The trade volume of Northeast Asian countries is increasing and with the advent of the 4th revolutionary era, minimizing the logistics costs of firm is becoming an important competitive factor. With respect to this, in 2006, the government introduced a certified Integrated logistics firm system to improve the competitiveness of local logistics firms and reduce the logistics costs of firms. They argued that the certified Integrated logistics firm system increased the reliability of logistics firms and increased the efficiency of the logistics industry. On the other side, they argue that the system puts a burden on firms and becomes a big business-oriented market consolidation. This study analyzed the efficiency of Warehousing firms using DEA model. The CCR, BBC efficiency and RTS (return to scale) of 15 Warehousing firms were evaluated. This study also suggested the Warehousing firms which can be benchmarked based on analyzed information.
The second-hand ship market provides immediate access to the freight market for shipping investors. When introducing second-hand vessels, the precise estimate of the price is crucial to the decision-making process because it directly affects the burden of capital cost to investors in the future. Previous studies on the second-hand market have mainly focused on the market efficiency. The number of papers on the estimation of second-hand vessel values is very limited. This study proposes an artificial neural network model that has not been attempted in previous studies. Six factors, freight, new-building price, orderbook, scrap price, age and vessel size, that affect the second-hand ship price were identified through literature review. The employed data is 366 real trading records of Panamax second-hand vessels reported to Clarkson between January 2016 and December 2018. Statistical filtering was carried out through correlation analysis and stepwise regression analysis, and three parameters, which are freight, age and size, were selected. Ten-fold cross validation was used to estimate the hyper-parameters of the artificial neural network model. The result of this study confirmed that the performance of the artificial neural network model is better than that of simple stepwise regression analysis. The application of the statistical verification process and artificial neural network model differentiates this paper from others. In addition, it is expected that a scientific model that satisfies both statistical rationality and accuracy of the results will make a contribution to real-life practices.
The significance of PNT information in the fourth industrial revolution is viewed differently in relation to the past. Autonomous vehicles, autonomous vessels, smart grids, and national infrastructure require sustainable and reliable services in addition to their high precision service. Satellite navigation system, which is the most representative system for providing PNT information, receive signals from satellites outside the earth so signal reception power is low and signal structures for civilian use are open to the public. Therefore, it is vulnerable to intentional and unintentional interference or hacking. Satellite navigation systems, which can easily acquire high performance of PNT information at low cost, require alternatives due to its vulnerability to the hacking. This paper proposed R-Mode (Ranging Mode) technology that utilizes currently operated navigation and communication infrastructure in terms of Signals of OPportunity (SoOP). For this, the Nationwide Differential Global Navigation Satellite System (NDGNSS), which currently gives a service of Medium Frequency (MF) navigation signal broadcasting, was used to validate the feasibility of a backup infrastructure in domestic maritime areas through simulation analysis.
This study conducts differential analysis on the financial positions of Korean shipping companies before and after the bankruptcy of the H carrier, looking specifically at their financial ratios, profit and loss patterns, and other factors related to their financial operation. Firstly, it was discovered that major measures of financial health, such as average assets per carrier, were not affected by the bankruptcy of the H carrier. However, despite this, most carriers experienced large changes in profits and losses, with total sales and shipping revenues averaging 424.5 billion won and 381.7 billion won respectively before the bankruptcy, but falling by half to 252.1 billion won and 234.6 billion won after the bankruptcy. Additionally, charter revenues and expenses also dropped by more than half. EBIT/sales and pre-tax revenue margins were also heavily affected after the bankruptcy, with both figures averaging 8% and 3% respectively before the bankruptcy, but falling into the negative range at -2% and -8% post-bankruptcy, resulting in significant deterioration in operational profitability. The study concludes that there is an urgent need to establish a global sales network, improve cost structures, and consistently secure stable cargo in order to increase Korean carriers' profitability. Of all financial measures, liquidity and total asset efficiency were identified as the most severely-impacted by the H carrier bankruptcy, thereby requiring the most pressing policy addressing.
The purpose of this study was to investigate the inter-correlation between crude oil prices and Dry Bulk Freight rates. Eco-friendly shipping fuels has being actively developed to reduce carbon emission. However, carbon neutrality will take longer than anticipated in terms of the present development process. Because of OVID-19 and the Russian invasion of Ukraine, crude oil price fluctuation has been exacerbated. So we must examine the impact on Dry Bulk Freight rates the oil prices have had, because oil prices play a major role in shipping fuels. By using the VAR (Vector Autoregressive) model with monthly data of crude oil prices (Brent, Dubai and WTI) and Dry Bulk Freight rates (BDI, BCI and (BP I) 2008.10~2022.02, the empirical analysis documents that the oil prices have an impact on Dry bulk Freight rates. From the analysis of the forecast error variance decomposition, WTI has the largest explanatory relationship with the BDI and Dubai ranks seoond, Brent ranks third. In conclusion, WTI and Dubai have the largest impact on the BDI, while there are some differences according to the ship-type.
