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.
본고는 개입 승법계절 ARIMA모형과 인공신경망모형을 이용하여 해상운송 물동량을 추정하고 사전적 예측치를 도출하였다. 개입 ARIMA의 추정결과 오차항에서 자기상관이 존재하지 않고 정규성이 존재함으로써 오차항의 기본가정이 잘 충족되고 있음을 확인하였다. 그리고 개입 승법계절 ARIMA모형과 인공신경망모형에 대해 예측실적 오류를 ME, MAE, RMSE, MSE로 측정한 결과 ARIMA $(2,1,0)(1,0,1)_{12}$이 가장 우수한 예측모형임을 확인할 수 있었다. 2015년부터 2019년까지의 기간에 대해 개입 ARIMA모형을 이용한 해상운송 물동량의 사전적 예측치 결과 4.54%에서 4.99%의 연평균 증가율을 보였고, 인공신경망모형을 이용한 예측결과 2.00%에서 2.44%까지의 연평균 증가율을 나타냈다.
본 연구는 물류 네트워크상 중요한 입지 여건을 갖추고 있는 국제산업물류도시와 부산 신항에 신규 자동화물운송시스템 도입에 따른 화물 물동량 및 편익을 분석하기 위해 수행되었다. 이를 위해 본 연구는 대상지역의 장래 화물 물동량 및 전환물동량을 예측하였으며, 그에 따른 사회적 편익을 분석하기 위해 4개의 시나리오 설정하였다. 화물물동량 예측은 사업체 원단위법과 종사자수 원단위법을 적용하였으며, 편익은 기존 도로를 이용하는 화물자동차가 인터모달 자동화물운송시스템으로 전환되는 물동량을 기반으로 산정하였다. 본 연구에서의 편익항목은 직접편익(통행시간 절감, 차량운행비용 절감, 교통사고 절감, 환경비용 절감)이외에 해외 관련 연구를 기반으로 화물통행시간가치 편익, 혼잡비용 절감 편익, 도로유지관리 절감편익을 추가적으로 고려하였다. 분석 결과, 종사자수 원단위를 적용하고, 부산시 강서구의 업종별 종사자수 비율을 적용한 방법론의 화물물동량 및 편익이 가장 큰 것으로 예측되었다. 본 연구는 패러다임 변화에 따른 새로운 자동운송시스템 도입을 기반으로 물동량의 추정과 사업 편익 추정을 하였다는 점에서 학술적 의미가 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 최근 국제 해운시장의 동향과 국내 해운시장의 위기설에 대한 국내외적 요인을 정성적으로 파악하고, 국내 해운시장의 위기 이후 감소한 부산 신항의 물동량이 다시 회복세를 보일 수 있는 특성요인을 파악하고자 부산 신항의 향후 물동량에 대해 정량적으로 분석하여 사전적 예측추이의 파악과 회복세 추이를 분석하였다. 빅데이터 분석 툴인 R을 활용하여 부산 신항 컨테이너 물동량을 분석한 결과, 부산 신항 컨테이너 물동량의 변동은 승법계절 ARIMA 모델 (1,0,1)(1,0,1)[12]로 추정하였을 때, 추정오차와 AICc, BIC기준으로 가장 최적의 ARIMA모형인 것으로 나타났다. 따라서 부산 신항 물동량 추정의 최적의 모델인 ARIMA (1,0,1)(1,0,1)[12]에 의해 향후 36개월간의 부산 신항 물동량을 추정치를 예측한 결과, 13,157,184 TEU, 13,418,123 TEU, 13,539,884 TEU, 4,526,406 TEU 등으로 약 2%, 2%, 1%정도 증가하는 것으로 나타났다.
This research suggests the estimation methodology of Logistics. This paper elucidates the main problems associated with estimation in the regression model. We review the methods for estimating the parameters in the model and introduce a modified procedure in which all models are fitted and combined to construct a combination of estimates. The resulting estimators are found to be as efficient as the maximum likelihood (ML) estimators in various cases. Our method requires more computations but has an advantage for large data sets. Also, it enables to detect particular features in the data structure. Examples of real data are used to illustrate the properties of the estimators. The backgrounds of estimation of logistic regression model is the increasing logistic environment importance today. In the first phase, we conduct an exploratory study to discuss 9 independent variables. In the second phase, we try to find the fittest logistic regression model. In the third phase, we calculate the logistic estimation using logistic regression model. The parameters of logistic regression model were estimated using ordinary least squares regression. The standard assumptions of OLS estimation were tested. The calculated value of the F-statistics for the logistic regression model is significant at the 5% level. The logistic regression model also explains a significant amount of variance in the dependent variable. The parameter estimates of the logistic regression model with t-statistics in parentheses are presented in Table. The object of this paper is to find the best logistic regression model to estimate the comparative accurate logistics.
