본 논문에서는 국내 중심항만인 부산항, 광양항, 인천항을 중심으로 각 항만간의 물동량 영향 관계를 분석한다. 그리고 이를 바탕으로 현재의 국내항만간의 무분별한 투자와 경쟁으로 인한 비효율적 항만개발 및 운영에 대한 정부차원의 정책적 시사점을 제공하고자 한다. 각 항만 물동량간의 관계를 파악하기 위하여 벡터오차수정모형(VECM)을 이용하여 인과관계를 분석하였다. 그리고 충격반응함수와 예측오차분산분해를 통하여 분석함으로써 항만간의 동태적 관계도 분석하였다. 분석결과 부산항 물동량은 상대 항만인 광양항 물동량과 인천항 물동량의 변화 충격에 대하여 상대적으로 효과가 적고 효과의 지속성도 크지 않다. 광양항 물동량은 상대적으로 부산항물동량 충격에 의한 효과가 인천항 물동량 충격 효과 보다 더 심하고 오래 지속되었다. 인천항 물동량은 광양항 물동량 충격에 의한 효과가 크다. 예측오차의 분산분해 결과 부산항물동량은 부산항 자신의 오차항에 의해서 설명되는 부분이 상대적으로 크며 초기에는 광양항 물동량에 의하여 설명되는 부분이 상대적으로 크지만 점차 인천항 물동량에 의하여 설명되는 부분이 크다. 광양향 물동량은 부산항 물동량에 의해서 설명되는 부분이 인천항 물동량에 의해서 설명되는 부분 보다는 크다. 하지만 시간의 경과와 함께 인천항 물동량에 의한 기여도가 점차 증가했다. 인천항 물동량은 다른 항만 물동량에 의해서 설명되는 부분이 세 항만 중 가장 크다. 특히 광양항 물동량이 부산항 물동량이 기여하는 부분보다 더 큰 것으로 나타났다. 이상의 분석 결과를 바탕으로 다음과 같은 정책적 시사점을 도출할 수 있다. 정부는 국내 다른 항만의 물동량의 변화에 크게 영향을 받지 않은 부산항에 대해서는 해외 경쟁 항만과의 경쟁에서 경쟁력을 가질 수 있도록 항만정책을 집중해야 한다. 그리고 광양항과 인천항에 대해서는 독자적인 항만물동량 창출이 가능한 모형을 구축하도록 정책적으로 유도해야 할 것이다.
시스템 고장 진단은 장비의 상태를 실시간으로 파악하고, 잔여 수명을 예측할 수 있기 때문에 다양한 분야에서 그 중요성이 강조되고 있다. 장비나 센서의 고장을 진단하고 예측할 경우 유지보수를 용이하게 하여 막대한 손실을 막을 수 있고, 기대 수명 또한 연장될 수 있다. 항로표지는 육지와 멀리 떨어진 해상이라는 특수한 작업환경으로 인해 항로표지 유지보수를 위한 많은 시간과 비용이 발생하게 된다. 따라서 본 연구에서는 효율적인 항로표지 유지보수를 위해 항로표지 센서의 고장 유무를 판단할 수 있는 항로표지 센서 고장 진단 프로세스를 위한 후보 기술군에 대해 제안한다.
최근에는 딥러닝과 빅데이터를 기반으로 한 수요예측 기술이 전자상거래, 물류, 유통 분야의 스마트화를 가속화하고 있다. 특히, 글로벌 운송 네트워크와 현대적인 지능형 물류의 중심인 항만은 4차 산업혁명으로 인한 세계 경제 및 항만 환경의 변화에 발 빠르게 대응하고 있습니다. 항만물동량 예측은 신항만 건설, 항만확장, 터미널 운영 등 다양한 분야에서 중요한 영향을 담당하고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 항만 물동량 예측에 자주 쓰이는 시계열 분석과 타 산업에서 좋은 결과를 도출해내고 있는 딥러닝 분석을 비교하여 부산항의 미래 컨테이너 예측에 적합한 예측모델을 제시하는 것이다. 부산항 컨테이너 물동량을 이용하여 학습시키고 그 이후 물동량 예측을 진행하였다. 또한, 상관관계 분석을 통해 물동량 변화와 관련된 외부변수를 선정하여 다변량 딥러닝 예측모델에 적용하였다. 그 결과 부산항 컨테이너 물동량만 이용한 단일변수 예측모델에서 LSTM의 오차가 가장 낮았고, 외부변수를 이용한 다변수 예측모델에서도 LSTM의 성능이 가장 우수하였다.
