• 한국항만경제학회지
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• 제26권3호
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• pp.18-41
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• 2010

본 논문에서는 Liu(2009)의 슬랙변수모형과 윌콕슨 부호순위 검정방법을 도입하고 새롭게 수퍼효율성모형을 도입한 Tone(2002)의 수퍼SBM모형에 대해서 이론적으로 설명하였다. 또한 1997년부터 2007년까지 국내 20개 항만의 5개의 산출물(항만서비스만족도, 수출입물량, 선박입출항척수, 항만재정수입, 컨테이너화물처리량)과 3개의 투입물(항만투자금액, 접안능력, 하역능력)을 이용하여 국내항만들의 효율성을 측정한 후에, 효율성 순위를 이용하여 윌콕슨의 부호순위검정을 통해서 수퍼SBM모형이 갖고 있는 항만효율성측면의 예측력을 측정하는 방법을 보여 주었다. 또한 개별항만별, 연도별로 적정한 항만투자의 금액을 예측하여 보여 주었다. 실증분석의 주요한 결과는 다음과 같다. 첫째, Wilcoxon의 부호순위 검정통계량에 의거하여 효율성 예측에 대한 가설검정을 해 보면, 제1모형에서는 p값이 평균 97.68% 수준에서 성과예측력을 가지는 것으로 나타났으며, 제2모형에서는 약 76.1%로 나타났다. 둘째, 수퍼SBM모형에 의한 항만별 항만투자의 적정투자규모를 정확하게 제시하였다. 셋, 제2모형에 대한 수퍼SBM모형에 의한 항만별 항만투자의 적정투자규모예측 결과는 다음과 같다. (ㄱ) 항만투자규모가 적정했던 항만들은 인천, 완도, 여수, 서귀포, 부산, 울산, 속초로 나타났다. (ㄴ) 거의 모든 항만들에서 투자금액이 과다한 것으로 나타났으며, 과소한 항만들은 삼천포, 마산, 울산, 삼척, 동해항으로 나타났다. (ㄷ) 차기년도의 항만의 적정투자규모를 예측하여 제시할 수는 있었다. 본 연구의 정책적인 함의는 국내항만관리자들은 항만의 환경이 변하고 있으므로 본 연구에서 제시하고 있는 수퍼SBM모형을 이용하여 항만들의 항만투자의 효율성 측정이나, 경영성과를 예측하는데 도입을 해야만 한다.

• 한국항만경제학회지
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• 제24권4호
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• pp.313-327
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• 2008

한국과 일본은 가장 가까운 이웃 나라이면서 한국은 일본의 식민지를 거친 경험을 갖고 있는 논문에서는 Liu(2008)의 슬랙변수모형을 도입하여 이론적으로 설명하고 1994년 및 1995년의 국내 20개 항만의 3개의 산출물(수출입물량, 선박입출항척수, 항만재정수입)과 2개의 투입물(접안능력, 하역능력)을 이용하여 국내항만들의 효율성을 측정한 후에, 양년도간에 모두 효율적인 항만으로 판명된 항만을 제외한 나머지 16개 항만들의 효율성 순위를 이용하여 월콕슨의 부호순위검정을 통해서 슬랙변수모형이 갖고 있는 항만효율성측면의 예측력을 측정하는 방법을 보여 주었다. 또한 동일한 방법으로 다년도(1995년-2003년)분석을 실시하여 항만효율성의 예측력은 어느 정도 되는지를 검정하였다. 다년도(1995-2003년)의 실증분석의 주요한 결과를 요약한다면 "가설검정의 모든 결과는 귀무가설을 기각할 수 없는 것"으로 나타났다. 즉, 예측자료와 실제자료의 차이가 있다고 할 수 없기 때문에, 예측자료가 실제자료를 반영하고 있는 것으로 나타났다. 특히 2000-2001년, 2003-2004년의 유의수준은 60%에 가까운 수준으로 나타나서 예측력이 있는 것으로 나타났으나 1995-1996년, 2002-2003년의 예측력은 낮은 것으로 나타났다. 본 연구의 정책적인 함의는 국내항만들도 슬랙변수모형과 월콕슨부호순위검정방법을 이용하여 차년도의 효율성, 또는 경영성과를 예측하여 제시하는 것도 항만의 효율성을 높일 수 있는 한 가지 방법이 될 수 있다는 점이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.617-618
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• 2020

