• 한국산업정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.57-72
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• 2020

철광석의 가격은 여러 국가와 기업들의 수요와 공급에 따라서 높은 변동성이 지속되고 있다. 이러한 비즈니스 환경에서 철광석의 가격을 예측하는 것은 중요해졌다. 본 연구는 머신러닝 기법을 이용하여 철광석이 거래되는 시점으로부터 한 달 전에 철광석 거래가격을 미리 예측하는 모형을 개발하고자 하였다. 예측 모형은 시계열 데이터를 활용한 예측 방법론으로 많이 활용되고 있는 시차분포 모형과 다층신경망 (Multi-layer perceptron), 순환신경망 (Recurrent neural network), 그리고 장단기 기억 네트워크 (Long short-term memory)와 같은 딥 러닝(Deep Learning) 모형을 사용하였다. 측정지표를 통해 개별 모형을 비교한 결과에 따르면, LSTM 모형이 예측 오차가 가장 낮은 것으로 나타났다. 또한, 앙상블 기법을 적용한 모형들을 비교한 결과, 시차분포와 LSTM의 앙상블 모형이 예측오차가 가장 낮은 것으로 나타났다.

• 해운
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• 제9호통권66호
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• pp.20-25
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• 2009

최근 철강 원료업계의 대규모 구조개편 움직임이 재부상하고 있으며, 과거와는 다른 특징을 가지며 전개되고 있다. BHP빌리톤과 Rio Tinto의 철광석 JV 설립 합의를 비롯하여, 철광석 및 원료탄 업계에서 메이저업체 간 합종연횡이 신조류로 등장했다. 이에 따라 현재의 장기가격 체제가 붕괴되고 최대 소비국인 중국과 메이저 원료사의 주도로 가격 체제가 다양한 형태로 변화될 전망이다. 다음은 포스코경영연구소가 발표한 보고서를 정리한 것이다.

• 한국항해항만학회지
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• 제44권3호
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• pp.187-194
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• 2020

항만의 주요 정책 및 향후 운영계획 수립 시 정확한 물동량 예측에 관한 연구는 매우 중요하며 이러한 중요성으로 인해 관련 연구가 활발히 수행되고 있다. 본 논문에서는 국내 최대 석탄 및 철광석 처리 항만인 광양항을 대상으로 단계적 회귀분석과 인공신경망모형을 활용하여 모형간 예측력을 비교하였다. 2009년 1월부터 2019년 1월까지 총 121개월의 월별자료를 활용하였으며 석탄 및 철광석 물동량에 영향을 주는 요인을 선정하여 공급관련요인과 시장·경제관련요인으로 분류하였다. 단계적 회귀분석 결과, 광양항 석탄 물동량 예측모형의 경우, 입항선박 톤수, 석탄가격 및 대미환율이 최종변수로 선정되었고 철광석 물동량 예측모형의 경우, 입항선박 톤수, 철광석가격이 최종변수로 선정되었다. 인공신경망모형의 경우, 모델 성능에 영향을 미치는 다양한 Hyper-parameters를 조정하며 최적 모델을 선정하는 시행착오법을 사용하였다. 분석결과 인공신경망모형이 단계적 회귀분석에 비해 우수한 예측성능을 나타내었으며 예측 모형별 예측값과 실측값을 그래프 상 비교 시에도 인공신경망모형이 단계적 회귀분석에 비해 고·저점을 유사하게 나타냈다.

• 한국시스템다이내믹스연구
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• 제10권1호
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• pp.61-76
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• 2009

We try to use system dynamics to forecast the demand/supply and price, also transportation fare for iron ore. Iron ore is very important mineral resource for industrial production. The structure for this system dynamics shows non-linear pattern and we anticipated the system dynamic method will catch this non-linear reality better than the regression analysis. Our model is calibrated and tested for the past 6 year monthly data (2003-2008) and used for next 6 year monthly data(2008-2013) forecasting. The test results show that our system dynamics approach fits the real data with higher accuracy than the regression one. And we have run the simulations for scenarios made by possible future changes in demand or supply and fare related variables. This simulations imply some meaningful price and fare change patterns.