선박의 대형화와 함께 해운 항만 시장이 급속히 변화하는 가운데 각 항만들은 항만 경쟁력을 가지기 위해 물동량 예측과 더불어 하역료를 바탕으로 한 부두사용료 수준에 대해 검토를 시행하고 있는 실정이다. 또한 부산북항 재개발과 관련하여 일반부두 폐쇄 및 터미널의 이전이 계획되어지는 가운데, 터미널 임대료 및 물동량 배분에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 따라서 본 논문은 컨테이너 터미널의 주변여건 변화에 따른 컨테이너화물 물동량을 추정 및 예측하고, 기존 사용료 및 부산북항의 특정 터미널을 대상으로 향후 2020년까지의 사용료를 검토하고자 한다.
해운 항만 분야에서의 환적화물은 항만 물동량의 증가와 고부가가치 산업의 활성화를 통해 국가 및 지역 경제발전에 긍정적인 영향을 미치는 중요한 화물이다. 하지만 최근 중국의 경제성장 및 지속적인 항만 개발로 인해 중국으로 직기항하는 대형선박이 증가함에 따라 우리나라의 환적 물동량은 점차 감소할 것 이라는 예측결과가 제시되고 있다. 우리나라의 경우 항만 물동량 예측을 통해 항만 개발 계획이 수립되고 있으며, 일반적으로 환적화물이 전체화물의 40%를 차지할 것이라는 전제하에 개발을 추진하기 때문에 환적물동량 예측은 중요한 과제이다. 하지만 기존의 연구들은 항만 경쟁력의 변화를 고려하지 않고 과거 실적치를 통하여해 환적화물을 예측한 연구들이 대부분이다. 이러한 측면에서 본 연구에서는 SD기법을 통해 동태적인 관점에서 항만 경쟁력 지수 및 환적 물동량 변화치를 예측하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구 수행 결과 2030년에는 한국의 경우 약 2천만TEU의 환적화물이 처리될 것으로 예측 되었으며, 중국의 경우 약9,000만TEU, 일본의 경우 약 250만TEU의 환적화물이 처리될 것으로 전망되었다. 즉 한국과 중국의 경우 연평균 4%, 6%의 성장세를 보여 환적화물 처리량은 지속적으로 증가할 것으로 예상되지만, 일본은 연평균 1%대의 증가세를 보여 일정수준으로 유지될 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 컨테이너 항만의 환적화물 유치 및 경쟁력 확보를 위한 기초자료로 사용될 수 있다.
한국시뮬레이션학회 1998년도 The Korea Society for Simulation 98 춘계학술대회 논문집
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pp.37-37
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1998
현재 정부는 우리나라 물동량 증가에 따른 수도권 항만의 기능 재정립 및 신항만 입지를 선정하기 위한 조사·연구를 진행중이다. 본 연구에서는 현행 인천항의 항만 시스템과 신규항만 시스템에 대한 컴퓨터 시뮬레이션 모형을 개발하여 신항만 개발로 인한 선박대기시간의 감소 및 항만 체류 시간의 감소 등을 예측하였다. 이 결과는 신항만 개발의 경제적 타당성 분석에서 사용자 편익으로 활용될 수 있다. 시뮬레이션 모형은 ARENA를 이용하여 개발하였다. 수도권 항만 즉 인천항에서 처리되는 화물은 양곡을 비롯한 12개 품목이며, 각각의 화물은 5단계의 규모별로 나누어 선박의 도착간격 및 재항시간 분포 등을 1995년 인천항의 실제 자료를 토대로 추정하였다. 선박의 도착간격은 지수 분포로 나타났으며, 서비스시간은 삼각분포(Triangular Distribution)로 근사되었다. 화물량 예측치가 1996, 2001, 2006, 2011, 2020년으로 되어 있고, 이에 따른 신항만 입지 및 규모가 결정됨에 따라 각 연도별로 신항만을 개발할 경우와 개발하지 않은 경우의 각각에 대한 연간 화물별 선박대기 시간 및 재항시간 등을 추정하였다.
