Recently, an ALV (Automated Lifting Vehicle) is studied as an efficient transporter, which can reduce the waiting time during ship operation in a container terminal. There are little of studies on an ALV system considering dynamic factors after analysing the cooperation between equipments. The performance of an ALV depends on self-loading & unloading of an ALV, vehicle’s interference, and occupancy of an available transfer point under dynamic environment. So, it is very difficult to evaluate the productivity of a container terminal with an ALV system. Therefore the simulation model with operational rules that be apt for an ALV system must be developed. Also the model has to consider the characteristics of interface operations and vehicle traffic. Supposing an container terminal with perpendicular layout, this study analyses the process of container handling operation and proposes operational rules such as the ALV dispatching, routing algorithm and so on for a model. We developed a simulation model for a container terminal with an ALV system using object-oriented simulation software, Anylogic.
This study conducted a comparative analysis by period and route through a variation allocation analysis with domestic container ports to analyze the change structure of container volume at Gwangyang Port. As a result of analysis of the absolute volume of container traffic at Gwangyang Port, the period and routes that showed the highest growth values by period and route were Europe, North America, Middle East, and South America in 2001-2007. It was followed by Southeast Asia, Oceania, Far East Asia, Europe, and Japan during the 2008-2012 period. Among the sections from 2018 to 2022, there are Oceania and Southwest Asia. In order to secure container shipments at Gwangyang Port in the future, it is essential to secure routes in Europe, the Americas, and Africa, and it is necessary to secure port competitiveness through improved management and service of container terminal operators
The scale and operating conditions of logistical systems very sensitively varies according to the variation of traffic intensity that is affected by the arrival characteristics of trucks and the attributes of loading/unloading services in logistics facilities. More exactly, logistics costs are incurred according to variations of traffic intensity. which are intimately linked with in a given time period. Also. although traffic intensity changes minutely, the range of cost variation is wide. Nevertheless, with regard to operating logistics systems, the existing studies make no attempt to analyze these factors. Therefore, it was the purpose of this study to determine the optimal traffic intensity to minimize excessive logistics costs resulting from the generation of unnecessary costs such as waiting costs and overcosts in operating a facility. For the purposes of this analysis. a determination model of optimal traffic intensity was constructed according to queuing theory. The inflow/outflow conditions of trucks and the terminal operational conditions were collected from an off-dock container terminal in Busan. On the basis of this data. the optimal traffic intensity that could off-set excessive waiting and operating costs was determined quantitatively. Also. using the optimal traffic intensity to be determined. we consider the improvements of operating system in the logistics facilities.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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1998.10a
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pp.263-269
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1998
The forecasting of container cargo volumes should be estimated correctly because it has a key roles on the establishment of port development planning, and the decision of port operating system. Container cargo volumes have a dynamic characteristics which was changed by effect of competitive ports. Accordingly forecasting was needed overall approach about competitive port's development, alternation and information. But, until now, traffic forecasting was not executed according to competitive situation, and that was accomplished at the point of unit port. Generally, considering the competition situation, simulation method was desirable at forecasting because system's scale was increased, and the influence power was intensified. In this paper, considering this situation, the objectives can be outlined as follows. 1) Structural model constructs by System dynamics method. 2) Structural simulation model develops according to modelling of competitive situation by expended SD method which included HEP(Hierarchical Fuzzy Process) And actually, effectiveness was verified according to proposed model to major port in northeast asia.
The role of container ports contributes greatly to international trade and national or regional economic development by supporting maritime transportation and occupies a central position in the supply chain connecting sea and land. The performance(traffic volume) of a port generally depends on geographic, economic, and operational factors etc. For the past several decades, container port volumes have grown with fluctuation. This study amis to analyze how global ports have undergone changes in terms of cargo volume by region, size and period. For the analysis, only the volumes of global top 100 ports were used. Shift-share analysis and BCG matrix analysis were employed as methodologies. According to the result of the analysis, the relative volatility of port traffic over the past 16 years as a whole was found to be limited. On the other hand, ports in China and Southeast and Southwest Asia, which are economically growing for the last decades, showed growing trends, while ports in Northeast Asia and Europe appeared to be in a stagnant or declining phase. It also shows that most of the global ports maintain limited changes in cargo volume because they are already positioned as central ports in the region. In addition, it can be seen that the global port volume has a close relationship with the change in the economic capability of the relevant region or country.