The alarm monitoring technology applied to existing operating ships manages data items such as temperature and pressure with AMS (Alarm Monitoring System) and provides an alarm to the crew should these sensing data exceed the normal level range. In addition, the maintenance of existing ships follows the Planned Maintenance System (PMS). whereby the sensing data measured from the equipment is monitored and if it surpasses the set range, maintenance is performed through an alarm, or the corresponding part is replaced in advance after being used for a certain period of time regardless of whether the target device has a malfunction or not. To secure the reliability and operational safety of ship engine operation, it is necessary to enable advanced diagnosis and prediction based on real-time condition monitoring data. To do so, comprehensive measurement of actual ship data, creation of a database, and implementation of a condition diagnosis monitoring system for condition-based predictive maintenance of auxiliary equipment and piping must take place. Furthermore, the system should enable management of auxiliary equipment and piping status information based on a responsive web, and be optimized for screen and resolution so that it can be accessed and used by various mobile devices such as smartphones as well as for viewing on a PC on board. This update cost is low, and the management method is easy. In this paper, we propose CBM (Condition Based Management) technology, for autonomous ships. This core technology is used to identify abnormal phenomena through state diagnosis and monitoring of pumps and purifiers among ship auxiliary equipment, and seawater and steam pipes among pipes. It is intended to provide performance diagnosis and failure prediction of ship auxiliary equipment and piping for convergence analysis, and to support preventive maintenance decision-making.
Public conflicts in the port sector can cause additional social costs and delay the supply of port infrastructure, which can negatively affect local industries and national competitiveness. Although the importance of conflict management in the port sector is gradually increasing, there is still no systematic conflict management countermeasure. Therefore, in this study, the limitations of the current conflict management system in the port sector were considered, and a Delphi survey was conducted targeting experts and stakeholders in the port sector and conflict management. In addition, criteria for diagnosing conflicts in the port sector, causes of conflicts, proactive management measures, and ex post solutions were derived. The results of the Delphi survey analysis showed that the biggest causes of conflict were the absence of stakeholder opinion collection, consultation, and communication tools. Preliminary conflict management measures including a public deliberation process to collect local opinions and discuss development directions before deciding on specific issues, and ex post conflict resolution measures including investigation of causes of conflicts and objective personnel management in the process of preparing alternatives (e.g., securing reliability) were determined as the most important factors. In addition, based on the results obtained in this study, conflict management techniques for each phase of the port development project were presented. These findings are expected to be used as a useful reference material to reflect the port sector, which has not been included in the "Public Institution Conflict Management Manual (2016)" of the Office for Government Policy Coordination.
Due to the 4th Industrial Revolution announced at the Davos Forum, the World Economic Forum, in 2016, industrial trends around the world are changing rapidly and intelligently. Among them, the digital twin is drawing attention from all industries as a groundbreaking technology that reduces unnecessary costs and trial and error by implementing real objects, systems, and environments in the same way in the real virtual world and using them to perform simulation analysis. In particular, there is a lot of interest in the application of digital twin technology in solving ports safety and efficiency challenges at once. However, there is a lack of in-depth research for the application of digital twin technology in the port, and in particular, there is a lack of research on measurable data for the implementation of the digital twin in ports. The purpose of this study was to increase granularity and connectivity through measurable data investigation for the application of digital twin technology at container ports. Based on the study results, data factors for container port application were classified into crane data, operational data, physical data, and transportation data, and factor composition, correlation with factors, and fitness were confirmed through confirmatory factor analysis.
Eunkyu Lee;Jae-Seok Han;Kwang-Hyun Ko;Eunbi Park;Kyunghun Park;Seong-Phil Ann
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2023.05a
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pp.200-201
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2023
Digital twin technology is used in various fields as a method of creating a virtual world to minimize the cost of solving problems in the real world, and is also actively used in the maritime field, such as large-scale systems such as ships and offshore plants. In this paper, we tried to build a digital twin of coastal waters using a ship-handling simulator. The digital twin of the coastal waters developed in this way can be used to safely manage Korea's coastal waters, where maritime traffic is complicated, by providing a actual maritime traffic data. It can be usefully used to develop and advance technologies related to maritime autonomous surface ships and intelligent maritime traffic information services in coastal waters. In addition, it can be used as a 3D-based monitoring equipment for areas where physical monitoring is difficult but real-time maritime traffic monitoring is necessary, and can provide functions to safely manage maritime traffic situations such as aerial views of ports/control areas, bridge views/blind sector views of ships in operation.
Hyeon-Soo Shin;Chang-Hyeon Kim;Chang-Wan Ha;Hwan-Seong Kim
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2023.05a
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pp.250-251
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2023
The pallet, typically a form of tertiary packaging, is a flat structure used as a base for the unitization of goods in the supply chain. In addition, standard pallets such as T-11 and T-12 are used throughout the logistics industry to reduce the cost and enhance the efficiency of transportation. However, in the case of special cargo, it is impossible to handle such cargo using a standard pallet due to its size and weight, so many have developed and are now using their customized pallet. Therefore, this study suggests a pallet size optimization method to calculate the optimal pallet size, which minimizes the loss of space on a pallet. The main input features are the specifications and the storage quantity of each cargo, and the optimization method that has modified the Neighborhood Search Algorithm calculates the optimal pallet size. In order to verify the optimality of the developed algorithm, a comparative analysis has been conducted through simulation.
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