The global container terminal market is predicted to see continued future volume growth. According to Drewry, global container shipments rose by 6.3% year-on-year to 750 billion twenty-foot equivalent units (TEUs) in 2017 and are forecast to experience continued growth to 9.3 billion TEUs in 2022. According to IHS Markit, the global terminal operator (GTO) market is forecast to grow more than 10% annually, up from $2.4 billion in 2017, to exceed $3 billion by 2022. However, Hyundai Merchant Marine is the only real GTO in Korea. In particular, the shipping and port markets are facing drastic changes, both at home and abroad, including a slowdown in the growth of domestic export and import shipments, environmental changes in the container market caused by the trade frictions between the US and China, and increased changes in container shipments caused by the trade frictions between Korea and Japan. In this study, we propose ways for domestic companies to participate in the continuously growing GTO market. After analyzing the current status of the global GTO market, the government expressed a desire to explore ways to establish GTOs through the Port Authority and the Korea Ocean Business Corporation. Therefore, four types of establishment plans were proposed, along with a legal framework for the establishment of GTOs.
This paper analyzes the forecasting errors of traffic volumes by comparing forecasted volumes for the opening year with the observed ones in the years after the urban railway construction in the metropolitan areas. The result shows that the average inaccuracy of traffic volumes for each station was estimated at around 7.27. Based on the confirmed factors of demand estimation errors, this study seeks for an alternative method to reduce estimation errors in feasibility studies. It is noted that there is a tendency that the inaccuracy varies by regions and the longer construction period or the shorter station spacing is, the overestimation increases. If urban railway projects are proceeded as planed, therefore, the level of the inaccuracy for traffic volume forecast will be decreased. In addition, thanks to the theoretical progress, recent estimation results show higher accuracy than before. In that sense, when we introduce the new railway line, it is necessary to make an accurate and realistic demand forecast based on actual outcomes and tendency of the previous estimation. The limitation of our study is that we only cover the errors of the initial period, the opening year and deal with the exogenous variables. Further research including other variables which might be considered to cause overestimation or errors would be needed for increasing the estimation accuracy of traffic volumes.
Kim, Jin Uk;Jung, Chung Gil;Lee, Ji Wan;Kim, Seong Joon
Journal of Korea Water Resources Association
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v.51
no.10
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pp.839-852
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2018
The purpose of this study is to predict monthly agricultural reservoir storage by developing weather data-based Multiple Linear Regression Model (MLRM) with precipitation, maximum temperature, minimum temperature, average temperature, and average wind speed. Using Naïve-Bayes classification, total 1,559 nationwide reservoirs were classified into 30 clusters based on geomorphological specification (effective storage volume, irrigation area, watershed area, latitude, longitude and frequency of drought). For each cluster, the monthly MLRM was derived using 13 years (2002~2014) meteorological data by KMA (Korea Meteorological Administration) and reservoir storage rate data by KRC (Korea Rural Community). The MLRM for reservoir storage rate showed the determination coefficient ($R^2$) of 0.76, Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) of 0.73, and root mean square error (RMSE) of 8.33% respectively. The MLRM was evaluated for 2 years (2015~2016) using 3 months weather forecast data of GloSea5 (GS5) by KMA. The Reservoir Drought Index (RDI) that was represented by present and normal year reservoir storage rate showed that the ROC (Receiver Operating Characteristics) average hit rate was 0.80 using observed data and 0.73 using GS5 data in the MLRM. Using the results of this study, future reservoir storage rates can be predicted and used as decision-making data on stable future agricultural water supply.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.38
no.6
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pp.839-850
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2018
The flood damage in urban areas due to torrential rain is increasing with urbanization. For this reason, accurate and rapid flooding forecasting and expected inundation maps are needed. Predicting the extent of flooding for certain rainfalls is a very important issue in preparing flood in advance. Recently, government agencies are trying to provide expected inundation maps to the public. However, there is a lack of quantifying the extent of inundation caused by a particular rainfall scenario and the real-time prediction method for flood extent within a short time. Therefore the real-time prediction of flood extent is needed based on rainfall-runoff-inundation analysis. One/two dimensional model are continued to analyize drainage network, manhole overflow and inundation propagation by rainfall condition. By applying the various rainfall scenarios considering rainfall duration/distribution and return periods, the inundation volume and depth can be estimated and stored on a database. The Rainfall-Duration-Flooding Quantity (RDF) relationship curve based on the hydraulic analysis results and the Self-Organizing Map (SOM) that conducts unsupervised learning are applied to predict flooded area with particular rainfall condition. The validity of the proposed methodology was examined by comparing the results of the expected flood map with the 2-dimensional hydraulic model. Based on the result of the study, it is judged that this methodology will be useful to provide an unknown flood map according to medium-sized rainfall or frequency scenario. Furthermore, it will be used as a fundamental data for flood forecast by establishing the RDF curve which the relationship of rainfall-outflow-flood is considered and the database of expected inundation maps.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2023.05a
