본 연구는 1단계로 우리나라 무역항의 대기비용을 장기기회비용관점에서 산정하였다. 2단계로 이를 활용한 선박당 평균 대기비용을 활용하여 항만의 서비스 수준을 평가하는 방법을 제시하였다. 항만대기비용은 사회적 비용을 반영하기 때문에 특정 항만의 시설확충여부에 대한 의사결정지원 정보이지만 서비스지표로는 활용되기 어렵다. 또한 대기척수비율이나 대기시간비율도 시간기준의 양적 측면만을 반영한 불충분한 지표였다. 그러나 본 연구에서 제시한 선박당 평균대기비용은 대기시간과 선박 및 화물의 경제적 가치 손실을 동시에 반영하는 항만 서비스수준의 평가지표로 활용할 수 있다. 화주나 선사가 항만을 선택하는 과정에서도 매우 유용한 정보이다. 2007년 선박당 대기비용 기준으로 서비스 수준이 낮은 항만은 평택당진, 포항, 동해, 삼천포 순으로 분석되었다. 이는 항만 대기비용 관점의 포항, 인천, 광양, 평택당진, 울산 순서와는 다른 것이다. 항만 대기비용이 항만 관리자에게 중요한 지표라면 선박당 대기비용은 항만 이용자의 관점에서 항만별 서비스 수준을 평가할 수 있는 유용한 지표이다.
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.
This work aims to : establish a model of the container physical distribution system of Pusan port comprising 4 sub-systems of a navigational system, on-dock cargo handling/transfer/storage system, off-dock CY system and an in-land transport system : examine the system regarding the cargo handling capability of the port and analyse the cost of the physical distribution system. The overall findings are as follows : Firstly in the navigational system, average tonnage of the ships visiting the Busan container terminal was 33,055 GRT in 1990. The distribution of the arrival intervals of the ships' arriving at BCTOC was exponential distribution of $Y=e^{-x/5.52}$ with 95% confidence, whereas that of the ships service time was Erlangian distribution(K=4) with 95% confidence, Ships' arrival and service pattern at the terminal, therefore, was Poisson Input Erlangian Service, and ships' average waiting times was 28.55 hours In this case 8berths were required for the arriving ships to wait less than one hour. Secondly an annual container through put that can be handled by the 9cranes at the terminal was found to be 683,000 TEU in case ships waiting time is one hour and 806,000 TEU in case ships waiting is 2 hours in-port transfer capability was 913,000 TEU when berth occupancy rate(9) was 0.5. This means that there was heavy congestion in the port when considering the fact that a total amount of 1,300,000 TEU was handled in the terminal in 1990. Thirdly when the cost of port congestion was not considered optimum cargo volume to be handled by a ship at a time was 235.7 VAN. When the ships' waiting time was set at 1 hour, optimum annual cargo handling capacity at the terminal was calculated to be 386,070 VAN(609,990 TEU), whereas when the ships' waiting time was set at 2 hours, it was calculated to be 467,738 VAN(739,027 TEU). Fourthly, when the cost of port congestion was considered optimum cargo volume to be handled by a ship at a time was 314.5 VAN. When the ships' waiting time was set at I hour optimum annual cargo handling capacity at the terminal was calculated to be 388.416(613.697 TEU), whereas when the ships' waiting time was set 2 hours, it was calculated to be 462,381 VAN(730,562 TEU).
