Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2022.06a
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pp.391-393
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2022
In recent years, technologies forecasting demand based on deep learning and big data have accelerated the smartification of the field of e-commerce, logistics and distribution areas. In particular, ports, which are the center of global transportation networks and modern intelligent logistics, are rapidly responding to changes in the global economy and port environment caused by the 4th industrial revolution. Port traffic forecasting will have an important impact in various fields such as new port construction, port expansion, and terminal operation. Therefore, the purpose of this study is to compare the time series analysis and deep learning analysis, which are often used for port traffic prediction, and to derive a prediction model suitable for the future container prediction of Busan Port. In addition, external variables related to trade volume changes were selected as correlations and applied to the multivariate deep learning prediction model. As a result, it was found that the LSTM error was low in the single-variable prediction model using only Busan Port container freight volume, and the LSTM error was also low in the multivariate prediction model using external variables.
The purpose of this study was to identify evaluation factors and analyze the relative importance among factors to select a suitable transportation method for transferring the increasing amount of transshipment at multiple terminals at the Busan new port. To accomplish this, the evaluation factors were selected through a literature survey and brainstorming of a group of experts associated with the port operation, and were classified into five major factors and 15 middle factors. The evaluation factors classified hierarchically were surveyed relative to workers in organizations such as shipping companies, port corporations, container terminals, and related ministries. The importance of each factor was calculated using the hierarchical analysis process (AHP). As a result of the importance analysis, priority was assigned in order of safety, productivity, investment efficiency, operational efficiency, and policy conformity. Through this, it was necessary to select a suitable transportation method for the transshipment cargo in terminals while focusing on the cargo and terminal security and preventing accidents. As a result of calculating from six ITT transportation candidates, the priority was determined in order of monorail, Autocon, and so on as ITT transportation suitable for the Busan new port..
Container Vessel is becoming larger and faster thanks to the rapid growth of global trade and development of technology. Therefore, 15,000TEU vessel is expected to be ordered in near future. Every nations in north-east Asia are facing strong competition to be logistics hub to get the initiatives of logistics in response to the rapid change of logistics environment. According to the globalization of economy and major ports in this region also are trying to catch big shipping line for their survival. Considering above circumstances of the advent of ultra-large container vessel and spoke-and-hub strategy, it is inevitably necessary to make a fast and accurate vessel job in the terminal in order to be a leading port To meet this objective, current vessel planning system has to be improved innovatively. Therefore, this thesis propose multi distributed vessel planning system which enables multi loading/discharging planning with several planner simultaneously for faster and more accurate than existing planning and enhances quality of planning through information sharing among planners. Also this thesis uses simulation through Arena to verify the efficiency of this multi-distributed vessel planning system.
This study aims to analyse the coefficient used to estimate the quay capacity per year at the container terminal. The capacity of the container terminal is composed of the capacity at the quay side and the other working conditions at the back of the quay side. But when we refer the capacity of the container terminal, generally we used capacity as that of the container terminal. To estimate the quay capacity independently of the working conditions at the back of quay side, we calculate the quay capacity as th product of working hours per year, productivity of container crane and relate other coefficients, such that berth utilization, crane utilization and efficiency. So that coefficients are properly defined to reflect the other working conditions. If we calculate the quay capacity by the product of working hours modified by the berth utilization and crane productivity modified by the crane utilization and efficiency, the meaning of that coefficients must be strictly defined. So there could be no confusion to apply that coefficients to calculate the quay capacity. In this study, we exclusively define the meaning of the berth utilization, crane utilization and efficiency according to the internal-meaning of thats in the function to calculate the quay capacity. And compare each coefficients by decomposing the working hours at the terminal.
The aim of this paper is to forecast passenger numbers and freight volumes in 2005 and it is proposed optimal tonnage of passenger ship. The forecasting of passenger numbers and freight volumes is important problem in order to determine optimal tonnage of passenger ship, port plan and development. In this paper, the forecasting of passenger numbers and freight volumes are performed by the method of neural network using back-propagation learning algorithm. And this paper compares the forecasting performance of neural networks with moving average method and exponential smooth method As the result of analysis. The forecasting of passenger numbers and freight volumes is that the neural networks performed better than moving average method and exponential smoothing method on the basis of MSE(mean square error) and MAE(mean absolute error).
This paper describes the development of Data Acquisition System (DAS) to obtain the vessel and weather information needing to evaluate collision risks levels between Mokpo harbor bridge and passing vessels. DAS consists of Signal Receiving and Processing Unit to obtain the data sets of passing vessels and weather status, Networking Unit to transmit and distribute the acquisition data sets and Data Management Unit. Through the field tests on the deck of shuttle car ferry between Mokpo Port Passenger Terminal and An-Jua island, Sinan-Gun, we found that the DAS can provide useful data sets for adequate the collision risk evaluation. In addition, the noise-like data sets appeared in the weather data can be suppressed fully using 5-th order Butterworth digital filter.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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1998.10a
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pp.107-115
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1998
For the purpose of building the simulation model on cargo handling capacity of container terminal, we composed a model of container logistics system which has a 4 subsystems ; cargo handling, transportation, storage system and Gate complex system. Several date used in simulation gained through spot research and basic statistic analysis using raw data from January to Jane in 1998. The results of this study are as follows ; First, average available ratio of each subsystem was G/C 50%, Y/T 57.5%, storage system 56%, Gate complex 50%, and there was no subsystem occurring specific bottleneck. Second, comparing the results of simulation to the results of basic statistics, we can verify suitability of this simulation model. Third, Comparing the results of this study to the results of existed study, we were able to confirm a change of BCTOC container logistics system under IMF situation.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.10
no.11
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pp.3163-3169
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2009
To secure superiority in keen competition among ports and to satisfy demands of shippers and shipping companies who are a main customer of ports, logistics service should be improved. However, most of dissatisfaction for logistics service arises from frequent transportation changes of shippers and inaccuracy of cargo-working information offered from shipping companies and inaccuracy of cargo information carried in from carriers. Therefore, the study embodied BPR and yard management prototype system on the basis of the process of business flow in yard to settle the above problems. The study also checked that information of booking list in a yard-allocated plan could be applied to forming efficient collaborative supply networking in yard management by supplementing insufficient cargo.
This paper aims at identifying the effectiveness of the maintenance of container cranes in two typical container terminals in Pusan Port based on the empirical data For this the key performance indicator (KPI) was introduced with some information on world class standard level. Then, an empirical analysis was conducted with respect to the interaction of equipment maintenance KPI such as MMBF, PM, EM, and Breakdown ratio.
There were many theoretical studies using mathematical models about a yard storage capacity in a container terminal so far, but a simulation approach is newly popularizing. The reason why the simulation studies about yard storage capacity were a few was that once the most important part in a container terminal was a quay part. However, from the economic crisis year of 1977, the yard storage part in a container terminal became a critical resource because of the shortage of SOC investment resources. Therefore, after discharging or loading even through there was a waiting in the quay part or not, it can be swiftly improved the efficiency of a container terminal if it was handled rapidly or smoothly in a container yard. So the accurate assessment of yard storage capacity in a container terminal was needed. This study planed to assess the operation capability of a container yard via a simulation model. The model included many chatacteristics of three Korean container terminals such as Gamman Hanjin, Uam, and Hutchinson Busan at the period of 1999 to 2000. The 95% percentile was chosen as a criterion for judging of the storage capability by the recommendation of KPC (1998) and JWD (1998). A simulation approach with system dynamics concept considering the multi-directional impacts within the related variables can probavly foresee the future storage capacity of a terminal not just the past.
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