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pp.110-111
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2023
As carbon neutrality has recently emerged as a global issue, the carbon neutral roadmap of MOF has been established and various strategies have been proposed to achieve carbon neutrality in the entire marine industry. The port sector is also included in the target for greenhouse gas reduction, but emissions are not being measured due to limitations in data collection and no inventory construction. For building a carbon-neutral port, it is essential to calculate and forecast emissions and set reduction targets. Accordingly, in this study, CO2 emitted from domestic port equipment was calculated according to the IPCC Guildeline's emission calculation method, and future emission was estimated. As a result of the analysis, about 420,000 tons of CO2 was emitted based on the cargo volume in 2020, and emissions are expected to continue to increase in proportion to the increase and about 720,000 tons will be emitted by 2050. In order to achieve carbon neutrality of the port, it needs to promote emission reduction by converting the power source for oil-based equipment to eco-friendly fuel. Also container and miscellaneous ports which require complicated cargo handling need to effort to reduce CO2.
As the Internet becomes ubiquitous, a large volume of information is posted on the Internet with exponential growth every day. Accordingly, it is not unusual that investors in stock markets gather and compile firm-specific or market-wide information through online searches. Importantly, it becomes easier for investors to acquire value-relevant information for their investment decision with the help of powerful search tools on the Internet. Our study examines whether or not the Internet helps investors assess a firm's value better by using firm-level data over long periods spanning from January 2004 to December 2013. To this end, we construct weekly-based search volume for information technology (IT) services firms on the Internet. We limit our focus to IT firms since they are often equipped with intangible assets and relatively less recognized to the public which makes them hard-to measure. To obtain the information on those firms, investors are more likely to consult the Internet and use the information to appreciate the firms more accurately and eventually improve their investment decisions. Prior studies have shown that changes in search volumes can reflect the various aspects of the complex human behaviors and forecast near-term values of economic indicators, including automobile sales, unemployment claims, and etc. Moreover, search volume of firm names or stock ticker symbols has been used as a direct proxy of individual investors' attention in financial markets since, different from indirect measures such as turnover and extreme returns, they can reveal and quantify the interest of investors in an objective way. Following this line of research, this study aims to gauge whether the information retrieved from the Internet is value relevant in assessing a firm. We also use search volume for analysis but, distinguished from prior studies, explore its impact on return comovements with market returns. Given that a firm's returns tend to comove with market returns excessively when investors are less informed about the firm, we empirically test the value of information by examining the association between Internet searches and the extent to which a firm's returns comove. Our results show that Internet searches are negatively associated with return comovements as expected. When sample is split by the size of firms, the impact of Internet searches on return comovements is shown to be greater for large firms than small ones. Interestingly, we find a greater impact of Internet searches on return comovements for years from 2009 to 2013 than earlier years possibly due to more aggressive and informative exploit of Internet searches in obtaining financial information. We also complement our analyses by examining the association between return volatility and Internet search volumes. If Internet searches capture investors' attention associated with a change in firm-specific fundamentals such as new product releases, stock splits and so on, a firm's return volatility is likely to increase while search results can provide value-relevant information to investors. Our results suggest that in general, an increase in the volume of Internet searches is not positively associated with return volatility. However, we find a positive association between Internet searches and return volatility when the sample is limited to larger firms. A stronger result from larger firms implies that investors still pay less attention to the information obtained from Internet searches for small firms while the information is value relevant in assessing stock values. However, we do find any systematic differences in the magnitude of Internet searches impact on return volatility by time periods. Taken together, our results shed new light on the value of information searched from the Internet in assessing stock values. Given the informational role of the Internet in stock markets, we believe the results would guide investors to exploit Internet search tools to be better informed, as a result improving their investment decisions.