The Currently, most cargos of container transshipment between Busan Port and New Port are transported over land, and the rest is transported by barge. This study estimated firstly the traffic between those ports through simulations in order to analyze the feasibility of container transshipment by barge. It forecasted annual profitability using determinants to affect on the barge business by the traffic, and then, discussed the feasibility. This study supposed the flexible scenarios with 50%, 60%, 80%, or 100% transshipment and the 25 monthly barge service numbers between two ports, and measured the influences of different factors according to the above various scenarios. And then the sales were evaluated by the different traffics and freights scenarios provided the business would be actually operated. Finally, Net incomes were simulated to analyze the feasibility of different scenarios by various traffics and freights. The net income should be positive to get the feasibility. To achieve this, the minimum traffic should be secured and the lowest freight per TEU should be determined. While all countries of the world is controlling CO2 emissions and emphasizes the green logistics, this study contributed to solve at the same time the problems about the pollution and the efficiency of transportation by reviewing positively the feasibility of barge transportation as an alternative to transportation overland.
The economy of South Korea has experienced two financial crises: the 1997 Asian financial crisis and the 2008 global financial crisis. These crises had a significant impact on the nation's macro-economic indicators. Furthermore, they had a profound influence on container traffic in container ports in Busan, which is the largest port in South Korea in terms of TEUs handled. However, the impact of the Asian financial crisis on container throughput is not clear. In this study, we assume that the two financial crises are independent and different, and then analyze how each of them impacted container throughput in Busan ports. To perform this analysis, we use an intervention model that is a special type of ARIMA model with input series. Intervention models can be used to model and forecast a response series and to analyze the impact of an intervention or event on the series. This study focuses on the latter case, and our results show that the impacts of the financial crises vary considerably.
Transportation provides an infrastructure vital to economic growth, and it is an integral part of production . As a port is the interface between the maritime transport and domestic transport sectors, it certainly plays a key role in any economic development. Therefore, it is doubtless that inadequacy of a nation's port will depress the level of throughput, to the level where it fails to meet the target set by the national economic planning schemes. Korea is surrounded by the seas and the economic structure of Korea consists of processing trades, so that it cannot be overstated that substantial economy in maritime transport coasts can be achieved through the improvement of the port transport system. This paper treats the transportation process in Pusan Port by Queueing Simulation method, and the reasonable size of Pusan Port is suggested from the point of view of efficiency maximization. The results of the analysis are summarized as follows; 1) the utility rate is 47.91 percents in general piers, 85-52 percents in container piers, and waiting time 5.2hrs, in general piers, 0.8 hrs, in container piers, and the probability of maximum queue length 12 ships in general piers, 2 ships in container piers, and the probability of waiting is 44 percents in general piers, 8 percents in container pier. 2) in general piers, the improvement of app. 30 percents in port capacity is desirable for operating effectively concerning the current arrival rate. By introducing the traffic control ion container piers, there is no apparent necessity of port investment, but I is expected to reduce invisible congestion occurred along the waiting line. 3) On Pusan Port, the optimal utility rate and the optimal arrival rate for reducing waiting time are 3.5 to 4.0(hrs./ship) in general piers, 5.1 to 6.0(hrs./ship) in container piers.
Due to have been more keen in East-North Asia Hub Port competition, to be accelerated Busan New Port development, and to result to supply excess position, Busan port has been confronted by many problems. Also, as facilities of North Port is old, it is impossible to secure 16m depth of water at North Port, and North Port redevelopment is being, container traffic of North Port is accelerated to shift at New Port. Therefore, it. is time to seek for connection growth plan of succeeding together-Busan North & New Port as soon as possible. Connection growth plan of succeeding together-Busan North & New Port is focused, as follows. First, it is required to set up model for connection growth plan of succeeding together-Busan North & New Port. It is valid to specialize for ULCC, to promote to global port at New Port, and it is effective to focus on feeder service and general cargo handling, and to include most space to North Port redevelopment. Second, through port function reorganization, it is required to create a synergy by port function clustering. Third, through effective connection traffic network expansion for moving T/S cargo effectively, it is required to develop Busan Port for T/S cargo-focused port. Fourth, it is required to develop port hinterland logistics zone for creating container traffic through connection development of New Port-BJFEZ. Finally, it is required to build SCM system for creating container traffic among shipper, carrier, freight forwarder and related institution.
Diff-Serv is a mechanism by which network service providers can offer differing levels of network service to different traffic, in so providing quality of service (QoS) to their customers. Because this mechanism has been deployed just for fixed hosts with the Token Bucket mechanism, DiffServ have been suggested can not satisfy the mobility service or the differential serrlce for Individual traffics. In this paper, we suggest WFQ mechanism for traffic conditioner and scheduling method for monitoring the AggF(Aggregate Flow) which will be controlled in edge nodes and border routers. So it will control traffic rate dynamically and suggest efficient usability of bandwidth.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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