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Tier분석을 통한 벤치마킹항만 적출방법 (An Extraction Way of Benchmarking Ports through Tier Analysis for Korean Seaports)

  • 박노경
    • 한국항만경제학회지
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    • 제25권1호
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    • pp.15-28
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    • 2009
  • 본 논문에서는 국내 20개 항만의 2개의 산출물(수출입물량, 선박입출항척수)과 2개의 투입물(접안능력, 하역능력)을 이용하여 전통적인 CCR분석을 통해서 상대적인 효율성을 측정하였으며, 기존 연구의 한계를 확장시키기 위해서 국내 항만분야에서는 처음으로 Tier분석을 통해서 비효율적인 항만들이 단기, 중기, 장기적으로 벤치마킹할 수 있는 항만들을 적출하는 방법을 보여 주었다. 주요한 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 전통적인 CCR분석에서는 완도, 여수, 울산, 삼척항 들이 효율적인 벤치마킹항만들로 나타났다. 둘째, Post-DEA를 활용한 비효율적 항만들의 Tier 1단계의 분석을 실시한 결과, 3개의 항만(평택, 서귀포, 부산)이 효율적인 벤치마킹항만으로 전환하였으며, Tier 2단계에서는 5개의 항만(인천, 목포, 제주, 삼천포, 묵호), Tier 3단계에서는 3개의 항만(잠항, 군산, 광양)이 효율적인 벤치마킹항만으로 전환되었다. 따라서 최종적으로 20개 중에서 5개항만(25%)이 비효율적으로 운영되고 있는 사실을 확인하였다. 셋째, 비효율적인 항만들(마산, 진해, 포항, 동해, 속초)은 해당항만들의 벤치마킹 대상을 찾아냄으로써 경로군집을 발견하였다. 넷째, 최종적으로 비효율적인 항만들의 Tier별 벤치마킹항만을 살펴보면, 마산항(장항$\rightarrow$제주$\rightarrow$서귀포$\rightarrow$여수), 진해항(장항$\rightarrow$목포$\rightarrow$서귀포$\rightarrow$완도), 포항항 & 동해항(장항$\rightarrow$삼천포$\rightarrow$평택$\rightarrow$삼척), 속초항(장항$\rightarrow$목포$\rightarrow$서귀포$\rightarrow$완도)로 나타났다. 본 연구의 정책적인 함의는 다음과 같다. 즉, 항만정책을 입안하거나, 해당 항만의 경영관리자는 만일에 본 연구의 방법을 이용한 Tier분석에서 비효율적인 항만들에 대해서는, 단계적으로 벤치마킹 항만이 결정되면, 그러한 항만들의 상봉을 단계별로 면밀하게 검토하여 해당항만의 항만환경, 관리체계, 재무수입, 공공성 둥을 개선시키기 위한 제도적인 정책을 입안하고 시행토록 해야만 한다는 점이다. 본 논문의 한계점은 SOM (Self-Organizing Map)기법을 이용한 클러스터링분석(투입물의 특성을 반영)을 통해서 항만들끼리의 분류를 통한 벤치마킹분석을 하지 못했다고 하는 점이다.

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인공신경망을 이용한 N치 예측 (A Prediction of N-value Using Artificial Neural Network)

  • 김광명;박형준;구태훈;김형찬
    • 지질공학
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    • 제30권4호
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    • pp.457-468
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    • 2020
  • 플랜트, 토목 및 건축 사업에서 말뚝(Pile) 설계 시 어려움을 겪는 주된 요인은 지반 특성의 불확실성이다. 특히 표준관입시험(Standard Penetration Test, SPT)을 통해 측정되는 N치를 얻는 것이 가장 중요한 자료이나 광범위한 모든 지역에서 구하는 것은 어려운 현실이다. 짧은 해외사업 입찰기간 내에 시추조사를 할 경우 인허가, 시간, 비용, 장비접근, 민원 등 많은 제약요건이 존재하여 전체적인 시추조사가 어렵다. 미시추 지점에서 지반 특성은 엔지니어의 경험적 판단에 의존하여 파악되고 있고, 이는 말뚝의 설계 및 물량산출 오류로 이어져서, 공기 지연 및 원가 증가의 원인이 되고 있다. 이를 극복하기 위해서, 한정된 최소한의 지반 실측 자료를 활용하여 미시추 지점에서도 N치를 예측 할 수 있는 기술이 요구되며, 본 연구에서는 AI기법 중 하나인 인공신경망을 적용하여 N치를 예측하는 연구를 수행하였다. 인공신경망은 제한된 양의 지반정보와 생물학적인 로직화 과정을 통하여 입력변수에 대한 보다 신뢰성 있는 결과를 제공하여 준다. 본 연구에서는 최소한의 시추자료의 지반정보를 입력항목으로 하여 다층퍼셉트론과 오류역전파 알고리즘에 의하여 학습된 패턴을 가지고 미시추 지점에서 N치를 예측하는데 그 목적을 두고 있다. 이를 위하여 2개 현장(필리핀, 인도네시아)에 AI기법 적용시 실측값과 예측값에 대한 적정성을 검토하였고, 그 결과 예측값에 대한 신뢰도가 높은 것으로 연구 검토되었다.

통계 데이터를 활용한 국제 유가와 해외건설 수주액의 상관성 분석 (A Correlation Analysis between International Oil Price Fluctuations and Overseas Construction Order Volumes using Statistical Data)

  • 박환표
    • 한국건축시공학회지
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    • 제24권2호
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    • pp.273-284
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    • 2024
  • 본 연구는 국제유가와 국내외 해외건설 수주액간의 상관성을 분석하였다. 최근 20년간 국제유가 통계데이터와 국내 건설업체와 글로벌 해외건설기업의 해외건설 신규수주액 자료를 토대로 두 변수간의 상관계수(R)와 P-vaule 값을 산출하여 상관관계를 분석하였다. 국내 건설업체의 해외건설 수주액과 국제유가의 상관성을 분석한 결과, 국제유가는 해외건설 수주액과의 상관계수가 0.8 이상이기 때문에 상관성이 높다고 볼 수 있다. 또한 국제유가와 Top 250 글로벌 해외건설기업의 신규 수주액의 상관성을 분석한 결과, 상관계수가 0.76으로 매우 높은 것을 알 수 있다. 따라서 국제유가의 변동에 따른 해외건설 수주액 증감에 영향을 많이 미치고 있다는 것을 알 수 있었다. 특히 아시아 지역과 중동지역의 해외건설 수주액의 상관계수가 매우 높았고, 산업설비와 건축의 해외건설 수주액의 상관계수가 매우 높은 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 플랜트의 발주물량이 증가한 것을 알 수 있었다. 따라서 본 연구는 국제 유가변동에 대응하고, 해외건설 시장에서 경쟁력을 유지하기 위하여 진출전략을 제안하였다. 주요 방안으로는 다양한 지역 및 공급처 확보방안, 환율 변동위험을 최소화하기 위해 헤지기법을 활용하는 리스크 관리방안, 현지화된 인프라와 현지 시장에 적응할 수 있는 방안을 제안하였다. 또한 현지 파트너십 구축과 현지 인력 확보방안과 건설 현장에서의 기술 혁신과 디지털화를 통해 생산성을 높이고 비용 절감 방안을 제안하였다. 이러한 연구결과 및 해외진출 전략은 유가 변동에 대응하여 해외 건설시장에서의 위험을 줄이고, 경쟁력을 강화하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.