• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2003년도 춘계공동학술대회논문집
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• pp.60-65
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• 2003

이 논문에서는 해양사고 예보 시스템 (MCFS)의 주요 부분 중 하나인 해양사고 예측 모델 개발에 관해서 기술했다. 셀분할 선형 파라미터 모델(CD-LIP)을 개발하여 Baltic 모델과 희귀 분산분석기법으로 비교하였다. 그 결과, CD-LIP 모델이 Baltic 모델과 비교하여 잔차가 작았으며, 연구대상지역의 해양사고 수량화 D/B에 최적 성능을 나타냈다.

• 한국항해항만학회지
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• 제27권5호
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• pp.487-492
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• 2003

이 논문에서는 해양사고 예보 시스템(K-MACFOS) 개발의 주요부분 중 하나인 해양사고 예측 모델 구현에 관해서 기술했다. 셀분할 선형 파라미터 모델(CD-LIP)을 제안하여 그 유효성을 Baltic 모델과 수정 LIP 모델과 비교하면서 검토하였다. 회귀 분산분석기법에 의한 평가결과, CD-LIP 모델이 연구대상 해역의 해양사고 수량화 D/B에 최적 성능을 나타냈다.

• 대한조선학회논문집
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• 제41권6호
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• pp.120-125
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• 2004

There are very few numbers of 115K FPP (Fixed Pitch Propulsion) Tankers for the Baltic ice class IA because the minimum power requirement of FMA (Finish- Swedish Maritime Association) needs quite large engine power and the 40 m Beam is out of calculation range of FMA minimum power requirements. The shipyard has no choice except to increase the engine power to satisfy FMA minimum power requirement Rule. And the operation cost, efficiency of hullform and its building cost are not good from the ship owners' point of view To solve this problem, the experience of ice breaking tanker development and the ice tank test results were adopted. The main idea to reduce the ice resistance is by reducing waterline angle at design load waterline. The reason behind the main idea is to reduce the ice-clearing force. Two hull forms were developed to satisfy Baltic Ice class IA. Two ice tank tests and one towing tank test was performed at MARC (Kvaener-Masa Arctic Research Center) and SSMB (Samsung Ship Model Basin) facilities, respectively. The purpose of these tests was to verify the performance in ice and open water respectively The hull form 2 shows less speed loss compared to Hull form 1 in open water operation but hull form 2 shows very good ice clearing ability. finally the Hull Form 2 satisfying Baltic ice class IA. The merit of this hull form is to use the same engine capacity and no major design changes in hull form and other related designs But the hull structure has to be changed according to the ice class grade. The difference in two hull form development methods, ice model test methods and analysis methods of ice model test will be described in this paper.

• Journal of Ship and Ocean Technology
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• 제9권2호
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• pp.29-36
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• 2005

A hull form of Baltic ice class IA Aframax tanker has been developed taking into consideration of powering performance in brash ice channels based on IA class rules. Speed performance of the ship hull form in normal seagoing has been validated through model tests in a towing tank. The hull form design developed in this work has demonstrated good speed performance in normal seagoing although the ship design is entitled to ice class IA.

• 무역학회지
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• 제47권5호
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• pp.21-37
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• 2022

Baltic Dry Index (BDI) is difficult to forecast because of the high volatility and complexity. To improve the BDI forecasting ability, this study apply Bayesian variable selection method with a large number of predictors. Our estimation results based on the BDI and all predictors from January 2000 to September 2021 indicate that the out-of-sample prediction ability of the ADL model with the variable selection is superior to that of the AR model in terms of point and density forecasting. We also find that critical predictors for the BDI change over forecasts horizon. The lagged BDI are being selected as an key predictor at all forecasts horizon, but commodity price, the clarksea index, and interest rates have additional information to predict BDI at mid-term horizon. This implies that time variations of predictors should be considered to predict the BDI.

• Journal of Korea Trade
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• 제25권4호
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• pp.17-36
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• 2021

Purpose - This study provides useful information to stakeholders by forecasting the tramp shipping market, which is a completely competitive market and has a huge fluctuation in freight rates due to low barriers to entry. Moreover, this study provides the most effective parameters for Baltic Dry Index (BDI) prediction and an optimal model by analyzing and comparing deep learning models such as the artificial neural network (ANN), recurrent neural network (RNN), and long short-term memory (LSTM). Design/methodology - This study uses various data models based on big data. The deep learning models considered are specialized for time series models. This study includes three perspectives to verify useful models in time series data by comparing prediction accuracy according to the selection of external variables and comparison between models. Findings - The BDI research reflecting the latest trends since 2015, using weekly data from 1995 to 2019 (25 years), is employed in this study. Additionally, we tried finding the best combination of BDI forecasts through the input of external factors such as supply, demand, raw materials, and economic aspects. Moreover, the combination of various unpredictable external variables and the fundamentals of supply and demand have sought to increase BDI prediction accuracy. Originality/value - Unlike previous studies, BDI forecasts reflect the latest stabilizing trends since 2015. Additionally, we look at the variation of the model's predictive accuracy according to the input of statistically validated variables. Moreover, we want to find the optimal model that minimizes the error value according to the parameter adjustment in the ANN model. Thus, this study helps future shipping stakeholders make decisions through BDI forecasts.