기후변화 및 해안 구조물의 증가 등 여러 원인이 연안침식 및 해안선 변화와 같은 연안의 지형변화를 가속하고 있다. 빠르게 변화하는 연안의 지형변화예측 및 대응책 강구를 위해서는 연안의 유사이송 현상에 대한 신속한 예측이 필요하다. 본 연구에서는 GPU 엔진 기반 파랑해석모형인 Celeris Advent를 활용하여 실시간으로 연안의 유사이송 모의가 가능한 수치모형을 개발하였다. Celeris Advent는 GPU의 병렬코어를 활용해 실시간 연산과 GUI를 통한 사용자와의 실시간 상호작용이 가능한 모형이다. 지배방정식은 확장형 Boussinesq 방정식에 유사이송방정식을 양방향 결합하여 구성하였고, 지배방정식에는 하이브리드 유한체적-유한차분 수치기법을 적용하여 이송항은 유한체적법(Kurganov & Petrova, 2007), 소스항은 유한차분법을 통해 이산화하여 해석한다. 유사이송방정식은 수심적분형 이송확산방정식에 침식 및 퇴적 플럭스를 반영하는 소스항을 결합하여, 이송항 및 확산항을 통해 유사의 이송/확산을 고려함과 동시에 소스항을 통해 하상과의 상호작용을 고려하였다.
본 연구의 목적은 환동해권 교역 거점으로서 동해항 및 속초항의 컨테이너화물 물동량을 예측함으로써 컨테이너화물의 수급정책의 제시 및 지역경제의 활성화에 기여하는 데 있다. 본 연구의 방법론으로는 관련 문헌의 서베이 및 국제컨테이너물동량의 O/D조사에 기초한 물동량 추정방법론이 적용되었다. 컨테이너화물의 O/D자료로는 한국해양수산개발원의 "해상물동량 O/D자료를 활용한 컨테이너물동량 추정"자료가 활용되었다. 또한 내륙컨테이너기지의 컨테이너화물 예측을 위해서는 일본 서안물동량, 중국 동북3성 물동량 및 극동 러시아물동량에 대해서 심층적으로 분석하였다. 결론으로는 첫째, 강원도의 컨테이너항만정책으로서 FEU당 10만원의 인센티브 수준이 5만원 수준보다 더 바람직한 것으로 나타났다. 둘재, 동해항 및 속초항만의 컨테이너 물동량은 2008년 6,653TEU에서 2010년 22,388TEU, 2015년 152,367TEU, 2020년 354,217TEU로 추정되었다. 세째, 동해항 및 속초항은 자동차로 1시간 이내 거리이므로 공동 항만마케팅이 요구된다.