본 연구 목적은 컨테이너 전용부두의 최적 서비스 수준, 즉 선석 수에 따른 최적의 선석점유율과 선박 대기율을 분석하는 것이다. 연구는 국내 대표항만인 부산신항 P부두의 최근 3년간의 선박 접안 실적 자료를 토대로 시뮬레이션 모델을 개발 및 적용하여 선석 수를 달리하면서 시뮬레이션에서 얻은 결과를 활용하였다. 이 결과와 P항만의 최근 3년간의 재무 자료와 체선 체화에 따른 비용 등을 터미널운영사(TOC), 선사 및 화주의 입장에서 경제성을 분석하여 순이익이 최고인 선석점유율과 선박대기율을 최적 서비스 수준으로 도출하였다. 연구 결과, 컨테이너 부두 4선석은 선석점유율 63.4%와 선박대기율 10.6%에서, 5선석은 선석점유율 66.0%와 선박대기율 9.6%에서, 6선석은 선석점유율 69.0%와 선박대기율 8.5%에서 최적 서비스 수준으로 분석되었다. 반면 해양수산부의 2013년 연구 결과에서는 4선석에서 선석점유율 57.1%와 선박대기율 7.4%에서, 5선석에서는 선석점유율 63.4%와 선박대기율 6.6%에서, 6선석은 선석점유율 66.6%와 선박대기율 5.6%에서 최적 서비스 수준을 분석하였다. 결과적으로, 최적 서비스 수준은 분석 시점에 따라 달라질 수 있음을 알 수 있었다. 즉, 최적 서비스 수준을 산정함에 있어서 영향을 주는 요인으로는 환율, TEU당 수입 및 비용, TEU당 재고유지비, 유가 등으로 최적 서비스 수준은 절대적으로 확정되는 것도 아님을 알 수 있었다. 따라서, 컨테이너 항만의 최적 서비스 수준은 경기의 변동, 유가, 환율 등의 여러 요인에 따라 달라질 수 있으므로 항시 이러한 변동 요인을 빠르게 반영하여 고려할 필요가 있음을 알 수 있다.
The domestic ports become less competitive for the out of dated equipments and inefficient information system. Specially, Inchon Port, which is the second largest port of Korea, has the point at issue such as the excessive logistics cost because of the limit of handling capacity and the chronic demurrage. In this paper to develope the simulation programs the basic input parameters such as arrival intervals, cargo tons, service rates are analyzed and the probability density functions for there variable are estimated. Also to perform the conception of continuous berth utilization, the berth and cargo classification is reconstructed. And the more actual simulation is realized by using more detailed depth representation of water The simulation model is executed based on the knowledge base and database, and is constructed using Visual Basic and Access database. Simulation results reveal that this study suitably reflect the real berth operation and waiting time of ships is shortened.
최근 세계의 항만은 중국 효과 및 세계 물동량의 지속적인 증가에 따라 항만 체증은 갈수록 심화되고 있다. 선사는 선박의 대형화를 통한 물류비 절감을 위하여 기항지 항만의 축소에 따라 지역 내 항만간의 경쟁은 치열해지고 있다. 항만 체증에 따라 선사는 선박대기시간비율과 재항시간 등의 항만 서비스품질 (QoS : Quality of Service)을 기항지로 선택하는 평가기준으로 활용한다. 본 논문에서는 최근 신성장 산업의 기반 기술로 급부상하고 있는 RFID (Radio Frequence IDentification) 기술을 항만 운영시스템에 활용함으로써 트윈리프트 갠트리크레인 (Twin-lift Gantry Crane)의 하역 생산성의 개선 방안을 제안한다. 본 논문의 목적은 RFID기반의 RTLS(Real Time Location System)을 활용하여 항만 QoS가 보장되는 유비쿼터스 항만(U-Port)의 새로운 비즈니스 모델을 제안하는데 있다.
Recently recognize the labor productivity of port physical distribution system in the port and shipping areas, Much Efforts for evaluating this productivity has been made continuously. BUt still there is little study, so far, on a systematic research for the management of port labor gangs, and even those were mainly depended on a rule of thumb. Especially the object of this study is to introduce the method of optimal allocation and assignment for the labor gangs per pier unit in the multiple ships berthed at an arbitary pier or port. In case the multiple ships have a homogeneous cargoes or do not have sufficient labor gangs to be assigned. The problem of optimal allocation and assignment of the labor gangs to be i) formalized with multi-state decision process in form of difference equation as the pattern which converted the independent multiple ships into a single ship with the intra-multiple ships, and ii) the optimal size of labor gangs could be obtained through the simple mathematical method instead of complicated dynamic programming, and iii) In case of shortage of labor gangs available the evaluation function considering the labor gangs available and total shift times was introduced, and iv) the optimal allocation and assignment of labor gangs was dealt at the point of minimizing the summation of the total shift times and at the point of minimizing the total cost charged for the extra waiting time except PHI time during port times for the multiple ships combinations.
