• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.302-304
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• 2022

항만 서비스 의미가 선박의 양적하뿐만 아니라 육로를 통해 반출입되는트레일러의 하역도 포함 디지털프랜스포메이션가속화에 따라 IoT, 빅데이타, 인공지능을 활용한 항만의 생산성 증대 방안으로 선박의 TAT뿐만 아니라 항만 반출입트럭TAT 감축의 중요성도 같이 높아지고 있음 컨테이너 이송 트럭의 TAT에 대한 정확한 측정과 TAT에 영향을 미치는 요인의 규명은 컨테이너 운송에 중요한 역할을 한다고 할 수 있음 따라서 본 연구의 목적은 IoT 기술로 수집된 빅데이터를 활용해 실질적인 차량 반출입시간을 분석한 새로운 항만 반출입차량 TAT 데이터와 기후, 부두 실적, 기항 선박 사이즈, 시간대 등 다양한 항만물류빅데이터를이용하여 항만 반출입차량 TAT에 영향을 미치는 요인을 분석하고 나아가 항만물류빅데이터분석을 위한 빅데이터 수집 방법을 연구하는데 목적이 있음

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2017.11a
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• pp.136-137
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• 2017

4차 산업혁명시대가 도래함에 따라 해운항만기업에서 4차 산업혁명을 주도하는 ICT를 활용하기 위한 노력이 다양하게 전개되고 있다. 특히 해운항만물류분야에서는 IoT센서가 만들어내는 다양한 데이터를 분석하여 도출된 인사이트를 기반으로 업무효율성을 높이고자 빅데이터분석 기법을 적용하기 시작하고 있다. 본 연구에서는 해운항만기업들 중 빅데이터분석을 도입해서 활용하고 있거나, 빅데이터를 업무에 활용하기 위해 도입의도를 가지고 있는 기업의 종사자들을 대상으로 어떤 요인들이 빅데이터 사용의도를 높여주는 지에 대하여 실증분석.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2015.07a
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• pp.348-350
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• 2015

VTS 센터는 선박관제를 위해서 생성하는 실시간적인 해상교통정보를 생성하고 잇으며, 항만물류정보, 해양기상정보, 조선소 시운전 정보, 해상교통 환경정보, 선종별 운항정보, 사고 선박정보, 준사고 선박정보, 기타 정보 등을 수집하여 선박의 통항관제에 활용하고 있음에 따라 해상교통관제 시스템에 수집된 빅데이터의 처리방안에 대하여 고찰해 보았다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.298-299
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• 2022

Digital Transformation in the maritime transportation sector means "by utilizing digital technologies such as artificial intelligence, big data, Internet of Things, block chain, and cloud to create new business models, products, and services for maritime transportation-related companies. It can be defined as a continuous process that adapts to or drives disruptive changes in the market" (Chang, 2021). In a situation where various digital conversion technologies are applied and started to be used in the domestic port logistics field, active acceptance by members can bring about the success of digital conversion. Therefore, in this study, in order to investigate the acceptability of digital transformation in the domestic port logistics sector,

• Journal of Korea Port Economic Association
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• v.39 no.2
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• pp.59-76
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• 2023

In this study, we tried to find out port safety from various perspectives through news data that can be easily accessed by the general public and domestic academic journal data that reflects the insights of port researchers. Non-negative Matrix Factorization(NMF) based topic modeling was conducted using Python to derive the main topics for each data, and then semantic analysis was conducted for each topic. The news data mainly derived natural and environmental factors among port safety risk factors, and the academic journal data derived security factors, mechanical factors, human factors, environmental factors, and natural factors. Through this, the need for strategies to strengthen the safety of domestic ports, such as strengthening the resilience of port safety, improve safety awareness to broaden the public's view of port safety, and conduct research to develop the port industry environment into a safe and specialized mature port. As a result, this study identified the main factors to be improved and provided basic data to develop into a mature port with a port safety culture.

• The Journal of Bigdata
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• v.6 no.2
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• pp.85-98
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• 2021

The pandemic of COVID-19 further promoted the imbalance in the volume of imports and exports among countries using containers, which worsened the shortage of empty containers. Since it is important to secure as many empty containers as the appropriate demand for stable and efficient port operation, measures to predict demand for empty containers using various techniques have been studied so far. However, it was based on long-term forecasts on a monthly or annual basis rather than demand forecasts that could be used directly by ports and shipping companies. In this study, a daily and weekly prediction method using an actual artificial neural network is presented. In details, the demand forecasting model has been developed using multi-layer perceptron and multiple linear regression model. In order to overcome the limitation from the lack of data, it was manipulated considering the business process between the loaded container and empty container, which the fully-loaded container is converted to the empty container. From the result of numerical experiment, it has been developed the practically applicable forecasting model, even though it could not show the perfect accuracy.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.123-125
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• 2023