본 논문은 부산항의 항만환경 변화에 따른 북항과 신항의 철도물동량을 분석하고자 연구를 수행하였으며 특히 신항만 건설과 신항만 배후철도 건설계획에 따라 예상되어지는 철송물동량을 예측하고자 하였다. 이를 위해 우선 부산항의 물동량 예측에 대한 국토해양부 및 KMI, KDI의 물동량 예측을 근거로 신항과 북항의 시설능력 및 예측 물동량 배분의 비중을 구하고 이를 현재 북항의 수출입 물동량의 철송물동량 비중을 근거로 신항과 북항의 철송 물동량을 예측하였다. 현재 부산항의 수출입 물동량 대비 철도운송율은 발송(수입) 10.68%, 도착(수출) 12.10%로 분석되었으며 신항과 비교적 유사한 신선대터미널의 경우에는, 수출입 물동량에 대한 철도운송 비율이 발송(수입) 12.11%, 도착(수출) 13.98%로 부산항 전체 물동량 대비 철도물동량에 비해 상대적으로 높게 나타나고 있다. 또한 KDI의 전국무역항 항만기본계획(2008)에 따르면 국내화물 운송수단별 운송분담율 중, 철도운송의 경우 2009년 기준으로 전체운송화물의 15.5%를 점유하는 것으로 예측하고 있는 바, 이를 적용한다면 부산항에서의 철도운송량은 더욱 증가할 것으로 예상된다. 아울러 신항만의 철도운송시설 건설계획과 철도운송 효율성을 제고시키면 철도운송 분담율을 더욱 제고시킬 수 있을 것으로 예측되었다. 아울러 현재까지는 구체화되지 않은 친환경을 위한 모달시프트 정책의 추진이 가시화되면 실질적인 철도물동량은 더욱 증가할 것이다. 신항만은 철송장의 건설로 해상과 철도운송 연계의 편리성이 확보되나 북측컨테이너 철송장의 경우에는 철도운영자와 철송장 운영자의 이원화로 원활한 철도운송의 장애요인으로 작용할 것으로 예측되는 바, 남측컨테이너철송장은 철도운영자와 철송장운영자를 통합하여 운영할 필요가 있다. 북항의 경우에는 신선대역의 역할이 중시되며 철도공사의 열차장대화에 맞는 시설의 확보와 부산진역 기능의 보완 기능 확보도 동시에 추진되어야 할 것이다. 아울러 철도로의 모달시프트에 대한 환경친화적인 정책적 지원방안의 강구도 필요하다.
우리나라에서의 해상물동량은 거시적분석법과 미시적분석법을 병행해서 예측하고 있다. 우선 거시적방법으로 국내외경제동향 및 각종 지표분석을 하여 항만물동량을 전망하고, 미시적방법으로는 품목별 생산, 소비, 수출입 수급량예측을 한 다음, 정부 및 관련업계, 기관의 추정치를 참고로하여 최종 예측물동량을 확정하는 것이 일반적이다. 또, 지정항만의 물동량예측에 있어서도 전체물동량 예측값에서 대상항만이 그 나라에서 차지하는 비율 혹은 평균증가율에 따라 그 예측치를 산정 하고 있다. 이러한 방법은 다른 경쟁항만의 개발 및 변화에 따른 영향이 요소로서 전혀 고려되고 있지 않아 국제경쟁력시대에 맞지 않아 예측량이 실제값과 근사한 값으로 접근할 가능성은 작다. 따라서 이러한 문제점들을 최대한으로 수정, 보완해서 항만의 운영효율고취 및 대외경쟁력고취를 위한 종합적인 분석을 통해 항만의 물동량을 예측해야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 이러한 종합적인 분석을 위해서 우선 주위 경쟁 중심항만(Hub Ports)간에 나타나고 있는 물동량 유동 형태(Flow Patten)를 MRCS(다변량곡면)를 통해 파악했다. 그리고 그 유동형태를 구성하는 각 요소간의 관계를 분석했다. 예를들면 선석수와 물동량과의 관계, 크레인수와 물동량과의 관계, 선석수와 크레인 수와의 관계, 선석 및 크레인수와 선박의 기항수와의 관계, 선석 및 크레인수와 항만요금(하역 및 제요금포함)과의 관계, 항만요금과 GNP, 임금수준과의 관계 등의 분석을 통해서 이러한 요소들간의 영향력을 분석했다. 이러한 분석결과, 각 항만 정보요소간의 관계는 표 3.5-표 ,3.9와 같은 관계를 알 수 있었고, 표 3.11에 나타난 것과같이 평균오차 5.5%란 결과를 도출 하였다. 또 동/동남아시아 주요 중심항만(코베, 홍콩 싱가포르, 카오슝, 부산들)간의 물동량 유동형태를 그대로 유지한다고 가정했을 때, 2011년 (총선석 57, 크레인수 l18기 기준)의 부산항 예상 물동량은 약 1,490만TEU로 계산되었다. 이상의 결과를 미루어 볼 때, 어느 항만의 물동량 예측은 해당항만 자체의 정보뿐만 아니라 경쟁항만의 정보를 종합적으로 분석한 것을 기초로하여 행해져야 할 것으로 사려된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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