Effective plan and operation managements can be established in advance if the traffic volume of container ship will be forecasted in the trend for container port's cargo volume to increase. At the viewpoint for marine traffic the number of incoming and outgoing container ship can be presumed in the long run and organised rational plan to deal the demand of marine traffic on the basis. Therefore, the paper estimated the future traffic volume of incoming and outgoing container ship for Busan, Gwangyang, and Incheon port on a forecasting data basis of container volume suggested in the national ports base plan. The trends of volume per ship on container were estimated with ARIMA models and seasonal index was computed. Thus the traffic volume of container ship in the future was estimated computing with volume per ship in 2011,2015, and 2020 respectively.
The future cargo transportation and traffic volume on container in Gwangyang port was forecasted by using univariate time series models in this research. And the container ship traffic was produced. The constructed models all were most adapted to Winters' additive models with a trend and seasonal change. The cargo transportation on container in Gwangyang port was estimated each about 2,756 thousand TEU and 4,470 thousand TEU in 2011 and 2015 by increasing each 7.4%, 16.2% compared with 2007. The volume per ship on container was estimated each about 675TEU and 801TEU in 2011 and 2015 by increasing each 30.3%, 54.6% compared with 2007. Also, traffic volume on container incoming in Gwangyang Port was prospected each about 4,078ships and 5,921ships in 2011 and 2015.
The aim of this study is to analyze the container terminal operation by considering the key factors that fluctuates the container traffic volume using the System Dynamics (SD) method. The target area of this study is the 'A' container terminal which is located in the Port of Incheon and the simulation period is from 2004 to 2020. As evaluation indexes for container terminal operation, three factors such as 'total sales', 'operating ratio of C/Y' and 'operating ratio of G/C' are selected, and as for the key factors of fluctuating container traffic volume, 'variation ratio of world trade', 'variation ratio of trade among three countries in North-East Asia' and 'variation ratio of won-dollar rate are used. As of 2020, the result of this study is that import-export container traffic volume increases almost 880,000TEU and total sales and operating ratio of G/C each reach 7.1 bilion won and 65 percent. No changes however in loadage and operating ratio of C/Y in 'A' container terminal are indicated. The reason is that capability of C/Y is exceeded. Therefore this study suggest that decision-makers of 'A' container terminal realize the importance of additional space of C/Y.
The forecast of a container traffic has been very important for port and development. Generally, Statistic methods, such as moving average method, exponential smoothing, and regression analysis have been much used for traffic forecasting. But, considering various factors related to the port affect the forecasting of container volume, neural network of parallel processing system can be effective to forecast container volume based on various factors. This study discusses the forecasting of volume by using the neural, network with back propagation learning algorithm. Affected factors are selected based on impact vector on neural network, and these selected factors are used to forecast container volume. The proposed the forecasting algorithm using neural network was compared to the statistic methods.
The port throughput situation has changed since the 2008 financial crisis in the US. Therefore, we studied the situation, accurately estimating port traffic of Korean port after the 2008 financial crisis. We ensured the proper port facilities in response to changes in port traffic. In the results of regression analysis, Korean GDP and the real effective exchange rate of Korean Won were found to increase the container throughput in Korean and Busan port, as well as trade volume with China. Also, the real effective exchange rate of Korean Won was found to increase the port transshipment cargo volume. Based on the ARIMA models, we forecasted port throughput and port transshipment cargo volume for the next six years (72 months), from 2015 to 2020. As a result, port throughput of Korean and Busan ports was forecasted by increasing annual the average from about 3.5% to 3.9%, and transshipment cargo volume was forecasted by increasing the annual average about 4.5%.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.37
no.4
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pp.297-303
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2011
Major ports in Northeastern Asia engage in fierce competition to attract transshipment traffic volume. Existing time series analyses for analyzing port competition relationships examine the types of competition and relations through the signs of coefficients in cointegration equations using the transshipment traffic volume results. However, there are cases for which analyzing competing relationships is not possible based on the results of the transshipment traffic volume data differences and limitations in the forecasting of traffic volume. Accordingly, we used the Lotka-Volterra (L-V) model,also known as the ecosystem competitive relation model, to analyze port competition relations for the long-term forecast of South Korean transshipment traffic volume.
Kim, Jong-Kil;Pak, Ji-Yeong;Wang, Ying;Park, Sung-Il;Yeo, Gi-Tae
Journal of Navigation and Port Research
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v.35
no.4
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pp.343-349
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2011
The forecasting of container volume which is the basis of port logistics facilities expansion has a great influence on development of an port. Based on this importance, various previous studies have presented methodology on container volume forecasting. The results of many previous studies pointed out the limitations of future forecasting based on past container volume and emphasized that more various factors should be considered to compensate this. Taking notice of this point, this study forecasted future container volume by using ARIMA model, time series analysis and System Dynamics (SD) method, a dynamic analysis technique and performed the comparative review with the forecast of the Ministry of Land, Transport and Maritime affairs. Recently with rapid changes in economic and social environment, the non-linear change tendency for forecasting container traffic is presented as a new alternative to the country.
In order to deal with the increase of container cargo traffic volume more effectively, the ministry of maritime affairs & fisheries has a long-term plan to develop Gaduk Island. According to the plan, the New Port will handle 4,600,00TEUs annually. The completion of the project will enable the port of Busan to perform as a hub port in the Asia Pacific era of the year 2000 with sufficient port facilities, and this will lead to a new era of oceanic Korea. With the advent of the Pacific Rim Era of the year 2000, Busan metropolis has set a strategic development plan to establish the area as the center of logistics in the noreast Asian region as well as to become the stronghold of economic activity in Korea's southeast region. To this end, industries that will open the doors to a marine era and a new industrial complex focused on logistics are planned in the West Busan area where Gimhae International Airport and the Busan New Port meet. This paper aims to find out the functional relation and complement between the Busan New Port Distri-Park handing container cargo traffic volume and the West Busan Logistics Pa가 handling an air cargo and railroad goods. Especially, paper aims to suggest the West Busan Logistics Park as the efficient management of the container cargo traffic volume due to the Development Plan of the Busan New Port.
The purpose of this study is to analyze traffic volume between the Korean container ports located at the west coast and northern Chinese ports and then the distribution trend of container between Korea and China. The findings of the study are as follows. First, Container traffic between western Korean ports and northern Chinese ports has been increasing due to an increasing trade volume between both countries and geographical accessibility. Second, Seoul and neighboring area tend to use the trade route between the western ports and northern Chinese because of lower logistics costs and time-saved advantage compared to another ports. Third, the growth of the western ports did depend mainly on the northern China oriented growth. Such a fact could leads to the overlapping investment in port development in Korea and another intense competition among national ports to attract cargoes and liners. Therefore, port development policy considering the characteristics and function of national ports have to be established. and also alternatives and strategies for improving the competitive edge of small and medium sized shipping lines against the opening of shipping market have to be worked out.
In this study, to identify the ineffectiveness of inter-connected system of cargo volume between the Pusan Port and inland areas and also to make more rational suggestions, the following conclusions were drawn by analyzing Container Cargo Traffic from BCTOC to Off-Dock CY: 1. There existed about 30% to 50% reduction in the container transport times when the container transport vehicles were operated during the off-peak period to alleviate the traffic congestion due to mixed traffic. 2. There appeared to be more economic when Off-Dock DY's scattered around the City of Pusan were unified in one ODCY Unit at YangSan, and the Exclusive Overpass Freeway System for the container transport vehicles were constructed and operated on the existing Urban Freeway from BCTOC ti this ODCY Unit (Expected to make about 230 billions Won in net present value by NPV method).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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