• 무역학회지
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• 제43권3호
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• pp.125-145
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• 2018

발틱해운거래소는 건화물 해상무역 지수인 BDI(Baltic Dry Index) 지수를 발표하고 있는데, BDI 지수는 철광석, 석탄, 곡물 등 주요 건화물을 운송하는 벌크선박의 평균 용선료를 의미한다. 현재 BDI 산출의 기초가 되는 용선료 데이터는 케이프사이즈 40%, 파나막스 30%, 스프라막스 30%의 비중으로 반영되고 있다. 이처럼 케이프사이즈는 건화물 시장을 구성하는 다양한 사이즈의 선박 중에서도 대장 역할을 담당하고 있다. 본 연구는 벡터오차수정모형(Vector Error Correction Model; VECM)을 활용하여 변수 간의 인과관계를 검증하였으며, 이를 통해 케이프사이즈 용선료에 영향을 미치는 변수 간의 장기균형모델을 도출하고자 하였다. 분석결과, 케이프사이즈 선복량 1% 증가시 용선료 0.08% 감소, 엔달러 환율 1% 증가시 0.01% 감소, 세계 GDP 1% 증가시 0.02% 증가, 철광석과 석탄 물동량 1% 증가시 각각 0.11%, 0.09% 증가, 벙커유 가격 1% 증가시 0.04% 증가하는 실증분석 결과를 계측하였다. 벌크선 중 핸디막스, 파나막스급 활용도가 낮아지고 상대적으로 케이프사이즈의 활용도가 높아지고 있는데 본 연구는 케이프사이즈를 대상으로 하여 분석을 수행하였다는 점에서 의의가 있다.

• 한국항만경제학회지
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• 제36권4호
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• pp.17-30
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• 2020

해운산업에 있어 시황모니터링을 통한 선제적인 운임변동성 예측은 필수요소로서 이미 운임하락이 시작된 이후에는 선사들의 손실은 매우 커지게 된다. 이에 본 연구에서는 컨테이너운임에 비해 상대적으로 큰 운임변동성을 가지는 벌크선 운임에 영향을 미치는 요인들을 계량 분석하였으며 이를 통해 향후 해운시황모니터링에 기여하고자 한다. 이를 위해 변수들의 장기 균형관계와 단기적 동적관계를 동시에 이해할 수 있고 금융시장의 실증분석에 가장 활발히 이용되는 벡터오차수정모형을 사용한 분석을 수행하고 이를 통해 핸디사이즈, 수프라 막스, 파나막스, 케이프사이즈 선형별 벌크선 용선료에 미치는 6가지 독립변수들의 영향력을 추정하였다. 6가지 독립변수로는 벌크선 선복량, 철광석 물동량, 리보금리, 벙커유 가격, 유로-달러 환율을 선정하였으며, 종속변수는 핸디사이즈(32,000 DWT) 스팟 용선료, 수프라막스 6 T/C 평균 용선료, 파나막스(75,000 DWT) 스팟 용선료, 케이프사이즈(170,000 DWT) 스팟 용선료이다. 기존 특정 선박의 유형에 대한 연구나 벌크선 외 유조선, 케미컬 운반선에 대한 운임 연구와 차별하여 벌크선의 크기별 용선료를 대상으로 연구를 수행하였다. 분석 결과, 선박의 크기별로 영향요인이 다르게 나타났는데 리보금리는 네 가지 선박유형에 모두 유의미한 영향을 미쳤으며, 철광석 물동량은 세 가지 선박유형에 유의미한 영향을 미쳤다. 리보금리는 핸디사이즈, 수프라막스, 파나막스, 케이프사이즈에 모두 부(-)의 관계를 나타낸다, 철광석 물동량은 4가지 선형 중 파나막스를 제외하고 3가지 선형에 영향을 미치는 요인으로 작용하였다. 선사의 특성에 따라 주로 이용하는 선박사이즈가 다양하며, 해운선사의 경영성과에 지대한 영향을 미치는 용선료의 운임 변동 요인에 대해 분석함으로써 용선료 부담 완화에 따른 해운선사의 경영 전략 수립에 기여하고자 한다.

• 자원리싸이클링
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• 제21권1호
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• pp.49-59
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• 2012

콩고민주공회국(Democratic Republic of Congo, 이하 DR콩고)은 세계적 자원부국으로 특히 코발트, 철광석, 구리, 다이아몬드 등이 풍부하다. 주요 광물자원의 대부분을 수입에 의존하고 있는 한국은 2008년부터 콩고정부와 한국이 항만 건설을 지원하고, 그 보상으로 루붐바시 슬래그재처리를 통해 아연, 코발트, 구리 등 유용광물을 회수해가는 프로젝트에 대한 검토를 추진하여 왔다. 본 연구는 DR콩고의 루붐바시 슬래그 재처리 사업에 대한 경제성 분석을 수행한 것으로, 연구 결과에 따르면 투자회수기간(pay back period)은 6.7년, 순현재가치(NPV) 3,400만달러, 내부수익률(IRR)은 17.4%로 나타났다. 또한 세제, 고정비용, 운영비용, 지원가격 등에 대한 불확실성을 적용한 민감도 분석 결과 프로젝트의 순현재가치는 최저 -2,480만달러에서 최대 9,270만달러로 나타났다.