our work by further considering basic inputs, and by adding a system to estimate the input data of our model to identify constraints and thus provide a more accurate incentive scheme.
Purpose: This study proposed a DEA (Data Envelopment Analysis)-based stepwise benchmarking target selection for inefficient DMU (Decision Making Unit) to improve its efficiency gradually to reach most efficient frontier considering resource (DEA inputs and outputs) improvement preferences. Methods: The proposed method proceeded in two steps. First step evaluates efficiency of DMUs by using DEA, and an evaluated DMU selects benchmarking targets of HCU (Hypothesis Composit Unit) or RU (Real Unit) considering resource improvement preferences. Second step selects stepwise benchmarking targets of the inefficient DMU. To achieve this, this study developed a new DEA model, which can select a benchmarking target of an inefficient DMU in considering inputs or outputs improvement preference, and suggested an algorithm, which can select stepwise benchmarking targets of the inefficient DMU. Results: The proposed method was applied to 34 international ports for validation. In efficiency evaluation, five ports was evaluated as most efficient port, and the remaining 29 ports was evaluated as relative inefficient port. When port 34 was supposed as evaluated DMU, its can select its four stepwise benchmarking targets in assigning the preference weight to inputs (berth length, total area of pier, CFS, number of loading machine) as (0.82, 1.00, 0.41, 0.00). Conclusion: For the validation of the proposed method, it applied to the 34 major ports around the world and selected stepwise benchmarking targets for an inefficient port to improve its efficiency gradually. We can say that the proposed method enables for inefficient DMU to establish more effective and practical benchmarking strategy than the conventional DEA because it considers the resource (inputs or outputs) improvement preference in selecting benchmarking targets gradually.
Unlike the past, efforts must be made to interpret physical distribution from a network perspective as the service area expands spatially. In addition, logistics networks are undergoing rapid changes due to various changes in the environment. Therefore, the purpose of this study is to analyze the changes in the structure of maritime cargo and the centrality of ports using social network analysis. Using the trade data of domestic maritime at five-year intervals, we investigated changes in the network structure and identified the main factors that affect the centrality of domestic ports. Ports with the highest centrality, which is seen as a port that plays the role of an intermediary, emerged in the order of Busan and Ulsan. This study predicts patterns of domestic cargo trade over the next 20 years based on changes in port centrality and understanding of maritime cargo network, and can be used as reference materials for risk preparation.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2020.11a
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pp.161-162
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2020
Major advanced ports around the world are preparing for environmental regulations such as increased efficiency of ports and low emission of pollutants in ports by utilizing fourth industrial technologies and ICT technologies such as AI, big data, self-driving cars and connected cars. It is also investing in developing fully unmanned terminals to solve the problem of workforce reduction caused by avoidance of 3D industries. However, the introduction of advanced technology is being delayed in domestic ports, which has led to a drop in port efficiency. In addition, port safety accidents have also occurred frequently, seriously affecting port marketing. Thus, the characteristics and types of each container terminal in Korea were analyzed and the factors for introducing autonomous cooperative driving were classified into five section factors and 15 division factors. Hierarchically classified factors will be surveyed on workers working in shipping lines, port construction, container terminals and related ministries.
The domestic automobile industry is growing due to favourable government policies and changing technological innovations. As the automobile industry becomes more active, the role of dedicated docks facilitating automobile exports is also becoming prominent which can be identified as a sector still requiring comprehensive research. Accordingly, a case analysis of domestic automobile port productivity was conducted using empirical data collected from Korean automobile ports to compare and analyze their productivity and to present implications based on the findings. In the case of productivity analysis, facility, labor, working time, and cost productivity were calculated from (the beginning of) 2021 to the second quarter of 2022. The results of the analysis revealed the port D to achieve the highest productivity during the study period, followed by the ports B, C, and A, respectively. Based on the current situation of each automobile dock revealed through the results, strategies for future development is derived.
Min-Seop Sim;Chang-Hwan Lee;Yul-Seong Kim;Jung-Woo Nam
Journal of Navigation and Port Research
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v.48
no.4
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pp.294-302
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2024
The risks in global grain markets have increased due to COVID-19, extreme weather, natural disasters, and the Russia-Ukraine conflict. Additionally, in Korea, the locations for grain manufacturing have shifted owing to various factors. Despite these environmental changes, grain handling ports in Korea are limited in their capacity to respond promptly, resulting in operational inefficiencies. This study clarified changes in grain throughput and analyzed the efficiency of grain handling ports using the Super-SBM model. It suggested that the ports in Pyeongtaek and Gunsan were the most efficient, based on CCR and BCC results in 2022. These findings could provide several insights related to port operating plans for port operators, managers, and developers.
Even after the improvement in 2019, UNCTAD's Liner Shipping Connectivity Index (LSCI), which evaluates the performance of the global container port market, has limited use. In particular, since the liner shipping connectivity index evaluates the performance based only on the distance of the relationship, the performance index combining the port attractiveness of calling would be more efficient. This study used the modified Huff model, the hub-authority algorithm and the eigenvector centrality of social network analysis, and correlation analysis for 2007, 2017, and 2019 data of Ocean-Commerce, Japan. The findings are as follows: Firstly, the port attractiveness of calling and the overall performance of the port did not always match. However, according to the analysis of the attractiveness of a port calling, Busan remained within the top 10. Still, the attractiveness among other Korean ports improved slowly from the low level during the study period. Secondly, Global container ports are generally specialized for long-term specialized inbound and outbound ports by the route and grow while maintaining professionalism throughout the entire period. The Korean ports continue to change roles from analysis period to period. Lastly, the volume of cargo by period and the extended port connectivity index (EPCI) presented in this study showed a correlation from 0.77 to 0.85. Even though the Atlantic data is excluded from the analysis and the ship's operable capacity is used instead of the port throughput volume, it shows a high correlation. The study result would help evaluate and analyze global ports. According to the study, Korean ports need a long-term strategy to improve performance while maintaining professionalism. In order to maintain and develop the port's desirable role, it is necessary to utilize cooperation and partnerships with the complimentary port and attract shipping companies' services calling to the complementary port. Although this study carried out a complex analysis using a lot of data and methodologies for an extended period, it is necessary to conduct a study covering ports around the world, a long-term panel analysis, and a scientific parameter estimation study of the attractiveness analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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