우리나라의 지리적인 여건상 대륙과 연결되지 않기 때문에 해상운송에 절대적으로 의존하고 있다. 해상운송에 있어 항만시설의 확보가 필요하며 대외무역의존도가 높은 우리나라의 경우 더욱 중요한 역할을 한다. 항만시설은 장기적인 항만수요예측을 통해 대규모 인프라투자를 결정하며 단기적인 예측은 항만운영의 효율성을 개선하고 항만의 경쟁력을 제고하는데 기여하므로 예측의 정확성을 높이기 위해 많은 노력이 필요하다. 본 논문에서는 딥러닝 모델 중에 하나인 LSTM(Long Short Term Memory)을 적용하여 우리나라 주요항만의 컨테이너 물동량 단기예측을 수행하여 선행연구들에서 주류를 이뤘던 ARIMA류의 시계열모델과 비교하여 예측성능을 평가할 것이다. 본 논문은 학문적으로 항만수요예측에 관한 새로운 예측모델을 제시하였다는 측면에서 의미가 있으며 실무적으로 항만수요예측에 대한 정확성을 개선하여 항만투자의사결정에 과학적인 근거로서 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.236-238
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• 2023

자율운항선박 기술개발 사업중 해운 6세부(자율운항시스템 원격관리 및 안전운영 기술 개발)과제에서 자율운항 선박을 지원하기 위한 6종 서비스 중 항만 효율화를 위한 양·적하 작업 시간 예측 서비스에 대한 연구 및 개발을 목표로 한다.

• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.1387-1390
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• 2021

'체선'은 입항한 선박이 하역하지 못하고 대기하는 상황을 나타내는 말이며 이는 항만의 비효율성을 초래하고 금전적인 손실을 가져다준다. 따라서 본 논문에서는 기존 관제정보 API를 활용하여 체선율 분석 및 예측 시스템을 제안하고자 한다. 이를 통해 항만 시설 관리자에게는 투자방향성을 제공하고, 선박과 화주에게는 물류효율성을 제공해 줄 것으로 기대된다.

• 한국항만경제학회지
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• 제25권1호
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• pp.1-14
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• 2009

항만산업의 발전은 저렴하고 효율적인 서비스 제공을 가능하게 함으로써 자국 경제발전을 지원하는 기능을 하는 동시에 독립된 산업으로 부가가치 및 고용창출을 기대할 수 있다. 그러나 국내 주요 항만들은 대내의적인 여건의 변화로 항만교역량 증가세가 둔화되고 있으며 국내 항만의 여건악화는 일시적인 현상이라기보다는 구조적인 현상이라는 점에 문제의 심각성이 있다. 즉, 향후 주요 항만들의 교역량 증가세가 회복될 가능성이 크지 않다는 것이 일반적인 견해이며, 역내 물류중심 기능을 수행할 수 있을 것인지에 대한 회의론 마저 대두되고 있는 실정이다. 항만개발에 소요되는 시간과 재원은 막대하다. 특히 신항개발의 경우 최소 10년 이상의 장기수요 전망 하에 개발계획의 수립이 이루어진다. 따라서 개발계획의 기본이 되는 교역량의 예측의 중요성은 최근 교역량과 관련한 대외적인 환경 변화에 따라 중요성이 더욱 부각되고 있다. 이처럼 산업이 고도화되고 구조도 급격히 변화되고 있는 시대 흐름에 비추어 정확한 물동량예측은 유용하게 이용될 수 있다. 따라서 본고에서는 승법계절 ARIMA모형을 이용하여 국내항만과 중국항만간의 교역량 변화를 예측해보고, 이러한 예측을 통하여 우리나라 항만의 역할과 경쟁력을 갖추기 위한 필요성이 제기됨에 따라 항만의 교역량 중대를 위한 항만활성화 방안을 제시하고자 한다.