Past nears many Studies have been described for present state and forecasted for the future phenomena in various areas. Many theories and methodologies in transportation have been developed and applied by researchers and planners. On the other hand, many theories and methodologies had disappeared caused by their critical limitations. One of this cause that was discovered of the Chaos in traffic flows. The occurrence of Chaos in traffic flows has affected to the traffic volume and decreased significancy of a simulation result of a specific traffic flow. According to this fact, long-term forecast of traffic flow is difficult, moreover a butterfly effect impedes development and establishment of transportation model. A methodology to solve Chaos character in traffic flow can be able to provide more effective transport planning. This study tackles to enhance and revise the existing theories for the traffic flow applying Chaos theory to estimating travel time.
The price of agricultural products has changed from year to year, the m ajor c ause o f price fluctuation is the imbalance of supply and demand. Materials which are mainly used in korean cabbage production volume is the forecast model, using the cadastral result, slope calculation is impossible to achieved. For this reason, this implies the drastic decrease of prices and the prediction of supply and demand of field crops that is cultivated in a highland slope area, this situation is being repeated. Therefore, the target area of this research is the slopes of high land, by using 2D and 3D Lidar data for the analysis of the cultivated area. Experiment was carried out in the same area to compare the data differences. The rate of change in the area of slope is quantitatively increasing presented by the regression model. An alternative methodology that can improve the reliability of the calculated slope area using 2D is through cadastral map.
In this paper the cargo transportation were forecasted for the North Port in Busan through time series models. The cargo transportation were classified into three large groups; container, oil, general cargo. The seasonal indexes of existing cargo transportation were firstly calculated, and optimum models were chosen among exponential smoothing models and ARIMA models. The monthly cargo transportation were forecasted with applying the seasonal index in annual cargo transportation expected from the models. Thus, the cargo transportation in 2011 and 2015 were forecasted about 22,900 myriad ton and 24,654 myriad ton respectively. It was estimated that container cargo volume would play the role of locomotive in the increase of the future cargo transportation. On the other hand, the oil and general cargo have little influence upon it.
Recently, the volume of knowledge information in the form of electronic media is quickly increasing in the library field along with the advancement of electronic communication technology. Libraries have both printed data and electronic data and are faced with the issue of corresponding with the access and use of knowledge information in terms of the space. This study is for building the layout of a sustainable knowledge information space based on the view that the library is the official infrastructure of the knowledge information based society. It is intended to analyze the meaning of knowledge information in the modern society, characteristics in the spatial organization and the transmission of knowledge information. The goal of this study is to understand and forecast the spatial structure where users access knowledge information and exchange with one another and developing the direction and guidelines for the spatial plan that today's libraries prefer through this analysis. For this, this study firstly prepared the base for the research on library space which can be considered as the physical realization of such concepts, through the theoretical review about the knowledge information and social concepts as well as characteristics of modern society. Also, it seized the characteristics in the transmission of knowledge information by conducting a structural analysis of the information service such as knowledge information and space, space and information media, space and space through the cases of 10 public libraries. The analysis resulted in basic data including the system of organizing knowledge information, system of knowledge information transferring elements and structure, and layout pattern of each library. These results are deemed meaningful for the promotion of communication with the user through the exchange, creation, and experience of knowledge information, the social role of today's public library.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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