한국항만경제학회지 (Journal of Korea Port Economic Association)

  • 제37권1호
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  • Pages.179-196
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  • 2021
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  • 1225-3855(pISSN)
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  • 2714-1330(eISSN)
한국항만경제학회 (The Korea Port Economic Association)
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시계열 분석 기반 신뢰구간 추정을 활용한 항만 물동량 이상감지 방안

Port Volume Anomaly Detection Using Confidence Interval Estimation Based on Time Series Analysis

  • 하준수 (인하대학교 물류전문대학원) ;
  • 나준호 (한국교통연구원) ;
  • 조광휘 (인하대학교 물류전문대학원) ;
  • 하헌구 (인하대학교 물류전문대학원)
  • 투고 : 2021.03.02
  • 심사 : 2021.03.29
  • 발행 : 2021.03.31
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초록

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.

Port congestion rate at Busan Port has increased for three years. Port congestion causes container reconditioning, which increases the dockyard labor's work intensity and ship owner's waiting time. If congestion is prolonged, it can cause a drop in port service levels. Therefore, this study proposed an anomaly detection method using ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average) model with the daily volume data from 2013 to 2020. Most of the research that predicts port volume is mainly focusing on long-term forecasting. Furthermore, studies suggesting methods to utilize demand forecasting in terms of port operations are hard to find. Therefore, this study proposes a way to use daily demand forecasting for port anomaly detection to solve the congestion problem at Busan port.

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