This paper is concerned about applying the Fuzzy-AHP(Analytic Hierarchy Process) for an analysis of logistics network between Gwangyang port and China ports. In this study, measurement areas were selected for hardware aspect, software aspect, and marketing aspect. As for the analysis regarding measurement area, the results were shown as follows: a marketing aspect(38.7%) as the first rank: a hardware aspect(35.3%) as the second rank: a software aspect(26.0%) as the third rank. The analysis result of hardware aspect reveals that the most important element is regular route addition between Gwangyang port and China ports(45.2%). The most important element of software and marketing aspect were a government support(46.4%) and a high value transshipment cargo inducement(36.4%). As for the whole priority which conversion weight was applied, the results were shown as follows: a regular route addition between Gwangyang port and China ports(15.9%) as the first rank: a high value transshipment cargo inducement(14.1%) as the second rank: a attracting import cargo from China(12.9%) as the third rank. The result of this study suggests some guidelines for deciding priority of logistics network between Gwangyang port and China ports.
This paper focuses measuring the efficiency of container yards on container terminals in Busan (Gasungdae, Shinsundae, Gamman, New Gamman, Uam, Gamchon, PNC) and Gwangyang(GICT, KEC, Dongbu, KIT) using Data Envelopment Analysis(DEA) approach. Container terminals in Busan and Gwangyang play an important role in the region's economic development. The results show that Shinsundae was an efficient DMU during the period of 2007 to 2009, while Gamman, New Gamman and PNC were efficient terminals in 2009. The very inefficient terminals were shown to be GICT, KEC, Dongbu and KIT. GICT(2009), KEC(2009), Dongbu(2008-2009), KIT(2009) on Gwangyang Port were found to be relatively the inefficient terminals in terms of the returns to scale. This study also finds that the efficiency of Shinsundae terminal was so high as to be abel to keep its efficiency in spite of the additional increase of the inputs from 2007 to 2009. Gamman terminal was in the decreasing returns to scale in 2009, while the other terminals were in the increasing returns to scale. It means that we are able to improve the efficiency of the Gamman terminal with increasing returns to scale through enlarging the scale.
This Paper discusses how to estimate the container yard space of a port container terminal as well as how much the Inventory level of containers Is affected by related factors such as allowable dwell time for containers, handling volume per containership, and loading/unloading productivity of a port container terminal. Under the assumption of static relations among the factors, a model for estimating the container yard space is suggested. In terms of arrival patterns of containers, sub-models for export, import, and transshipment containers are constructed separately. A numerical example and the sensitivity analysis for some parameters are provided to help intuitive understanding the characteristics of the suggested model. The experimental results show that the allowable dwell time for containers is the most critical one of the factors to influence on the maximum Inventory level of containers.
With advancements of quay side handling equipment and technologies, congestion in terminal operation has moved to the storage yard side from the quay side. The importance of storage yard management has increased in overall terminal operation. Thus, many studies have been conducted to optimize the storage yard management of container terminals. However, there is no academic work to estimate the change of storage yard occupancy ratio by itself in the future. This paper examines the probability of storage yard occupancy ratio in the container terminal of Busan New port using the Markov chain analysis which explains probability change with passing time. The result shows that it is most likely to have the probability of maintaining a high level of storage yard occupancy ratio in the container terminal of Busan New Port.
Journal of Fisheries and Marine Sciences Education
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v.29
no.2
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pp.354-364
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2017
This study tries to evaluate the effect of ITT introduction in Busan New Port. The study used the estimation model of the number of vehicles required in accordance with the backhaul rate. The model used big data, COPINO e-document for one year in 2015. COPINO recorded the event such as truck ID, container ID, ATA, damage etc when truck arrived at gate. The study finds important information to estimate the required number of trucks for handling current ITT containers in Busan New Port: Daily throughput in Busan New Port is 1650 vans, especially night throughput recorded peak level in 1800 hours to 2400 hours, the throughput between adjacent terminals recorded high, i.e PNIT to HPNT. The transportation capability for 6 hours between terminals is from 4 vans to 7 vans. The required trucks are estimated 89 currently without considering peak level. If we change the back haul rate from current 20% to 40%, 60% and 80%, how much would the cost drop? It was discovered that, if it is raised to 40%, 60% and 80%, the number of vehicle required will be reduced from 89 (current) to 76, 65 and 59. It was also discovered that the total savings will reduce down to 12%, 25% and 34%.
