Container terminals in Northern Vietnam have recorded an impressive development in recent years. This development, however, also raises a fierce competition among local container terminals to attract customers. Beside the handling charges, the vessels' waiting cost is also an important factor that drive the opinion of users in choosing appropriate terminal. This research plans to estimate the waiting cost in different container terminals in Northern Vietnam by building regression equation that describe the relationship between the rate of throughput/capacity and waiting cost/TEU. Queuing theory with the application of Poisson distibution is used to estimate the waiting time of arrival vessels and uncertainty theory is applied to estimate the vessel's daily expenses. Previous studies suggested two different formation of the equation and according to the research results, cubic equation is more suitable in the given case. The research results are also useful for further research which require calculation of waiting cost per TEU in each container terminal in Northern Vietnam.
The traditional measures of a container port (or terminal) efficiency such as crane productivity, cargo throughput, etc. were generally presenting the partial efficiency since they evaluated only each individual factor and based on cross-sectional data. To overcome this problem, and in an effort to help port authorities develop a winning strategy in the increasingly competitive container transportation market, this Paper develops a meaningful set of benchmarks that will set the standard for best practices. In particular, this paper proposed a combined method to merge the DEA and simulation technique over time. To illustrate the usefulness of the proposed combined DEA/simulation model, this paper used the panel data of the four Gwangyang container terminals and seven Busan container terminals in Korea over the four-year period of 1999 through 2002.
영상처리 기술을 이용한 컨테이너 식별자 자동인식은 항만자동화와 물류 처리율 향상에 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 칼라정보를 이용한 윤곽선 추출과 추출된 문자영역에 대한 문자 조건 검증 알고리즘을 사용하여 입력 영상의 다양한 밝기변화와 잡음에 강한 컨테이너 식별자 인식 기법을 제안하였다. 360장의 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과 제안한 방법이 식별자 인식에 유용함을 확인하였다.
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.
본 연구에서는 기존의 물동량 전망에 적용한 방법론이 아닌 개별 항만별 예측방법을 적용하여 인천항에서 경유하는 수출 화물 물동량을 전망하였다. 물동량 전망에 있어 기존의 통계적, 계량경제학적인 분석 대신 시스템 분석을 적용하였다. 대부분의 기존연구에서 적용하였던 총량적 접근방법은 전국의 총 화물물동량을 각 품목별 특성에 따른 계량모형을 통해 추정한다. 이는 전국권역을 기반으로 항만 O/D에 따라 향후 권역별 항만 개발계획 및 개별입지변화를 반영하여 체계적인 방법으로 배분함으로써 전국 항만의 물동량을 도출했다. 본 연구에서는 이러한 기존방법론이 아닌 개별항만의 주변상창이나 직접적인 영향을 미치는 산업단지의 현황을 토대로 물동량을 도출해 내는 방법이다. 본 연구에 있어 기초자료는 인천항을 배후권역으로 하는 수출 화물의 기종점인 배후산업단지의 소요면적에 대한 자료를 토대로 조사하였다. 이는 수출의 대부분을 창출하는 산업단지의 소요면적을 파악하여 이에 원단위를 적용함으로써 산단별 입출되는 물량을 도출할 수 있다. 여기에 산단별 분양률, 업종비중, 가동률, 그리고 산단별 수출 비중을 적용하여 인천항의 수출 화물 물동량을 전망하였다. 본 연구는 기존의 전망치와 비교를 함으로써 연구방법론의 다양화와 비교연구를 수행하는 연구성과를 거두었다.
국내 컨테이너 터미널의 대부분 컨테이너 처리량에 비해 장치장 규모가 협소한 편이다. 장치장이 협소한 이유는 터미널 개발 시 적용된 이론적인 안벽 처리능력이 실제 처리능력과 차이가 나기 때문이다. 또한 최근 선박이 대형화 되면서 터미널들이 안벽장비를 추가 투입함으로써 안벽 생산성을 당초보다 크게 향상시킨 현실에 기인하기도 한다. 본 연구에서는 터미널 운영 현실을 반영하여 하역 능력을 재산정하고 10,000TEU에 이르는 초대형 선박을 대상으로 하여 소요 장치장 규모를 산정 한 후 기존 터미널의 장치장 규모와 경제성을 비교하는 것을 주목적으로 한다.