• 한국항만경제학회지
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• 제29권2호
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• pp.63-79
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• 2013

본 연구는 해운산업의 경기를 나타내는 BDI와 벙커가격의 관계를 비대칭 공적분 모형을 사용하여 분석하였다. 기존연구는 선형의 공적분 모형을 사용하여 BDI와 국제유가의 관계를 분석하였으나, 본 연구는 기존연구들에서 드러난 BDI와 유가의 상승기와 하락기의 비대칭적인 특징을 적절히 포착할 수 있는 비대칭 모형을 사용하여 분석하였다. 그 결과 기존연구에서 제시된 선형모형에 근거한 분석은 두 변수간의 장기균형 관계가 존재하지 않는 것으로 나타난 반면 본 연구에서 제시한 비대칭 모형을 통해 장기균형 관계가 존재하는 것으로 나타났다. 특히, BDI가 벙커가격에 영향을 미치고 있음이 확인되었으므로 두 변수간의 장기균형 관계는 비대칭 모형을 고려하는 것이 적절한 것으로 판단된다.

• 한국항만경제학회지
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• 제27권2호
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• pp.217-240
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• 2011

이 연구는 VAR 모형을 이용하여 국제유가가 BDI, 선형에 따라 BCI, BPI 등 3개의 운임 지수에 각각 어떠한 영향을 미치는지와 VECM모형을 이용하여 케이프사이즈와 파나막스 시장 간의 파급효과를 분석하였다. 첫째, VAR모형을 이용하여 국제유가의 변화가 BCI에 미치는 효과는 시차 1기의 경우 통계적으로 정(+)의 유의적인 효과를 갖고, BPI의 경우에는 시차 3기의 경우에만 음(-)의 유의적인 효과를 갖고, BDI 운임지수에 미치는 효과는 시차 1기의 경우 통계적으로 정(+)의 유의적인 효과를 갖는 것으로 나타났다. 충격반응함수 분석의 결과는 국제유가의 충격으로부터 BDI의 반응은 약 3개월 정도 지속적으로 상승하다가 이후로는 감소하는 것으로 나타났다. 둘째, VECM모형을 이용하여 케이프사이즈와 파나막스 시장 간의 파급효과를 분석한 결과는 BCI와 BPI 운임지수 간에 장기적인 균형관계로부터의 이탈이 발생하는 경우 BPI 운임지수가 감소하는 방향으로 조정되었다. 또한 동태적인 상관관계의 경우 시차 1기의 케이프사이즈 시장에서의 운임이 상승하면 금기의 파나막스 시장에서의 운임이 상승하는 것으로 나타났다. BCI와 BPI 운임지수간의 동학적인 충격반응함수의 분석으로부터 BCI 운임지수의 충격으로부터 BPI 운임지수의 반응은 약 3개월 정도 가파르게 상승하다가 5개월 이후로는 변화가 없는 것으로 나타났고, BPI 운임지수의 충격에 대한 BCI 운임지수의 충격반응의 정도는 매우 작게 나타났으며, 약 3개월 정도 완만하게 상승하다가 이후로 거의 변화가 없는 것으로 나타났다.

• 무역학회지
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• 제44권2호
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• pp.127-141
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• 2019

In this study, the relationship between Baltic Dry Index(BDI) and maritime trade volume in the dry cargo market was verified using the vector autoregressive (VAR) model. Data was analyzed from 1992 to 2018 for iron ore, steam coal, coking coal, grain, and minor bulks of maritime trade volume and BDI. Granger causality analysis showed that the BDI affects the trade volume of coking coal and minor bulks but the trade volume of iron ore, steam coal and grain do not correlate with the BDI freight index. Impulse response analysis showed that the shock of BDI had the greatest impact on coking coal at the two years lag and the impact was negligible at the ten years lag. In addition, the shock of BDI on minor cargoes was strongest at the three years lag, and were negligible at the ten years lag. This study examined the relationship between maritime trade volume and BDI in the dry bulk shipping market in which uncertainty is high. As a result of this study, there is an economic aspect of sustainability that has helped the risk management of shipping companies. In addition, it is significant from an academic point of view that the long-term relationship between the two time series was analyzed through the causality test between variables. However, it is necessary to develop a forecasting model that will help decision makers in maritime markets using more sophisticated methods such as the Bayesian VAR model.

• 무역학회지
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• 제43권3호
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• pp.125-145
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• 2018

발틱해운거래소는 건화물 해상무역 지수인 BDI(Baltic Dry Index) 지수를 발표하고 있는데, BDI 지수는 철광석, 석탄, 곡물 등 주요 건화물을 운송하는 벌크선박의 평균 용선료를 의미한다. 현재 BDI 산출의 기초가 되는 용선료 데이터는 케이프사이즈 40%, 파나막스 30%, 스프라막스 30%의 비중으로 반영되고 있다. 이처럼 케이프사이즈는 건화물 시장을 구성하는 다양한 사이즈의 선박 중에서도 대장 역할을 담당하고 있다. 본 연구는 벡터오차수정모형(Vector Error Correction Model; VECM)을 활용하여 변수 간의 인과관계를 검증하였으며, 이를 통해 케이프사이즈 용선료에 영향을 미치는 변수 간의 장기균형모델을 도출하고자 하였다. 분석결과, 케이프사이즈 선복량 1% 증가시 용선료 0.08% 감소, 엔달러 환율 1% 증가시 0.01% 감소, 세계 GDP 1% 증가시 0.02% 증가, 철광석과 석탄 물동량 1% 증가시 각각 0.11%, 0.09% 증가, 벙커유 가격 1% 증가시 0.04% 증가하는 실증분석 결과를 계측하였다. 벌크선 중 핸디막스, 파나막스급 활용도가 낮아지고 상대적으로 케이프사이즈의 활용도가 높아지고 있는데 본 연구는 케이프사이즈를 대상으로 하여 분석을 수행하였다는 점에서 의의가 있다.