• 제목/요약/키워드: 석유 및 가스화물 물동량

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Prediction Oil and Gas Throughput Using Deep Learning

  • Sangseop Lim
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제28권5호
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    • pp.155-161
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    • 2023
  • 우리나라 수출의 97.5%, 수입의 87.2%가 해상운송으로 이뤄지며 항만이 한국 경제의 중요한 구성요소이다. 이러한 항만의 효율적인 운영을 위해서는 항만 물동량의 단기 예측을 통해 개선시킬 수가 있으며 과학적인 연구방법이 필요하다. 이전 연구는 주로 장기예측을 기반으로 대규모 인프라투자를 위한 연구에 중점을 두었으며 컨테이너 항만물동량에만 집중한 측면이 크다. 본 연구는 국내 대표적인 석유항만인 울산항의 석유 및 가스화물 물동량에 대한 단기 예측을 수행하였으며 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short Term Memory) 모델을 사용하여 RMSE기준으로 예측성능을 확인하였다. 본 연구의 결과는 석유 및 가스화물 물동량 수요 예측의 정확도를 높여 항만 운영의 효율성을 개선하는 근거가 될 수 있을 것으로 기대된다. 또한 기존 연구의 한계로 컨테이너 항만 물동량뿐만 아니라 석유 및 가스화물 물동량 예측에도 LSTM의 활용할 수 있다는 가능성을 확인할 수 있으며 향후 추가 연구를 통해 일반화가 가능할 것으로 기대된다.

인천항 포트비즈니스밸리 전략 수립에 관한 연구 (A Study on Establishing a Port Business Valley in Incheon Port)

  • 김운수;안우철
    • 한국항만경제학회지
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    • 제28권2호
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    • pp.1-27
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    • 2012
  • 본 연구는 인천항의 항만클러스터화와 이를 포괄하여 인천항의 포트비즈니스밸리 구축을 위한 전략과 실행과제 도출하는 것을 목적으로 한다. 다시 말해 기존의 항만클러스터 개념을 포괄하여 타 경쟁항만들이 지향하고 있는 포트비즈니스밸리 구축에 대한 인천항의 목표 및 개발방향을 제시하고 보다 현실적인 인천항 포트비즈니스밸리 구축 모형과 그에 따른 가장 시급한 추진전략을 도출하는 것으로 한다. 인천항은 그동안 높은 성장률을 기록함에도 불구하고, 부가가치 창출이 미약한 석유가스, 모래, 석탄 등의 단순 수입화물의 처리형태를 보이고 있다. 무엇보다 항만배후단지의 입주기업의 부가가치 활동이 부진하고, 항만관련산업이 도시전역에 분산되어 공간적 집적화가 부족하였다. 또한 자유무역지정구역의 기능이 미흡과 항만과 산업단지간 연계성의 부족과 인천지역 제조업의 기능약화로 인해 물동량의 창출기반이 약화되고 있다. 이러한 배경하에 인천항 포트비즈니스밸리는 인천항과 인천공항과 함께 수도권 지역의 산업클러스터를 지원하여 인천지역의 산업발전과 지역경제 활성화를 도모하는 방향으로 추진한다. 도심 비즈니스 클러스터, 공항만 복합물류밸리, 산업물류밸리, 첨단복합 물류밸리 등 인천항만의 세부 권역별 전략을 추진이 필요하다. 이에 본 연구는 인천항 포트비즈니스밸리 구축을 위해 항만클러스터의 개념과 인천항의 포트비즈니스밸리 구축 가능성을 검토하고 인천항 포트비즈니스밸리 구축을 위한 모형 설정하였다. 또한 인천항 포트비즈니스밸리 구축을 위한 구성요인과 각각의 추진전략을 도출하고 항만관련 전문가를 대상으로 퍼지계층분석을 실시하여 가장 시급히 추진해야할 전략을 제시하였다.