P제철은 수심, 하역장비 및 야드와의 Belt Conveyer 연결 가능성 등에 따라 3만톤급이 접안 가능한 선석에서부터 25만 톤급 선박이 접안 가능한 선석을 각각 운영하고 있다. 또한 3만톤급에서 25만 톤급의 Bulk선을 운영하고 있는데, 해상운임을 줄이기 위해 15만톤 이상의 대형선 배선비율을 증가하여 왔다. 그리고 선형별 흘수 및 선폭에 따라 접안 가능한 선석이 제한되기 때문에 대형선의 배선비율 증가는 특정 선석의 선석점유율 증가 요인이 되고, 선석점유율이 증가하면 결과적으로 대형선의 대기시간이 증가하여 체선료가 증가한다. 일반적인 대기이론에서 선석점유율이 일정 수준이 이상이 되면 대기시간이 급격이 증가하지만, P제철 원료부두의 경우 부두운영 및 선석운영 계획을 직접 수행함으로써 선박도착 및 하역생산성의 변동성이 적고 선박도착이 정시성이 확보되어 선석점유율 증가에 따른 선박대기 시간이 일반 대기이론에서 언급하고 있는 것보다 증가율이 낮다.
Container terminals at Gwangyang Port are operated by three container operators: A, B and C. Ultimately, there is consensus that a single operator should operate all terminals so that economies of scale can be achieved even in the operation of the container terminal. Integration between operators has a positive effect on both operators and shipping companies. From the operator's point of view, overlapping fixed costs between operators can be unified, reducing overall costs and utilizing spare facilities. On the other hand, from the viewpoint of the shipping company, it is possible to ensure stable use of the port facilities and always allow berthing, reduce days on demurrage and ship waiting, and provide one-stop service for work. However, existing cases of operators' integration or relocation of terminals remained to estimate the expected effects of alternatives, emphasizing only the financial point of view. The port terminal is a large system, and it is important to consider that it is an aggregate of major logistics facilities and equipment. Moreover, if the estimation can be made by quantifying the expected effect, the justification of the terminals' relocation can be further emphasized. Therefore, it is very important to estimate the expected effect from the viewpoint of systemic operation. Moreover, the need for operators' integration can be further emphasized if it can be estimated through quantification of expected effects. Currently, three alternatives are considered as alternatives to the terminals' relocation, and in this study, the optimal plan was derived for the 3 alternatives by the linear planning model of the minimum shuttle transportation cost in the terminal. The optimal plan is alternative 2, which shows the most advantageous integration effect in terms of expected effects. Alternative 2 integrates the B terminal into the C terminal, and the A terminal operates independently as it is.
From the economic point of view the fishing port is the complex of installations on land, organized to serve the fishing fleet and its cargo, and is the main link in the production chain of all components of the fishing industry, with the aim of achieving the planned targets with the minimum cost. Fishing port investment decisions have had significant impact on the development aims of Korean fisheries. Fishing port investments in Korea are made mostly by public or semipublic port authorities. Such investments should be judged not purely on the basis of financial profitability but rather on the extent to which they serve the development aims of the fishing industry. This makes the economic appraisal process more complex and presents certain problems in correctly quantifying the economic costs and benefits of the fishing port projects. This study concentrates more on the theoretical economic appraisal models than on the purely financial aspects of fishing port investments and points out the difference between the two approaches. In the result, there is clearly an element of judgment as to whether or not a shadow price needs to be used in estimating economic benefits and costs. From this viewpoint, some attempts are made to provide definitions of the possible economic benefits and costs, and methods for estimating and evaluating them in Part III and IV. Especially queueing theory is applied in the calculation of economic benefits. When a project is contemplated and analysis shows it to Lave a positive NPV, one question that arises is whether it should be implemented now or delayed. In this paper, the first year rate of return method is regarded as a more concise way of solving the timing of investment, At the end of Part IV, risk analysis of fishing port investments is considered. It can be handled in a number of ways, ranging from informal judgment to complex statistical analyses involving large-scale computer models, This paper recommends that evaluators of fishing port investments use the sensitivity analysis indicating exactly how much NPV will change in response to a given change in an input variable, other things held constant. Decisions regarding the amount of capacity to provide must be made in fishing port investments. Providing too much service would involve excessive capital costs. On the other hand, not providing enough service capacity would cause the waiting line of fishing vessels to become excessively long at times. Therefore, in Part V, the optimal number of berths and berth productivity in fishing port are defined as follows: Minimize E(TC) = E(WC)+E(SC) The minimum of this function is the solution and that is the optimal number of berth and berth productivity in fishing port.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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