Sea-ports in Northern Vietnam have experienced a rapid growth of container throughput volume in recent years. To accompany with such development, huge investments also have been performed to enhance local ports capacity. It becomes a crucial task for the port authorities or the port stevedoring industry to improve the ports efficiency in order to customize national resources. In this paper, Data Envelopment Analysis (DEA) is employed to evaluate the relative efficiency of container terminals in Northern Vietnam by collecting data from terminals since 2005 up to now. The development progress of the given terminals will be presented before providing a relative comparison among those year by year. The DEA result is then analyzed and suggestions with regard to changes in local economic environment in near future are contributed.
NGUYEN, Dai Duong;Park, Gyei-Kark;Choi, Kyoung-Hoon
한국항해항만학회지
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제43권2호
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pp.101-109
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2019
Seaports play a vital role in the economic development of countries, especially for countries having long coastlines such as Vietnam Seaport industry in Vietnam has witnessed an impressive development in recent years. The national cargo throughput in the period 2013-2017 achieved a compounded annual growth rate (CAGR) of 11.8%/year, higher than that of the world (5.1%). However, the differences in planning policies and infrastructure systems has led to the differences in port performance efficiency of regional ports. Therefore, it is necessary to have a general and accurate view of the picture of Vietnam's seaport. The objective of this study was to analyze the relative efficiencies of 26 Vietnam container terminals using traditional output-oriented CCR and BCC DEA model. Malmquist P roductivity Index (MP I) was also applied to evaluate changes in container terminals productivity over time.
The amount of international trade is rapidly increasing as a result of globalization. It is well known that as the size of a vessel becomes larger, the transportation cost per container decreases. That is, the economy-of-scale holds even in maritime container transportation. As a result, the sizes of containerships have been steadily increased for reducing transportation costs. In addition, various handling technologies and handling equipment have been introduced to increase the throughput capacities of container terminals. Quay crane (QC) that carries out load/unload operations plays the most important role among various handling equipment in terminals. Two typical examples of advanced QC concepts proposed so far are double trolley QC and supertainer QC. This paper suggests a method of estimating the expected value and the standard deviation of the container handling cycle time of the advanced QCs that involve several handling components which move at the same time. Numerical results obtained by the proposed estimation procedure are compared with those obtained by simulation studies. In order to demonstrate the advantage of advanced QCs, we compared their expected cycle times with those of a conventional QC.
Since the middle of 1950's when sea transportation service by container ship was established, containerization has been rapidly spread over the world with realization of intermodalism, and becomes an index of economy growth of a country. Our country has established Pusan Container Terminal at Pusan harbour in 1978 in step with worldwide trend of containerization, and is constructing New Container Terminal at Pusan outharbour which will be completed in 1990. This paper aims to make a quantitative analysis of the Pusan Container Terminal system through the computer simulation, especially focusing on its subsystems such as ship stevedoring system, storage system and transfer system. First, the capacity of various subsystems are evaluated and it is checked whether the current operation is being performed effectively through the computer simulation. Secondly, the suggestion is presented to improve the operation by considering the throughput that Pusan Container Terminal will have to accept until 1990, when New Container Terminal will be completed. The results are as follows ; 1) As the inefficiency is due to the imbalance between various subsystems at Pusan Container Terminal on the basis of about 1.2 million TEU of container traffic, transfer equipment level must be up to 33% for transfer crane, and free period must be reduced into 4/5 days for export/import. 2) On the basis of about 1.4 million TEU of container traffic, transfer equipment level must be up to $12\%$ for gantry crane, $11\%$ for straddle carrier and $66\%$ for transfer crane, and free period must be reduced into 3/4 days for export/import. 3) On the basis of about 1.7 million TEU of container traffic, transfer equipment level must be up to $25\%$ for gantry crane, $28\%$ for straddle carrier and $100\%$ for transfer crane, and free period must be reduced into 3/4 days for export/import. 4) On the basis of about 2 million TEU of container traffic, transfer equipment level must be up to $25\%$ for gantry crane, $30\%$ for straddle carrier and $110\%$ for transfer crane, and free period must be reduced into 2/3 days for export/import, and it is necessary to enlarge storage yard.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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