• 한국항만경제학회지
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• 제23권4호
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• pp.159-175
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• 2007

본 연구에서는 국내 주요 항만의 화물물동량과 산업성장간의 인과관계를 규명함으로써 각 항만의 지역 산업에의 기여도와 함께 이를 통하여 간접적으로 효율성을 분석하고 항만의 국제경쟁력을 제고하기 위한 정책방안 도출에 시사점을 제공하고자 하였다. 분석결과 단기 인과관계는 부산항, 인천항, 울산항에서 항만물동량이 지역산업성장을 인과하지 않았으며 광양항의 경우도 인과관계는 성립하지 않았다. 하지만 장기인과성은 항만물동량의 지역산업성장으로의 관계가 부산항과 인천항에서는 존재하는 것으로 나타났으며 특히 인천항은 항만물동량의 지역산업성장으로의 인과관계가 가장 강한 것으로 분석되었다. 예측 오차분산분해를 통한 항만물동량의 지역산업성장에 대한 구체적 기여도에 있어서는 인천항이 제일 크고 다음으로 광양항, 부산항, 울산항의 순서였다. 따라서 주어진 재원을 현재와 같이 분산 투자함으로써 모든 항만의 경쟁력을 저하시키기 보다는 선택과 집중에 의해 항만간 투자를 조정하여 투자재원의 효율화와 항만경쟁력을 제고시킬 수 있게 정책의 초점을 맞추어야 할 것으로 판단된다. 그리고 현재의 비효율적인 항만관련 투자도 항만물동량이 지역산업성장에 효율적으로 기여할 수 있게 재검토되어야 할 것으로 보인다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권1호
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• pp.39-45
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• 2024

항만 성능에 대한 정확한 평가는 컨테이너 물동량은 매우 중요한 요소이며, 효과적인 항만 개발 및 운영 전략에 대한 정확한 예측이 필수적이다. 하지만 해양 산업의 급격한 변화로 인해 컨테이너 물동량 예측의 정확성이 향상되기는 어렵다. 이를 해결하기 위해 사물인터넷(IoT)을 이용한 항만 성능에 미치는 영향을 분석하여 부산항의 경쟁력과 효율성을 향상시키기 위해 적용이 필요하다. 이에 본 연구에서는 부산항의 미래 컨테이너 물동량을 예측하기 위한 예측 모델을 개발하는 것을 목표로 이를 통해 항만 관리 기관의 개선된 의사 결정과 항만 생산성을 향상시키는 데 초점을 맞추고 있다. 항만 컨테이너 물동량을 예측하기 위해 본 연구에서는 기계 학습 모델의 Extreme Gradient Boosting (XGBoost) 기법을 도입하였다. XGBoost는 다른 알고리즘에 비해 높은 정확도, 빠른 학습 및 예측 속도,과적합을 방지하고 Feature Importance 제공하는 장점이 돋보인다. 특히 XGBoost는 회귀 예측 모델링에 직접 사용할 수 있어 기존 연구에서 제시된 물동량 예측 모델의 정확도 향상에 도움이 된다. 이를 통해 본 연구는 4.3% MAPE (Mean absolute percenture error) 값으로 제안된 방법이 컨테이너 물동량을 정확하고 신뢰성 있게 예측할 수 있다. 본 연구에서 제시한 방법론을 통해서 부산 컨테이너물동량의 정확성을 높일 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국항만경제학회지
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• 제23권4호
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• pp.216-227
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• 2007

건화물선 발틱운임인 케이프사이즈 운임지수(BCI), 파나막스사이즈 운임지수(BPI), 핸디막스사이즈 운임지수(BSI와 BHSI)들의 인과성과 효율성을 살펴본다. 인과성 분석을 위해 그란저 인과성 방법을 도입하여 BCI는 BPI, BSI, BHSI에 일방 그란저-cause하며, BSI는 BPI, BHSI에 일방 그란저-cause하고, BPI는 BHSI에 일방 그란저-cause함을 보인다. 이에 근거하여 모형을 구성하여 발틱 운임시장은 비효율적임을 보이고 예측능력 비교를 통해 BCI에 의한 발틱 핸디막스 운임의 예측력이 우수하며, 발틱 수퍼막스 운임과 발틱 케이프 사이즈 운임에 의한 발틱 파나막스 운임의 예측이 가장 정확하지 못함을 보인다.