1992년 '제1차 천국무역항 항만기본계획'이 수립된 이후 2001년 제2차 계획이 수립되었고 2010년 3차 계획 수립을 앞두고 있다. 또한 10년 단위의 기본계획과 함께 항만 환경 변화에 능동적으로 대응하기 위한 보완적인 계획으로서 5년 단위의 수정계획이 1999년 및 2006년에 수립되었다. 이러한 계획들은 우리나라 무역항 개발의 근거가 되기 때문에 국내의 환경 변화를 직시하고 미래를 예견하여 현실적인 내용을 담아야 한다. 그러나 그 동안 수립되었던 계획들을 물동량 예측과 항만개발 방향 설정에 있어서 현실과 큰 차이를 보여왔다. 따라서 본 논문은 제 1차 및 2차 전국무역항 항만기본계획 및 수정계획들을 검토하여 항만정책의 실효성을 평가하는 것을 주목적으로 한다.
본 연구는 해양수산부가 지원하는 해외항만개발협력사업의 일환으로, 중미국가인 엘살바도르 주요 2개항의 항만개발 타당성조사 및 기본계획 수립을 목적으로 하되 장래 해외항만개발사업에서 참고할 수 있도록 정리하였다. 주요 내용으로는 국가 일반현황 및 지역분석, 인프라 현황 분석, 시장조사 및 물동량 수요추정, 항만 개발규모 및 중장기 개발방향 제시, 경제성 및 재무성 분석을 통해 수원국에 필요한 국가 상위계획 자료를 제공하는 것이며, 연구결과가 계획에만 그치지 않도록 사업시행을 위한 재원조달 방안 및 항만 활성화 방안 등 실질적 사업현실화 방안을 제시하였다.
The purpose of this paper was to analyze the trend of container volume using the Seasonal Autoregressive Intergrated Moving Average (SARIMA) model. To this end, this paper used monthly time-series data of the East Sea Rim from 2001 to 2019. As a result, the SARIMA(2,1,1)12 model was identified as the most suitable model, and the superiority of the SARIMA model was demonstrated by comparative analysis with the ARIMA model. In addition, to confirmed forecasting accuracy of SARIMA model, this paper compares the volume of predict container to the actual volume. According to the forecast for 24 months from 2020 to 2021, the volume of containaer increased from 60,100,000Ton in 2020 to 64,900,000Ton in 2021
조선산업에서의 수요는 해상물동량이며 공급은 선박의 건조량이다. 따라서 해상물동량에 대한 정확한 예측은 향후 조선산업의 호 불황을 전망할 수 있는 중요한 요인이 된다. 본 연구의 목적은 해상물동량 중 가장 큰 비중을 차지하고 있는 건화물(철광석, 석탄)의 물동량을 전망하는 것이다. 철광석 물동량의 예측을 위하여 조강생산과 세계 GDP를 독립변수로, 석탄 물동량 예측을 위하여 조강생산과 세계 발전량을 독립변수로 하는 회귀식을 도출하였으며, 두 회귀식 모두 통계적으로 유의하다는 결론을 얻었다. 전망 결과, 2010년 철광석 해상물동량은 2009년 대비 5.1% 증가한 8억 9,200만 톤 수준이 될 것으로 전망되었으며, 석탄은 전년대비 6.1% 증가한 8억 2,700만 톤 수준이 될 것으로 전망되었다. 2015년까지의 중기 전망(2009~2015)은 철광석이 연평균 4.7%, 석탄이 6.1%의 증가세를 보이는 것으로 나타났다. 전체 해상물동량에서 가장 비중이 큰 두 화물의 해상물동량에 대한 예측은 향후 해운경가와 조선경기의 향방을 가늠해 볼 수 있는 중요한 정보를 제공한다는 점에서 본 연구의 의미가 있다.
본 연구는 시스템 다이내믹스법을 이용하여 인천항 배후단지가 인천항 컨테이너 물동량에 미치는 영향을 분석하는 것을 연구의 목적으로 하였다. 시뮬레이션을 위해 사용된 변수는 환율(달러), 경상수지, 자본수지, 일본 교역량, 중국 교역량, 수출 단가지수, 수입 단가지수, 인천항 교역액 등의 거시 경제지표이며, 추가로 인천 항만배후 단지가 인천항 물동량에 어떠한 영향을 주는지를 검증하기 위하여 현인천항만 배후단지 입주기업의 매출액, 컨테이너물동량, 임대료, 종업원 수를 이용하여 민감도 분석을 시행하였다. 예측된 결과값의 정확도를 측정하기 위해 절대평균오차비율(MAPE) 검증을 실시하였으며, 10% 이내의 결과값을 얻어 매우 정확한 예측으로 판정되었다. 민감도 분석결과, 항만 배후단지 입주기업의 물동량이 인천항 컨테이너 물동량 증가에 가장 많이 기여하는 것으로 나타났으며, 임대료가 높을수록 물동량이 줄어드는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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