The port of Busan is the fifth busiest container port in the world in terms of total mass of 20-foot equivalent units transported. Yet no attempts have been made to estimate the greenhouse gas (GHG) emissions from the port of Busan by accounting for all port-related activities of the various transportation modes. With these challenges in mind, this study estimates the first activity-based GHG emissions inventory in the port of Busan, which consists of four transportation modes: marine vessels, cargo-handling equipment, heavy-duty trucks, and railroad locomotives. The estimation results based on the most recent and complete port-related activity data are as follows. First, the average annual transportation GHG emission in the port of Busan during the analysis period from 2000 to 2007 was 802 Gg $CO_2$-eq, with a lower value of 773 Gg $CO_2$-eq and an upper value of 813 Gg $CO_2$-eq. Second, the increase in the transportation-related GHG emissions in the port of Busan during the analysis period can be systematically explained by the amount of cargo handled ($R^2$=0.98). Third, about 64% of total GHG emissions in the port of Busan were from marine vessels because more than 40% of all maritime containerized trade flows in the port were transshipment traffic. Fourth, approximately 22% of the total GHG emissions in the port of Busan were from on-road or railroad vehicles, which transport cargo to and from the port of Busan. Finally, the remaining 14% of total GHG emissions were from the cargo handling equipment, such as cranes, yard tractors, and reach stackers.
This study formulates a development strategy for Gwangyang port through the analysis of its competition with other major Northeast Asian ports. A revised BCG matrix is applied to estimate the change in competition between the major ports in Northeast Asia and the Lotka-Volterra model is used for the competitor analysis. The growing competitive power and influence of Chinese ports, continued competitive advantage of Busan port, diminishing competitiveness of Gwangyang and Incheon ports, and disappearing competitive position of Japanese ports in Northeast Asia are all confirmed. In addition, according to the relationship between Gwangyang port and other major Northeast Asian ports from 2007 to 2014, Gwangyang port has changed to a predatory from a win/win relation with Busan port and has maintained its predatory relationship with Hong Kong port in terms of transshipment cargoes. Moreover, Gwangyang port has formed predatory relationships with Shanghai and Ningbo ports, a pure competitive relation with Tianjin port, and a win/win relation with Qingdao and Dalian ports. Overall, predatory relationships between Gwangyang port and other Northeast Asia ports increased from 2007 to 2014. The counterstrategies for Gwangyang port to address this situation include establishing cooperative relations and continuing the win/win relationships with cooperative ports.
With trend of container ships becoming larger and faster, the environment surrounding ports in North-East Asia is rapidly changing. Korea's largest port of Busan processed more than 10 million 20- feet equivalent containers in 2003, surpassing the 10-million TEU mark for the first time in its three decades of operation. However, the Port of Busan , the world's third-largest port in 2002, was eclipsed by Shanghai since July in 2003. The first massive strike of truckers crippled the Korea's logistics system in May and in September, the Port of Busan suffered from the second strike of truckers and damage by a powerful typhoon. By contrast, the port of Shenzhen in China increased its container-processing volume by 39.9 percent to 10.65 million TEU in 2003, and Shanghai, which passed Busan in terms of container volume in the middle of last year, further consolidated its position as the world's No. 3 port with an annual volume of 11.28 million TEU. After all, Busan recorded an annual container volume of 10.40 million TEU, slipping to fifth in rankings in 2003 and Busan's bid to become a Northeast Asian hub has suffered a further setback as these chinese ports overtook the port of Busan. But the port of Busan is located in the main trunk liking North America, Europe and South-East Asia. Once the project of Busan Newport is accomplished and the railway between South and North Korea is connected to TCR and TSR, the Port of Busan will have the most potential to become the international logistics center as the starting point of the land and sea routes encompassing all over the world.
This paper explores strategies for building an automobile logistics cluster in PyeongtaekDangjin Port, which needs to be developed and operated for automobile related value-added logistics services. The future of Korean automobile exports seems gloomy, but many domestic ports, including PyeongtaekDangjin Port, are struggling to secure a position as automobile ports by expanding port facilities to attract exports and transshipment vehicles. PyeongtaekDangjin Port is currently the best automobile port as it is under good conditions for building an automobile logistics cluster. Ssangyong Motor Co., Kia Motors Corp., Samsung Electronics Co., and LG Electronics Inc., which are located nearby, can secure enough land to build an automobile logistics cluster by developing a port distribution complex in the future. This will promote the sustainable development of PyeongtaekDangjin Port by creating a logistics hub, specifically an automobile logistics hub, which would allow diverse cultures and experiences to respond appropriately to future mobility development.
This study aims to (1) investigate the main factors for the evaluation of port competitiveness through a literature review; (2) compare each terminal's competitiveness in Busan and Shanghai ports using TOPSIS methodology; (3) determine how to improve Busan port competitiveness. TOPSIS analysis of throughput shows that the terminals in Shanghai (SMCT, SGICT) are competitive. Shanghai is ranked first in both the port physical analysis (SMCT) and the financial one (SSICT). Total competitiveness analysis shows that Shanghai terminals (SSICT, SMCT, and SGICT) are more competitive than the ones in the Busan port. In this analysis, the SSICT ranks the top terminal in port physical and financial categories, while the SMCT ranks the first terminal in terms of throughput. The results of this study provide important policy implications for the Busan port, whose international status as a transshipment port and international logistics hub has lowered, and whose recent growth is slower than that of the competing international ports.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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