4차 산업혁명의 가속화에 따라 해운 항만 산업 분야 또한 정보적 측면에서 빅 데이터에 대한 업종별 통합과 공유를 통해 연계 산업 간 산업활동 효율화를 위한 노력이 요구된다. 현재 물류 분야에 다양한 플랫폼들이 도입되고 있지만 대부분 화물운송업 또는 창고 중개업 분야에 편중되어 있다. 항만산업의 경우 코로나 펜데믹 이후 발생한 컨테이너 반입 제한 및 장치율 증가 등에 따라 운송사와 컨테이너터미널 간 갈등이 지속적으로 유발되는 상황이 발생되었다. 이에 따라 본 연구는 플랫폼을 활용한 컨테이너터미널과 운송사 간 플랫폼 개발의 필요성을 인지하고 상호 기업 간 연계 효율성을 높일 수 있는 방안을 모색하였으며 산업 관계자인 컨테이너터미널 운영사, 운송사, 포워더 업종 종사자들을 대상으로 설문지 기반 실증 분석을 수행하였다. 결과적으로 EFA를 통해 추출된 14가지 요인으로 IPA 분석을 수행한 결과 1사분면(사용 용이성, 보안성, 정보 정확성, 정보 적시성, 차량 반출/반입정보, 공컨테이너 반입/반출 정보, 풀컨테이너 반입/반출정보)으로 품질에 대한 지속적인 개선이 수행되어야 하며 2사분면(APP 시스템 품질)에 대한 고려가 종합적으로 수행되어야 함이 도출되었다. 또한, 플랫폼 개발의 주체와 이용자의 참여 유도가 필요하며 상호 이해관계자 간 효율적인 연계와 효율화를 위한 인식 구조 개선이 필요하다고 나타났다. 연구결과는 향후 컨테이너터미널과 내륙운송의 효율적인 연계를 위한 플랫폼 구축에 중대한 시사점을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.383-384
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• 2022

Following the development of technologies such as digital twin, IoT, and AI after the 4th industrial revolution, decision-making problems are being solved based on high-dimensional data analysis. This has recently been applied to the port logistics sector, and a number of studies on big data analysis, deep learning predictions, and simulations have been conducted on container terminals to improve port productivity. These high-dimensional data analysis techniques generally require a large number of data. However, the global port environment has changed due to the COVID-19 pandemic in 2020. It is not appropriate to apply data before the COVID-19 outbreak to the current port environment, and the data after the outbreak was not sufficiently collected to apply it to data analysis such as deep learning. Therefore, this study intends to present a port data augmentation method for data analysis as one of these problem-solving methods. To this end, we generate the container stowage situation of the yard through a generative adversarial neural network model in terms of container terminal operation, and verify similarity through statistical distribution verification between real and augmented data.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.193-194
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• 2022

자율운항선박은 제4차 산업혁명 시대의 핵심기술인 사물인터넷과 빅데이터, 인공지능 등이 집약된 미래 고부가가치 선박으로 주목받고 있는 반면, 실제 선박 운항 중 많은 위험요소들로 선박 안전상의 우려가 제기되고 있다. 해양교통에 있어 안전규제는 해사안전 증진 및 해양사고 위험성을 최소화하기 위한 중요요소라고 할 수 있으며, 자율운항선박 시대에서도 동일하게 작용할 것으로 보인다. 이에 자율운항선박 시대 준비를 위한 안전규제의 재정립은 선박의 안전운항을 위한 안전관리체계 정비를 위한 핵심사항이라고 할 수 있으며. 최근 국내·외에서 논의되고 있는 자율운항선박 운항을 위한 규제 개발 역시 중요한 의미를 가진다. 본 논문에서는 자율운항선박 운용을 위한 안전규제체계 개선을 위해 실제 상용화를 앞둔 자율주행자동차 안전위험 이슈 분석 사례를 기반으로 자율운항선박 운용에 따른 안전위험 이슈를 도출했다. 이러한 결과는 자율운항선박의 운용을 위한 규제 개발 논의 시점에서 향후 자율운항선박의 상용화 및 안전규제체계 마련을 위한 기초자료로 활용 할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.257-259
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• 2022

디지털트윈 기술은 실제의 공간과 사물을 디지털상에 복제함으로써 사용자의 최적 운영을 위한 시뮬레이션과 최적화, 모니터링을 제공한다. 4차 산업혁명이 진행됨에 따라 해상물류 분야에서도 자율주행 선박과 관련한 사물인터넷, 빅데이터, 혼합현실(MR) 등 여러 첨단기술의 적용이 검토되고 있다. 또한 자율운항선박이 도입됨에 따라 선원의 업무가 자동화되며 육상 지원의 비중이 늘어나며, 완전 자율운항선박의 경우 선박의 모든 제어가 육상에서 이루어지게 된다. 따라서 육상지원자가 선박을 모니터링하고 최적 운영하기 위해 선박의 디지털트윈 모델의 개발이 필요하다. 따라서 선박에 적용가능한 디지털트윈 아키텍처를 구성하고 이를 기반으로 클라우드 기반의 혼합현실 프로토타입 애플리케이션을 개발했다. 이를 통해 본 논문에서 제안한 디지털 트윈 아키텍처를 활용하여 선박의 디지털 트윈 시스템을 구현할 수 있음을 확인하였다.